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    個(gè)體化預(yù)測(cè)非小細(xì)胞肺癌患者化療期間肺部感染風(fēng)險(xiǎn)Nomogram模型的建立與驗(yàn)證

    2022-02-18 11:52:14張俐麗馮國琴
    中國感染控制雜志 2022年2期
    關(guān)鍵詞:肺部年齡化療

    張俐麗,馮國琴

    (泰州市人民醫(yī)院 1. 呼吸與危重癥醫(yī)學(xué)科; 2. 護(hù)理部,江蘇 泰州 225300)

    肺癌來源自腺體、氣管及支氣管黏膜中,是肺部原發(fā)性惡性腫瘤,其中非小細(xì)胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)約占80%左右[1]。近幾年,由于受吸煙、飲食、環(huán)境污染等多種因素影響,肺癌患病人數(shù)正在逐年遞增[2]。據(jù)2018年全球流行病學(xué)統(tǒng)計(jì)顯示,在惡性腫瘤排名中男性肺癌的發(fā)病率及病死率位居首位,而女性肺癌發(fā)病率位列第3,病死率僅次于乳腺癌[3]。NSCLC早期無明顯癥狀,大多數(shù)患者在確診后往往已處于中晚期,失去了根治性手術(shù)的機(jī)會(huì),只能采取放射治療、化學(xué)治療(簡稱化療)等方式,然而放射治療、化療存在細(xì)胞毒性,在殺滅惡性腫瘤細(xì)胞的同時(shí)也會(huì)損傷人體正常細(xì)胞,造成免疫功能紊亂、免疫力下降,從而發(fā)生肺部感染,導(dǎo)致病情加重,死亡風(fēng)險(xiǎn)加大,住院時(shí)間延長,經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)增加[4-5]。因此,如何有效預(yù)測(cè)和防控肺部感染發(fā)生一直是臨床放射治療、化療時(shí)關(guān)注的焦點(diǎn)。國內(nèi)外就此展開了大量研究[6-7],但大多數(shù)局限于引發(fā)肺部感染的危險(xiǎn)因素,未能進(jìn)一步構(gòu)建有效的預(yù)測(cè)模型。Nomogram模型具備使用方便、預(yù)測(cè)效果好等優(yōu)勢(shì),正逐漸廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中[8]?;诖?,本研究擬在單因素、LASSO和多因素logistic回歸分析的基礎(chǔ)上,建立預(yù)測(cè)NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的風(fēng)險(xiǎn)Nomogram模型,為提高臨床治療效果提供參考依據(jù)。

    1 對(duì)象與方法

    1.1 研究對(duì)象 回顧性選取2018年2月—2021年1月在泰州市人民醫(yī)院進(jìn)行治療的218例NSCLC患者作為研究對(duì)象,設(shè)為訓(xùn)練集,在化療的每個(gè)周期(3~4周)后進(jìn)行規(guī)律隨訪,第1年內(nèi)每2~3個(gè)月復(fù)查CT及X線片,之后每6個(gè)月復(fù)查1次,以發(fā)生肺部感染為隨訪結(jié)局事件,末次隨訪時(shí)間為2021年5月,根據(jù)是否發(fā)生肺部感染將其分為肺部感染組和非肺部感染組。按照相同標(biāo)準(zhǔn)選取2021年2—11月的58例NSCLC患者設(shè)為驗(yàn)證集,行外部驗(yàn)證。本研究符合《世界醫(yī)學(xué)協(xié)會(huì)赫爾辛基宣言》相關(guān)要求,患者及其家屬均知情同意。

    1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn):①符合《中華醫(yī)學(xué)會(huì)肺癌臨床診療指南(2018)版》中關(guān)于NSCLC診斷標(biāo)準(zhǔn)[9];②經(jīng)影像學(xué)、病理學(xué)或細(xì)胞學(xué)檢測(cè)確診為NSCLC;③首次接受化療者,且持續(xù)時(shí)間≥1周期;④年齡≥18歲且性別不限;⑤入院前無感染癥狀,未處于感染潛伏期;⑥臨床資料完整者。排除標(biāo)準(zhǔn):①患有精神疾病或智力低下者;②化療期間中斷>1周;③預(yù)期生存時(shí)間<6個(gè)月;④合并嚴(yán)重心、腦、腎、肺和肝等功能損傷或其他惡性腫瘤疾病者;⑤隨訪過程中失訪者。

