周霜 张瑞敏 付立平

(山东省聊城市人民医院脑科医院1.科教科；2.护理部；3.院感科，山东 聊城 252000)

颅内感染是神经外科术后常见的严重并发症，可继发全脑、脑室、脊髓的感染，导致患者预后不良，并延长住院时间，加重患者的经济负担甚至危及生命[1-2]。探究神经外科患者术后颅内感染的危险因素，对防治术后颅内感染具有重要意义，且一直是神经外科领域研究的热点；其中，如何实现对术后颅内感染的个体化预测，更是当前亟待解决的难点，现国内外鲜有报道。列线图模型则能整合相关危险因素，具备个体化预测疾病发病风险的能力[3]。因此，本研究将通过分析神经外科行开颅手术治疗患者的临床资料，探讨此类患者术后颅内感染的独立危险因素，旨在建立并验证国内首个个体化预测神经外科患者术后颅内感染风险的列线图模型，以辅助临床筛选高风险患者，为个体化防治神经外科患者术后颅内感染提供科学指导。

1 资料与方法

1.1一般资料 选取2014年1月-2018年6月于我院神经外科行开颅手术治疗的患者386例，其中男213例，女173例，平均年龄(49.96±16.87)岁。纳入标准：(1)年龄20～75岁。(2)神经外科住院并行开颅手术的患者。排除标准：(1)合并感染性疾病、免疫性疾病、恶性肿瘤的患者。(2)合并严重心、肝、肺、肾疾病的患者。(3)临床病历资料不完整患者。参照卫生部制定的《医院感染诊断标准》中颅内感染的相关诊断标准[4]，将研究对象分为颅内感染组25例和非颅内感染组361例。本研究已经医院伦理委员会审核批准，研究中所有患者或其家属均已签署知情同意书。

1.2资料收集 收集研究对象的相关资料，包括：(1)性别、年龄、体质量指数、2型糖尿病病史等一般临床资料。(2)手术切口类型、手术部位、手术持续时间、引流方式、引流时间、脑脊液漏、脑脊液漏持续时间等手术及术后资料。为确保资料数据的准确性，对收集的资料数据实行双人核对与录入。

1.3统计学方法 应用SPSS 20.0软件进行数据处理。计数资料以百分比表示，使用χ2检验或非参数检验分析组间差异。采用多因素Logistic回归模型对研究对象相关资料进行分析，确定神经外科行开颅手术治疗患者术后颅内感染的独立危险因素。将独立危险因素引入R软件(R3.2.3)，应用RMS程序包，构建预测术后颅内感染风险的列线图模型。作列线图模型预测术后颅内感染风险的ROC曲线，计算曲线下面积(Area under the curve，AUC)，评估列线图模型区分度。通过绘制校准曲线及进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估列线图模型准确度。以双侧P<0.05时为差异有统计学意义。

2 结果

2.1颅内感染组与非颅内感染组患者临床资料比较 见表1。

表1 颅内感染组与非颅内感染组患者临床资料比较 n

2.2神经外科行开颅手术治疗患者术后颅内感染多因素Logistic回归分析 以颅内感染与否作为因变量，以2型糖尿病(否=0，是=1)、手术部位(幕上=0，幕下=1)、手术持续时间(<4 h=0，≥4h=1)、引流方式(腰大池引流=0，脑室外引流=1)、引流时间(<5 d=0，≥5 d=1)、脑脊液漏(否=0，是=1)、脑脊液漏持续时间(<5 h=0，≥5 h=1)作为自变量，进行多因素Logistic回归分析。多因素Logistic回归分析结果显示，2型糖尿病幕下手术、手术持续时间≥ 4 h、脑室外引流及脑脊液漏均是颅内感染发生的独立危险因素，见表2。

表2 神经外科手术患者颅内感染多因素Logistic回归分析

2.3个体化预测神经外科行开颅手术治疗患者术后颅内感染风险的列线图模型的建立 基于以上Logistic多因素分析结果，应用R软件构建得到预测颅内感染风险的列线图模型。根据列线图模型，糖尿病史为73.6分；幕下手术为61.0分；手术时间≥4 h为100.0分；引流方式脑室外引流80.9分；脑脊液漏54.7分，见表3。

表3 预测神经外科手术患者颅内感染风险的列线图模型评分

2.4预测神经外科行开颅手术治疗患者术后颅内感染风险的列线图模型的验证 作列线图模型预测神经外科手术患者颅内感染的ROC曲线，评估列线图模型区分度，AUC为0.849(95%CI：0.740～0.958)，表明该列线图模型区分度良好，见图1。绘制列线图模型的校准曲线及进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，评估列线图模型准确度，校准曲线为斜率接近于1的直线，见图2。表明该模型预测神经外科手术患者颅内感染风险与实际颅内感染风险一致性良好，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=9.068，P=0.106，表明该列线图模型具有较好较准度。

图1 ROC曲线验证列线图模型预测神经外科手术患者颅内感染风险

图2 列线图模型预测神经外科手术患者颅内感染风险的验证

3 讨论

3.1神经外科术后颅内感染发生情况及危险因素分析 神经外科是医院感染的高发科室，由于患者病情重、住院时间长、手术复杂、侵入性操作多等原因，导致患者术后易发生颅内感染[5]。文献报道约有2.6%～10.1%神经外科术后并发颅内感染[6-7]，本研究中我院近5年行神经外科手术治疗的386例神经外科患者有25例并发颅内感染，发生率为6.5%，与既往研究结果相符。表明神经外科术后并发颅内感染的危险因素，对于预防控制颅内感染，提高手术效果及手术安全性，改善患者预后，具有重要的临床意义。本研究通过对神经外科手术患者的临床资料进行单因素和多因素Logistic回归分析，发现糖尿病、手术时间、手术部位、脑脊液漏及脑室外引流为神经外科手术患者并发颅内感染的独立危险因素。

