成年原發(fā)性顱腦惡性腫瘤術(shù)后顱內(nèi)感染預測模型的建立及其對預后的影響

【摘要】 目的 建立原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染預測模型，并分析顱內(nèi)感染對患者預后的影響。方法 回顧性分析2015年1月—2022年12月臨汾市人民醫(yī)院神經(jīng)外科收治的1 352例原發(fā)性顱腦惡性腫瘤手術(shù)患者的臨床資料，根據(jù)患者術(shù)后是否發(fā)生顱內(nèi)感染，將患者分為顱內(nèi)感染組（n=52）和對照組（n=1 300），比較兩組患者臨床特征，同時分析原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的危險因素，根據(jù)相關(guān)危險因素，建立Nomogram預測模型，同時分析顱內(nèi)感染組預后情況。結(jié)果 多因素Logistic回歸分析顯示，糖尿病、開顱手術(shù)、手術(shù)時間、術(shù)后腦脊液漏、術(shù)后腦出血是原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的獨立影響因素。將數(shù)據(jù)集隨機分為訓練集和驗證集，將糖尿病、開顱手術(shù)、手術(shù)時間、術(shù)后腦脊液漏、術(shù)后腦出血納入預測模型，繪制列線圖、臨床決策曲線、校準曲線和受試者工作特征（ROC）曲線，訓練集ROC曲線下面積（AUC）為0.849（95% CI=0.763～0.934），驗證集ROC的AUC為0.838（95% CI=0.732～0.943），在驗證集里對模型進行擬合優(yōu)度檢驗（χ²=14.399，P=0.072），這說明本模型具有良好的可信度。與對照組比較，顱內(nèi)感染組患者院內(nèi)死亡率顯著增高（分別為15.38%和1.54%，P＜0.001）。結(jié)論 本研究建立的預測模型可以精準識別原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的高危人群。

【關(guān)鍵詞】 顱腦惡性腫瘤；顱內(nèi)感染；預測模型；預后

【中圖分類號】 R739.41 【文獻標志碼】 B 【文章編號】 1672-7770（2024）05-0568-05

Establishment of a predictive model for postoperative intracranial infection in adult patients with malignant brain tumors and its impact on prognosis DU Linqiang， LIANG Jianrong， HUANG Fubin. Department of Neurosurgery， Linfen People’s Hospital， Linfen 014000， China

Corresponding author： LIANG Jianrong

Abstract： Objective To establish a predictive model for postoperative intracranial infection in patients with brain tumors and analyze the impact of intracranial infection on the prognosis of patients. Methods The clinical data of 1 352 patients with intracranial tumor surgery admitted to Linfen People’s Hospital from January 2015 to December 2022 were analyzed retrospectively. According to whether the patients developed intracranial infection after surgery or not， they were divided into intracranial infection group（n=52） and control group（n=1 300）. The clinical characteristics of the two groups of patients were compared， and the risk factors for postoperatively intracranial infection in patients with craniocerebral tumor were analyzed. Based on the relevant risk factors， a Nomogram prediction model was established. Meanwhile， the prognosis of the intracranial infection group was analyzed. Results Multivariate logistic regression analysis showed that diabetes， craniotomy， operation time， postoperative cerebrospinal fluid leakage and postoperative cerebral hemorrhage were independent influencing factors of postoperative intracranial infection in patients with brain tumors. The data set was randomly divided into a training set and a verification set. Diabetes， craniotomy， operation time， postoperative cerebrospinal fluid leakage and postoperative cerebral hemorrhage were included in the prediction model. Nomogram， clinical decision curves， calibration curves and receiver operating characteristic（ROC） curves were drawn. The area under curve（AUC） of ROC in the training set was 0.849（95% CI=0.763-0.934）， and the AUC of ROC in the validation set was 0.838（95% CI=0.732-0.943）. In the validation set， the model was subjected to the Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit Test， with a chi square value of 14.399 and a P value of 0.072， which indicated that this model had good reliability. Compared with the control group， the hospital mortality rate in the intracranial infection group was significantly higher（15.38% vs" 1.54%， P＜0.001）. Conclusions The prediction model established in this study can accurately identify patients at high risk of intracranial infection in patients with intracranial tumors after surgery.

