梅紫薇 朱虹 骆松梅 金烈 孙晓莉 邱晓园 陈佩佩

终末期肾功能衰竭是慢性肾脏病患者的最终阶段。腹膜透析、血液透析与肾移植是维持终末期肾功能衰竭患者生命的主要肾脏替代疗法。其中，腹膜透析可稳定患者血液动力，具有保护残余肾功能的作用，而且可居家操作，治疗费用较低，是终末期肾功能衰竭患者首选的透析方式。目前，全球腹膜透析患者超过20万[1]，接受腹膜透析治疗的患者5年生存率为51.4%[2]。然而，行腹膜透析时，腹膜透析液向腹膜转运，患者每日大约丢失蛋白质8～10 g，氨基酸3 g[1]，导致体内白蛋白水平下降，容量负荷较高，蛋白质-能量消耗风险增大。研究表明，腹膜透析患者蛋白质-能量消耗发生率高达80%～85%[3]。蛋白质-能量消耗是指透析患者因营养摄入减少和代谢异常导致的蛋白质及能量减少的一种状态，临床表现为饮食营养摄入不足、低体质量指数、低血清白蛋白血症、微炎症状态、进行性骨骼肌消耗为特征的综合征[4-5]。蛋白质-能量消耗还会显著增加心血管疾病、感染及其他相关并发症的发生率，影响透析患者预后，增加死亡风险，也是导致透析患者死亡的主要因素[6-8]。目前临床上蛋白质-能量消耗的预测和管理还缺乏有效的针对性策略。风险预测模型作为风险评估的量化工具，可为临床医务人员的决策提供更直观、理想的信息[9]。本研究旨在建立腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗风险预测模型，通过数学公式估计腹膜透析患者当前或将要发生蛋白质-能量消耗的概率，识别发生蛋白质-能量消耗的高危腹膜透析患者，对影响因素进行提前干预，预防并阻止其蛋白质-能量消耗结局事件的发生，从而降低因蛋白质-能量消耗导致其他并发症的发生率和病死率，提高腹膜透析患者生活质量和预后。

1 资料和方法

1.1 一般资料采用回顾性分析。通过“浙江省腹膜透析管理系统”收集2011年1月—2022年8月丽水市中心医院（173例）和龙泉市人民医院（115例）腹膜透析中心规律性行腹膜透析治疗的288例患者的临床资料。纳入标准：慢性肾脏病5期并行腹膜透析患者，年龄18～80岁；持续腹膜透析治疗至少3个月，采用葡萄糖腹膜透析液；每月需至少规律性随访1次；同意参加本研究者。排除标准：无法经口进食、严重心力衰竭、急性心肌梗死或重症住院患者；恶性肿瘤及恶液质患者；风湿性疾病、多脏器功能衰竭、甲状腺功能异常者；使用糖皮质激素、免疫抑制剂；节食治疗者。本研究经丽水市中心医院医学伦理委员会批准。

1.2 方法

1.2.1 预测变量的选择提取患者一般资料，包括性别、年龄、年龄＞65岁、透析治疗时间等；提取患者实验室资料，包括是否合并其他疾病（感染、腹膜炎、高血压、糖尿病、心血管疾病、癌症、AIDs、骨质疏松）、腹膜炎既往次数、尿素清除指数、肌酐清除率、尿素氮、血肌酐、血钾、血钠、血钙、血磷、CRP、FPG、TG、LDL、甲状旁腺激素、透析前尿素氮、是否服用肾素-血管紧张素-醛固酮系统（renin-angiotensin-aldosternone system,RAAS）抑制剂、超滤量。通过查阅文献和前期研究基础，确定发生蛋白质-能量消耗为因变量，纳入的一般资料和实验室资料共29个风险因素为自变量。

1.2.2 腹膜透析患者蛋白质-能量消耗预测模型的构建288例患者按7∶3分为建模集（211例）和验证集（77例）。采用logistic向后逐步回归法对建模集进行分析，筛选影响因素，多因素logistic回归确定最终独立影响因素，并将其纳入预测模型。采用Hosmer-lemeshow检验判断预测模型的拟合优度。绘制ROC曲线测定模型的区分度，使用校准曲线对真实值和模型的预测值进行拟合，采用列线图对模型进行效果呈现。

