埃塞俄比亚阿姆哈拉地区普外科患者手术部位感染预测列线图的开发与验证：精准防控感染新突破

《Scientific Reports》：Development and validation of a predictive nomogram for surgical site infection among general surgery patients in Amhara region Ethiopia

为解决埃塞俄比亚手术部位感染（SSI）预测工具缺乏问题，研究人员开发并验证相关列线图，发现多个关键预测因素，对防控有重要意义。

　　

埃塞俄比亚阿姆哈拉地区普外科患者手术部位感染预测新突破

在外科手术的世界里，手术部位感染（Surgical Site Infection，SSI）就像一颗隐藏的 “定时炸弹”，时刻威胁着患者的健康。它不仅会导致患者术后恢复缓慢、承受更多痛苦，还会大幅增加医疗成本。在资源有限的地区，如埃塞俄比亚，这个问题尤为严峻。由于缺乏有效的防控手段和精准的预测工具，医疗工作者往往难以提前识别高风险患者，只能 “盲目作战”，使得 SSI 的发生率居高不下。据统计，在埃塞俄比亚的阿姆哈拉地区，普外科患者的 SSI 发生率远超全球平均水平，这无疑给当地的医疗系统带来了沉重的负担。

为了打破这一困境，来自埃塞俄比亚巴希尔达尔大学（Bahir Dar University）和贡德尔大学（University of Gondar）的研究人员挺身而出，开展了一项极具意义的研究。他们的目标很明确 —— 开发并验证一种专门针对阿姆哈拉地区普外科患者 SSI 的预测列线图（nomogram），帮助医疗工作者提前 “揪出” 高风险患者，从而采取针对性的预防措施，降低 SSI 的发生率，改善患者的手术预后。

这项研究成果发表在了《Scientific Reports》上，为全球防控 SSI 提供了新的思路和方法。研究人员采用了前瞻性队列研究设计，在 2023 年 3 月 8 日至 4 月 28 日期间，对阿姆哈拉地区选定的转诊医院中接受普外科手术的成年患者（年龄≥18 岁）进行了研究。他们收集了患者的各种信息，包括社会人口学特征、行为相关因素、患者和手术伤口相关因素、合并症、医院和手术相关因素、手术过程相关因素以及手术类型等。

研究人员运用了多种技术方法来深入分析这些数据。他们将收集到的数据录入 EPI DATA 3.02 软件，然后导出到 R 软件进行分析。通过描述性统计、双变量逻辑回归和多变量逻辑回归等方法，筛选出与 SSI 相关的关键预测因素。为了评估模型的稳定性和可靠性，他们还使用了自抽样（bootstrap）技术，并通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、校准图和决策曲线分析等指标来评估模型的性能。

在研究结果方面，研究人员发现了多个令人瞩目的成果。在纳入研究的 441 名患者中，SSI 的发生率高达 39.6%，其中大部分（73.1%）为浅表感染。通过多变量逻辑回归分析，他们确定了 11 个关键的预后预测因素，包括性别、年龄、糖尿病（Diabetes Mellitus，DM）、伤口分类、伤口护理、美国麻醉医师协会（American Society of Anesthesiologists，ASA）评分、居住地、手术时长、术前住院天数、饮酒情况和既往手术史。

基于这些关键预测因素，研究人员构建了预测模型和相应的列线图。这个列线图就像是一个 “智能风险计算器”，医生只需输入患者的相关信息，就能快速得到患者发生 SSI 的风险概率。模型性能评估结果显示，该模型具有出色的判别能力，AUC 达到了 90.3%（95% 置信区间：87.1% - 93.1%），校准图也表明模型预测概率与实际概率吻合度良好，决策曲线分析则显示该模型在 0.1 - 0.6 的风险阈值范围内具有较高的净效益。

在研究结论和讨论部分，研究人员指出，他们开发的模型校准良好，判别性能优秀，列线图能够有效区分低风险和高风险患者，为临床决策提供了有力支持。通过提前识别高风险患者，医疗工作者可以采取一系列针对性的预防措施，如加强伤口护理、优化血糖控制、缩短术前住院天数等，从而降低 SSI 的发生率，改善患者的手术结局。不过，研究人员也清醒地认识到，该模型目前仅适用于研究中的特定人群，未来还需要在更多不同的埃塞俄比亚医院或类似的低资源环境中进行外部验证，以确保其广泛适用性。同时，随着患者人口统计学特征和医疗实践的不断变化，定期更新模型也至关重要，这样才能保证模型的准确性和有效性。

总的来说，这项研究为埃塞俄比亚乃至全球的医疗工作者提供了一种全新的、有效的 SSI 风险预测工具，为精准防控 SSI 迈出了重要的一步。它不仅有助于改善患者的健康状况，还能在一定程度上缓解医疗资源紧张的问题，具有极高的临床价值和公共卫生意义，有望为未来的外科手术感染防控工作带来新的变革。