14例兒童壞死性肺炎早期預測研究

陳海霞 景淑軍 劉曉梅 王雪穎 馬申浩

（大連市婦女兒童醫療中心集團呼吸科，遼寧 大連 116012）

兒童壞死性肺炎（necrotizing pneumonia，NP）是兒童肺炎中的一種少見而又嚴重的并發癥，發生率為0.8%～7.0%，且近年來呈上升趨勢。該疾病常見的病原體為細菌，以肺炎鏈球菌及金黃色葡萄球菌為主，還包括肺炎支原體及病毒，患兒可出現膿胸、膿氣胸、支氣管胸膜瘺、肺大皰、氣胸等危及生命的情況。NP患兒完全康復往往需5～6個月，故臨床上早期識別、及時診治至關重要[1-4]。本研究通過觀察55例具有高危因素的兒童大葉肺炎病例，經肺部彩色多普勒超聲監測肺實變區域血流情況，發現異常及時評估胸部增強CT，其中發現14例出現壞死性肺炎改變，回顧性分析其臨床特點以及可能相關因素，同時選取未出現壞死性肺炎表現的41例患兒為對照組，對比分析兩組患兒一般資料，探討兒童壞死性肺炎早期預測指標，指導臨床及時診治。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2018年1月至2019年6月于大連市兒童醫院住院治療的具有壞死性肺炎高危因素的患兒為研究對象。所有入選患兒需滿足以下標準：①年齡在28 d～18歲。②胸部X線片影像學表現為大葉性實變。③有效抗生素治療72 h，病情無緩解，或病情進展出現皮疹、呼吸困難等表現。經過家長知情同意，簽署知情同意書。本研究獲得大連市兒童醫院醫學倫理委員會批準（批準文號：大衛辦發[2018]12號）。壞死性肺炎組入組標準：符合壞死性肺炎的診斷標準，增強CT影像出現多發空腔（肺氣囊）的患兒[5]，見圖1。排除肺膿腫、囊腫合并感染以及肺結核空洞等疾病的患兒。對照組在治療1～3周后監測肺部CT，沒有發生壞死性肺炎表現。

圖1 增強CT影像出現多發空腔

1.2 方法

1.2.1 檢查方法 彩色超聲多普勒檢查選用飛利浦IE33彩色超聲多普勒檢測儀，Explora探頭群，利用最大橫斷面確定肺部實變區域，病灶下方1.5～7.0 cm應用多普勒超聲定性評價肺部實變區域內中心血管供應情況，判定標準分為3種情況。①正常灌注：血管均勻分布（圖2）。②灌注減少：血管分布區域不足50%（圖3）。③灌注不良：沒有可識別的彩色多普勒血流（圖4），同時可評估胸腔積液量[6]。若彩色超聲多普勒檢查發現血流異常，及時評估胸部增強CT影像[7]。

圖2 正常灌注血管分布

圖3 灌注減少血管分布

圖4 灌注不良血管分布

1.2.2 支氣管鏡結果 根據檢查及治療次數，是否有分泌物栓塞，病變累及肺葉分支范圍進行判定[8]。無分泌物栓塞或者只有少許堵塞，累及肺葉病變不足1/3，需鉗夾清理氣道者為1分；中等量分泌物壅塞，累及肺葉病變1/2～1/3分支，需反復清理氣道者為2分；大量分泌物壅塞，累及肺葉＞2/3分支，需反復清理氣道者為3分。

1.2.3 資料收集方法 收集一般病例資料。①一般資料：年齡、性別、住院時間、熱峰、熱程、伴隨癥狀、并發癥等。②統計患兒入組前后24 h內所做輔助檢查結果，包括血常規、C-反應蛋白、血沉（ESR）、降鈣素原（PCT）、血清乳酸脫氫酶（LDH）、鐵蛋白、激酸肌酶（CK）、激酸肌酶同工酶（CK）、D-二聚體、轉氨酶等。③分析肺部彩色多普勒超聲血流情況、肺部CT影像結果及支氣管鏡結果等。

