甲狀腺癌術后感染的風險預測模型構(gòu)建及應用價值

楊軍紅 王東偉 白華東

甲狀腺癌(thyroid carcinoma,TC)是一種來源于甲狀腺上皮細胞的頭頸部常見惡性腫瘤以惡性程度較低且預后較好的乳頭狀癌最為常見[1]。TC患者早期臨床多無明顯癥狀體征，典型臨床表現(xiàn)為無痛性質(zhì)地硬、表面不怕的頸部腫塊或結(jié)節(jié)，晚期可因腫瘤壓迫造成聲音嘶啞、呼吸及吞咽困難[2]。目前臨床治療TC的主要方法為以手術切除甲狀腺為主的綜合治療，但易發(fā)生術后感染、喉返神經(jīng)損傷等并發(fā)癥，對患者生活質(zhì)量和預后造成了嚴重影響[3]。因此，對TC術后感染的危險因素進行分析研究，對控制患者感染發(fā)生具有重要意義。既往研究分析了影響TC患者術后感染的危險因素[4]，并構(gòu)建了TC患者預后風險模型對其預后進行評估[5]，但臨床尚缺乏系統(tǒng)的風險預測模型來實現(xiàn)術后感染的早期預警。Logistic回歸模型是臨床常用的風險預測模型分析工具，可較好地表現(xiàn)各自變量與因變量之間的關系，有效評估疾病發(fā)生的風險[6]。因此，本研究回顧性分析收集TC根治術患者的臨床資料，分析了TC患者術后感染的危險因素，并構(gòu)建了風險預測回歸模型，以期指導臨床防治措施的進行，預防TC患者術后感染的發(fā)生。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2019年1月至2020年12月在本院確診的120例TC術后患者，男性48例，女性72例，年齡25～65歲，平均(47.01±5.32)歲。納入標準：年齡>18歲；符合TC診斷標準[7]，經(jīng)病理檢查確診；符合TC手術指征，并順利完成手術治療；臨床資料完整。排除標準：合并嚴重心、肝、腎等臟器功能不全及其它免疫性相關性疾?。恍g前確診感染者；合并凝血功能異常者；合并自身免疫性疾病者；合并其他器官或組織惡性腫瘤者。根據(jù)是否出現(xiàn)術后感染將納入的120例患者分為感染組(n=21)和未感染組(n=99)。TC根治手術后感染診斷標準[8]：術后患者出現(xiàn)不明原因發(fā)熱或寒戰(zhàn)等癥狀，手術切口紅腫，出現(xiàn)膿性分泌物，體溫>38 ℃，外周血白細胞計數(shù)>10.00×109/L，肺部聽診可聞及啰音，X線檢查可見肺部炎癥性改變。

1.2 病原菌分離鑒定及藥敏試驗

參考《全國臨床檢驗操作規(guī)程》[9]，無菌采集所有患者血液標本，采用全自動微生物分析儀(VITEK-32，法國生物梅里埃有限公司)進行菌種分離鑒定，且同一患者多次送檢標本檢出同一株菌按1株計算。

1.3 觀察指標

根據(jù)醫(yī)院感染監(jiān)測目標設計調(diào)查表，通過電子病歷系統(tǒng)，收集納入對象的年齡、性別、吸煙史、合并基礎疾病(高血壓、糖尿病和冠心病)、腫瘤病理分型、腫瘤轉(zhuǎn)移、手術方式(甲狀腺全切術和甲狀腺次全切術)、氣管切開、留置引流管、留置導尿管、手術時間、住院時間、預防性應用廣譜抗生素和白蛋白水平等一般資料，分析術后感染發(fā)生的相關因素。其中，腫瘤病理分型包含高分化癌(乳頭狀癌、濾泡狀癌)和低分化癌(髓樣癌、未分化癌)。