Key words： malignant brain tumor; intracranial infection; prediction model; prognosis

基金項目：山西省基礎(chǔ)研究計劃項目（202103021224386）

作者單位：014000 臨汾，臨汾市人民醫(yī)院神經(jīng)外科

通信作者：梁建榮

顱腦腫瘤是指發(fā)生于顱腔內(nèi)的腫瘤，主要包括膠質(zhì)瘤、腦膜瘤等^［1-3］。手術(shù)是治療顱腦腫瘤的重要手段之一，但術(shù)后顱內(nèi)感染時有發(fā)生，一項研究顯示顱腦腫瘤術(shù)后顱內(nèi)感染的發(fā)生率可高達30%^［4］。隨著醫(yī)療技術(shù)的進步，顱腦腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的發(fā)生率已較低，但由于顱腦腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染可導致患者死亡等嚴重后果，仍是目前臨床醫(yī)師關(guān)注的重點和難點^［5-7］。目前，僅有少數(shù)研究探討顱腦腫瘤患者術(shù)后顱腦感染的危險因素，復雜的基礎(chǔ)疾病、手術(shù)時間、術(shù)中出血量是顱內(nèi)感染的危險因素。一項研究顯示腫瘤部位、手術(shù)時間、術(shù)后留置引流時間、術(shù)中腦脊液漏和糖尿病患者病史均與腦腫瘤術(shù)后繼發(fā)顱內(nèi)感染相關(guān)^［4］，但僅有相關(guān)危險因素，臨床醫(yī)師難以精準評估顱腦腫瘤患者術(shù)后顱腦感染風險。列線圖（Alignment Diagram），又稱諾莫圖（Nomogram圖），是建立在多因素回歸分析基礎(chǔ)上將多個預測指標進行整合，然后采用帶有刻度的線段，按照一定的比例繪制在同一平面上，從而用以表達預測模型中各個變量之間的相互關(guān)系。列線圖將復雜的回歸方程，轉(zhuǎn)變?yōu)榱丝梢暬膱D形，使預測模型的結(jié)果更具有可讀性，方便對患者進行評估。Nomogram預測模型目前已經(jīng)在多種疾病中被用于評估患者預后，結(jié)果更直觀、可靠^［8-11］。目前在顱腦腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染中，尚無相關(guān)研究，為此本研究納入2015年1月—2022年12月臨汾市人民醫(yī)院神經(jīng)外科收治的1 352例原發(fā)性顱腦惡性腫瘤手術(shù)患者，旨在建立原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染預測模型，并分析顱內(nèi)感染對患者預后的影響。

1 資料與方法

1.1 一般資料 共納入原發(fā)性顱腦惡性腫瘤手術(shù)患者1 352例，見表1。根據(jù)患者術(shù)后是否發(fā)生顱內(nèi)感染（出現(xiàn)顱腦感染的臨床癥狀，包括發(fā)熱、意識障礙等，同時引流液培養(yǎng)出致病菌），將患者分為顱內(nèi)感染組（n=52）和對照組（n=1 300）。納入標準：（1）原發(fā)性顱腦惡性腫瘤（原發(fā)性顱腦惡性腫瘤的手術(shù)范圍大、創(chuàng)傷大、感染風險高）；（2）在臨汾市人民醫(yī)院行手術(shù)治療；（3）年齡18歲；（4）臨床資料完整。排除標準：（1）顱內(nèi)良性腫瘤；（2）合并其他惡性腫瘤；（3）免疫系統(tǒng)疾?。唬?）顱腦其他疾??；（5）心肌梗死、腦梗死等心腦血管疾病史；（6）其他重大疾病。本研究符合2013年版《赫爾辛基宣言》，已經(jīng)征得臨汾市人民醫(yī)院倫理委員會批準（NO：202201284），豁免知情同意。

1.2 治療方法 入院后完善相關(guān)檢驗檢查，限期行手術(shù)治療，術(shù)前30 min給予預防性抗生素預防感染，術(shù)后給予抗感染、補液、維持水電解質(zhì)平衡等對癥支持治療。

1.3 觀察指標 （1）臨床特征資料：年齡、性別、身體體質(zhì)量指數(shù)、吸煙史、嗜酒史、糖尿病、高血壓、腦腫瘤位置、手術(shù)部位、腦腫瘤大小、手術(shù)方式、手術(shù)時間、腦室外引流、術(shù)后腦脊液漏、術(shù)后腦出血；（2）預后情況：院內(nèi)死亡率。

