重癥腦卒中病人肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與驗(yàn)證

Construction and validation of a risk prediction model for pulmonary infection in severe stroke patients

ZHANG Qin，ZHANG Lei，CHEN Yanyan

Qichun County People's Hospital，Hubei 435300 China

Corresponding Author "ZHANG Qin，E-mail：werrtytyu7@163.com

Keywords "severe stroke; pulmonary infection; risk factors; risk prediction model; nursing

摘要""目的：構(gòu)建重癥腦卒中病人肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，并給予護(hù)理干預(yù)對(duì)策。方法：采用便利抽樣法，選取2022年7月—2023年6月我院收治的重癥腦卒中病人132例作為研究對(duì)象，通過(guò)單因素分析和多因素Logistic回歸分析篩選重癥腦卒中病人肺部感染的危險(xiǎn)因素，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)受試者工作特征（ROC）曲線進(jìn)行評(píng)估。選取2023年7月—12月我院收治的60例重癥腦卒中病人對(duì)肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果：132例重癥腦卒中病人中，發(fā)生肺部感染28例，發(fā)生率為21.21%。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分、合并癥、臥床時(shí)間、意識(shí)障礙、侵入性操作是重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（Plt;0.05）。肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型ROC曲線下面積（AUC）為0.805［95%CI（0.604，0.883）］，約登指數(shù)最大值為0.772，最佳截?cái)嘀禐?.79分，特異度為0.896，敏感度為0.812。模型驗(yàn)證結(jié)果，敏感度為69.23%，特異度為95.74%，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為90.00%。結(jié)論：本研究所構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型擬合程度及預(yù)測(cè)效果較好，為醫(yī)護(hù)人員評(píng)估與識(shí)別重癥腦卒中病人肺部感染危險(xiǎn)因素，制定針對(duì)性護(hù)理干預(yù)對(duì)策提供參考。

關(guān)鍵詞""重癥腦卒中；肺部感染；危險(xiǎn)因素；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；護(hù)理

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2025.07.038

腦卒中是造成中老年人群長(zhǎng)時(shí)間處于病殘狀態(tài)的主要因素，具有高發(fā)病率、高致殘率及高死亡率三大特征^［1］。肺部感染為腦卒中病人常見并發(fā)癥，而且可能引發(fā)敗血癥，延長(zhǎng)機(jī)械通氣時(shí)間、中心靜脈導(dǎo)管留置時(shí)間和住院時(shí)間等，遠(yuǎn)期神經(jīng)功能預(yù)后較差^［2?3］。目前，大多數(shù)臨床相關(guān)研究重點(diǎn)關(guān)注重癥腦卒中病人肺部感染危險(xiǎn)因素分析以及臨床干預(yù)，較少關(guān)注在肺部感染發(fā)生之前通過(guò)臨床指標(biāo)對(duì)肺部感染的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估判斷，且缺乏特異性較高的評(píng)估方法。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型指的是將造成疾病的多個(gè)臨床預(yù)測(cè)指標(biāo)有效結(jié)合起來(lái)，然后通過(guò)數(shù)學(xué)公式來(lái)判斷某種疾病是否會(huì)發(fā)生或者發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的高低。臨床上，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型能夠指導(dǎo)醫(yī)護(hù)人員早期識(shí)別不良事件的高危病人，以便制定針對(duì)性預(yù)防措施，從而降低不良事件發(fā)生率^［4］。因此，本研究旨在構(gòu)建重癥腦卒中病人肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，對(duì)模型在重癥腦卒中病人肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用效果進(jìn)行驗(yàn)證?，F(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采用便利抽樣法，選取2022年7月—2023年6月我院收治的重癥腦卒中病人132例作為研究對(duì)象。納入標(biāo)準(zhǔn)：1）年齡為18～75歲；2）符合重癥腦卒中診斷標(biāo)準(zhǔn)^［5］；3）住院時(shí)間超過(guò)1周者；4）基線資料齊全；5）入組前無(wú)肺部感染；6）急性生理與慢性健康狀況評(píng)分Ⅱ（APACHE Ⅱ）為10～25分。排除標(biāo)準(zhǔn)：1）社區(qū)獲得性肺炎；2）入院48 h內(nèi)出現(xiàn)肺部感染者；3）入院48 h內(nèi)給予抗生素藥物者；4）嚴(yán)重肝臟或者腎臟疾??；5）存在多器官衰竭。本研究已通過(guò)我院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審核（倫理號(hào)：2024?4?19）。