1.4 統(tǒng)計學處理

應用SPSS 22.0進行數(shù)據(jù)分析，計數(shù)資料用率表示，采用χ2檢驗分析比較組間差異；采用二分類Logistic回歸分析影響TC患者術后發(fā)生感染的因素，并建立風險預測模型，Hosmer-Lemeshow檢驗評估模型擬合度，ROC檢測該模型的預測效能，以P<0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 TC患者術后感染的病原菌分布特征

感染組21例TC根治術后感染患者共檢出37株病原菌，其中革蘭陽性菌14例，占比37.84%，以金黃色葡萄球菌(24.32%)為主；革蘭陰性菌21例，占比56.76%，以銅綠假單胞菌(29.73%)為主；真菌僅2例，占比(5.41%)最少，見表1。

表1 TC患者術后感染的病原菌分布特征

2.2 TC患者術后感染的單因素分析

TC患者術后感染與年齡、合并糖尿病、病理類型、留置引流管、住院時間、氣管切開和預防性應用廣譜抗生素有關(P<0.05)；與性別、吸煙史、合并高血壓和冠心病、腫瘤轉(zhuǎn)移情況、手術方式、留置導尿管、手術時間及白蛋白水平無關(P>0.05)，見表2。

表2 TC患者術后感染的單因素分析(例，%)

2.3 TC患者術后感染的多因素分析

對2.2中影響TC患者術后感染的差異變量進行賦值，檢驗水準α=0.05。未感染組=0，感染組=1；年齡<60歲=0，≥60歲=1；合并糖尿病=0，未合并糖尿病=1；病理類型低分化癌=0，高分化癌=1；未留置引流管=0，留置引流管=1；住院時間<14 d=0，≥14 d=1；無氣管切開=0，有氣管切開=1；無預防性應用廣譜抗生素=0，有預防性應用廣譜抗生素=1。采用二分類Logistic回歸分析，年齡≥60歲(OR=2.522，P=0.027)、合并糖尿病(OR=2.433，P=0.034)、病理分化為低分化癌(OR=2.826，P=0.035)、住院時間≥14 d(OR=2.356，P=0.029)均為TC患者術后感染的獨立危險因素，見表3。

表3 TC患者術后感染的多因素分析

2.4 TC患者術后感染的Logistic回歸模型建立

根據(jù)多因素Logistic回歸分析結(jié)果，得到TC患者術后感染的風險預測模型，模型預測概率P=1/[1+e-0.783+0.925×(年齡)+0.891×(糖尿病)+1.039×(病理類型)+0.857×(住院時間)]，采用Hosmer-Lemeshow檢驗擬合模型校準度，Hosmer-Lemeshow χ2=7.906，P=0.091，差異無統(tǒng)計學意義，說明模型與觀測值擬合度良好。

2.5 TC患者術后感染Logistic回歸模型的預測效能

采用ROC分析顯示，TC根治術患者的Logistic回歸模型預測術后感染的AUC為0.793，95%CI為0.590～0.835(P<0.05)，說明該Logistic回歸模型具有較好的預測效能。見圖1。

圖1 TC患者術后感染Logistic回歸模型的預測效能

3 討論

TC是頭頸部較常見的惡性腫瘤，早期常無明顯癥狀，通常由體檢時通過甲狀腺觸診和頸部超聲檢查發(fā)現(xiàn)無癥狀性甲狀腺結(jié)節(jié)，部分患者可因聲嘶、吞咽苦難、呼吸苦難和局部頸痛等癥狀而就診[10]。本病臨床病理為分化程度較高的乳頭狀癌、濾泡癌和分化程度較低的髓樣癌、未分化癌四種類型[11]，目前臨床治療方法主要以外科手術為主，但部分患者術后感染風險較高，對患者預后造成嚴重影響。因此，分析TC患者術后感染的臨床特點和造成感染的危險因素，預防感染的發(fā)生，越來越受到臨床醫(yī)生的關注。Logistic回歸是臨床常用的風險預測模型分析工具，可定量分析各危險因素的相對危險程度，有效預測疾病的發(fā)生[12]。本研究分析了TC患者術后感染的病原菌分布，并采用Logistic回歸分析了影響TC患者術后感染的臨床特點及危險因素，以期在早期采取有效防治措施，預防術后感染的發(fā)生。

