尿常規結果對革蘭氏陽性菌或陰性菌引起尿路感染評分預測模型的建立和驗證

楊開洪 曾慶棧 馮 斌

廣東省陽江市中醫醫院檢驗科，廣東陽江 529599

尿路感染（urinary tract infection，UTI）患者中段尿細菌培養是UTI 診斷的“金標準”[1]，但尿培養耗時較長[2]。針對UTI 患者，臨床醫生常采用廣譜抗菌藥物進行經驗性抗菌治療，盲目采用廣譜抗菌藥物會增加了醫療成本、耐藥性和藥物不良反應的風險[3]。因此，及時、快速為臨床提供病原菌革蘭氏染色特征，對于臨床合理用藥，減少耐藥菌株的產生有重要的意義。以往大量研究表明，尿常規檢測對UTI 的診斷有一定預測價值[4-5]，但以上的研究均未研究尿常規結果對病原菌革蘭氏染色特征的預測價值。本研究通過建模組分析尿常規結果對病原菌革蘭氏染色特征的影響，并對影響因素賦值，將影響因素轉化成模型，方便臨床使用。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2019年1月至2021年5月于廣東省陽江市中醫醫院診療的UTI 患者209 例為研究對象，其中14 例患者檢出2 種病原菌，1 例患者檢出3種病原菌，另有12 例患者檢出真菌，排除以上患者后，最終納入182 例。根據細菌培養結果分為革蘭氏陰性（gram-negative，G-）菌組118 例，革蘭氏陽性（grampositive，G+）菌組64 例。分別編號，采用隨機數表法分為建模組（91 例，其中G-菌59 例，G+菌32 例）和驗證組（91 例，其中G-菌59 例，G+菌32 例）。建模組中，男38 例，女53 例；年齡（38.72±16.54）歲。驗證組中，男32 例，女59 例；年齡（37.52±17.74）歲。兩組患者的一般資料比較，差異無統計學意義（P＞0.05），具有可比性。納入標準：符合《尿路感染診斷與治療中國專家共識（2015年）》[6]中的診斷標準。排除標準：模型分析中，尿培養顯示混合感染、尿培養真菌陽性、尿常規結果缺失的患者。本研究通過醫院醫學倫理委員會審核批準。

1.2 方法

1.2.1 標本采集與檢測 用藥前或停藥3 d 以上，取無菌帶蓋尿杯，留取晨尿中段尿10 ml，樣本采集后立即送檢。尿液標本分成兩份，一份進行細菌培養，中段尿10 μl 接種至血瓊脂平板、麥康凱或中國藍瓊脂平板，5%CO2培養18～24 h，若無菌生長，應延長培養至48 h，培養菌落數≥105 cfu/ml，檢測完畢后將采用水平離心機（離心半徑10 cm，轉速2500 r/min，離心力400g）對尿液離心3 min，沉渣制片后進行革蘭氏染色鏡檢。另一份進行尿常規檢測，包括尿干化學檢測（AVE-752全自動分析儀）和尿有形成分檢測（AVE-766 全自動分析儀）。

1.2.2 模型構建 通過ROC 曲線分析建模組尿有形成分分析指標對G-菌的預測價值，并確定最佳截斷值，根據截斷值對患者分層。通過單因素分析G-菌和G+菌患者尿干化學和尿有形成分結果差異，將有統計學意義指標納入二元logistic 回歸分析，按照文獻的研究方法[7]，根據回歸分析中的比值比（odds ratio，OR）進行賦值（四舍五入），以此構建預測G+菌感染的風險模型。

1.3 統計學方法

通過SPSS 19.0 建立數據庫，計數資料采用n（%）表示，率的比較采用Pearson卡方檢驗，通過ROC 曲線分析尿有形成分結果對G-/G+菌的預測價值，通過二元logistic 回歸分析尿常規結果對病原菌特征的影響。根據風險預測模型，以是否G+菌感染作為狀態變量，評分為自變量，ROC 曲線評價模型區分度，Hosmer-Lemeshow（H-L）檢驗判斷風險模型校準度。

2 結果

2.1 UTI 患者病原菌檢出情況

共檢出病原菌225 株，其中G-菌株138 株，G+菌株75 株，真菌12 株。根據排除標準，182 例患者納入模型分析，其中G-菌為118 例，G+菌為64 例，以此182 例樣本組成建模組和驗證組，具體病原菌檢出情況見表1。

表1 中段尿培養結果

2.2 定量指標對G-菌的ROC 曲線分析

因鏡檢白細胞（white blood cell，WBC）和細菌計數與G+菌感染呈負相關，因此以培養法鑒定病原菌是否G-菌作為狀態變量，以有形成分定量結果為檢驗變量。建模組細菌計數預測G-菌的AUC 為0.793；WBC 計數預測G-菌的AUC 為0.699；紅細胞（Red Blood Cell，RBC）計數預測G-菌感染，預測價值無意義，故不予分析（表2，圖1）。

表2 不同指標ROC 分析結果

圖1 定量指標對G-感染的預測價值

2.3 G-菌、G+菌引起UTI 尿常規比較

根據細菌計數、WBC 計數預測的最佳截斷值，將建模組UTI 患者分成兩層，分別納入G-菌組和G+菌組。G+菌引起的尿路感染亞硝酸鹽（nitrite，NIT）陰性率、白細胞酯酶（leucocyte esterase，LEU）-～2+占比、細菌計數細菌計數＜320 個/μl 占比、WBC 計數＜64 個/μl占比高于G-菌引起的尿路感染，差異有統計學意義（P＜0.05）（表3）。