1.2 方法

1.2.1 一般資料收集

基于回顧性分析研究方法獲取132例病人臨床資料信息，由專人通過(guò)整理臨床資料、搜索病例系統(tǒng)獲取2022年7月—2023年6月收治的132例重癥腦卒中病人臨床資料，統(tǒng)計(jì)病人相關(guān)信息，包括性別、年齡、體質(zhì)指數(shù)、APACHE Ⅱ評(píng)分、危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分、腦卒中類型、吸煙史、合并癥、臥床時(shí)間、意識(shí)障礙、侵入性操作等。危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表包括年齡、入住ICU前住院時(shí)間、器官功能不全個(gè)數(shù)、APACHE Ⅱ評(píng)分、感染相關(guān)器官功能衰竭評(píng)分5個(gè)維度，共14個(gè)條目，總分為0～9分，其中l(wèi)t;5分為營(yíng)養(yǎng)不良低風(fēng)險(xiǎn)，≥5分為營(yíng)養(yǎng)不良高風(fēng)險(xiǎn)。該量表的Cronbach's α系數(shù)為0.836^［6］。

1.2.2 診斷標(biāo)準(zhǔn)

參照《中國(guó)成人醫(yī)院獲得性肺炎與呼吸機(jī)相關(guān)性肺炎診斷和治療指南（2018年版）》中的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)肺部感染進(jìn)行診斷^［7］：1）實(shí)驗(yàn)室檢查指標(biāo)異常；2）肺部影像學(xué)檢查提示肺部感染；3）存在肺部感染癥狀，如發(fā)熱、咳嗽、咳痰等。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，符合正態(tài)分布的定量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，行t檢驗(yàn)；定性資料采用例數(shù)、百分比（%）表示，行χ²檢驗(yàn)。經(jīng)Logistic回歸分析篩選肺部感染的危險(xiǎn)因素，通過(guò)受試者工作特征（ROC）曲線判定模型預(yù)測(cè)效果，通過(guò)Bootstrap法進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證。以Plt;0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染影響因素的單因素分析

132例重癥腦卒中病人中，住院期間發(fā)生肺部感染28例，發(fā)生率為21.21%，作為肺部感染組；104例未發(fā)生肺部感染，作為無(wú)肺部感染組。單因素分析結(jié)果顯示，年齡、APACHE Ⅱ評(píng)分、危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分、吸煙史、合并癥、意識(shí)障礙、臥床時(shí)間、侵入性操作是重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染的影響因素（Plt;0.05），見表1。

2.2 重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染影響因素的多因素Logistic回歸分析

將有無(wú)肺部感染（肺部感染=1，無(wú)肺部感染=0）作為因變量，將單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量（Plt;0.05）作為自變量進(jìn)行多因素Logistic回歸分析。自變量賦值情況見表2。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分、慢性阻塞性肺疾病、臥床時(shí)間、意識(shí)障礙、侵入性操作是重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（Plt;0.05），見表3。

2.3 重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建及預(yù)測(cè)

