NSCLC患者并發醫院肺部感染的風險預測列線圖模型構建研究

曹俊芝，韓文杰

（商丘市第一人民醫院 腫瘤內科，河南 商丘 476000 ）

非小細胞肺癌（NSCLC）在所有肺癌中占85%左右，根據組織病理學主要分為腺癌、大細胞癌、鱗狀細胞癌等多個亞型［1］。由于NSCLC 患者早期一般無典型特征，多數發現時已為中晚期，常需采用化學治療、放射治療等手段延長患者生存時間，但放化療在殺死腫瘤細胞的同時也會對正常細胞造成損傷，影響患者免疫功能，易引發肺部感染等并發癥，影響病情恢復，甚至加重病情［2］。既往有研究發現［3］，老年NSCLC 患者因放化療帶來的毒副反應可能造成免疫力下降，易并發醫院肺部感染，為后續治療增加難度。因此，需及早對NSCLC 患者并發醫院肺部感染進行風險評估，并建立有效的預測模型，便于臨床提前干預和治療。列線圖模型有良好的準確度且直觀、便于理解，可用于預測疾病結局［4］。JIA 等［5］研究報道，基于NSCLC 患者術后死亡危險因素構建的列線圖模型，可幫助臨床醫護人員準確預測接受手術等治療的患者死亡概率。故本研究特通過分析NSCLC 患者臨床資料，篩選其并發醫院肺部感染的危險因素并構建風險列線圖預測模型，以為臨床評估、治療等提供參考，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

經醫院倫理委員會審批后，對2020 年9 月至2022 年9 月商丘市第一人民醫院收治的279例NSCLC 患者的臨床資料進行回顧性分析。按照2∶1 的比例將納入研究的患者分為建模組（n=186）和驗證組（n=93），其中建模組男120 例，女66例；年齡57～80 歲，平均（68.51±5.34）歲；病理類型：腺癌80 例，鱗癌77 例，其他11 例；驗證組男60 例，女33 例；年齡58～80 歲，平均（68.28±5.12）歲；病理類型：腺癌45 例，鱗癌40 例，其他8 例。兩組患者性別、年齡、病理類型比較差異均無統計學意義（P＞0.05），具有可比性。

納入標準：①均經病理學確診為NSCLC；②均接受化療且至少完成1 個周期；③入院前無肺部感染；④臨床資料完整。排除標準：①合并其他惡性腫瘤者；②化療前存在感染跡象或慢性感染病史；③伴有自身免疫性疾病者；④肝、腎等重大器官功能嚴重不全者。

1.2 方法

資料收集：收集與整理患者的性別、年齡、體重指數、吸煙史、飲酒史、病理類型、臨床分期、化療周期、化療藥物、住院時間、化療前體力狀況評分、是否合并糖尿病、肺不張、白細胞計數、中性粒細胞計數、血紅蛋白、白蛋白。抽取患者化療后空腹外周血6 mL，一部分以2 500 r/min，離心半徑10 cm，離心5 min，采用酶聯免疫吸附法檢測血紅蛋白、白蛋白水平；另一部分抗凝處理后，使用BC-6900 型全自動血細胞分析儀進行血常規檢測，獲得白細胞計數、中性粒細胞計數。

醫院肺部感染判定標準［6］：入院后，經胸部CT 或X 線結果顯示有新出現的或進展性的肺部浸潤陰影、實變影，且以下臨床感染癥狀中至少出現兩種（38℃以上的發熱；痰液增多或伴有膿性分泌物；肺部存在濕啰音；下呼吸道分泌物細菌培養提示陽性；白細胞計數＞10.0×109/L 或＜4×109/L）。

1.3 觀察指標

①統計所有NSCLC 患者醫院肺部感染的發生情況；②建模組中感染組和未感染組的臨床資料比較；③NSCLC 患者并發醫院肺部感染的多因素分析；④NSCLC 患者并發醫院肺部感染的預測列線圖模型構建及建模組、驗證組預測模型的校準曲線；⑤建模組和驗證組列線圖預測模型的受試者工作特征（ROC）曲線和決策性曲線（DCA）。

1.4 統計學方法

以SPSS 26.0 軟件進行統計學檢驗。計量資料以均數±標準差（±s）描述，采用t檢驗；計數資料以百分率（%）描述，采用χ2檢驗。采用多因素Logistic 回歸分析法對NSCLC 患者并發醫院肺部感染的影響因素進行分析，引入R（R3.6.1）軟件，應用rms 程序包構建列線圖模型，采用Bootstrap 法進行內部驗證，繪制校準曲線；采用ROC 曲線評估列線圖模型對建模組、驗證組并發醫院肺部感染風險的預測效能；采用DCA 評估模型的臨床凈獲益。P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 NSCLC 患者醫院肺部感染的發生情況