1.4 統(tǒng)計學分析 采用SPSS 26.0進行數(shù)據(jù)分析，計量資料采用均值±標準差（x-±s）表示，采用獨立樣本t檢驗分析兩組差異；計數(shù)資料采用［n（%）］表示，采用χ²檢驗分析兩組差異。采用多因素Logistic回歸分析探討顱腦腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的危險因素，多因素回歸分析中Plt;0.05的變量將納入預測模型；采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析不同指標對顱腦腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的預測價值；采用R4.0.3統(tǒng)計軟件將數(shù)據(jù)按照7∶3的比例隨機分為訓練集和驗證集，通過訓練集構(gòu)建原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的預測模型，并在驗證集中進行驗證。以Plt;0.05認為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié) 果

2.1 兩組患者臨床特征比較 兩組患者糖尿病、手術(shù)方式、手術(shù)時間、術(shù)后腦脊液漏、術(shù)后腦出血等方面存在統(tǒng)計學差異（Plt;0.05）。與對照組比較，顱內(nèi)感染組患者院內(nèi)死亡率顯著增高（分別為15.38%和1.54%，Plt;0.001）。見表1。在52例顱內(nèi)感染患者中，32例為手術(shù)部位感染，8例為血行感染，12例為引流管逆行感染。

2.2 術(shù)后顱內(nèi)感染的危險因素分析 多因素Logistic回歸分析顯示糖尿病、開顱手術(shù)、手術(shù)時間、術(shù)后腦脊液漏、術(shù)后腦出血是原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的獨立影響因素。見表2。

2.3 術(shù)后顱內(nèi)感染預測模型的建立及驗證 本研究采用R4.0.3統(tǒng)計軟件將數(shù)據(jù)集按7∶3的比例隨機分為訓練集和驗證集，訓練集的樣本量為946，驗證集的樣本量為406，在訓練集中構(gòu)建預測模型，在驗證集中進行驗證。將糖尿病、開顱手術(shù)、手術(shù)時間、術(shù)后腦脊液漏、術(shù)后腦出血納入預測模型，繪制列線圖、臨床決策曲線、校準曲線和ROC曲線，訓練集ROC曲線下面積（area under curve，AUC）為0.849（95% CI=0.763～0.934），驗證集ROC的AUC為0.838（95% CI=0.732～0.943），在訓練集和驗證集里對模型進行Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗，χ²值分別為8.684、14.399，P值分別為0.363、0.072，這說明本模型具有良好的校準度。見圖1-4。

3 討 論

在神經(jīng)外科中，開顱手術(shù)是比較常見的手術(shù)。開顱手術(shù)雖然能夠治愈腦部疾病，但也會有一定的風險，它會留下一些后遺癥，如顱內(nèi)感染、顱內(nèi)血腫等。顱內(nèi)感染早期一般表現(xiàn)為發(fā)熱、頭痛、嘔吐、意識障礙、頸項強直等，而一旦發(fā)展到顱內(nèi)感染晚期，出現(xiàn)腦實質(zhì)感染，甚至腦干實質(zhì)感染，患者多數(shù)情況不能完全治愈，可能出現(xiàn)致殘甚至死亡。識別原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的危險因素和高危人群，是防治顱內(nèi)感染的關(guān)鍵。本研究探討了原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的危險因素，并根據(jù)相關(guān)危險因素建立了預測模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)糖尿病、開顱手術(shù)、手術(shù)時間、術(shù)后腦脊液漏、術(shù)后腦出血是原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的獨立影響因素，根據(jù)相關(guān)危險因素，本研究建立的預測模型對預測原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染具有較高的價值，訓練集ROC的AUC為0.849（95% CI=0.763～0.934），驗證集ROC的AUC為0.838（95% CI=0.732～0.943）。