基于回歸分析法構(gòu)建肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，將多因素Logistic回歸分析結(jié)果中的回歸系數(shù)作為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)β，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)β值構(gòu)建肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，其中P表示肺部感染率，Logit（P）=-4.384+0.511×危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分+0.499×慢性阻塞性肺疾病+1.530×臥床時(shí)間+3.586×意識(shí)障礙+ 1.449×侵入性操作。通過(guò)ROC曲線對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的效果進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示，該模型ROC曲線下面積（AUC）為0.805［95%CI（0.604，0.883）］，最佳截?cái)嘀禐?.79分，此時(shí)對(duì)應(yīng)識(shí)別肺部感染的特異度為0.896，敏感度為0.812，最大約登指數(shù)為0.772。見圖1。通過(guò)Hosmer?Lemeshow進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，P=0.232；似然比χ²=171.29，自由度（ν）=6，Plt;0.001，說(shuō)明所構(gòu)建的重癥腦卒中病人肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；Wald χ²=104.52，ν=8，Plt;0.001，提示重癥腦卒中病人肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建有效；表明構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型具有較好擬合效果；Bootstrap對(duì)建模數(shù)據(jù)重復(fù)抽樣100次進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，結(jié)果顯示，校準(zhǔn)曲線預(yù)測(cè)結(jié)果與預(yù)期結(jié)果間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05），見圖2。

2.4 重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證

選取2023年7月—12月我院收治的重癥腦卒中病人60例納入該風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示，實(shí)際發(fā)生9例肺部感染，模型預(yù)測(cè)為13例，誤診6例；實(shí)際45例未發(fā)生肺部感染，模型預(yù)測(cè)為47例，漏診2例，敏感度為69.23%，特異度為95.74%，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為90.00%。

3 討論

3.1 重癥腦卒中病人肺部感染的危險(xiǎn)因素復(fù)雜

本研究研究顯示，重癥腦卒中病人在住院期間會(huì)出現(xiàn)多種并發(fā)癥，主要是腦水腫、肺部感染、尿路感染、癲癇、臨床抑郁癥、褥瘡、肢體攣縮、肩部疼痛和深靜脈血栓等，其中肺部感染為腦卒中病人常見并發(fā)癥，明顯增加了病人病死率^［8?9］。因此，加強(qiáng)重癥腦卒中病人肺部感染預(yù)防及控制具有重要臨床意義。本研究結(jié)果顯示，危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分、慢性阻塞性肺疾病、臥床時(shí)間、意識(shí)障礙、侵入性操作是重癥腦卒中病人發(fā)生肺部感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（Plt;0.05），這與臨床相關(guān)研究結(jié)果基本一致^［10］。

3.1.1 危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分

危重癥病人營(yíng)養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)量表評(píng)分≥5分表示有營(yíng)養(yǎng)不良高風(fēng)險(xiǎn)，營(yíng)養(yǎng)不良一方面可降低病人免疫能力，進(jìn)而抵御病原菌能力降低，增加肺部感染發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，營(yíng)養(yǎng)不良還會(huì)加劇腸道黏膜萎縮的發(fā)生，此時(shí)會(huì)導(dǎo)致腸屏障功能受損，引起腸道通透性明顯提高，進(jìn)而導(dǎo)致細(xì)菌移位，造成細(xì)菌定植于病人的其他組織部位，最終引起肺部感染^［11］。張瑞昕等^［12］的研究中亦指出，重癥腦卒中病人肺部感染與營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)存在密切關(guān)系，存在營(yíng)養(yǎng)不良風(fēng)險(xiǎn)者肺部感染率明顯增大。

3.1.2 慢性阻塞性肺疾病

慢性阻塞性肺疾病存在著肺功能降低、持續(xù)氣流受限等表現(xiàn)，病人呼吸功能存在一定程度衰竭，而且氣道有炎癥細(xì)胞浸潤(rùn)的現(xiàn)象，造成分泌物增加，引起呼吸道狹窄，使得病原菌清除速度減慢，呼吸道屏障功能也受到破壞，進(jìn)而增加肺部感染率^［13］。

3.1.3 臥床時(shí)間

長(zhǎng)期臥床會(huì)使得血液循環(huán)能力降低，機(jī)體新陳代謝能力變差，使得脂肪代謝出現(xiàn)紊亂，導(dǎo)致免疫力降低；另外，處于臥床狀態(tài)時(shí)會(huì)使得呼吸道分泌物聚積于肺部，加快病原菌生長(zhǎng)，進(jìn)而造成肺部感染^［14］。