本研究中，納入的120例TC術后患者出現(xiàn)感染者21例，感染率為17.50%，高于陳璐[8]研究報道的6.11%，分析其原因可能與樣本選擇有關，本研究所納入病例中年齡超過60歲且合并多種疾病的患者比例較高。本研究結(jié)果顯示，21例TC根治術后感染患者共檢出37株病原菌，其中以銅綠假單胞菌和肺炎克雷伯菌為主的革蘭陰性菌檢出率最高，占比56.76%，其次為以金黃色葡萄球菌和耐甲氧西林金黃色葡萄球菌為主的革蘭陽性菌，占比37.84%，真菌占比最少，僅為5.41%。銅綠假單胞菌為革蘭陰性條件致病菌，是院內(nèi)感染的主要致病菌之一，其感染常發(fā)生在抵抗力弱和免疫功能受損的住院患者，肺炎克雷伯菌是人類腸道正常菌群，侵入人體后是否發(fā)病取決于機體免疫力的高低及感染菌的數(shù)量、毒力[13]。TC術后患者因機體免疫力顯著降低，引起銅綠假單胞菌和肺炎克雷伯菌大量繁殖，細菌毒素釋放入血造成感染。李占結(jié)等[14]研究發(fā)現(xiàn)，TC患者術后醫(yī)院感染危險因素較多，病原菌以革蘭陰性菌為主，與本研究結(jié)果基本一致，提示臨床應密切監(jiān)測TC患者術后感染的病原菌分布特點，合理選擇選抗菌治療藥物，提高臨床治療的有效率。

本研究采用二分類Logistic回歸分析，結(jié)果顯示年齡超過60歲、合并糖尿病、病理類型為低分化癌和住院時間超過14d均為TC患者術后感染的獨立危險因素。老年TC患者身體各組織器官處于衰退階段，機體免疫力顯著下降，抗感染能力也逐漸降低，抗生素的使用、反復住院及手術等侵襲性操作也增加了感染的風險，使其抵御病原菌感染的能力顯著降低[15]，且患者住院時間越長，其發(fā)生交叉感染的風險性越高[16]。糖尿病可大幅度提高TC患者創(chuàng)傷應激水平，加重其糖耐量下降與胰島素抵抗程度，且高血糖水平有利于病原菌的生長繁殖，從而誘發(fā)術后感染發(fā)生[17]。病理分化程度較低的TC患者在TC手術后可能需接受輔助放化療治療，可對其機體免疫力造成破壞，術后感染幾率影響增加[18-19]。張利軍等[20]研究指出，TC患者住院時間長、年齡、腫瘤轉(zhuǎn)移和氣管切開是引發(fā)患者術后感染的危險因素，與本研究結(jié)果部分一致，分析其原因可能與本研究中醫(yī)務人員在行TC手術時嚴格遵循無菌操作原則，降低醫(yī)源性感染的風險性。提示臨床對于合并糖尿病的TC患者需盡早控制血糖，提高其免疫力，盡量減少住院時間，并且密切關注病理分化程度較差的患者，及早采取相關措施，以降低術后感染發(fā)生的風險。本研究根據(jù)Logistic回歸分析結(jié)果，建立了相應的TC術后感染風險預測模型，且經(jīng)Hosmer-Lemeshow檢驗和ROC分析顯示，該Logistic回歸模型具有較好的擬合度和預測效能，可以用于TC術后感染的風險預測。

綜上所述，TC術后感染的Logistic回歸風險預測模型具有較好的擬合度和預測效能，TC術后感染的獨立危險因素包括年齡超過60歲、合并糖尿病、病理類型為低分化癌和住院時間超過14 d，臨床醫(yī)師可據(jù)此評估患者術后感染的風險，及早做好預防干預措施，控制危險因素，預防感染發(fā)生。本研究不足之處在于樣本數(shù)量有限，未對TC患者術后感染部位及類型進行具體分析，后續(xù)仍需加大樣本量進行深入研究。