1.3 統計學處理 使用SPSS 25.0統計學軟件對數據進行分析。由于部分變量存在缺失值，缺失例數在1～9例，因此采用多重插補對存在缺失數據進行5次插補，為方便進一步分析，本研究采用5次填補的平均值對對應缺失數據進行代替，形成完整數據集。正態性良好的連續性變量采用（）進行描述，偏態分布的連續性變量采用中位數（M）與四分位數間距（P25～P75）進行描述，分類變量采用[n（%）]進行描述。對壞死組與對照組進行單因素比較時，正態性良好的連續性變量采用獨立樣本t檢驗，偏態分布的連續性變量采用Mann-WhitneyU秩和檢驗，分類變量采用χ2檢驗。并采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析對單因素分析存在統計學意義的連續性變量進行分割。在進行多因素分析時，使用二分類非條件logistic回歸方程對研究對象發生壞死進行預測，并對預測效果進行評價。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 患兒一般資料 本次研究共55例患兒，其中壞死組14例（25.45%），對照組41例（74.45%）；男32例（58.18%），女23例（41.82%）。年齡1.90～17.50歲，平均（6.60±3.30）歲，壞死組與對照組性別（χ2＜0.01，P=0.93）、年齡（t=0.14，P=0.89）比較，差異無統計學意義。對照組無基礎疾病，壞死組1例為白血病患兒。壞死組10例（71.43%）出現不同程度的呼吸困難，需要吸氧維持血氧，其中3例病情危重，入住ICU病房，2例無創呼吸機輔助通氣，1例有創呼吸機輔助通氣；對照組7例（17.07%）出現不同程度呼吸困難，需要吸氧維持血氧，無須要入住ICU病房及無創、有創呼吸機輔助通氣情況。

2.2 胸部彩超監測肺部實變區域血流情況 入院后均行肺部彩色多普勒血流監測，10例肺部彩色超聲多普勒發現灌注減少，5例提示灌注不良，13例胸部增強CT證實為兒童壞死性肺炎，2例超聲發現灌注減少，增強CT未發生壞死，2 d后監測超聲灌注恢復。41例血流灌注正常，40例肺部CT未發現壞死腔形成，1例監測CT發現壞死腔形成。肺部血流異常與CT證實壞死空洞形成，兩組陽性率比較見表1。

表1 兩組患兒陽性率比較

2.3 支氣管鏡檢查結果 壞死組13例行支氣管鏡治療，對照組28例行支氣管鏡治療，兩組支氣管鏡下分泌物栓塞評分分布比較，差異有統計學意義（P＜0.01），說明壞死性肺炎組更容易出現分泌物栓塞。見表2。

表2 兩組支氣管鏡下分泌物栓塞評分分布［n（%）］

2.4 一般臨床資料結果單因素分析

陰。一個陰字脫口而出，無端令人感到陰森、幽暗、深邃、潮滯，有如鉆入一個神秘曲折的山洞，深不見底，寒氣逼人。陰，雖然類同于黑，但似乎比黑更難提防預料。明火執仗打家劫舍是黑，但起碼冤有頭債有主，恩怨是非分明；明槍易躲暗箭難防是陰，死到臨頭往往還不知道債主是誰，死難瞑目。好端端的一路順風順水，橫空一腳給人使跘，陰溝里乍然翻了船，冤也不冤？因此，相較于“黑”字，我更怕“陰”之。

2.4.1 兩組血常規及血生化指標比較 對照組（P=0.01）、平均淋巴細胞百分比低于對照組（P=0.03）。其余指標兩組比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。見表3。

表3 兩組血液生化指標比較

2.4.2 兩組動脈血氣分析指標比較 壞死組氧分壓低于對照組（P＜0.01），而pH值及二氧化碳分壓組間差異無統計學意義（P＞0.05）。見表4。

表4 兩組血氣分析指標比較（）

表4 兩組血氣分析指標比較（）

注：aP＜0.05。

2.4.3 兩組癥狀及并發癥比較 壞死組存在呼吸困難癥狀的比例高于對照組（P＜0.01），而有喘息、并發胸腔積液的比例組間差異無統計學意義（P＞0.05），兩組熱峰及總熱程比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。見表5。

表5 兩組癥狀及并發癥比較[n（%）]

2.5 一般臨床資料發生壞死的ROC曲線分析 將單因素分析具有統計學意義的連續性變量對是否發生壞死進行ROC曲線分析，各變量ROC曲線如圖5所示，采用約登指數（約登指數=靈敏度+特異度-1）最大原則確定各變量最佳分割點。各曲線的曲線下面積（area under the curve，AUC）及最佳分割點如表6所示，可以看出除中性粒細胞百分比（P=0.06）外所有變量AUC均＞0.50，且差異有統計學意義（P＜0.05）；而中性粒細胞百分比假設檢驗P值接近檢驗水準，且95%置信區間也不包含0.50，因此上述變量均對預測壞死發生具有篩檢價值。而在后續多因素分析中，采用最佳分割點將各連續性變量轉換為二分類變量進行分析。

