摘要
背景随着早期抗逆转录病毒疗法在HIV感染患者中的广泛应用，HIV感染者患肺孢子菌肺炎（PCP）的风险极大程度降低，而与此同时，文献报道非HIV人群（尤其是使用免疫抑制剂、恶性肿瘤、脏器移植等）感染PCP的数量却在逐年上升，且这类人群较HIV阳性的PCP患者病情进展更快，病死率更高。早期识别非HIV感染人群中的PCP是临床急需。本研究结合国内外文献已报道的一些PCP相关危险因素，设计病例对照研究，筛选出与PCP感染相关的独立危险因素，将其作为显著变量构建预测模型，并绘制列线图作为可视化的风险预测工具，以期在临床诊疗中早期识别PCP患病风险，早诊早治，从而改善HIV阴性PCP患者的预后。 方法此研究为前瞻性多中心研究，根据相应的纳入及排除标准，在2018年9月至2021年1月国内7家医院筛选符合纳入标准的病例，根据PCP诊断标准分为PCP组与非PCP组，以单因素回归分析比较PCP组与非PCP组之间的人口学、临床特征、实验室检查及影像学表现等信息的差异是否存在相关性，再采用多因素logistic回归分析PCP发生的独立危险因素，构建诊断预测模型。 结果七个中心共纳入191例病例，PCP组27例，非PCP组164例。单因素分析发现PCP组与非PCP组在年龄、心率、吸氧浓度、PCO2、血清LDH、APTT、呼吸困难、长期使用类固醇激素超过4周以上（每日剂量＞0.5mg/kg）、过去90天应用免疫抑制剂、是否吸氧、COPD中度以上、脏器骨髓移植、结缔组织疾病、慢性肾衰竭需透析治疗、结节影有无、渗出影有无、入院时场所、住院场所、是否机械通气、是否死亡之间的差异具有统计学意义。将上述具有统计学差异的变量进行多因素回归分析，结果显示与PCP发生相关的独立危险因素有三项：血清LDH水平(P=0.000,OR:1.005，95%CI:1.002-1.008)；CT表现为渗出影(P=0.006,OR:56.035，95%CI:5.001-1940.865)；机械通气(P=0.012,OR:13.101，95%CI:1.901-117.711)。建立Logistic回归模型，其方程式为log（p）=0.004718*LDH+4.025968*渗出影有无+2.572701*是否机械通气。根据多因素回归结果以上述三个独立危险因素构建了可预测PCP感染发生风险的可视化列线图模型。该列线图模型ROC曲线下面积为0.9695（95%CI:0.9426-0.9964），提示该预测模型区分能力良好。再用内部数据对该预测模型进行验证，绘制混淆矩阵，计算预测模型的特异度为70.4%，灵敏度为98.2%，阳性预测值95.3%，阴性预测值13.6%，总正确率达94.2%，预测风险接近于实际风险。 结论血清LDH水平、影像学表现为渗出影、机械通气是非HIV感染人群PCP发生的独立危险因素；上述危险因素构建的可视化诊断预测列线图能较好的预测PCP发病风险，且所纳入变量简单易获取，具有良好的操作性，有较好的临床应用前景。但仍需进一步以多中心、大样本外部数据对该预测模型进行验证。
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