基于炎性標志物構(gòu)建ICU膿毒癥患者早期預測模型

李曉明，劉 超，王曉莉，毛 智，伊宏煜，周飛虎

1 解放軍醫(yī)學院，北京 100853；2 解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學中心 重癥醫(yī)學科，北京 100853

膿毒癥是指由于機體對感染的反應(yīng)失調(diào)，進而出現(xiàn)危及生命的器官功能障礙，是一種由感染引起的生理、病理、生化等異常的綜合征[1]。一項涉及全球多區(qū)域的調(diào)查研究顯示，近年來膿毒癥的死亡率明顯下降，但2017年全球仍有約4 890萬患者診斷為膿毒癥，其中約1 100萬患者死亡，約占全球當年死亡總數(shù)的20%[2]。Xie等[3]針對我國重癥監(jiān)護病房(intensive care unit，ICU)的膿毒癥的流行病學進行了一項橫斷面調(diào)查研究，44家醫(yī)院的ICU參與此項研究；研究期間，11 272例患者入住ICU，2 322例患者發(fā)生了膿毒癥，ICU死亡率和住院死亡率分別為29.6%和32.1%，中位ICU住院費用為52 658元。由此可見，我國膿毒癥現(xiàn)狀也仍不容樂觀。目前研究表明對膿毒癥患者采取及時有效的干預措施，如充分的液體復蘇、合理的抗生素應(yīng)用，以及其他對癥支持治療，可以改善預后[4-6]。因此，早期識別潛在的膿毒癥患者從而將治療前移至關(guān)重要。2016年版和2021年版國際拯救膿毒癥指南均推薦早診斷、早干預、早治療[7-9]。但膿毒癥是一種綜合征，臨床表現(xiàn)缺乏特異性、個體間差異大，因此早期識別存在一定困難。膿毒癥是由感染引發(fā)的復雜的免疫反應(yīng)，這種反應(yīng)隨時間的變化而變化，涉及促炎途徑和抗炎途徑[10-11]。因此，炎性反應(yīng)在膿毒癥的發(fā)生、發(fā)展過程中起著至關(guān)重要的作用，臨床常用炎性標志物，如白細胞計數(shù)(white blood cell，WBC)、降鈣素原(procalcitonin，PCT)、白細胞介素-6(interleukin 6，IL-6)、C反應(yīng)蛋白(Creactive protein，CRP)、中性粒細胞-淋巴細胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)等可能作為預測膿毒癥的潛在生物標志物。列線圖(alignment diagram)又稱諾莫圖，被廣泛應(yīng)用于臨床疾病的診斷預測中，尤其在腫瘤的轉(zhuǎn)移、預后方面。其本質(zhì)為logistic或Cox回歸方程的可視化，既可整合多個預測指標，又可以將統(tǒng)計預測模型簡化為事件概率的單一數(shù)字估計[12-14]。但目前還沒有研究聯(lián)合炎性標志物構(gòu)建早期預測ICU患者發(fā)生膿毒癥的列線圖。因此，本研究將聯(lián)合炎性標志物構(gòu)建預測ICU患者發(fā)生膿毒癥的列線圖，驗證其早期預測的有效性。

資料與方法

1 資料 研究群體為2017年8月- 2020年12月入住解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學中心ICU的患者。納入標準：1)年齡≥18歲；2)入住ICU時間＞48 h；3)第一次入住ICU，若患者多次入住ICU，則取患者第1次入住ICU的診療記錄。排除標準：1)妊娠；2)服用免疫抑制劑或長期使用激素；3)有血液系統(tǒng)惡性腫瘤；4)入ICU前經(jīng)歷過心肺復蘇；5)實驗化驗檢查缺失值＞20%。膿毒癥診斷標準：根據(jù)2016年提出的Sepsis-3診斷標準來定義膿毒癥，即懷疑感染基礎(chǔ)上，序貫器官衰竭評分(sequential organ failure assessment，SOFA)較基線值增加≥2分[9]。

