基于循證理論構(gòu)建肺癌患者發(fā)生肺部真菌感染的風險預測模型

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[摘要]"目的"基于Meta分析和Logistic回歸分析構(gòu)建肺癌患者發(fā)生肺部真菌感染的風險預測模型。方法"檢索國內(nèi)外發(fā)表的有關(guān)肺癌患者發(fā)生肺部真菌感染危險因素的相關(guān)文獻，提取可分析的危險因素，采用Stata"14.0軟件進行數(shù)據(jù)分析。結(jié)果"共納入15篇文獻，其中肺癌患者4926例，合并肺部真菌感染患者805例，肺癌真菌感染率為26%（95%CI：0.16～0.37）。通過Meta分析篩選出9個陽性危險因素，并根據(jù)Logistic回歸模型制定風險評分量表。結(jié)論"基于循證理論構(gòu)建的肺癌患者發(fā)生肺部真菌感染風險預測模型，對預防、管理肺癌群體發(fā)生肺部真菌感染具有一定的現(xiàn)實借鑒價值。

[關(guān)鍵詞]"肺癌；真菌感染；Meta分析；預測模型

[中圖分類號]"R734.2""""""[文獻標識碼]"A""""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2025.06.007

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Risk"prediction"model"for"pulmonary"fungal"infection"in"patients"with"lung"cancer"based"on"evidence-based"theory

YI"Ying1，"LI"Renliang2

1.Geriatrics"Department，"General"Practice"Department，"the"Third"Affiliated"Hospital"of"Zhejiang"Chinese"Medical"University，"Hangzhou"310005，"Zhejiang，"China;"2.Infectious"Diseases"Department"（Fever"Outpatient"Department），"Jiangxi"Provincial"Hospital"of"Combined"Traditional"Chinese"and"Western"Medicine，"Nanchang"330003，"Jiangxi，"China

[Abstract]"Objective"To"construct"risk"prediction"model"for"pulmonary"fungal"infection"in"patients"with"lung"cancer"based"on"Meta-analysis"and"Logistic"regression"analysis"methods."Methods"The"literature"on"the"risk"factors"of"pulmonary"fungal"infection"in"patients"with"lung"cancer"published"at"home"and"abroad"was"searched"by"computer，"the"risk"factors"that"could"be"analyzed"were"extracted，"and"the"data"were"analyzed"by"Stata"14.0"software."Results"A"total"of"15"articles"were"included，"including"4926"patients"with"lung"cancer"and"805"patients"with"pulmonary"fungal"infection."The"fungal"infection"rate"in"lung"cancer"was"26%"（95%CI："0.16～0.37）."Nine"positive"risk"factors"were"screened"by"Meta-analysis"and"a"risk"scoring"scale"was"developed"based"on"a"Logistic"regression"model."Conclusion"The"evidence"based"risk"prediction"model"for"in"patients"with"lung"cancer"complicated"by"pulmonary"fungal"infections"has"certain"practical"reference"value"for"preventing"and"managing"pulmonary"fungal"infections"in"lung"cancer"population.

[Key"words]"Lung"cancer;"Fungal"infection;"Meta"analysis;"Prediction"model

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2020年全球癌癥統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，肺癌占所有癌癥的11.4%，占所有癌癥相關(guān)死亡的18.0%[1]。肺癌是中國發(fā)病率和死亡率最高的癌癥[2]。肺癌屬于惡性消耗性疾病，細胞免疫功能降低，加之腫瘤放化療后產(chǎn)生的細胞毒性、廣譜抗生素和激素的使用及各種侵入性操作等原因，極易并發(fā)真菌感染[3]。另外，肺部真菌感染也可導致病情加重、增加醫(yī)療開支和延長住院時間，更嚴重時甚至可導致患者死亡[4]。因此，早期識別和控制肺部真菌感染的危險因素可將被動治療轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極預防[5]。

1""資料與方法

1.1""文獻檢索

本研究檢索國內(nèi)外常用的7個數(shù)據(jù)庫：中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺、維普網(wǎng)、中國生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫、PubMed、Embase、Cochrane。檢索時限均為建庫至2023年12月31日。根據(jù)以往文獻和PubMed主題詞表制定檢索策略。

1.2""納入與排除標準

1.2.1""納入標準""①研究類型：病例-對照研究和隊列研究；②研究對象：已確診為肺癌的患者，且有明確的肺部真菌感染；③暴露因素：與肺癌合并真菌感染的相關(guān)危險因素；④結(jié)局指標：以肺癌患者是否發(fā)生肺部真菌感染為主要結(jié)局指標。納入多因素Logistic回歸分析校正后獲得危險因素的OR及95%CI或可換算成OR、95%CI及SE的數(shù)據(jù)；⑤文獻語言：中文或英文。

