老年髖部骨折患者術后泌尿系感染的危險因素及風險預測模型構建

王洋 田壯 劉偉 田紅梅 曹冉 李博雅 王振威 劉俐惠

(1首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院關節外科，北京 100038；2北京大學第九臨床醫學院；3首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院護理部)

據最新統計，中國80歲以上高齡老人占比將達15.83%〔1〕，隨著年齡增長，老年人跌倒后容易由于骨質疏松發生脆性骨折，其中髖部骨折最為嚴重，常需手術治療。老年患者術前合并疾病多，身體功能下降，通常會有更多的術后并發癥，一定程度上影響康復進程〔2〕。泌尿系感染是髖部骨折手術最常見的術后并發癥之一。患者出現泌尿系感染后還可合并其他并發癥,可能對術后治療和恢復造成嚴重影響,同時還可能造成住院日及治療費用增加〔3〕。本研究擬分析老年髖部骨折患者術后泌尿系感染的病原菌分布及危險因素，建立風險預測模型。

1 對象與方法

1.1對象 回顧性分析首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院骨科于2017年6月至2019年1月收治的老年髖部骨折患者151例的臨床資料，其中男65例，女86例；平均年齡(71.92±7.22)歲；本研究經首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院倫理委員會審核。納入標準：有完整的臨床資料；首次確診髖部骨折；患者進行人工股骨頭置換術或內固定方法治療；術中無嚴重并發癥。排除標準：合并感染性疾病或急性疾病；合并腫瘤等其他嚴重消耗性疾病。

泌尿系感染的評判標準：泌尿系感染的診斷是基于2014版中國泌尿外科診斷治療指南：有尿頻、尿急、尿痛等尿路刺激癥狀；發熱、恥骨上區壓痛等體征；尿常規、尿培養發現細菌〔4〕。觀察患者生命體征，若出現疑似泌尿系統感染的癥狀時，如頻尿癥、尿急或尿痛、腎部叩擊痛、下腹壓痛等，立即取中段尿，如果每個高倍視野白細胞男性≥5個，女性≥10個，則判定泌尿系統感染。若患者保留尿管，則結合尿培養結果進行判定〔5,6〕。

1.2方法 由我院進行電子病歷信息數據管理系統中調取患者病歷資料，記錄性別、年齡、骨折類型、手術方式、入院到手術時間、術前合并基礎疾病情況(如糖尿病、高血壓、腦梗死、貧血、低蛋白血癥等)、留置尿管時間等。統計感染患者的病原菌分離培養數據。

1.3統計分析 使用SPSS20.0統計軟件進行χ2檢驗、單因素分析及Logistic回歸分析，建立預測模型。采用受試者工作特征(ROC)曲線，并對曲線下面積(AUC)、靈敏度、特異度、約登指數進行計算，同時用Hosmer-Lemeshow檢驗評價模型擬合情況。

2 結 果

2.1老年髖部骨折患者發生術后泌尿系統感染情況 151例老年髖部骨折患者術后36例(23.84%)發生泌尿系感染。36例泌尿感染患者經尿液培養分離出病原菌36株，其中革蘭陰性菌28株(77.78%)，包括20株大腸埃希菌、5株銅綠假單胞菌、3株瓊氏不動桿菌；革蘭陽性菌6株，包括3株糞腸球菌、3株屎腸球菌；2株真菌為白色念珠菌。

2.2老年髖部骨折患者術后發生泌尿系統感染的單因素分析 感染組與未感染組性別、年齡、合并貧血、低蛋白血癥、留置尿管時間、入院至手術時間差異有統計學意義(P<0.05)，見表1。

2.3老年髖部骨折患者術后發生泌尿系統感染的風險預測模型的構建 將有統計學意義的單因素變量納入自變量，使用多因素Logistic回歸分析顯示，女性、年齡≥80歲、貧血、低蛋白血癥、留置尿管>3 d、入院至手術時間>48 h是老年髖部骨折患者圍術期泌尿系感染的獨立危險因素，預測模型Z=-6.585+1.424性別+1.723年齡+1.723低蛋白血癥+1.351貧血+1.397留置尿管>3 d+1.306入院至手術時間>48 h，見表2。

2.4老年髖部骨折患者術后發生泌尿系感染風險預測模型的檢驗 采用Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗，結果顯示χ2=4.484，P=0.811。證明該模型具有很好的擬合圍術期泌尿系感染影響因素情況的能力。以預測模型的截斷值作為檢驗變量，以是否發生感染作為狀態變量繪制ROC曲線。結果示，AUC=0.910，95%CI0.859～0.962，P<0.001，見圖1。

表1 老年髖部骨折患者術后發生泌尿系統感染的單因素分析(n)