    1.3 資料收集 參考既往文獻(xiàn)關(guān)于誘發(fā)肺部感染的危險(xiǎn)因素[10-11],并結(jié)合隨訪資料和醫(yī)院信息系統(tǒng)收集患者的參數(shù)資料,其中包含①基本信息:性別、年齡、身體質(zhì)量指數(shù)(BMI)、飲酒史、抽煙史和NSCLC類型;②基礎(chǔ)疾?。禾悄虿 ⒏哐獕?、心血管疾病(冠心病、心肌梗死、心絞痛、心力衰竭和短暫腦缺血病者等)、肺部疾病(支氣管炎、慢性阻塞性肺疾病、支氣管哮喘、肺結(jié)核等);③臨床資料:TNM分期、化療藥物(順鉑、卡鉑、奈達(dá)鉑、紫杉醇、吉西他濱、多西他賽、依托泊苷等)、化療周期、體溫、化療前肺功能[一秒鐘用力呼氣量/肺活量(FEV1/VC)和一氧化碳彌散率(TLCO)]、化療前卡氏評(píng)分(KPS);④實(shí)驗(yàn)室指標(biāo):化療后白細(xì)胞計(jì)數(shù)、化療后清蛋白含量、化療后血紅蛋白含量。

    1.4 相關(guān)定義 ①肺部感染:參照美國胸科協(xié)會(huì)制定的劃分標(biāo)準(zhǔn),評(píng)估是否發(fā)生肺部感染。a. 在化療期間出現(xiàn)咳嗽、咳痰、發(fā)熱、肺部濕啰音等感染癥狀或體征;b. 經(jīng)胸部X線片顯示肺部有浸潤性陰影。以上兩條標(biāo)準(zhǔn)均符合即可診斷為肺部感染。②年齡:根據(jù)我國年齡劃分標(biāo)準(zhǔn),將年齡≥60歲劃分為老年人。③BMI:采用《中國成人超重和肥胖癥預(yù)防控制指南》中制定的標(biāo)準(zhǔn)[12],超重為BMI >24 kg/m2,肥胖為BMI >28 kg/m2。④糖尿?。簷z測(cè)空腹血糖(FPG)≥7.0 mmol/L;或糖耐量試驗(yàn)(OGTT)中服糖后2 h血糖(2 h PG)≥11.1 mmol/L;或隨機(jī)血糖≥11.1 mmol/L。⑤高血壓:收縮壓≥140 mmHg,舒張壓≥90 mmHg。⑥高血脂:a.膽固醇(TC)≥ 5.2 mmol/L;b.甘油三酯(TG)≥ 1.7 mmol/L;c.高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C)< 1.0 mmol/L;d.低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)≥3.4 mmol/L。當(dāng)在空腹?fàn)顟B(tài)下檢測(cè)靜脈血漿時(shí)符合以上任意一項(xiàng)指標(biāo)均可診斷為血脂異常。⑦KPS:KPS評(píng)分≥80分以上為非依賴級(jí),即生活自理級(jí);50~70分為半依賴級(jí),即生活半自理;50分以下為依賴級(jí),即生活需要?jiǎng)e人幫助。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 應(yīng)用SPSS 22.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,采用χ2檢驗(yàn)計(jì)數(shù)資料,LASSO回歸篩選非零系數(shù)的預(yù)測(cè)因素,logistic回歸分析篩選影響因素,以P≤0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。采用R(R3.5.3)軟件包和rms程序包制作列線圖,采用rms程序包計(jì)算一致性指數(shù)(C-index),并繪制校正曲線和受試者工作特征曲線( ROC曲線)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效能。

    2 結(jié)果

    2.1 一般情況 訓(xùn)練集218例NSCLC患者,化療后56例發(fā)生肺部感染,感染發(fā)病率為25.69%。

    2.2 訓(xùn)練集患者參數(shù)資料比較 肺部感染組與非肺部感染組患者的性別、BMI、飲酒史、抽煙史、高血壓、心血管疾病、肺部疾病、NSCLC類型、體溫、化療前肺功能、化療后白細(xì)胞和血紅蛋白含量等資料比較,差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P>0.05);兩組患者的年齡、糖尿病、TNM分期、化療藥物、化療周期、化療后清蛋白含量和化療前KPS評(píng)分等資料比較,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05)。見表1。

