年龄与常规实验室参数构建的列线图对确认鲍曼不动杆菌血流感染患者30天死亡的早期风险分层价值

《Frontiers in Cellular and Infection Microbiology》：A nomogram for early risk stratification of 30-day mortality in confirmed Acinetobacter baumannii bloodstream infection

　　

目的：鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）血流感染（BSI）具有较高死亡率。本研究旨在开发并验证一个整合年龄和常规实验室参数的列线图，以在抗菌药物敏感性结果可获得之前预测确诊A. baumannii BSI患者的30天死亡率。方法：本单中心回顾性研究分为训练队列（n=202）和验证队列（n=87）。收集诊断时的人口学数据（性别、年龄）和实验室参数用于模型开发，目标是在确认A. baumannii BSI后但抗菌药物敏感性结果可获得之前提供早期风险分层。临床特征仅用于基线描述记录。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归、Boruta算法和多因素logistic回归从性别、年龄及所有实验室指标中识别独立预测因子。结果：总体30天死亡率为33.17%。识别出5个独立危险因素：年龄较大、血尿素氮（Urea）升高、钠（Na）升高、活化部分凝血活酶时间（APTT）延长以及平均红细胞血红蛋白浓度（MCHC）降低。整合这些因素的列线图显示出良好区分度，训练队列受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.813，验证队列为0.808。校准曲线和决策曲线分析证实了其准确性和临床实用性。结论：所开发的列线图可作为在抗菌药物敏感性结果可获得之前预测确诊A. baumannii BSI患者30天死亡率的潜在工具。其旨在支持早期风险评估，而非指导经验性抗生素选择，后者需要进一步前瞻性验证。

研究背景：鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）为革兰阴性机会致病菌，是全球医疗相关感染（HAIs）的重要病原。血流感染（BSI）指患者出现系统性感染征象且血培养阳性，可为继发于明确感染源或原发。由于抗菌药物暴露增加、侵入性操作频繁及碳青霉烯耐药上升，A. baumannii已成为重症患者BSI的常见病原之一，约占全部BSI的9%–35%，总体死亡率达29%–63%。传统血培养（BC）存在敏感性低、周转时间长及受既往抗菌药物使用影响等局限。现有预后研究多依赖合并症、APACHE II评分、免疫抑制状态、抗菌治疗时机或病原特异性资料，但缺乏标准化、临床可行、可在药敏结果前使用的预后预测模型。基于此，研究人员拟利用年龄和常规实验室参数，在确诊A. baumannii BSI后、抗菌药物敏感性结果获得前，构建并验证预测30天死亡风险的列线图（nomogram，一种整合加权预测参数的数学工具），以早期识别高危患者并支持及时干预。

研究人员开展了一项单中心回顾性队列研究，纳入南京医科大学第一附属医院2017年1月至2025年7月确诊A. baumannii BSI的成人患者，最终纳入289例，按30天死亡状态分层以7:3随机分为训练队列（n=202）和验证队列（n=87）。模型开发仅使用性别、年龄及所有实验室参数，临床特征仅用于基线描述。主要终点为A. baumannii BSI诊断后30天内全因死亡。研究通过LASSO回归和Boruta算法筛选候选变量，取交集后行多因素logistic回归确定独立预测因子并构建列线图，采用AUC、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评价模型。结论为：年龄、Urea、Na、MCHC和APTT为30天死亡的独立相关因素；列线图在训练和验证队列中均具有良好区分度、校准度和临床净获益。其意义在于为确诊A. baumannii BSI后、药敏结果前的早期风险分层提供潜在线索，而非替代综合临床评估或指导经验性抗生素选择，临床应用仍需前瞻性验证。

关键技术方法（不超过250字）：研究为单中心回顾性队列，样本来源于南京医科大学第一附属医院2017年1月至2025年7月确诊A. baumannii BSI的成人住院患者，最终289例，按30天死亡状态分层以7:3随机分为训练队列202例和验证队列87例。从电子病历提取年龄、性别及血培养采样当天或随后24小时内实验室指标；缺失率>10%的变量剔除，≤10%者采用随机森林插补；以方差膨胀因子（VIF）评估共线性。采用LASSO回归和Boruta算法取交集筛选候选变量，继以多因素logistic回归确定独立预测因子并构建列线图；以AUC、校准曲线和DCA评价区分度、校准度及临床净获益。