1.3 统计学处理采用SPSS 25.0统计软件。计数资料用频数和构成比表述，组间比较采用χ2检验。正态分布的计量资料用表示，组间比较采用两独立样本t检验；非正态分布的计量资料用M（P25，P75）表示，组间比较采用非参数检验。采用Stata 15.0软件进行logistic回归分析与模型建立，绘制ROC曲线、校正曲线、临床决策曲线。采用R语言（3.6.3）绘制列线图。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 有与无蛋白质-能量消耗患者临床资料的比较纳入的288例腹膜透析患者中，男143例，女145例，年龄21～83（57.85±11.08）岁；其中发生蛋白质-能量消耗125例，发生率为43.40%。与无蛋白质-能量消耗组比较，蛋白质-能量消耗组患者年龄偏大（P＜0.01），老龄（＞65岁）患者占40.8%；中位透析治疗时间为30（11，64）个月，大于蛋白质-能量消耗组组（P＜0.05）。两组在血肌酐、血钙、TG、超滤量水平比较差异均有统计学意义（均P＜0.05），见表1。建模集中无蛋白质-能量消耗组与蛋白质-能量消耗组患者临床资料比较见表2。

表1 有与无蛋白质-能量消耗患者临床资料比较

表2 建模集有与无蛋白质-能量消耗患者临床资料比较

2.2 腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗的影响因素logistic向后逐步回归分析发现，年龄、血钙、TG、血钠、FPG、性别、尿素清除指数和超滤量等8个因素是蛋白质-能量消耗的影响因素。将8个影响因素纳入多因素logistic回归分析，结果发现年龄、血钙、血钠、FPG、尿素清除指数、超滤量等是腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗的独立影响因素，可作为预测变量进行模型建立，见表3。

表3 预测腹膜透析患者蛋白质-能量消耗的影响因素

2.3 风险预测模型的验证采用Hosmer-lemeshow检验对模型进行验证。结果显示，建模集χ2=3.81，P＞0.05，验证集χ2=8.62，P＞0.05，模型预测值和真实值之间无统计学差异，模型预测效果良好。ROC曲线显示建模集AUC=0.764（＞0.75），95%CI：0.699～0.829，验证集AUC=0.663（＞0.65），95%CI：0.540～0.786，提示该预测模型区分度为中度，预测性能较好，见图1。将模型预测概率和真实概率进行拟合得到校准曲线，结果表明模型预测结果与真实结果拟合效果良好，见图2。临床决策曲线显示该模型具有临床实用性。以模型预测蛋白质-能量消耗发生率为45%的腹膜透析患者为例，对这些患者进行治疗干预，则每100例中有18例可从中获益，即蛋白质-能量消耗发生率可下降18%，见图3。列线图可对模型进行效果呈现。腹膜透析中心在患者的随访过程中，可将患者6项预测指标代入列线图，分别得到各个指标对应的分数，计算出总分及蛋白质-能量消耗的发生概率，从而个体化评估和识别高危患者，见图4。

图1 腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗风险预测模型ROC曲线（a：建模集；b：验证集）

图2 腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗风险预测模型校准曲线（a：建模集；b：验证集）

图3 腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗风险预测模型决策曲线（a：建模集；b：验证集）

图4 腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗风险预测模型列线图

3 讨论

目前，临床上应用于评估透析患者营养状态的工具[10]主要有主观综合评估（subjective global assessment,SGA）、营养不良炎症评分（malnutrition inflammation score,MIS）、老年营养危险指数（geriatric nutrition risk index,GNRI）、生物电阻抗分析[11]、综合营养评分系统[12]等。SGA量表主要包括患者营养病史和体检，为半定量式量表，其量表设计的问题存在主观性。MIS用于评估蛋白质-能量消耗患者营养的研究仅为单中心的小样本研究，其与营养不良、炎症状态和长期预后的关系缺乏临床大样本前瞻性的长期随访研究。生物电阻抗分析利用测得患者肌肉质量、蛋白质及脂肪含量等评估患者营养状态。因此，目前这些方法均只能对患者进行营养现状的评估，无法对患者蛋白质-能量消耗的发生率进行预测，并且敏感性差，干扰因素多[13]，当评估结果出现异常时，患者往往已经发生蛋白质-能量消耗。此外，腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗的因素和发病机制不同于其他疾病的患者，腹膜透析蛋白-能量消耗患者发病机制复杂，与蛋白质能量摄入不足及流失[14-15]、炎症反应代谢性酸中毒[16-17]、透析本身等因素有关[18-19]。目前的工具无法针对腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗可能的影响因素起到预测作用。除此之外，风险管理方法也开始应用于对腹膜透析患者的随访中[20]，设定相关并发症的风险因素，建立标准化流程和干预措施，以期降低其相关并发症的风险，取得了一定的成效。但目前的风险管理模式中缺乏公认的蛋白质-能量消耗风险预测模型，本项目基于前期研究基础建立腹膜透析患者蛋白质-能量消耗风险预测模型，可为临床提供量化工具，从而早期识别腹膜透析患者中蛋白质-能量消耗高危患者。从各指标得分的结果中，临床医务人员可分析可能引起患者发生蛋白质-能量消耗的危险因素，从而进行针对性的干预，降低其发生风险。