    表1 訓(xùn)練集NSCLC患者參數(shù)資料單因素分析

    2.3 預(yù)測(cè)因素篩選結(jié)果 基于218例NSCLC患者的參數(shù)資料進(jìn)行LASSO回歸分析,結(jié)果顯示年齡、糖尿病、TNM分期、化療藥物、化療周期、化療后清蛋白含量和化療前KPS評(píng)分等是系數(shù)不為零的預(yù)測(cè)因素。見圖1。

    注:A圖表示λ(最優(yōu)參數(shù)值)=0.021時(shí)繪制垂直線,選取7個(gè)變量關(guān)系圖;B圖表示調(diào)整參數(shù)λ后,各個(gè)臨床特征系數(shù)與log(λ)的關(guān)系圖。

    2.4 多因素logistic回歸分析 以肺部感染發(fā)生情況(發(fā)生=1,未發(fā)生=0)為因變量,以LASSO回歸分析篩選的重要預(yù)測(cè)因子(年齡:≥60歲=1,<60歲=0;糖尿?。菏?1,否=0;TNM分期:Ⅰ~Ⅱ期=1,Ⅲ~Ⅳ期=0;化療藥物:聯(lián)合=1,單藥=0;化療周期:>2次=1,≤2=0;化療后清蛋白含量:<30 g/L=1,≥30 g/L=0;化療前KPS評(píng)分:<80分=1,≥80分=0)為自變量,進(jìn)行多因素logistic回歸分析,結(jié)果顯示年齡≥60歲、糖尿病、聯(lián)合化療藥物、化療周期>2次、化療后清蛋白含量<30 g/L、化療前KPS評(píng)分<80分是NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(均P<0.05)。見表2。

    表2 NSCLC患者化療期間肺部感染的多因素logistic回歸分析

    2.5 Nomogram風(fēng)險(xiǎn)模型的建立 基于6項(xiàng)獨(dú)立預(yù)測(cè)因素建立預(yù)測(cè)NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的風(fēng)險(xiǎn)列線圖模型,各條評(píng)分線左側(cè)端點(diǎn)均對(duì)應(yīng)為0分,右側(cè)端點(diǎn)自年齡指標(biāo)起依次為100、85、75、82、92、83分,總分為517分。見圖2。如1例NSCLC患者,年齡≥60歲,選擇聯(lián)合化療藥物治療,化療前KPS評(píng)分<80分,根據(jù)列線圖模型評(píng)分顯示:100+75+82=257分,與之對(duì)應(yīng)的肺部感染發(fā)生概率約為25%。

    圖2 NSCLC患者化療期間肺部感染的Nomogram風(fēng)險(xiǎn)模型

    2.6 Nomogram風(fēng)險(xiǎn)模型的驗(yàn)證 采用Bootstrap 法(原始數(shù)據(jù)重復(fù)抽樣1 000次后)對(duì)列線圖模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證,外部驗(yàn)證通過驗(yàn)證集驗(yàn)證。結(jié)果顯示:訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的C-index分別為0.819(95%CI:0.788~0.850)、0.802(95%CI:0.778~0.829);兩集的校正曲線均與理想曲線擬合反映良好,見圖3,ROC曲線下面積(AUC)分別為0.807(95%CI:0.775~0.839)、0.797(95%CI:0.773~0.821),見圖4;決策曲線顯示閾值概率在1%~90%時(shí),具有較高的凈獲益值,見圖5。以上均顯示本模型具有良好的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。