1.2.2""排除標準""①重復發(fā)表的文獻；②綜述、個案報道、病例分析等無相關(guān)數(shù)據(jù)的文獻及無法提取數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)存在錯誤的文獻；③會議摘要、報告或信件；④與本研究主題不符合的文獻。

1.3""文獻篩選及資料提取

本研究采用NoteExpress軟件進行文獻導入與篩選。根據(jù)納入的文獻制定數(shù)據(jù)提取表，先由1名研究者進行數(shù)據(jù)提取，而后再由2名研究者對數(shù)據(jù)進行核對。

1.4""納入研究的質(zhì)量評價

本研究采用紐卡斯爾–渥太華量表對納入的文獻進行評分，總分9分。文獻質(zhì)量評分≤4分判定為低質(zhì)量文獻，不予納入分析。

1.5""統(tǒng)計學方法

采用Stata"14.0統(tǒng)計學軟件對危險因素效應(yīng)值進行Meta分析。異質(zhì)性檢驗結(jié)合I2值和Q檢驗，當Pgt;0.1且I2≤50%時采用固定效應(yīng)模型，反之使用隨機效應(yīng)模型。敏感度分析通過更改數(shù)據(jù)分析模型進行評估，文獻發(fā)表偏倚通過漏斗圖進行評價。本研究通過Meta分析方法剔除與肺癌合并肺部真菌感染間關(guān)聯(lián)無統(tǒng)計學意義的因素后，將剩余各危險因素的OR進行對數(shù)轉(zhuǎn)換，代入公式β=ln（OR），得到與之對應(yīng)的β值。根據(jù)公式α=ln[P0/（1–P0）]，計算常數(shù)項α值，其中P0代表肺癌患者中并發(fā)肺部真菌感染的概率。最終代入Logistic回歸風險預測模型計算公式：Logit（P）=ln[P/（1–P）]=α+β1X1+β2X2+……+βiXi+……+βnXn。其中X1、X2……Xn分別代表引起肺癌患者并發(fā)肺部真菌感染的不同危險因素。

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2""結(jié)果

2.1""文獻檢索結(jié)果

本研究最終納入15篇文獻，其中包括3篇英文文獻和12篇中文文獻。文獻篩選流程見圖1。

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2.2""納入文獻的基本特征和質(zhì)量評價

本研究共納入肺癌患者4926例，其中合并肺部真菌感染患者805例。初步篩選出13種可能與肺癌合并肺部真菌感染的暴露因素。文獻基本信息及質(zhì)量評價見表1。

2.3""Meta分析結(jié)果

2.3.1""肺癌合并肺部真菌感染率的Meta分析結(jié)果""對納入的15篇文獻進行感染率的Meta分析，結(jié)果顯示各研究之間存在較高的異質(zhì)性（I2=98.44%，Plt;0.01），Meta分析結(jié)果顯示肺癌患者發(fā)生真菌感染率為26%（95%CI：0.16～0.37），見圖2。

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2.3.2""肺癌合并肺部真菌感染危險因素的Meta分析結(jié)果""根據(jù)納入15篇文獻報告的危險因素進行統(tǒng)計，篩選出≥2篇文獻報道的危險因素共13個。結(jié)果顯示年齡≥60歲、吸煙、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病（chronic"obstructive"pulmonary"disease，COPD）、放化療、侵入性操作、長期應(yīng)用抗生素、糖皮質(zhì)激素應(yīng)用、住院時間gt;2周均增加肺癌患者并發(fā)肺部真菌感染的風險（Plt;0.05），低蛋白血癥、手術(shù)治療、腫瘤的TNM分期和影像學分型與肺部真菌感染的發(fā)生無相關(guān)性（Pgt;0.05），見表2。

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表2""肺癌患者合并肺部真菌感染危險因素的Meta分析結(jié)果

2.4""敏感度分析

敏感度分析結(jié)果顯示TNM分期、影像學分型2個危險因素的Meta分析結(jié)果相差較大，提示這幾項危險因素的研究結(jié)果不穩(wěn)定。其他11種危險因素的Meta分析結(jié)果基本一致，提示這幾項危險因素的研究結(jié)果穩(wěn)定性比較好。

2.5""發(fā)表偏倚分析

對納入文獻數(shù)≥5篇的危險因素（糖尿病、侵入性操作）繪制漏斗圖。糖尿病的漏斗圖顯示數(shù)據(jù)點的分布較對稱，且均勻分布在漏斗兩側(cè)，說明發(fā)表偏倚的可能性較小，見圖3。侵入性操作的漏斗圖則顯示出數(shù)據(jù)點集中在漏斗右側(cè)，左右兩側(cè)的不對稱性表明可能存在發(fā)表偏倚，尤其是小樣本研究的結(jié)果更可能未被發(fā)表。

