杨开洪 曾庆栈 冯 斌

广东省阳江市中医医院检验科，广东阳江 529599

尿路感染（urinary tract infection，UTI）患者中段尿细菌培养是UTI 诊断的“金标准”[1]，但尿培养耗时较长[2]。针对UTI 患者，临床医生常采用广谱抗菌药物进行经验性抗菌治疗，盲目采用广谱抗菌药物会增加了医疗成本、耐药性和药物不良反应的风险[3]。因此，及时、快速为临床提供病原菌革兰氏染色特征，对于临床合理用药，减少耐药菌株的产生有重要的意义。以往大量研究表明，尿常规检测对UTI 的诊断有一定预测价值[4-5]，但以上的研究均未研究尿常规结果对病原菌革兰氏染色特征的预测价值。本研究通过建模组分析尿常规结果对病原菌革兰氏染色特征的影响，并对影响因素赋值，将影响因素转化成模型，方便临床使用。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析2019年1月至2021年5月于广东省阳江市中医医院诊疗的UTI 患者209 例为研究对象，其中14 例患者检出2 种病原菌，1 例患者检出3种病原菌，另有12 例患者检出真菌，排除以上患者后，最终纳入182 例。根据细菌培养结果分为革兰氏阴性（gram-negative，G-）菌组118 例，革兰氏阳性（grampositive，G+）菌组64 例。分别编号，采用随机数表法分为建模组（91 例，其中G-菌59 例，G+菌32 例）和验证组（91 例，其中G-菌59 例，G+菌32 例）。建模组中，男38 例，女53 例；年龄（38.72±16.54）岁。验证组中，男32 例，女59 例；年龄（37.52±17.74）岁。两组患者的一般资料比较，差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。纳入标准：符合《尿路感染诊断与治疗中国专家共识（2015年）》[6]中的诊断标准。排除标准：模型分析中，尿培养显示混合感染、尿培养真菌阳性、尿常规结果缺失的患者。本研究通过医院医学伦理委员会审核批准。

1.2 方法

1.2.1 标本采集与检测 用药前或停药3 d 以上，取无菌带盖尿杯，留取晨尿中段尿10 ml，样本采集后立即送检。尿液标本分成两份，一份进行细菌培养，中段尿10 μl 接种至血琼脂平板、麦康凯或中国蓝琼脂平板，5%CO2培养18～24 h，若无菌生长，应延长培养至48 h，培养菌落数≥105 cfu/ml，检测完毕后将采用水平离心机（离心半径10 cm，转速2500 r/min，离心力400g）对尿液离心3 min，沉渣制片后进行革兰氏染色镜检。另一份进行尿常规检测，包括尿干化学检测（AVE-752全自动分析仪）和尿有形成分检测（AVE-766 全自动分析仪）。

1.2.2 模型构建 通过ROC 曲线分析建模组尿有形成分分析指标对G-菌的预测价值，并确定最佳截断值，根据截断值对患者分层。通过单因素分析G-菌和G+菌患者尿干化学和尿有形成分结果差异，将有统计学意义指标纳入二元logistic 回归分析，按照文献的研究方法[7]，根据回归分析中的比值比（odds ratio，OR）进行赋值（四舍五入），以此构建预测G+菌感染的风险模型。

1.3 统计学方法

通过SPSS 19.0 建立数据库，计数资料采用n（%）表示，率的比较采用Pearson卡方检验，通过ROC 曲线分析尿有形成分结果对G-/G+菌的预测价值，通过二元logistic 回归分析尿常规结果对病原菌特征的影响。根据风险预测模型，以是否G+菌感染作为状态变量，评分为自变量，ROC 曲线评价模型区分度，Hosmer-Lemeshow（H-L）检验判断风险模型校准度。

2 结果

2.1 UTI 患者病原菌检出情况

共检出病原菌225 株，其中G-菌株138 株，G+菌株75 株，真菌12 株。根据排除标准，182 例患者纳入模型分析，其中G-菌为118 例，G+菌为64 例，以此182 例样本组成建模组和验证组，具体病原菌检出情况见表1。

表1 中段尿培养结果

2.2 定量指标对G-菌的ROC 曲线分析

因镜检白细胞（white blood cell，WBC）和细菌计数与G+菌感染呈负相关，因此以培养法鉴定病原菌是否G-菌作为状态变量，以有形成分定量结果为检验变量。建模组细菌计数预测G-菌的AUC 为0.793；WBC 计数预测G-菌的AUC 为0.699；红细胞（Red Blood Cell，RBC）计数预测G-菌感染，预测价值无意义，故不予分析（表2，图1）。

表2 不同指标ROC 分析结果

图1 定量指标对G-感染的预测价值

2.3 G-菌、G+菌引起UTI 尿常规比较

根据细菌计数、WBC 计数预测的最佳截断值，将建模组UTI 患者分成两层，分别纳入G-菌组和G+菌组。G+菌引起的尿路感染亚硝酸盐（nitrite，NIT）阴性率、白细胞酯酶（leucocyte esterase，LEU）-～2+占比、细菌计数细菌计数＜320 个/μl 占比、WBC 计数＜64 个/μl占比高于G-菌引起的尿路感染，差异有统计学意义（P＜0.05）（表3）。