    圖3 Nomogram模型的校正曲線驗(yàn)證圖

    圖4 Nomogram模型的ROC曲線驗(yàn)證圖

    圖5 Nomogram模型的決策曲線圖

    3 討論

    3.1 NSCLC患者化療期間肺部感染發(fā)生情況分析肺癌是當(dāng)前發(fā)病率最高的實(shí)體惡性腫瘤,全球每年大約160萬例死亡,其中我國死亡人數(shù)高達(dá)62.6萬[13]。由于NSCLC早期無明顯特征,發(fā)現(xiàn)時(shí)往往已進(jìn)入中晚期,失去了手術(shù)治療最佳時(shí)期,只能進(jìn)行化療、放射治療和靶向治療等,且5年生存率不足15%[14]?;熓菓?yīng)用化學(xué)藥物清除患者體內(nèi)腫瘤細(xì)胞,除了有效控制腫瘤細(xì)胞的繁殖和轉(zhuǎn)移外,還會(huì)損傷人體正常細(xì)胞引發(fā)一系列不良反應(yīng),如神經(jīng)毒性、腎毒性、骨髓抑制和肺部感染等,對(duì)患者的身心健康和生活質(zhì)量造成嚴(yán)重影響[15]。國內(nèi)外既往研究[16-17]表明,肺部感染的發(fā)生與患者臨床特征、治療因素和免疫功能紊亂等因素具有一定的關(guān)聯(lián)性,但諸多因素之間的預(yù)測(cè)效能存在較大異質(zhì)性,尚未達(dá)成一致而有效的NSCLC患者肺部感染的預(yù)測(cè)模型。本研究顯示218例NSCLC患者化療期間56發(fā)生例肺部感染者,感染發(fā)病率為25.69%,與葉曉明等[18]報(bào)道420例NSCLC患者在化療期間肺部感染發(fā)病率為23.10%一致,提示NSCLC患者化療期間易發(fā)生肺部感染。

    3.2 NSCLC患者化療期間肺部感染的危險(xiǎn)因素 LASSO回歸是通過構(gòu)造一個(gè)懲罰函數(shù)獲得一個(gè)較為精煉的模型,可同時(shí)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和變量選擇,不僅能克服逐步回歸變量選擇方法的局限性,還可以保留子集選擇的可解釋性和嶺回歸的穩(wěn)定性,適合多個(gè)影響因素的變量選擇問題[19]。logistic回歸是一種非線性概率型的預(yù)測(cè)模型,能夠研究分類觀察結(jié)果和一些協(xié)變量之間的關(guān)系,臨床上一般用于分析誘發(fā)疾病的高危因素[20]。本研究logistic回歸分析結(jié)果顯示,年齡≥60歲、糖尿病、聯(lián)合化療藥物、化療周期>2次、化療后清蛋白含量<30 g/L、化療前KPS評(píng)分<80分是NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。①年齡≥60歲。李喬等[10]對(duì)296例肺癌化療患者的臨床參數(shù)進(jìn)行回顧性分析發(fā)現(xiàn),年齡與肺部感染的發(fā)生顯著相關(guān);孫廣玉等[21]研究也指出年齡越大,在化療期間發(fā)生肺部感染的風(fēng)險(xiǎn)越大??赡苁请S著患者的年齡增長,各個(gè)組織器官功能退化,導(dǎo)致肺結(jié)構(gòu)和功能退行性改變,呼吸肌張力降低,對(duì)化療的耐受力也相應(yīng)減弱,更易發(fā)生肺部感染。②糖尿病。蘇強(qiáng)等[11]對(duì)107例NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的危險(xiǎn)因素進(jìn)行多因素logistic回歸分析發(fā)現(xiàn),糖尿病是其獨(dú)立危險(xiǎn)因素。糖尿病會(huì)使血管壁發(fā)生纖維素樣變性和脂肪變性,增強(qiáng)血管壁的通透性,引起血管管腔狹窄或形成血栓,造成血液供應(yīng)不足,不利于炎癥的吸收和消散,反而促進(jìn)炎癥遷延而不易愈合。③聯(lián)合化療藥物。張良等[22]研究顯示,聯(lián)合使用化療藥物治療是肺部感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素??赡苁遣扇嗡幫y以殺滅惡性腫瘤細(xì)胞,而聯(lián)合用藥能發(fā)揮協(xié)同效果,但多藥聯(lián)合化療會(huì)引起更大的不良反應(yīng)(如白細(xì)胞減少),引發(fā)肺部感染。④化療周期>2次。鮑秋紅等[7]報(bào)道化療周期與NSCLC患者發(fā)生肺部感染相關(guān)??赡苁请S著化療周期次數(shù)的增加,使患者機(jī)體免疫力減弱,體質(zhì)變差,耐受力也逐漸降低,因而增加感染風(fēng)險(xiǎn)。⑤化療后清蛋白含量<30 g/L。金劍英等[23]研究表明,NSCLC患者化療后清蛋白含量<30 g/L易發(fā)生肺部感染。清蛋白水平能夠反映出患者的免疫力和營養(yǎng)狀況,當(dāng)清蛋白含量<30 g/L時(shí),機(jī)體免疫力減弱,營養(yǎng)狀況差,難以抵御病原菌侵襲,尤其是長時(shí)間化療患者,體內(nèi)清蛋白大量損耗,更易發(fā)生感染。⑥化療前KPS評(píng)分<80分。曹曉艷等[24]研究指出,肺癌患者化療前KPS評(píng)分<80分與化療期間發(fā)生肺部感染具有相關(guān)性。KPS評(píng)分一般可作為評(píng)估腫瘤患者的生存質(zhì)量,化療前KPS評(píng)分對(duì)評(píng)估腫瘤患者預(yù)后有重要價(jià)值,評(píng)分越高,表明健康狀況越好,越能耐受化療給身體帶來的副作用。