3.2预测神经外科手术患者颅内感染风险的列线图模型的建立 神经外科术后如若患者并发颅内感染，由于患者机体处于应激状态，加之多数抗生素无法透过血脑屏障，致使颅内感染治疗十分困难，病死率高[8]。因此，如何实现对神经外科手术患者术后颅内感染风险的个体化预测，以指导临床及时进行有针对性的预防干预，一直是神经外科领域研究的热点。列线图模型可将回归分析结果以可视化、图形化的方式呈现，从而实现对临床事件发生风险的个体化量化预测，利于临床应用推广[9]。国内外研究[10-11]已表明，列线图模型可用于预测骨折手术患者并发术中压疮、腹部手术切口感染、丙型肝炎肝纤维化等风险。本研究基于2型糖尿病、手术持续时间、幕下手术、脑脊液漏及脑室外引流这5项颅内感染的独立危险因素，建立了国内首个应用于预测神经外科手术患者颅内感染风险的列线图模型，有助于指导神经外科医护人员客观迅速地将各个危险因素的不同状态水平与颅内感染风险相关联，以甄别并发颅内感染的高风险患者。

3.3预测神经外科手术患者颅内感染风险的列线图模型的应用 本研究中建立的列线图模型可计算出每位神经外科手术患者各自颅内感染的风险。2型糖尿病患者体内高血糖环境可使白细胞与吞噬细胞功能受损，导致细胞与体液免疫功能降低，抵抗力减弱。同时，高血糖可抑制生长因子合成、血管新生、胶原沉积及成纤维细胞的增殖和迁移，致使伤口难以愈合，亦给细菌增殖提供了有利的条件，增加了颅内感染风险[12]。本研究发现，2型糖尿病为神经外科手术患者颅内感染的独立危险因素，且将增加列线图模型评分73.6分对颅内感染风险影响的权重，李建峰等[13]在266例患者及马艳芳等[14]在100例患者中的研究均表明，2型糖尿病是神经外科手术患者颅内感染的独立危险因素，有力的支持了本研究结果。手术持续时间延长将增加脑组织暴露时间，也增加了手术操作对脑组织损伤的概率。本研究结果表明，手术持续时间≥4 h为神经外科手术患者颅内感染的危险因素，与既往研究结果相一致[15]，并进一步指出手术时间≥4 h将增加列线图模型评分100分对颅内感染风险影响的权重。幕下手术由于其特殊的解剖结构，造成手术视野暴露困难，导致手术操作复杂、手术时间延长，显著增加患者颅内感染概率。任晓辉等[16]在2 058例神经外科手术患者中的研究表明幕下手术为术后颅内感染的危险因素，本研究亦发现幕下手术为术后颅内感染的危险因素，且幕下手术将增加列线图模型评分61分对颅内感染风险影响的权重。脑脊液漏可导致细菌逆行进入脑室系统或深部组织，造成颅内感染，同时颅内感染会升高颅内压进一步加重脑脊液漏[17]。王德玺等[18]通过对27篇文献进行Meta分析发现，脑脊液漏为神经外科术后患者颅内感染的危险因素，本研究结果亦表明脑脊液漏为神经外科术后患者颅内感染的危险因素，并进一步指出脑脊液漏将增加列线图模型评分54.7分对颅内感染风险影响的权重。脑室外引流使中枢系统与外界环境形成潜在的开放性通道，细菌可通过引流管管腔或外周逆行进入脑室系统或深部组织，造成颅内感染[19]。本研究发现脑室外引流为神经外科手术患者颅内感染的独立危险因素，与赵航等[20]研究结果相符，并进一步指出脑室外引流将增加列线图模型评分80.9分对颅内感染风险影响的权重。

列线图模型操作简单方便，例如：某神经外科手术患者患有2型糖尿病(得分=73.6分)，手术持续时间≥4 h(得分=100分)，幕下手术(得分=61分)，脑室外引流(得分=80.9分)，列线图总得分=73.6+100+61+80.9=315.5分，对应的颅内感染风险为0.78，即该患者有78%的风险并发颅内感染，发生风险高，在临床护理过程中，应给予重点关注，密切监测其病情发展变化，及时调整医疗护理策略，更有针对性地防控颅内感染。

3.4预测神经外科手术患者颅内感染风险的列线图模型的验证 本研究还对列线图预测模型进行了验证，ROC曲线显示该模型预测神经外科患者术后颅内感染的AUC为0.849(95%CI：0.740～0.958)，表明该列线图模型区分度良好；校准曲线图形为斜率接近于1的直线，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=9.068，P=0.106，表明该模型预测神经外科患者术后颅内感染准确度良好，具有临床推广应用价值。

4 小结

本研究基于2型糖尿病、手术持续时间、幕下手术、脑脊液漏及脑室外引流这5项颅内感染的独立危险因素，建立的预测神经外科患者术后颅内感染风险的列线图模型，具有良好的区分度与精准度，可实现个体化预测颅内感染风险，指导筛选高风险患者，临床应用价值高。但本研究为单中心研究，神经外科手术患者样本量相对较小，下一步我们将联合多中心，扩大神经外科手术患者样本量，结合临床实践进一步验证完善预测神经外科患者术后颅内感染风险的列线图模型，以早日临床推广应用。

利益冲突文章所有作者共同认可文章无相关利益冲突

作者贡献声明周霜：课题设计构思、研究准备、数据搜集、数据分析、论文撰写、论文审校；郭茜：课题设计构思、数据搜集、数据分析、论文审校；张瑞敏：课题设计构思、数据搜集、数据分析、论文审校；付立平：课题设计构思、数据分析、论文撰写、论文审校