表3 G-菌、G+菌引起UTI 尿常规比较

2.4 因素赋值和预测模型的建立

二元logistic 回归分析显示，NIT 阴性、离心涂片革兰氏染色G+菌、细菌计数＜320.00 个/μl、WBC 计数＜64 个/μl 均为UTI 患者病原菌为G+菌的影响因素，其OR 值分别为10.555、3.880、4.891、4.322，分别赋分11、4、5、4，所有患者最低分为0 分，最高分为24分（表4）。

表4 G+菌感染引起UTI 的二元logistic 回归分析与赋值

2.5 建模组预测模型的验证和感染风险分层

根据模型对所有患者重新赋值，并将赋值累计得出该患者评分。建模组模型AUC 为0.874，P＜0.001，H-L检验结果为χ2=7.896，P=0.246，模型在建模组中具有较好的区分度和校准度（内部验证）见图2。对患者进行G+菌感染风险分层，0～11 分为低G+菌风险，G+菌占比4.55%，G-菌占比95.45%；13～19 分为中G+菌风险，G+菌占比40.00%，G-菌占比60.00%；20～24 分为高G+菌风险，G+菌占比81.48%，G-菌占比18.2%。不同风险层G+菌占比比较，差异有统计学意义（χ2=43.704，P＜0.001）。

图2 建模组评分对细菌类别的预测价值

2.6 验证组预测模型的验证和风险分层

以相同的方法在验证组绘制ROC 曲线，结果显示验证组模型AUC 为0.877，P＜0.001，H-L检验结果为χ2=8.324，P=0.227，模型在验证组依然有良好区分度和校准度（外部验证）见图3。根据建模组风险分层标准对验证组进行风险分层，低G+菌风险，G+菌占比2.5%，中G+菌风险，G+菌占比40%，高G+菌风险，G+菌占比80.77%，不同风险分层G+均占比比较，差异有统计学意义（χ2=42.694，P＜0.001）。

图3 验证组评分对细菌类别的预测价值

3 讨论

引起UTI 的病原体通常为细菌和真菌，细菌根据革兰氏染色结果又可分为G+菌和G-菌[8]。UTI 常见临床症状包括发热，尿频、尿急、尿痛等膀胱刺激征[9]。根据《尿路感染诊断与治疗中国专家共识（2015 版）》[10]，临床在鉴定和药敏结果出来以前，常按照经验性或采用广谱抗生素治疗。G-菌和G+菌对药物敏感性不同，采用广谱抗生素治疗弊端明显[11]，因此早期明确病原菌革兰氏特征对抗生素合理使用有重要临床意义。本研究在讨论尿常规结果对病原菌特征影响因素的前提下，根据OR赋值，将影响因素转换成数值模型，让预测模型更具可操作性。

以往研究报道，UTI 患者尿培养病原菌以G-菌为主[12-13]，其中又以大肠埃希菌感染率最高[14-15]。本研究发现209 例UTI 患者中共检出病原菌225 株，其中G-菌株138 株，G+菌株75 株，真菌12 株，G-菌中大肠埃希菌检出率最高，与以往研究相符。《全国临床检验操作规程》[16]指出，UTI 患者中约有10%的患者能检出两种或两种以上病原菌。本研究中检出两种或两种以上病原菌的患者15 例，占比7.18%，低于规程报道，差异产生的原因可能与样本来源和尿培养阳性定义标准不同有关。

肖楠等[17]研究发现，G-菌引起的UTI 患者细菌计数、WBC 计数明显高于G+菌患者，两者有统计学差异，但未进一步分析以上两指标对病原菌区分的最佳截断值。本研究首次通过ROC 曲线分析尿常规有形成分指标对培养G-病原菌的预测价值，并确定了最佳截断值。发现细菌计数和WBC 计数均有较好的预测价值，且细菌计数AUC 大于WBC 计数。二元logistic回归显示，NIT 阴性、离心涂片革兰氏染色G+菌、细菌计数＜320.00 个/μl、WBC 计数＜64 个/μl 均为G+菌引起UTI 的影响因素。其中UTI 患者NIT 阴性是G+菌最强影响因素，赋值为11 分。这是因为亚硝酸盐检测是产亚硝酸盐细菌存在的标志性检测项目，大部分革兰阴性的肠杆菌科细菌和非发酵菌具有硝酸盐还原能力[18-19]，而G+阳性菌无硝酸盐还原能力[20]，因此NIT检测常为阴性。次强影响因素为细菌计数＜320.00 个/μl，赋值为5 分，可能与仪器对于有形成分识别的原理有关，仪器在高倍镜下对有形成分“打点”标记，而球菌通常小于杆菌，因此可能造成“漏点”，导致两者间计数差异。根据以上变量赋值后构建预测模型，通过ROC 曲线和H-L检验判断模型的区分度和校准度，建模组和验证组均证实模型对病原菌特征有较好的预测价值。

综上所述，尿常规检测是一种快速、简便、经济的常规检验手段，通过对UTI 患者尿常规检测结果进行赋值后构建病原菌特征的风险预测模型，该模型具有较好的区分度和校准度。适合临床对UTI 患者尿常规结果进行评估后，判断病原菌的特征，并采取针对性更强的抗生素治疗，减少耐药菌的产生。