NPR 和 CLR 构建列线图模型对老年鲍曼不动杆菌血流感染预后的预测价值：开启精准诊疗新篇

《BMC Geriatrics》：Prognostic value of NPR and CLR-based nomogram modeling in elderly patients with Acinetobacter baumannii bloodstream infection

为探究老年鲍曼不动杆菌血流感染（BSI）患者总生存的预测因素，解决新炎症指标预后作用未充分研究的问题，研究人员分析 126 例老年患者临床数据。结果显示，NPR 和 CLR 是死亡独立危险因素，构建的列线图模型预测效果良好，有助于评估预后和制定治疗方案。

　　在医疗领域，老年患者的健康问题一直备受关注。鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）作为一种常见的致病菌，给老年患者带来了极大的健康威胁。它引发的血流感染（Bloodstream Infection，BSI）不仅发病率高，而且一旦感染，死亡率也居高不下，严重影响着老年患者的生命质量和预后。

目前，针对鲍曼不动杆菌 BSI 的治疗面临诸多挑战。一方面，该菌在临床中广泛存在且具有多重耐药性，使得抗菌治疗困难重重；另一方面，虽然近年来出现了一些新的炎症指标，如中性粒细胞 - 淋巴细胞比值（Neutrophil-Lymphocyte Ratio，NLR）、血小板 - 淋巴细胞比值（Platelet-Lymphocyte Ratio，PLR）等，但这些指标在老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者中的预后作用尚未得到充分研究。因此，明确这些指标与患者预后的关系，对于提高老年患者的治疗效果和生存率至关重要。

为了解决上述问题，广东省第二中医院、广州第十二人民医院、广州新海医院等机构的研究人员开展了一项关于老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者预后的研究。研究人员通过对大量临床数据的分析，旨在探究新炎症指标对老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者预后的影响，并构建列线图模型来更准确地预测患者的预后情况。

该研究取得了一系列重要成果：

• 筛选独立危险因素：通过单因素 Cox 回归分析和 LASSO 回归等方法，研究人员发现高中性粒细胞 - 血小板比值（Neutrophil-Platelet Ratio，NPR）和高 C 反应蛋白 - 淋巴细胞比值（C-reactive Protein-Lymphocyte Ratio，CLR）是老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者死亡的独立危险因素。这意味着这两个指标在评估患者预后方面具有重要价值，为临床医生提供了关键的参考依据。
• 构建并评估模型：研究人员构建了不同的预后模型，并通过交叉验证等手段进行筛选。最终确定的基于 LASSO 回归筛选变量构建的模型性能更优，有效避免了过拟合的问题。在这个模型基础上构建的列线图模型，对老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者 7 天预后的预测具有最高的区分度，受试者工作曲线下面积（Area Under Curve，AUC）达到 0.821；14 天和 28 天的 AUC 分别为 0.777 和 0.783，且校准曲线显示模型具有良好的校准能力，临床决策曲线表明该模型在 20 - 100% 的范围内能提供良好的净收益。这表明列线图模型能够较为准确地预测患者的预后情况，为临床决策提供了有力支持。

这些研究结果对于老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者的临床治疗具有重要意义。一方面，NPR 和 CLR 这两个指标与患者预后密切相关，临床医生在日常诊疗中可以重点关注这些指标，更准确地评估患者的病情和预后；另一方面，基于这两个指标构建的列线图模型，能够帮助医生制定更有效的治疗方案，提高患者的生存率，为老年患者的健康保驾护航。

该研究发表在《BMC Geriatrics》杂志上，为老年鲍曼不动杆菌 BSI 的研究提供了新的视角和方法。

在研究方法上，研究人员收集了 2011 年 1 月至 2023 年 12 月期间广东省第二中医院收治的 126 例老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者的临床数据作为训练队列，同时收集广州新海医院和广州第十二人民医院的 27 例和 20 例患者数据作为外部验证队列。从患者的住院系统和实验室信息系统收集白细胞计数、中性粒细胞值等多项数据，并计算 SII、NLR 等多种炎症指标。利用 R 软件进行数据分析，通过单因素 Cox 回归筛选变量，再进行 LASSO 回归构建模型，通过交叉验证评估模型性能，最终构建列线图模型并进行评估。

在研究结果方面：

• Cox 回归分析结果：单因素 Cox 回归分析显示，感染时 SII、NLR、NPR、NPAR、CAR、CLR 升高以及 CALLY 和 LMR 降低是老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者死亡的危险因素。多因素 Cox 回归分析表明，NPR 和 CLR 是独立危险因素12。
• LASSO 回归筛选变量结果：LASSO 回归分析筛选出 NPR 和 CLR 作为模型变量，构建的模型在交叉验证中表现良好，避免了过拟合，被确定为最终模型3。
• 模型性能比较结果：与未经过 LASSO 回归筛选变量构建的模型相比，最终模型在拟合优度、平均误差等方面表现更优，能更准确地预测患者预后4。
• 模型评估结果：最终模型的 Bootstrap 内部验证结果稳定，偏差低。ROC 曲线显示该模型对 7 天生存的预测区分能力最强，AUC 为 0.821；校准曲线表明模型校准能力良好；临床决策曲线显示在不同时间点，模型在 20 - 100% 的范围内均能提供良好净收益，7 天模型的临床获益更高567。

研究结论和讨论部分指出，NPR 和 CLR 是老年鲍曼不动杆菌 BSI 患者预后的重要指标，它们能反映机体的炎症水平和免疫功能。然而，该研究也存在一定局限性，如研究人群为单区域多中心患者，可能缺乏广泛代表性；研究为回顾性研究，部分模型变量对预后的改善效果还需进一步观察。未来应在不同人群和环境中对模型进行外部验证，整合新的预测指标或生物标志物，以提高模型的预测准确性。

总的来说，这项研究为老年鲍曼不动杆菌 BSI 的诊疗提供了重要依据，NPR 和 CLR 的发现以及列线图模型的构建，为临床医生评估患者预后和制定治疗方案提供了有力工具，有望推动老年鲍曼不动杆菌 BSI 的精准诊疗发展，对提高老年患者的健康水平具有重要意义。