2 數(shù)據(jù)收集 1)人口統(tǒng)計學信息：性別、年齡、身高、體質(zhì)量、體質(zhì)量指數(shù)(body mass index，BMI)；2)入ICU后的第一次生命體征：體溫、心率、呼吸、血壓；3)入ICU的第一次實驗室化驗結(jié)果：血常規(guī)、血生化、動脈血氣、CRP、IL-6、PCT；4)基礎(chǔ)疾病：如高血壓、糖尿病、冠心病、慢性心力衰竭等；5)各類評分：入ICU第1天的格拉斯哥昏迷量表(glasgow coma scale，GCS)評分和SOFA評分。

3 列線圖的構(gòu)建與驗證 將納入患者按照7∶3的比例隨機分為訓練集和驗證集。根據(jù)多因素logistic回歸分析結(jié)果，利用R軟件的“rms”軟件包構(gòu)建列線圖。通過受試者工作特征曲線 (receiver operating characteristic，ROC)下面積 (area under the ROC curve，AUC)、敏感度[真陽性人數(shù)/(真陽性人數(shù) + 假陰性人數(shù))]、特異性[真陰性人數(shù)/(真陰性人數(shù) + 假陽性人數(shù))]來評估列線圖的預測性能；校準度指實際發(fā)生概率與預測概率的接近程度，用校準曲線來反應(yīng)，本研究將通過1 000次自抽樣的方法構(gòu)建列線圖的校準曲線。將驗證集中患者相應(yīng)數(shù)據(jù)納入已構(gòu)建的列線圖模型中，對模型的性能進行驗證。最后通過MedCalc軟件，將訓練集得出的AUC值與驗證集得的AUC值進行對比，若P＞0.05，說明二者差異無統(tǒng)計學意義，模型穩(wěn)定性較好。

4 統(tǒng)計分析 統(tǒng)計分析軟件應(yīng)用SPSS17.0、R軟件(V4.1.0)和MedCalc 19.0.4。應(yīng)用Kolmogorov-Smirnov法檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。符合正態(tài)分布的連續(xù)變量以±s表示，應(yīng)用t檢驗比較兩

組間差異；不符合正態(tài)分布的連續(xù)變量以Md(IQR)表示，應(yīng)用Mann-WhitneyU檢驗比較兩組間差異。分類變量以頻數(shù)(百分比)表示，Chi-square檢驗比較兩組間差異。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結(jié) 果

1 患者分組及兩組患者基線比較 共2 074例患者納入最終分析，其中972例符合膿毒癥診斷標準，1 102例不符合。1 451例被隨機分配到了訓練集、623例被隨機分配到了驗證集。訓練集與驗證集基線比較，除入ICU后第1次血常規(guī)化驗中的血小板數(shù)值差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)，其余差異均無統(tǒng)計學意義(表1)。

表1 訓練集與驗證集患者基線特征比較Tab. 1 Baseline characteristics of the training cohort and the validation cohort

2 ICU患者發(fā)生膿毒癥的相關(guān)危險因素 將年齡、性別、BMI、入ICU第1天的SOFA評分、入ICU的第1次生命體征、第1次實驗室化驗值等進行單因素logistic回歸分析，WBC、CRP、IL-6等26項指標P＜0.1，最終納入多因素logistic回歸分析。多因素logistic回歸分析結(jié)果顯示SOFA評分、WBC、血紅蛋白、NLR、CRP、IL-6、白蛋白、PCT等11項指標差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)，即相應(yīng)指標的升高或降低為ICU患者發(fā)生膿毒癥的相關(guān)危險因素(表2)。

表2 ICU患者發(fā)生膿毒癥的相關(guān)危險因素logistic回歸分析結(jié)果Tab. 2 Logistic regression analysis of associated factors of sepsis in ICU patients