    3.3 NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的Nomogram模型建立及應(yīng)用價(jià)值 Nomogram即列線圖,是一種建立在多因素回歸模型基礎(chǔ)上,將多個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)整合并由數(shù)條帶有刻度的線段繪制而成的圖形,可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)變成可視化,使預(yù)測(cè)模型更為直觀,具有可讀性,方便對(duì)患者進(jìn)行個(gè)體化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[25]。相較于陳曉艷等[26]通過多因素logistic回歸分析構(gòu)建顱腦創(chuàng)傷住院患者并發(fā)肺部感染的早期預(yù)警模型,本研究先采用LASSO分析初篩預(yù)測(cè)因子,再納入多因素回歸模型進(jìn)行逐步回歸分析,以此篩選出的變量更為嚴(yán)謹(jǐn)。相較于蔣虹等[27]僅采用ROC曲線驗(yàn)證術(shù)后肺部感染模型,本研究為避免模型的過度擬合,運(yùn)用C-index、校正曲線、ROC曲線和決策曲線多種驗(yàn)證方式,更具有可信度。驗(yàn)證結(jié)果顯示,訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的C-index分別為0.819(95%CI:0.788~0.850)、0.802(95%CI:0.778~0.829),兩集校準(zhǔn)曲線走向與對(duì)角線(理想曲線)較為貼近,AUC分別為0.807(95%CI:0.775~0.839)、0.797(95%CI:0.773~0.821),決策曲線顯示閾值概率在1%~90%時(shí),有較高的凈獲益值,進(jìn)一步證明Nomogram模型對(duì)預(yù)測(cè)肺部感染具有良好的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。

    3.4 NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的護(hù)理對(duì)策 護(hù)理人員可根據(jù)Nomogram模型的各項(xiàng)預(yù)測(cè)因素做好針對(duì)性的護(hù)理對(duì)策,如飲食護(hù)理、生活護(hù)理、呼吸道護(hù)理和氧療護(hù)理等。

    綜上所述,年齡≥60歲、糖尿病、聯(lián)合化療藥物、化療周期>2次、化療后清蛋白含量<30 g/L、化療前KPS評(píng)分<80分是NSCLC患者化療期間發(fā)生肺部感染的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素,基于獨(dú)立預(yù)測(cè)因素建立的Nomogram模型具有較好的預(yù)測(cè)效能,有助于臨床及早篩查高風(fēng)險(xiǎn)患者和進(jìn)一步改進(jìn)治療計(jì)劃。本研究的不足之處在于由于實(shí)踐限制,生物學(xué)、功能影像學(xué)、同期治療藥物選擇等因素未能參與構(gòu)建模型,同時(shí)單中心樣本量有限,存在一定程度的數(shù)據(jù)偏倚,故模型的精準(zhǔn)度尚需多中心、大樣本、納入更多因素的研究予以進(jìn)一步驗(yàn)證。

    利益沖突:論文所有作者共同認(rèn)可論文無相關(guān)利益沖突。

    作者貢獻(xiàn)聲明:試驗(yàn)設(shè)計(jì)、研究實(shí)施、資料收集為張俐麗、馮國琴,論文撰寫為張俐麗。

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