表2 圍術期泌尿系感染獨立危險因素分析

圖1 老年髖部骨折術后患者泌尿系感染風險預測模型的ROC曲線

以約登指數最大值判斷預測模型的最佳臨界值，ROC曲線的約登指數最大值是0.649，靈敏度是80.6%，特異度是84.3%，截斷值是0.319。

3 討 論

在65歲以上老年患者發生的感染性疾病中，研究顯示泌尿系感染導致的住院率為15.5%，死亡率為6.2%〔7〕。本研究結果顯示高齡患者的術后泌尿系統感染發病率明顯增高，80歲以上患者身體功能和抵抗力均明顯下降,對手術打擊的耐受性較差,與年齡較輕的患者相比，術后通常更為虛弱。且老年患者常合并更多基礎疾病,因此術后更容易發生泌尿系統感染〔8〕。對于女性患者泌尿系感染發生率高，與男性相比，女性的生理結構特殊及內分泌的改變，均使泌尿系感染概率增加〔9〕。本研究結果同樣也證實老年女性相較于老年男性更易發生術后泌尿系感染，因此，在老年髖部骨折患者術后更應警惕老年女性患者泌尿系感染的發生。

本研究結果顯示，術后低蛋白血癥與貧血同樣也是泌尿系感染的危險因素，且同時伴有低蛋白血癥與貧血的髖部骨折術后患者泌尿系感染的發病率更高。究其原因，可能是老年患者從入院到術前準備時間較長，患者消化系統功能較弱，且髖部骨折相關手術失血較多，患者免疫力明顯下降，這增加了發生泌尿系感染的可能性〔10,11〕。此外，Viasus等〔12〕研究發現，低蛋白血癥與貧血會顯著延緩組織愈合，進而降低抗感染能力，是泌尿系感染發生的重要風險因素。針對此類患者，臨床中應盡早給予高蛋白飲食，提高蛋白水平，改善貧血，以降低泌尿系感染的發生率和死亡率〔13,14〕。

術后保留尿管3 d以上是公認的泌尿系感染的首要危險因素，70%～80%的泌尿系感染是尿管相關性泌尿道感染(CAUTIs)，而住院患者中至少有25%的患者需要留置尿管〔15〕。留置尿管同樣也是導致產生多重耐藥細菌的危險因素〔16,17〕。因此，尿管插入及留置要嚴格無菌操作，囑咐患者多飲水以保持充足尿量，應盡量縮短留置尿管時間，以減輕尿管對尿道黏膜的損傷及泌尿系感染的發生。對于骨科術后患者，無特殊情況的患者建議將導尿管術后24 h內拔除。

本研究最終構建的風險預測模型的ROC曲線AUC是0.910，結果表明，該模型具有較好的預測能力〔18〕。以 ROC曲線坐標值的約登指數最大值斷定最佳臨界值，靈敏度是80.6%，特異度是84.3%，提示靈敏度與特異度較好。本研究方法構建的風險預測模型中共納入6項指標可以作為自變量，這幾項指標在臨床中均容易獲得或評估，采用這項預測模型，醫護人員可在較短時間內方便進行老年髖部骨折術后患者泌尿系感染的風險評估。當截斷值≥0.319 時，認為患者會發生泌尿系感染，模型的實用性較好。因此，若在臨床應用該風險預測模型，可對老年髖部骨折術后患者中早期識別可能發生泌尿系感染的高危人群，進而對高危患者給予針對性的干預措施，盡量避免泌尿系感染的發生，以達到改善臨床結局、減輕醫療負擔的目的。

老年患者術后的泌尿系感染癥狀常不典型，多表現為無癥狀菌尿〔19〕。此外，廣譜抗生素廣泛應用于臨床，使病原菌耐藥性提高，給臨床診治帶來一些困難〔20〕。本研究通過尿液培養分離出病原菌包括大腸埃希菌、銅綠假單胞菌、瓊氏不動桿菌、糞腸球菌、屎腸球菌及白色念珠菌。其中大腸埃希菌占比最高達55.6%，致病菌比例高于相關文獻報道〔21,22〕，可能原因為患者年齡的特殊性,且用于研究的數據量較小。應重視國內抗生素的合理選擇使用，減少導致耐藥菌的產生。

本研究構建了泌尿系感染風險預測分析模型，且模型具有較好的預測性，可為早期篩選老年髖部骨折術后泌尿系感染高風險人群提供一定的依據。其中年齡超過80歲的女性患者，術前準備時間超過48 h，術后留置尿管時間超過3 d，伴有低蛋白血癥及貧血均屬于髖部骨折術后泌尿系感染的高危因素，同時感染菌群多以大腸埃希菌為代表的革蘭陰性桿菌為主，臨床工作中，應早期識別泌尿系感染高危人群，針對上述危險因素，及早預防，重點關注上述人群，做好相關的預防和診治措施。