糖尿病是以血糖代謝紊亂，血糖異常升高的一種疾病。糖尿病患者免疫功能低下、糖代謝異常，容易出現(xiàn)感染性疾病，目前已經(jīng)證實糖尿病會導致患者感染風險^［12］。本研究結(jié)果顯示，糖尿病是原發(fā)性顱腦惡性腫瘤術(shù)后顱內(nèi)感染的獨立危險因素。糖尿病導致感染風險增加的原因主要包括：（1）血糖增高為細菌的生長提供了良好的環(huán)境，容易導致細菌感染；（2）糖尿病患者免疫力下降，導致機體對微生物的殺傷能力降低，進而容易發(fā)生感染；（3）糖尿病可損害微小動脈，導致微循環(huán)功能障礙，導致手術(shù)部位血供不足，愈合能力下降，增加感染風險。對于腦腫瘤患者，傳統(tǒng)的手術(shù)方法主要是行開顱手術(shù)治療，但目前越來越多的學者開始嘗試使用神經(jīng)內(nèi)鏡等微創(chuàng)手術(shù)方法治療顱內(nèi)病變，與傳統(tǒng)的開放手術(shù)相比，微創(chuàng)手術(shù)可以有效降低創(chuàng)傷，降低術(shù)后包括感染在內(nèi)的各種并發(fā)癥的發(fā)生率^［13-16］。開放的顱腦手術(shù)，手術(shù)創(chuàng)傷大，增加了病原菌感染的機會，因此容易出現(xiàn)術(shù)后顱內(nèi)感染。本研究證實了開顱手術(shù)是術(shù)后顱內(nèi)感染的危險因素。另外，手術(shù)時間與顱內(nèi)感染也有關(guān)，手術(shù)過程中需要破壞血腦屏障，手術(shù)時間越長，創(chuàng)傷越大，進而導致患者感染風險增加，有研究^［4］已經(jīng)證實手術(shù)時間延長是腦腫瘤患者術(shù)后感染的危險因素，與本研究結(jié)果一致。腦脊液漏是顱內(nèi)腫瘤患者的常見并發(fā)癥，腦脊液漏會導致患者對感染的易感性增加，主要原因是一些細菌或者病毒可能會沿著破口逆行感染中樞神經(jīng)系統(tǒng)，導致顱內(nèi)感染^{［4，17-18］}。術(shù)后腦出血患者，可導致腦水腫、腦疝，甚至死亡；同時腦出血后顱內(nèi)的淤血導致顱內(nèi)感染的風險增加；此外，術(shù)后腦出血的患者，可能需要二次手術(shù)治療，大大增加了術(shù)后顱內(nèi)感染的風險；最后，顱內(nèi)出血產(chǎn)生的淤血為細菌的生長提供了良好的環(huán)境，也可導致顱內(nèi)感染風險增加。因此，對于存在以上危險因素的患者，應加強干預，防止術(shù)后顱內(nèi)感染。

本研究探討了原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的相關(guān)危險因素，但臨床上本研究需要更加精準地識別高危人群。列線圖又稱Nomogram圖，使預測模型的結(jié)果更具有可讀性^［19-20］。本研究發(fā)現(xiàn)，Nomogram模型對原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染具有良好的預測價值，訓練集ROC的AUC為0.849（95% CI=0.763～0.934），驗證集ROC的AUC為0.838（95% CI=0.732～0.943），通過本預測模型，臨床醫(yī)師可以更為直觀地掌握原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染風險。在訓練集和驗證集里對模型進行Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗，χ²值分別為8.684、14.399，P值分別為0.363、0.072，這說明本模型具有良好的校準度。通過列線圖，本研究可以將數(shù)據(jù)可視化，直觀地展示多個變量之間的關(guān)系，并幫助理解和解釋復雜的數(shù)據(jù)模式。通過繪制列線圖，可以將各種變量的影響和相互關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)化為圖形化的表示，使得數(shù)據(jù)解讀更加直觀和易于理解，對于識別術(shù)后顱內(nèi)感染的高危人群更有價值。

本研究為回顧性臨床研究，可能存在混雜偏倚、選擇偏倚和時間偏倚等，且未對數(shù)據(jù)進行傾向性匹配和時間依賴性分析；其次，由于顱內(nèi)感染的發(fā)生率相對較低，感染組患者病例數(shù)相對較少；最后，本模型的實際應用效能尚需要在多中心、大樣本量的研究中進行進一步驗證。

綜上所述，本研究建立的預測模型可以精準識別原發(fā)性顱腦惡性腫瘤患者術(shù)后顱內(nèi)感染的高危人群，針對高危人群進行針對性感染，可能有助于降低顱內(nèi)感染的發(fā)生率，改善患者預后，但仍需進一步的臨床研究證實。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

作者貢獻聲明：杜臨強試驗操作、論文撰寫；梁建榮負責數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計分析；皇甫斌負責研究指導、論文修改、經(jīng)費支持。

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（收稿2023-05-08 修回2023-09-18）