3 列線圖的構(gòu)建及預測性能 根據(jù)單因素和多因素logistic回歸分析結(jié)果，WBC(X1)、CRP(X2)、IL-6(X3)、NLR(X4)和PCT(X5)均為ICU患者發(fā)生膿毒癥的相關(guān)危險因素，其對ICU患者發(fā)生膿毒癥的回歸預測模型簡示為：Log(P/1-P)=-3.379 +0.112X1+ 0.122X2+ 0.001X3+ 0.062X4+ 0.222X5。聯(lián)合以上5個炎性標志物(WBC、CRP、IL-6、NLR和PCT)，利用R軟件的“rms”軟件包構(gòu)建了列線圖(圖1)。即根據(jù)每一項化驗結(jié)果，垂直畫一條線到評分軸上，從而得到一個分值，最后將分值相加得到一個總分，總分對應(yīng)到概率軸上即可得到該患者發(fā)生膿毒癥的概率。在訓練集中，列線圖表現(xiàn)出良好的區(qū)分度，由其顯示：對膿毒癥的預測AUC值為0.854(95%CI：0.835 ～ 0.872)，敏感度和特異性分別為0.820和0.737。SOFA評分對膿毒癥的預測AUC值為0.759(95%CI：0.735 ～0.783)，敏感度和特異性分別為0.699和0.682。WBC對膿毒癥的預測AUC值為0.655(95%CI：0.630 ～ 0.680)。IL-6對膿毒癥的預測AUC值為0.712(95%CI：0.688 ～ 0.735)，敏感度和特異性分別為0.670和0.653。CRP對膿毒癥的預測AUC值為0.717(95%CI：0.693 ～ 0.740)，敏感度和特異性分別為0.711和0.620。PCT對膿毒癥的預測AUC值為0.783(95%CI：0.760 ～ 0.803)，敏感度和特異性分別為0.567和0.847。NLR對膿毒癥的預測AUC值為0.716(95%CI：0.689 ～ 0.742)，敏感度和特異性分別為0.621和0.724。通過AUCtest發(fā)現(xiàn)，列線圖的預測性能明顯優(yōu)于SOFA評分和單一炎性標志物(P均＜0.001，圖2)。將驗證集中患者數(shù)據(jù)帶入已構(gòu)建的列線圖，其對膿毒癥的預測AUC值為0.857(95%CI：0.827 ～ 0.887)，敏感度和特異性分別為0.708(95%CI：0.651 ～ 0.760)和0.864(95%CI：0.823 ～ 0.899)，通過AUC-test發(fā)現(xiàn)兩者沒有明顯差異(P=0.879)，說明模型穩(wěn)定性較好(圖3)。通過校準曲線，我們可以看出，無論對于訓練集還是驗證集，模型對ICU患者膿毒癥的預測概率與實際概率均表現(xiàn)出良好的一致性(圖4)。

圖1 預測ICU患者發(fā)生膿毒癥的列線圖Fig.1 Nomogram predicting the probability of sepsis in ICU patients

圖2 列線圖與各炎性標志物(A)和SOFA評分(B)的ROC曲線Fig.2 ROC curves of nomogram and inflammatory markers(A: WBC, CRP, IL-6, PCT, NLR), SOFA score (B)WBC: white blood cell; CRP: C-reactive protein; IL-6:interleukin-6; PCT: procalcitonin; NLR: neutrophil-tolymphocyte ratio; SOFA: sequential organ failure assessment

圖3 訓練集和驗證集的ROC曲線Fig.3 ROC curves of training cohort and validation cohort

圖4 預測ICU患者發(fā)生膿毒癥的訓練集(A)與驗證集(B)校準曲線列線圖Fig.4 Calibration curve nomogram of the training cohort (A) and the validation cohort (B) in predicting the occurrence of sepsis in ICU patients

討 論

2021年最新版的國際拯救膿毒癥指南明確指出，膿毒癥和膿毒性休克是醫(yī)療急癥，推薦立即開始復蘇和治療[8]。由此可見膿毒癥早期識別干預對改善其預后的重要性。但膿毒癥發(fā)病機制復雜，臨床表現(xiàn)缺乏特異性，因此早期識別存在一定困難。微生物培養(yǎng)仍然是診斷膿毒癥的金標準，但往往結(jié)果獲取較慢，且受抗生素應(yīng)用的影響，出現(xiàn)假陰性概率較大。