經統計，279 例NSCLC 患者并發醫院肺部感染的有67 例，其中建模組186 例患者有47 例并發醫院肺部感染，感染率為25.27%；驗證組93 例患者有20 例并發醫院肺部感染，感染率為21.51%。

2.2 感染組和未感染組的臨床資料比較

兩組性別、體重指數、飲酒史、病理類型、肺不張、化療后血紅蛋白比較差異均無統計學意義（P＞0.05），感染組中年齡≥75 歲、吸煙史、臨床分期Ⅲ～Ⅳ期、化療周期≥4 個、化療藥物聯合、住院時間＞21 d、化療前體力狀況評分＜80 分、糖尿病、白細胞計數＜4×109/L、中性粒細胞計數＜1×109/L、白蛋白＜30 g/L 占比均高于未感染組，差異有統計學意義（P＜0.05），見表1。

表1 感染組和未感染組的臨床資料比較

2.3 NSCLC 患者并發醫院肺部感染的多因素分析

以NSCLC 患者是否并發醫院肺部感染為因變量（并發=1，未并發=0），以上述表1 中差異有統計學意義的項目為自變量進行賦值［年齡（X1）：＜75 歲=0，≥75=1；吸煙史（X2）：無=0，有=1；臨床分期（X3）：Ⅰ～Ⅱ期=0，Ⅲ～Ⅳ期=1；化療周期（X4）：＜4 個=0，≥4 個=1；化療藥物（X5）：單藥=0，聯合=1；住院時間（X6）：≤21 d=0，＞21 d=1；化療前體力狀況評分（X7）：≥80 分=0，＜80 分=1；糖尿病（X8）：無=0，有=1；白細胞計數（X9）：≥4×109/L=0，＜4×109/L=1；中性粒細胞計數（X10）：≥1×109/L=0，＜1×109/L=1；白蛋白（X11）：≥30 g/L=0，＜30 g/L=1），采用多因素Logistic 回歸分析法分析，結果顯示年齡≥75 歲、吸煙史、臨床分期Ⅲ～Ⅳ期、化療周期≥4 個、化療藥物聯合、住院時間＞21 d、化療前體力狀況評分＜80 分、糖尿病、中性粒細胞計數＜1×109/L、白蛋白＜30 g/L均是NSCLC 患者并發醫院肺部感染的危險因素（P＜0.05），見表2。根據多因素Logistic 回歸分析結果得出風險預測計算公式：風險分數=-0.213+0.951X1+0.749X2+0.646X3+1.103X4+1.405X5+0.613X6+1.232X7+0.651X8+0.905X10+1.227X11，將NSCLC 患者的有關信息代入該模型，便可計算出其化療期間并發醫院肺部感染的概率。

2.4 NSCLC 患者并發醫院肺部感染的預測列線圖模型構建及建模組、驗證組預測模型的校準曲線

將多因素Logistic 回歸分析篩選的10 個獨立危險因素作為預測指標，構建NSCLC 患者并發醫院肺部感染的風險預測列線圖模型，見圖1；建模組列線圖模型預測校準曲線的一致性指數為0.789，提示區分度良好，校準曲線比較接近標準曲線，見圖2；通過驗證組進行驗證，一致性指數為0.776，同樣顯示校準曲線接近標準曲線，見圖3。

圖1 NSCLC 患者并發醫院肺部感染的預測列線圖模型

圖2 建模組列線圖模型預測校準曲線

圖3 驗證組列線圖模型預測校準曲線

2.5 建模組和驗證組列線圖預測模型的ROC 曲線和DCA

ROC 曲線分析結果顯示，建模組列線圖預測模型的曲線下面積（AUC）為0.839，95%CI：0.761～0.900，靈敏度為 82.61%，特異度為88.00%，見圖4；驗證組列線圖預測模型AUC 為0.822，95%CI：0.742～0.885，靈敏度為80.43%，特異度為85.33%，見圖5。在列線圖預測模型的基礎上，將篩選出的危險因素進行衰弱的DCA，建模組DCA 結果顯示當閾值概率為0～0.6，模型表現為正的凈效益，見圖6；且在驗證組中當閾值概率為0～0.55，模型表現為正的凈效益，見圖7。

