摘要
背景： 社区获得性肺炎（community-acquired pneumonia，CAP）是一种发病率及死亡率较高的感染性疾病之一，目前以重症CAP为主要研究方向。然而，部分非重症CAP患者在住院期间发生临床恶化，甚至需要重症监护干预，导致住院时间延长、住院花费增加等不良结果。目前对于存在临床恶化风险的非重症CAP患者的关注不足，缺乏有关非重症CAP患者临床恶化的风险因素研究。及早识别存在临床恶化风险的非重症CAP病人有利于患者的临床管理。 目的： 研究旨在探索非重症CAP患者入院72h内出现临床恶化的风险因素，同时建立预测临床恶化风险的列线图，以协助临床医师早期识别有恶化风险的非重症CAP患者。 方法： 本研究进行一项关于2018年1月1日至2022年4月30日期间在温州医科大学附属第一医院呼吸与危重医学科住院的非重症CAP患者的回顾性研究。根据入组及排除标准，最终纳入1632例符合条件的非重症CAP患者。收集患者人口统计学特征、合并症及入院24h内临床数据最差值。根据患者入院72h内病情是否恶化，将其分为临床恶化组和非临床恶化组，比较两组之间的差异。此外，将所有的患者随机分为训练集和验证集，其中训练集包含75%的患者（n=1224），验证集包含25%的患者（n=408）。在训练集中，采用LASSO回归及LASSO交叉验证筛选变量，随后将这些变量纳入多因素逻辑回归分析，以确定非重症CAP 患者临床恶化的风险因素。根据识别出的风险因素绘制列线图，并在训练集和验证集中使用接收者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）评估列线图预测性能，并将该模型与CURB-65评分比较。 结果： 在1632例非重症CAP患者中，141例出现临床恶化，1491例未出现临床恶 化。临床恶化组与非临床恶化组在年龄、体重指数（body mass index，BMI）、有无合并症（高血压、心血管疾病、脑血管疾病）、有无胸腔积液、有无双侧肺部病变、体温、收缩压、呼吸频率、脉搏、SpO2、WBC计数、ANC计数、LYM计数， HB、CRP、PCT、TBIL、AST、ALB、BUN、Cr、eGFR、UA、Na+、Cl-、TC、HDL、LDL、LDH及D-二聚体水平上存在统计学差异（Plt;0.05）。通过LASSO回归及LASSO交叉验证、多因素逻辑回归后，确定了年龄＞67岁（OR=1.97，95%CI:1.25-3.11）、BMI＞26.42Kg/m2（OR=2.59，95%CI:1.51-4.35）、体温＞38℃（OR=2.14， 95%CI:1.34-3.37）、心血管合并症（OR=2.30，95%CI:1.30-3.99）、呼吸频率＞21次/分（OR=4.27，95%CI:1.80-9.72）、LDH＞234U/L（OR=1.83， 95%CI:1.18-2.85）、淋巴细胞计数≤1.3×109/L（OR=1.68，95%CI:1.06-2.71）和 D-二聚体＞0.8mg/L（OR=2.12，95%CI:1.31-3.51）作为非重症 CAP患者入院72h内临床恶化的风险因素。列线图在训练集的ROC曲线下面积（area under curve，AUC）值为0.78（95% CI：0.74-0.82），验证集的AUC值为 0.75（95%CI:0.67-0.83）。训练集和验证集的校准曲线表明，列线图对非重症CAP患者临床恶化概率的预测与实际概率一致。DCA表明，在特定的阈值概率下，列线图具有临床实用性。相较于CURB-65评分（AUC=0.62，95% CI：0.58-0.67），该模型具有更好的区分度（Plt;0.05）。 结论： 本研究成功确定了非重症CAP患者入院72h内临床恶化的风险因素，并构建了一个用于预测恶化风险的列线图模型。该列线图显示了良好的预测性能，有望帮助临床医师早期识别和管理病情恶化风险较高的非重症CAP患者。
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