基于Logistic回歸構建急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的風險預測模型

蔣姝婷 孔存權 劉鴻雁 閆 慧 燕備戰

急性白血病是造血干細胞惡性克隆性疾病，病理表現為骨髓中異常原始細胞和幼稚細胞的大量增殖，并抑制骨髓的正常造血功能，患者常表現為貧血、出血和感染等，具有較高的致死率[1-2]。目前臨床常采用輸注紅細胞糾正患者貧血癥狀，既往研究發現[3]，對急性白血病患者采用去白細胞輸血治療可減輕機體炎癥反應，改善免疫水平，具有較好的安全性。但部分患者由于個體差異易發生紅細胞輸注效果不良的結局，影響預后恢復效果[4-5]。因此分析影響紅細胞輸注效果不良的危險因素引起研究者們廣泛關注，Logistic回歸模型是一種廣義線性回歸分析模型，臨床將其常用于疾病診斷或探討引發疾病與感染的危險因素，可較好表現自變量與因變量之間的關系[6-7]。但該模型在預測急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的報道相對較少，故本次研究旨在采用Logistic回歸構建急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的風險預測模型，以期為臨床治療提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2018年1月至2020年1月在我院收治的急性白血病患者200例。納入標準：符合內科學對急性白血病臨床診斷標準[8]，且均經骨髓穿刺確診；均采用化療治療，治療期間均行紅細胞輸注；輸血前、輸血后24 h均行血常規檢查。排除標準：肝腎功能不全；有精神疾病史；臨床資料不完整。根據患者紅細胞輸注后效果分組為效果良好組(n=158)和效果不良組(n=42)。判定標準：依據輸血協作組標準計算Hb預期值，Hb升高值<預期值80%為無效，≥80%為有效[9]，Hb預期值=[供者Hb(g/L)×輸入量(L)/患者體重(kg)×0.085(L/kg) ]×90%，其中輸入量以全血為標準，各種紅細胞制品折算為對應原料全血量；兒童按 0.09 L/kg計算，90%為檢驗誤差。效果良好組：男性84例，女性74例；年齡33～49歲，平均年齡(40.36±3.87)歲；急性淋巴細胞白血病62例，急性髓系白血病96例。效果不良組：男性27例，女性15例；年齡33～48歲，平均年齡(40.45±3.73)歲；急性淋巴細胞白血病12例，急性髓系白血病30例。兩組性別、年齡和急性白血病類型比較無顯著差異(P>0.05)。

1.2 方法

1.2.1 一般資料 根據本研究目的自行設計調查表，在東華病例系統收集患者性別、年齡、疾病類型、輸血史、妊娠史和血紅蛋白(hemoglobin，Hb)等一般臨床資料。

1.2.2 紅細胞輸注 所有紅細胞均來源于河南省紅十字血液中心，血液質量符合國家標準，均通過輸血相容性檢測，所有患者于輸血前進行相關疾病篩查，無乙肝、艾滋病和梅毒等感染性疾病。入組病例均采用誘導緩解和強化維持的化療方案，治療期間檢測血常規中Hb閾值≤60 g/L時行紅細胞輸注，所有病例均為ABO、RH(D)同型輸血，鹽水介質和凝聚胺法交叉配血相合，并于輸血后24 h內進行血常規復查。

1.3 風險預測模型建立

將本研究中臨床資料納入多因素Logistic回歸分析并構建回歸模型，采用Hosmer-Lemeshow檢驗評估模型擬合度，受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)及曲線下面積(area under the curve，AUC)檢測所構建模型的預測效能。

1.4 統計學方法

2 結果

2.1 良好組與不良組一般資料比較

均以中位數水平為劃分基準，分為二分類資料。急性白血病患者輸注效果不良與性別、年齡和疾病種類無顯著相關性(P>0.05)，見表1。

表1 良好組與不良組一般資料比較(例,%)

2.2 良好組與不良組病史特征比較

急性白血病患者輸注效果不良與輸血史、妊娠史、合并感染、合并惡性腫瘤和脾腫大有關(P<0.05)，與Hb無顯著影響(P>0.05)，見表2。

表2 良好組與不良組病史特征比較(例,%)