3.1.4 意識(shí)障礙

如果病人出現(xiàn)意識(shí)模糊、昏迷或者嗜睡等意識(shí)障礙后，病人自主咳痰能力以及排痰能力明顯降低，使得呼吸道內(nèi)部的分泌物無(wú)法及時(shí)有效排出，進(jìn)而導(dǎo)致墜積性肺炎^［15］。

3.1.5 侵入性操作

臨床上，部分重癥腦卒中需要留置鼻飼管、氣管插管以及吸痰等侵入性操作，不僅增加了病原菌定植風(fēng)險(xiǎn)，還使得口咽部等部位細(xì)菌數(shù)量增加，黏膜屏障功能也受損，因而易出現(xiàn)肺部感染^［16］。

3.2 肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果

本研究所構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的AUC為0.805，當(dāng)AUC為0.7～0.9時(shí)，表明預(yù)測(cè)效果為中等水平^［17］，gt;0.7時(shí)，說(shuō)明本模型具有良好區(qū)分能力。經(jīng)過(guò)Bootstrap法進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證及Hosmer?Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，模擬曲線與實(shí)際曲線的擬合度良好，提示本模型的一致性較好。本研究中，選取小樣本獨(dú)立數(shù)據(jù)對(duì)模型預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了驗(yàn)證，模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為90.00%，進(jìn)一步提示該模型在重癥腦卒中肺部感染高風(fēng)險(xiǎn)病人早期識(shí)別當(dāng)中具有一定應(yīng)用價(jià)值。在病人入院后可通過(guò)肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行初步篩查及評(píng)估，對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行密切監(jiān)測(cè)，從而判斷病人是否存在風(fēng)險(xiǎn)，并盡早落實(shí)防控措施。

3.3 重癥腦卒中病人肺部感染的護(hù)理干預(yù)對(duì)策

在病人入院后，通過(guò)肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型對(duì)病人進(jìn)行評(píng)估，對(duì)存在肺部感染風(fēng)險(xiǎn)者則尋找誘發(fā)肺部感染的影響因素，進(jìn)而給予針對(duì)性管理，如存在營(yíng)養(yǎng)不良風(fēng)險(xiǎn)者，可在營(yíng)養(yǎng)科醫(yī)師指導(dǎo)下給予適宜能量及蛋白質(zhì)補(bǔ)充，改善其營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)；對(duì)存在意識(shí)障礙以及長(zhǎng)時(shí)間臥床者，除了做好基礎(chǔ)護(hù)理及口腔護(hù)理外，還需要加強(qiáng)臥床護(hù)理，給予關(guān)節(jié)及肢體被動(dòng)活動(dòng)等，以加快血液循環(huán)等。同時(shí)，護(hù)理人員可前瞻性監(jiān)測(cè)預(yù)警肺部感染風(fēng)險(xiǎn)因素，通過(guò)信息化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)改善情況，實(shí)現(xiàn)肺部感染閉環(huán)管理，預(yù)防腦卒中病人肺部感染的發(fā)生。

4 小結(jié)

綜上所述，本研究所構(gòu)建的重癥腦卒中病人肺部感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模具有一定預(yù)測(cè)效能，未來(lái)可以考慮通過(guò)預(yù)測(cè)模型及早識(shí)別高危人群，并結(jié)合相關(guān)危險(xiǎn)因素制定科學(xué)、規(guī)范的預(yù)見性干預(yù)措施。但是本研究?jī)H納入了1所醫(yī)院，樣本代表性及樣本量不足，可能存在影響因素不全面的情況，建議未來(lái)開展多中心、大樣本、前瞻性的調(diào)查，以達(dá)到優(yōu)化模型的目的。

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（收稿日期：2024-05-07；修回日期：2025-03-13）

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