2.6""構(gòu)建Logistic風險預測模型與風險評分

將上述的9項陽性危險因素作為變量，納入肺癌患者發(fā)生肺部真菌感染的風險預測模型。最終建立的Logistic回歸模型：Logit（P）=–1.05+0.668X1+"1.278X2+0.998X3+1.714X4+X5+0.886X6+1.188X7+1.182X8+3.318X9。為在臨床上更方便地運用該模型，對模型中所納入的危險因素根據(jù)β回歸系數(shù)制作評分表，見表3。肺癌合并肺部真菌感染風險預測模型評分表分值為0～12分。

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表3""肺癌合并肺部真菌感染風險評分

注：建議所有住院的肺癌患者進行風險評估，依據(jù)評分標準給予患者相應(yīng)評分，最低0分，最高12分。0～3分為低風險，4～6分為中等風險，7～12分為高風險。經(jīng)評估為中、高風險患者應(yīng)加強真菌感染監(jiān)測，必要時給予預防性措施，如短期使用抗真菌藥物

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3""討論

研究表明合并肺部感染的肺癌患者住院時間明顯延長，醫(yī)療支出明顯增加，且預后不良，嚴重的肺部感染還可能引起膿毒癥、呼吸衰竭甚至直接導致患者死亡[21]。雖然真菌感染可能只占肺部感染的一小部分，但其非典型癥狀和快速的疾病進展已成為臨床面臨的重大挑戰(zhàn)，并可能極大地影響肺癌患者的治療結(jié)果[14，22]。

本研究共納入15篇有關(guān)肺癌合并肺部真菌感染相關(guān)影響因素的文獻，Meta分析結(jié)果顯示肺癌合并肺部真菌感染的發(fā)病率為26%。危險因素Meta分析結(jié)果顯示年齡≥60歲、吸煙、糖尿病、COPD、放化療、侵入性操作、長期應(yīng)用抗生素、糖皮質(zhì)激素應(yīng)用、住院時間gt;2周均可增加肺癌患者發(fā)生肺部真菌感染的風險。將9個陽性危險因素作為臨床變量構(gòu)建肺癌患者合并肺部真菌感染風險預測模型和風險評分表。老年人群和吸煙是肺癌發(fā)生肺部真菌感染的重要因素。可歸因于老年人常同時患有多種慢性疾病，且身體機能下降、免疫功能受損[23]；而吸煙可導致呼吸道黏膜炎性改變、氣道反應(yīng)增加、纖毛運動功能減弱等病理變化，使呼吸道病原學發(fā)生改變，促使肺部真菌感染的發(fā)生[24]。

糖尿病患者易出現(xiàn)血糖控制不佳，導致機體高血糖、高滲，產(chǎn)生代謝紊亂和抵抗力下降，進而增加肺部感染風險[25]。高血糖利于病原微生物生長，為其提供天然培養(yǎng)基。研究顯示COPD急性發(fā)作患者肺部真菌感染發(fā)生率為20.91%[26]?；熤芷凇?font face='\"Times' new="" roman\"="">2周是肺癌患者肺部真菌感染的獨立危險因素，表明免疫力與化療時間成反比。放化療患者更易發(fā)生侵襲性真菌感染?？股睾吞瞧べ|(zhì)激素的長期使用可破壞呼吸道微生態(tài)，導致真菌繁殖，加大感染風險[27]。長期使用抗生素還可能使患者更易感染侵襲性假絲酵母菌[28]。侵入性操作（如纖維支氣管鏡檢查、氣管插管）和長時間住院也增加肺部感染風險[9，14]。研究表明≥60歲、低白蛋白血癥、侵入性操作、使用≥3種廣譜抗生素超過2周、多臟器衰竭是肺部真菌感染患者死亡的主要因素[29]。臨床應(yīng)盡量避免長期使用抗生素和激素，并縮短放化療周期和住院時間，降低肺癌患者發(fā)生肺部真菌感染的風險。

本研究構(gòu)建針對肺癌患者預測肺部真菌感染風險的模型。該模型包括年齡≥60歲、吸煙史、糖尿病、COPD、放化療等9個關(guān)鍵變量，臨床醫(yī)護人員可通過簡化評分表快速評估患者發(fā)生肺部真菌感染的風險。本研究團隊計劃將驗證該模型并進一步優(yōu)化評分量表，以探索其在臨床實踐中的應(yīng)用潛力。

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利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2024–09–22）

（修回日期：2025–01–23）