研究结果：
（1）基线特征和临床概况：共纳入289例A. baumannii BSI患者，训练队列202例中存活135例、死亡67例，总体30天死亡率为33.17%；验证队列87例。训练与验证队列除红细胞（RBC）和血细胞比容（HCT）外无显著差异，提示两队列一致性较好。训练队列中，存活组与非存活组在年龄、糖尿病史、心血管疾病、呼吸系统疾病、既往手术、有创机械通气、深静脉置管、胃肠管置入、肾脏替代治疗、感染性休克、器官衰竭、多重耐药菌感染及激素或免疫抑制剂使用等方面差异有统计学意义（均p<0.05）。实验室指标方面，非存活组年龄更大，Urea、Na、活化部分凝血活酶时间（APTT）、凝血酶原时间（PT）、PT国际标准化比值（PT-INR）、凝血酶时间（TT）、乳酸脱氢酶（LDH）、羟丁酸脱氢酶（HBDH）、血糖（GLU）、肌酐（Cr）等较高，而MCHC、血小板（PLT）、血红蛋白（HGB）、总蛋白（TP）、白蛋白（ALB）等较低（均p<0.05）。该部分通过基线比较显示死亡组与存活组在临床及常规实验室指标上存在差异。

（2）基于LASSO回归和Boruta算法的危险因素预测：鉴于样本量有限，研究人员联合LASSO回归和Boruta算法筛选变量。LASSO回归在最优lambda值下选出13个非零系数变量：年龄、Urea、PT-INR、Na、APTT、TT、HBDH、pro-BNP、γ-谷氨酰转肽酶（GGT）、PLT、MCHC、总胆固醇（TC）、TP；Boruta算法选出11个变量：年龄、Urea、PT、PT-INR、Na、APTT、LDH、降钙素原（PCT）、HBDH、PLT、MCHC。两法交集为8个候选变量：年龄、Urea、Na、MCHC、PLT、PT-INR、APTT、HBDH，VIF均<2，无明显共线性。进一步多因素logistic回归确定5个独立危险因素：年龄（OR=1.057，95%CI：1.030–1.085，p<0.001）、Urea（OR=1.050，95%CI：1.011–1.092，p=0.013）、Na（OR=1.057，95%CI：1.003–1.113，p=0.037）、MCHC（OR=0.990，95%CI：0.981–0.999，p=0.038）和APTT（OR=1.048，95%CI：1.018–1.079，p=0.002）。该部分通过机器学习筛选联合多因素回归确认独立预测因子。

（3）列线图的开发和验证：基于多因素logistic回归结果构建预测30天死亡的列线图。受试者工作特征曲线分析显示，训练队列AUC为0.813（95%CI：0.749–0.877），验证队列AUC为0.808（95%CI：0.714–0.902）。校准曲线显示两队列预测概率与实际30天死亡结局具有良好一致性；DCA显示在较宽阈值概率范围内使用该模型可提供明显净获益，支持其潜在临床实用性。该部分通过区分度、校准度和决策曲线分析表明列线图具有较满意的预测性能。

讨论部分总结：A. baumannii BSI死亡率高，碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌（CRAB）流行使临床管理更复杂。既往预后模型多依赖需综合评估的临床变量或药敏等病原特异性数据，而本研究有意聚焦年龄和常规实验室参数，以提高在血培养采样及药敏结果前的早期适用性；模型不旨在替代综合临床评估或既有严重程度评分，而是作为早期辅助工具。年龄、Urea、Na、MCHC和APTT与既往机制及临床证据一致：高龄与免疫衰老和炎症相关；尿素代谢可能参与病原体适应与毒力；高钠可导致高渗状态和炎症通路激活；MCHC反映红细胞血红蛋白浓度并与炎症、氧输送相关；APTT延长可反映凝血功能障碍和感染严重度。局限性包括单中心回顾性设计、样本量较小、选择偏倚和推广性受限；既往抗菌药物暴露及有效抗菌治疗时间等治疗相关混杂因素未系统纳入；模型有意排除临床变量，尽管多重耐药感染状态作为候选变量但未进入最终模型；实验室数据仅单时点采集，未捕捉动态变化；结论仅适用于确诊A. baumannii BSI患者，需更大规模多中心前瞻性研究验证。

研究结论翻译：总之，研究人员确定年龄、Urea、Na、MCHC和APTT为与A. baumannii BSI患者预后密切相关的因素。所开发的基于年龄和常规实验室参数的预测模型旨在用于确认A. baumannii BSI后但抗菌药物敏感性结果可获得之前的早期风险分层。该模型应被视为支持早期风险评估的工具，而非指导经验性抗生素选择，其临床效用尚需进一步前瞻性验证。