本研究将年龄、血钙、血钠、FPG、尿素清除指数、超滤量作为独立影响因素纳入模型。Hosmer-Lemeshow检验表明真实值和模型预测值之间无统计学差异，建模集AUC为0.764（＞0.75），验证集AUC为0.663（＞0.65），表明模型具有中等区分度。本研究发现，高龄是腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗的危险因素，原因可能与随着年龄的增长患者营养状况较差有关，与袁静等[21]研究结果一致。超滤量（OR=0.999，95%CI：0.998～0.999，P＜0.05）和尿素清除指数（OR=0.438，95%CI：0.208～0.922，P＜0.05）是评估透析充分性的指标，是腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗的保护因素。尿素清除指数≥1.72是目前认为较为适合中国透析人群的标准[13]。本研究中，尿素清除指数≥1.72的患者229例，其中发生蛋白质-能量消耗97例，发生率为42.36%，尿素清除指数＜1.72的患者59例，其中发生蛋白质-能量消耗28例，发生率为47.46%。表明尿素清除指数＜1.72的患者蛋白质-能量消耗发生率越高。结果证实，提高尿素清除指数，保证患者透析充分性可预防其发生蛋白质-能量消耗[22]。尿素清除指数的下降提示患者可能存在透析不充分的情况，代谢产物在体内蓄积可引起恶心、呕吐等症状，从而减少蛋白质和热量的摄入[23-24]。透析越充分蛋白质-能量消耗发生率越低。此外，本研究结果显示，低钠（OR=0.870，95%CI：0.759～0.998）和低钙（OR=0.046，95%CI：0.008～0.262）水平是腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗的危险因素。水和钠是腹膜透析患者维持体液平衡的重要成分，反映患者电解质水平和体液平衡的情况。腹膜透析患者中，血钠水平偏低提示患者可能存在容量过多的情况，常表现为高容量性低钠血症。因透析不充分、容量过多或水钠潴留等原因引起的血钠偏低会加重患者发生蛋白质-能量消耗的风险。腹膜透析中心评估患者血钠的同时，应结合患者透析充分性及体质量，判断患者是否存在容量过多的情况，考虑是否应限制钠的摄入。本研究中，血钙水平在正常范围（2.25～2.75 mmol/L)的患者有163例，其中发生蛋白质-能量消耗的有57例，发生率为33.93%，低钙血症（＜2.25 mmol/L）患者119例，其中发生蛋白质-能量消耗患者有66例，发生率为55.46%。表明，低钙血症患者蛋白质-能量消耗发生率越高。低钙血症提示患者营养状况差，可能存在膳食营养元素摄入不足或吸收障碍。当摄入的能量无法补充消耗的能量时，会增加患者发生蛋白质-能量消耗的风险。因此，对合并低钙血症的腹膜透析患者应关注其饮食摄入及吸收等情况。

本研究采用列线图对预测模型进行呈现。列线图是指根据互不相交的线段来推算结局时间的发生概率。图中互不相交的线段代表模型中各个预测因子。使用时以直尺做垂线的方式，得出每个预测因子对应的分数，根据总分可估算出结局事件的发生概率[25]。例如本研究建立的列线图，使用年龄、尿素清除指数、血钠、血钙、FPG、超滤量预测腹膜透析患者发生蛋白质-能量消耗的概率。假设一位60岁的腹膜透析患者，尿素清除指数是2.176[ml·s-1·（1.73 m2）-1]，血钠138.7 mmol/L，血钙2.12 mmol/L，FPG5.36 mmol/L，超滤量950 ml，对应列线图该患者年龄35分，尿素清除指数20分，血钠15分，血钙75分，FPG 35分，超滤量22分，总分202分，蛋白质-能量消耗风险约为60%。其中血钙占总分37.13%，提示患者可能存在营养摄入不足或影响钙吸收的情况。对本案例中的患者，腹膜透析中心需了解其饮食情况，进行日常膳食和营养补充的宣教及随访。评估是否存在吸收障碍并查明原因，根据病因进行及时干预。本研究依然存在一些局限性。如研究及验证数据虽来源于两个中心调查，但样本量还需继续扩大，后续研究将继续纳入腹膜透析中心患者，扩大样本量，避免因小样本研究所带来的偏差。由于此类研究缺乏对患者日常饮食的准确记录，无法计算其日常蛋白质、能量等的摄入量，后期，我们将继续优化，弥补这方面的不足。本研究对模型采用的是内部验证法，未进行外部验证。将在后期入组患者进行外部验证。