膿毒癥涉及復雜的炎癥反應(yīng)，炎癥在其發(fā)生進展過程中起著至關(guān)重要的作用。WBC是臨床最常用的炎性標志物，無論升高還是降低都可能與感染相關(guān)[15]。PCT主要由甲狀腺C細胞分泌，其水平在受到細菌感染后會逐步上升，目前多篇研究表明PCT水平與膿毒癥的發(fā)生以及預后相關(guān)，一篇納入19篇研究的Meta分析表明PCT早期預測重癥患者發(fā)生膿毒癥的AUC值為0.84[16]。IL-6

為促炎細胞因子，可由內(nèi)皮細胞、T淋巴細胞、B淋巴細胞等產(chǎn)生，在感染和組織受損時迅速而短暫的升高，其水平的升高可能預示著膿毒癥的發(fā)生[17-18]。CRP作為一種非特異性急性期反應(yīng)蛋白，無論炎癥、創(chuàng)傷、燒傷等刺激后均可快速升高，因此單獨應(yīng)用CRP預測膿毒癥敏感度好，而特異性差，多與其他標志物聯(lián)合應(yīng)用。NLR可以通過血常規(guī)中的中性粒細胞計數(shù)與淋巴細胞計數(shù)獲得，目前研究表明其可作為多個疾病的嚴重程度分級、預后判斷的標志物[19]。膿毒癥的發(fā)生、發(fā)展中，由于中性粒細胞的凋亡減少，以及中性粒細胞從骨髓的邊緣池中快速動員，所以中性粒細胞會增加；由于淋巴細胞的凋亡增加，以及活化的淋巴細胞向炎癥組織遷移，所以淋巴細胞會減少；因此，NLR會明顯升高[20]。目前已有研究將NLR應(yīng)用到膿毒癥的預測及預后判斷中[21]。但單一標志物預測膿毒癥的敏感度或特異性可能不理想。

盡管之前已有研究構(gòu)建列線圖預測膿毒癥，但還沒有研究聯(lián)合炎性標志物構(gòu)建預測ICU患者發(fā)生膿毒癥的列線圖[13]。我們通過單因素和多因素logistic回歸分析發(fā)現(xiàn)WBC、CRP、IL-6、PCT和NLR均為ICU患者發(fā)生膿毒癥的相關(guān)危險因素。眾所周知，對于ICU疑似感染的患者，以上炎性標志物是進行常規(guī)監(jiān)測，并且可以快速獲得結(jié)果。因此我們聯(lián)合WBC、CRP、IL-6、PCT和NLR構(gòu)建了列線圖，且我們的列線圖顯示出良好的預測性能，其AUC值明顯高于SOFA評分(P＜0.001)。此外，與SOFA評分相比，其包含項目更少更易獲取，因此更便于臨床應(yīng)用。

本研究存在一定的局限性。首先，此研究是基于解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學中心ICU專科數(shù)據(jù)庫，沒有進行外部驗證，且該數(shù)據(jù)庫是以外科術(shù)后患者為主，因此后續(xù)我們將納入不同類型的ICU專科數(shù)據(jù)庫的患者進一步驗證。其次，我們只納入了炎性標志物，沒有將一般臨床特征等納入，雖然僅納入了炎性標志物能簡化模型、增加模型實用性，但卻可能降低模型性能。最后，這是一項回顧性研究，可能存在選擇偏倚；今后我們將開展前瞻性研究進一步優(yōu)化完善模型。

綜上所述，我們利用臨床常用的炎性標志物(WBC、CRP、IL-6、PCT和NLR)構(gòu)建了預測ICU患者發(fā)生膿毒癥的列線圖，其預測性能優(yōu)于單一炎性標志物和SOFA評分。該模型可以幫助ICU醫(yī)生早期識別潛在的膿毒癥，采取及時有效的干預措施，從而降低膿毒癥的發(fā)病率并改善膿毒癥患者的預后。但該模型需要進一步外部驗證以及前瞻性研究優(yōu)化完善。