【摘 要】
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目的:回顾性分析我院老年社区获得性肺炎患者的一般资料及实验室指标,分析不同结局、不同严重程度患者的相关数据,评估实验室相关指标在住院的老年社区获得性肺炎患者中评估不良结局及危险分层的能力,并判断其与已经经过广泛验证及应用的临床预测评分（CURB-65评分、PSI评分）结合后是否提高了相关临床预测评分的鉴别能力。方法:收集2019年1月至2019年12月期间在西南医科大学附属医院住院的,符合纳入、排
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目的:回顾性分析我院老年社区获得性肺炎患者的一般资料及实验室指标,分析不同结局、不同严重程度患者的相关数据,评估实验室相关指标在住院的老年社区获得性肺炎患者中评估不良结局及危险分层的能力,并判断其与已经经过广泛验证及应用的临床预测评分（CURB-65评分、PSI评分）结合后是否提高了相关临床预测评分的鉴别能力。方法:收集2019年1月至2019年12月期间在西南医科大学附属医院住院的,符合纳入、排除标准的老年社区获得性肺炎患者的临床资料。根据患者是否存在不良结局（病情危重放弃继续治疗、患者死亡）将老年社区获得性肺炎患者分为不良预后组和非不良预后组,根据重症肺炎诊断标准,将老年社区获得性患者分为重症肺炎组及非重症肺炎组,比较两组患者的一般情况、实验室指标和预后。通过受试者操作特征（ROC）曲线计算曲线下面积（AUC）检查预测指标鉴别不良结局及危险分层的性能。基于Youden指数,将敏感性和特异性之和最大化,用于确定最佳截断值。通过单变量逻辑回归分析、并考虑临床实际情况筛选可能影响不良结局的预测指标,再应用多变量逻辑回归分析上述经过筛选的影响老年社区获得性肺炎患者不良结局的危险及保护的独立预测因素,计算优势比（OR）,来确定预测指标的相关风险。构建新的预测模型,考虑到实际临床价值,故而将一些连续变量转化为分类变量;通过Hanley-Mc Neil方法测试曲线下面积（AUC）之间的差异,以鉴别添加生物标记物是否改善了模型的鉴别能力。运用二元logistic回归,分析影响相关结局的危险及保护的独立预测因素。通过计算净重新分类指数（NRI）,进一步检验了生物标记物增加的鉴别价值。结果:共纳入老年社区获得性肺炎患者共198例。不良预后组31例和非不良预后组167例;重症肺炎组32例和非重症肺炎组166例。不良预后组与非不良预后组、重症肺炎组与非重症肺炎组相比,患者的年龄更大,心率、呼吸频率更快,存在糖尿病、脑血管病病史的也更多;此外重症肺炎组与非重症肺炎组相比,舒张压更低,存在高血压患者更多,差异有统计学意义（P＜0.05）。不良预后组和重症肺炎组CURB-65评分、PSI评分更高,差异有统计学意义（P＜0.001）。不良预后组与非不良预后组、重症肺炎组与非重症肺炎组相比,总蛋白、白蛋白更低、炎症指标NEU%、CRP、PCT更高,AST、尿素、肌酐、随机血糖值、NT-pro BNP更高,差异有统计学意义（P＜0.05）;此外不良预后组与非不良预后组相比WBC更高,差异有统计学意义（P＜0.05）（表3、表4）。在预测不良结局方面,PSI评分的C统计量（曲线下面积）较CURB-65评分大,差异有统计学意义（P＜0.05）。在预测危险分层方面,PSI评分的C统计量（曲线下面积）较CURB-65评分大,但差异无统计学意义（P＞0.05）。PSI评分的C统计量（曲线下面积）较NT-pro BNP、白蛋白大,差异有统计学意义（P＜0.05）。单因素分析中NT-pro BNP分级、白蛋白分级、CURB-65评分分级、PSI评分分级均有统计学意义。在基于CURB-65评分的模型中不良结局的独立预测因子包括白蛋白分级（OR=0.15）、NT-pro BNP分级（OR=6.02）、CURB-65评分分级（OR=14.93）在基于PSI评分的模型中,不良结局的独立预测因子包括白蛋白分级（OR=0.14）、NT-pro BNP分级（OR=5.26）、PSI评分分级（OR=17.23）。为预测不良结局,重新构建模型1,包括PSI评分、NT-pro BNP水平和白蛋白水平,重新构建模型2,包括CURB-65评分等级、NT-pro BNP水平和白蛋白;模型1与PSI评分相比曲线下面积更大（0.912＞0.829）,但差异无统计学意义（P=0.730）,模型2与CURB-65评分相比曲线下面积更大（0.845＞0.714）,差异有统计学意义（P＜0.001）。在使用新的统计分析方法净重新分类改善指数（NRI）时,再次证明了加入白蛋白和NT-pro BNP后提高了PSI评分及CURB-65评分预测不良预后的能力。结论:1.入院后24小时内的NT-pro BNP及白蛋白水平是预测老年社区获得性肺炎住院患者不良结局及危险分层的重要指标。2.NT-pro BNP是老年社区获得性肺炎患者不良结局的独立危险因素,白蛋白是老年社区获得性肺炎患者不良结局的独立保护因素;3.相较于PSI评分及CURB-65评分,在预测不良结局方面纳入了白蛋白及NT-pro BNP的模型1、模型2具有更好的预测能力。
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