2.3 影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良Logistic回歸風險預測模型

對影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的差異變量進行二分類Logistic回歸分析，檢驗水準α=0.05。效果不良組=1，效果良好組=0；輸血史<4次=0，輸血史≥4次=1；妊娠史<2次=0，妊娠史≥2次=1；未合并感染=0，合并感染=1；未合并惡性腫瘤=0，合并惡性腫瘤=1；無脾腫大=0，有脾腫大=1。Logistic回歸分析顯示，輸血史≥4次、合并感染和脾腫大均為影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的獨立危險因素，得到風險預測模型概率P=1/[1+e(-7.638+1.084×(輸血史≥4次)+0.987×(合并感染) +0.972×(脾腫大)]，采用Hosmer-Lemeshow檢驗，Hosmer-Lemeshow χ2=4.187，P=0.651，見表3。

表3 影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良Logistic回歸風險預測模型

2.4 Logistic回歸模型的預測效能

ROC分析顯示，Logistic回歸模型預測急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的AUC為0.605，95%CI為0.514～0.697，見圖1。

圖1 Logistic回歸模型預測急性白血病患者紅細胞輸注效果

3 討論

急性白血病是臨床常見惡性腫瘤，威脅人類健康，紅細胞輸注可在短時間糾正患者貧血狀態，恢復血容量水平，但部分患者采用該方法治療效果不甚理想，既往研究多報道了影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的因素[10-11]，但缺乏系統的風險預測模型，故本研究采用臨床常用的風險預測分析工具Logistic構建影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良，以期指導臨床干預，旨在提高紅細胞輸注效果，改善患者預后。

本研究結果顯示，急性白血病患者輸注效果不良與輸血史、妊娠史≥2次、合并感染、合并惡性腫瘤和脾腫大有關。合并慢性腫瘤后機體具有較強的吞噬效果，使人體長期處于消耗狀態，進而影響紅細胞輸注效果。李君等[12]的研究認為合并腫瘤是影響患者紅細胞輸注效果不佳的獨立危險因素，而本研究中其僅為相關影響因素，推測原因可能是與本研究中納入樣本量較少、樣本量單一有關。人類紅細胞表明有不同結構的抗原表位，在輸血過程中受血者可對完整的結構或多個抗原表位產生抗體，而合并妊娠史≥2次患者易對胎兒紅細胞表達的異體抗原產生抗體。本研究中妊娠史≥2次和合并惡性腫瘤均為影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的相關影響因素，但尚不足構成獨立危險因素。Logistic回歸其中輸血史≥4次、合并感染和脾腫大均為影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的獨立危險因素。曹微微等[13-15]的研究發現，輸血次數越多，紅細胞輸注效果越差，這與本研究中部分觀點類似，分析原因可能與機體免疫系統活化有關，紅細胞膜中含有C3受體、淋巴細胞功能相關抗原-3和過氧化物歧化酶等，均參與機體免疫反應，反復輸血易使患者產生同種抗體，導致血象維持時間縮短，嚴重者甚至出現無效輸血現象。合并感染和脾腫大是影響紅細胞輸注效果的非免疫性因素，其中合并感染后患者常表現為發熱，發熱會使機體處于較高的新陳代謝狀態，使輸入的紅細胞在進入機體循環后很快代謝，進而影響輸注效果，相關研究報道[16-18]，輸血前、輸血后體溫升高是引起紅細胞輸注無效的重要因素，且對輸注的紅細胞有明顯破壞效果，這與本研究中部分觀點相類似。本研究中脾腫大是影響紅細胞輸注效果不良的獨立危險因素，這是因為脾腫大會引起脾功能亢進，使脾臟破壞血細胞導致紅細胞、血小板和白細胞減低，故臨床醫師應及早進行干預改善脾功能亢進的病理狀態，進而糾正貧血。

本研究結果顯示，風險預測模型概率P=1/[1+e(-7.638+1.084×(輸血史≥4次)+0.987×(合并感染) +0.972×(脾腫大)]，采用Hosmer-Lemeshow檢驗，Hosmer-Lemeshow χ2=4.187，P=0.651，說明模型與觀測值擬合度較好。Logistic回歸模型預測急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的AUC為0.605，Logistic回歸模型能夠分析篩選大量變量，理論基礎完善，實際應用效果較好，因此Logistic回歸模型具有較高預測價值。

綜上所述，輸血史≥4次、合并感染和脾腫大均為影響急性白血病患者紅細胞輸注效果不良的獨立危險因素，臨床可采用Logistic回歸模型分析各變量與紅細胞輸注效果相關性并予以早期干預，提高急性白血病患者紅細胞輸注效果，可為臨床提供一定參考依據。