圖4 建模組列線圖預測模型 ROC 曲線

圖5 驗證組列線圖預測模型ROC 曲線

圖6 建模組列線圖模型預測DCA

圖7 驗證組列線圖模型預測DCA

3 討論

NSCLC 是一種異質性腫瘤，主要起源于支氣管腺體、黏膜等，癥狀表現不一，與病灶位置和轉移情況有關，在臨床的發生率和死亡率均較高［7］。現階段多通過化療來延長此類患者壽命，但治療過程中可能會出現醫院肺部感染等并發癥，影響治療效果。本研究279 例NSCLC 患者中醫院肺部感染的發生率為24.01%，與張俐麗等［8］研究結果中的25.68% 相吻合，表明NSCLC 患者并發醫院肺部感染的風險較高。因此，需對NSCLC 患者并發醫院肺部感染的影響因素進行分析，以指導臨床加強對高風險患者的干預和管理。

本研究通過Logistic 回歸分析發現，年齡≥75歲、吸煙史、臨床分期Ⅲ～Ⅳ期、化療周期≥4 個、化療藥物聯合、住院時間＞21 d、化療前體力狀況評分＜80 分、糖尿病、中性粒細胞計數＜1×109/L、白蛋白＜30 g/L 均是NSCLC 患者并發醫院肺部感染的危險因素。分析原因可能為，高齡患者的機體各項功能下降，肺部結構和功能發生退行性改變，對化療的耐受性降低，且對病原菌等致病因子的防御能力減弱，治療期間并發肺部感染發生的概率增高［9］。香煙中的尼古丁等物質可造成氣道黏膜下腺體肥大，影響肺功能，有調查顯示［10］，長期吸煙患者易誘發肺部慢性炎癥的發生，增加易感性，導致并發肺部感染的風險增加，本研究結果與之相符。隨著臨床分期的增加，患者病情越重，機體損耗也越嚴重，化療期間誘發醫院肺部感染的風險越高。王炳平等［11］研究發現，臨床分期為Ⅲ～Ⅳ期的NSCLC 患者化療期間感染率顯著高于Ⅰ～Ⅱ期的患者，本研究結果與之一致。相對于單藥化療而言，聯合用藥更能發揮協同作用，但增大藥效的同時可能引起嚴重的不良反應，且化療周期越長，患者耐受力降低，體質變差，醫院肺部感染發生風險隨之升高［8］。醫院屬于病原菌濃度較高的環境，患者住院時間越長，其并發肺部感染的概率增加。體力狀況評分常用來評估腫瘤患者的生活質量，化療前評分越高表示機體健康狀況越好，對后續化療所帶來的副作用耐受力越強，李喬等［12］研究指出，化療前體力狀況評分低于80 的肺癌患者在化療中更易出現肺部感染，化療前體力狀況評分＜80 分是肺癌化療患者發生肺部感染的獨立危險因素，本研究結果與此一致。一方面，高血糖可增加蛋白激酶C 活性，促進促炎因子的分泌，誘發機體炎性反應的發生；另一方面，長期的高血糖環境可為腫瘤細胞的生長提供有利環境，并導致肺巨噬細胞合成溶菌酶下降，加重肺部免疫損傷，引發肺部炎癥的概率更高［13］。中性粒細胞計數和白蛋白均代表機體免疫功能，若出現中性粒細胞缺乏、白蛋白過低等現象，表明機體免疫變差，患者抵抗力減弱，醫院肺部感染敏感性增加［14］。既往有研究報道［15］，血清白蛋白水平降低和中性粒細胞減少均是晚期NSCLC 患者并發肺部感染的重要危險因素。

列線圖預測模型是在多因素回歸分析的基礎上，將多個預測指標繪制在同一平面上，可根據相應算法，得到每個個體發生結局事件的預測概率，可操作性強，準確性高［16］。本研究基于多因素Logistic 回歸分析篩選的10 個獨立危險因素作為預測指標構建NSCLC 患者并發醫院肺部感染的風險預測列線圖模型，并經過內部及外部驗證，發現本研究列線圖模型特異度、靈敏度均較好，說明該模型具有良好的預測價值。預測NSCLC 患者并發醫院肺部感染的風險與實際發生不良結局的風險相貼合，且DCA 曲線顯示根據模型進行風險評估可獲得滿意的凈收益，說明該列線圖模型具有較好的準確性、臨床應用價值高。臨床醫師可根據該列線圖模型預測NSCLC 患者化療期間并發醫院肺部感染的可能性，提前做好預防工作，盡可能減少醫院肺部感染的發生。

綜上所述，年齡≥75 歲、吸煙史、臨床分期Ⅲ～Ⅳ期、化療周期≥4 個、化療藥物聯合、住院時間＞21 d、化療前體力狀況評分＜80 分、糖尿病、中性粒細胞計數＜1×109/L、白蛋白＜30 g/L 均是NSCLC 患者并發醫院肺部感染的影響因素，基于此構建的相關列線圖風險預測模型對NSCLC 患者并發醫院肺部感染具有較好的預測效能，對臨床工作具有重要指導意義。