表6 各變量ROC曲線下面積及最佳分割點

圖5 各變量判別壞死性肺炎的ROC曲線

2.6 多因素分析 以研究對象是否為壞死性肺炎為因變量，單因素分析中具有統計學意義的變量為自變量建立二分類非條件logistic回歸模型，變量賦值如表7所示。模型采用前進似然比法進行變量篩選，進入模型檢驗水準α進入=0.05，退出模型檢驗水準α退出=0.10。回歸結果如表8所示，模型Cox &Snell偽R2=0.35，Hosemer &Lemeshow檢驗C2=1.15，P=0.77。模型擬合程度良好。最終模型保留3個變量：中性粒細胞百分比、氧分壓及呼吸困難。模型為logit（P（Y=1︱Xi）=-2.08+2.36X1±2.28X4+1.81X5。因此中性粒細胞百分比、氧分壓、呼吸困難為研究對象發生壞死的影響因素，其中中性粒細胞百分比OR值為10.57，說明中性粒細胞百分比在64.50%及以上者發生壞死的風險是中性粒細胞百分比64.50%以下者的10.57倍；氧分壓OR值為0.10，說明氧分壓在73.10（單位）及以上者發生壞死的風險是氧分壓在73.10（單位）以下者的10.20%；呼吸困難OR值為6.10，說明出現呼吸困難患者發生壞死的風險是未出現患者的6.10倍。見表8。

表7 logistic回歸賦值表

表8 非條件二分類logistic回歸結果

2.7 回歸模型預測價值分析 以上述logistic回歸模型預測研究對象發生壞死的條件概率[P（Y=1︱Xi）]進行ROC曲線分析，如圖6所示ROC曲線下面積為0.89，P＜0.01，95%CI為0.79～0.98。最佳分割點在0.28，此時靈敏度為0.97，特異度為0.86，條件概率在0.28時模型預測情況如表9所示預測準確度為83.60%，kappa系數為0.60，均說明本模型具有較高的預測價值。

表9 回歸模型對發生壞死的預測情況

圖6 回歸模型預測壞死發生的ROC曲線

3 討論

兒童壞死性肺炎多發生在健康的兒童中，是兒童社區獲得性肺炎的嚴重并發癥。由于機體對病原體的過度炎性反應，可伴肺實變區域血管炎及血栓阻塞，導致局部肺組織缺血壞死，失去活力，繼而形成多個含氣或液體的薄壁空洞。若不能及時診斷并給予恰當的處理可能導致嚴重后果。早期胸部X線片可只表現大范圍實變，無法及時發現空洞形成，因為早期空洞內液化壞死及鄰近實變肺組織難以區分，只有當壞死液引流排出到鄰近支氣管內，空腔被氣體取代時才易被發現。因此，早期識別，及時診治，可以改善預后。本研究應用肺部彩色超聲多普勒對具有高危因素的患兒進行肺實變區域血流監測，及時發現低灌注區域，結合臨床癥狀以及檢驗結果分析，擬指導臨床早期識別兒童壞死性肺炎，及時診治，改善預后。

本研究證實，肺實變區域血流灌注情況可以早期預測壞死性肺炎，血管病變及血流減少，可能在壞死性肺炎的發生發展過程中起到一定的作用，在壞死性肺炎發病過程中，血管的病變早于肺部壞死，早期預測及動態了解肺部實變區域循環血液供應，為早期發現病灶提供可靠依據，根據肺部彩超監測血液供應情況，掌握增強CT選擇時機，及時明確診斷，避免治療的盲目性，壞死性肺炎的發病過程中，血流減少及組織壞死，二者之間可能互為因果。局部血液供應較少，又影響了局部抗生素濃度，導致治療難度較大[5]。

經單因素分析發現，壞死組D-二聚體水平高于對照組（P=0.01），因此，發現D-二聚體升高，及時抗凝、保持液體平衡，改善肺部循環血液供應治療至關重要。其次，呼吸困難癥狀，PO2降低也是早期預測指標，低氧可能引起肺血管收縮，保證全身氧合[10]，避免通氣、血流比例失調。且壞死性肺炎更易出現分泌物壅塞，故需及時氣管鏡治療，清理氣道。

本組病例隨訪發現，大部分預后良好，3～6個月基本恢復，僅1例出現氣胸，經內科治療后恢復，1例出現張力性肺大皰，需外科治療。因此，提醒臨床醫師警惕壞死性肺炎并發癥的發生，及時治療，改善預后。