表3 G-菌、G+菌引起UTI 尿常規比較

2.4 因素賦值和預測模型的建立

二元logistic 回歸分析顯示，NIT 陰性、離心涂片革蘭氏染色G+菌、細菌計數＜320.00 個/μl、WBC 計數＜64 個/μl 均為UTI 患者病原菌為G+菌的影響因素，其OR 值分別為10.555、3.880、4.891、4.322，分別賦分11、4、5、4，所有患者最低分為0 分，最高分為24分（表4）。

表4 G+菌感染引起UTI 的二元logistic 回歸分析與賦值

2.5 建模組預測模型的驗證和感染風險分層

根據模型對所有患者重新賦值，并將賦值累計得出該患者評分。建模組模型AUC 為0.874，P＜0.001，H-L檢驗結果為χ2=7.896，P=0.246，模型在建模組中具有較好的區分度和校準度（內部驗證）見圖2。對患者進行G+菌感染風險分層，0～11 分為低G+菌風險，G+菌占比4.55%，G-菌占比95.45%；13～19 分為中G+菌風險，G+菌占比40.00%，G-菌占比60.00%；20～24 分為高G+菌風險，G+菌占比81.48%，G-菌占比18.2%。不同風險層G+菌占比比較，差異有統計學意義（χ2=43.704，P＜0.001）。

圖2 建模組評分對細菌類別的預測價值

2.6 驗證組預測模型的驗證和風險分層

以相同的方法在驗證組繪制ROC 曲線，結果顯示驗證組模型AUC 為0.877，P＜0.001，H-L檢驗結果為χ2=8.324，P=0.227，模型在驗證組依然有良好區分度和校準度（外部驗證）見圖3。根據建模組風險分層標準對驗證組進行風險分層，低G+菌風險，G+菌占比2.5%，中G+菌風險，G+菌占比40%，高G+菌風險，G+菌占比80.77%，不同風險分層G+均占比比較，差異有統計學意義（χ2=42.694，P＜0.001）。

圖3 驗證組評分對細菌類別的預測價值

3 討論

引起UTI 的病原體通常為細菌和真菌，細菌根據革蘭氏染色結果又可分為G+菌和G-菌[8]。UTI 常見臨床癥狀包括發熱，尿頻、尿急、尿痛等膀胱刺激征[9]。根據《尿路感染診斷與治療中國專家共識（2015 版）》[10]，臨床在鑒定和藥敏結果出來以前，常按照經驗性或采用廣譜抗生素治療。G-菌和G+菌對藥物敏感性不同，采用廣譜抗生素治療弊端明顯[11]，因此早期明確病原菌革蘭氏特征對抗生素合理使用有重要臨床意義。本研究在討論尿常規結果對病原菌特征影響因素的前提下，根據OR賦值，將影響因素轉換成數值模型，讓預測模型更具可操作性。

以往研究報道，UTI 患者尿培養病原菌以G-菌為主[12-13]，其中又以大腸埃希菌感染率最高[14-15]。本研究發現209 例UTI 患者中共檢出病原菌225 株，其中G-菌株138 株，G+菌株75 株，真菌12 株，G-菌中大腸埃希菌檢出率最高，與以往研究相符。《全國臨床檢驗操作規程》[16]指出，UTI 患者中約有10%的患者能檢出兩種或兩種以上病原菌。本研究中檢出兩種或兩種以上病原菌的患者15 例，占比7.18%，低于規程報道，差異產生的原因可能與樣本來源和尿培養陽性定義標準不同有關。

肖楠等[17]研究發現，G-菌引起的UTI 患者細菌計數、WBC 計數明顯高于G+菌患者，兩者有統計學差異，但未進一步分析以上兩指標對病原菌區分的最佳截斷值。本研究首次通過ROC 曲線分析尿常規有形成分指標對培養G-病原菌的預測價值，并確定了最佳截斷值。發現細菌計數和WBC 計數均有較好的預測價值，且細菌計數AUC 大于WBC 計數。二元logistic回歸顯示，NIT 陰性、離心涂片革蘭氏染色G+菌、細菌計數＜320.00 個/μl、WBC 計數＜64 個/μl 均為G+菌引起UTI 的影響因素。其中UTI 患者NIT 陰性是G+菌最強影響因素，賦值為11 分。這是因為亞硝酸鹽檢測是產亞硝酸鹽細菌存在的標志性檢測項目，大部分革蘭陰性的腸桿菌科細菌和非發酵菌具有硝酸鹽還原能力[18-19]，而G+陽性菌無硝酸鹽還原能力[20]，因此NIT檢測常為陰性。次強影響因素為細菌計數＜320.00 個/μl，賦值為5 分，可能與儀器對于有形成分識別的原理有關，儀器在高倍鏡下對有形成分“打點”標記，而球菌通常小于桿菌，因此可能造成“漏點”，導致兩者間計數差異。根據以上變量賦值后構建預測模型，通過ROC 曲線和H-L檢驗判斷模型的區分度和校準度，建模組和驗證組均證實模型對病原菌特征有較好的預測價值。

綜上所述，尿常規檢測是一種快速、簡便、經濟的常規檢驗手段，通過對UTI 患者尿常規檢測結果進行賦值后構建病原菌特征的風險預測模型，該模型具有較好的區分度和校準度。適合臨床對UTI 患者尿常規結果進行評估后，判斷病原菌的特征，并采取針對性更強的抗生素治療，減少耐藥菌的產生。