老年髋部骨折术后并发肺部感染：影响因素及风险预测列线图模型构建

doi:10.12307/2024.681

中国组织工程研究 ›› 2024, Vol. 28 ›› Issue (36): 5785-5792.doi: 10.12307/2024.681

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老年髋部骨折术后并发肺部感染：影响因素及风险预测列线图模型构建

王浩阗1，吴毛1，2，杨俊锋2，邵阳2，李绍烁2，尹恒1，2，於浩2，汪国澎1，唐志1，周铖炜1，王建伟1，2

1南京中医药大学，江苏省南京市 210023；2南京中医药大学附属无锡市中医医院骨伤科，江苏省无锡市 214071

收稿日期:2023-09-13 接受日期:2023-11-17 出版日期:2024-12-28 发布日期:2024-02-27
通讯作者: 王建伟，博士，主任中医师，南京中医药大学，江苏省南京市 210023；南京中医药大学附属无锡市中医医院骨伤科，江苏省无锡市 214071
作者简介:王浩阗，男，1997年生，山东省日照市人，汉族，南京中医药大学在读硕士，主要从事中医治疗骨关节病研究、中医药防治骨质疏松症方面的研究。
基金资助:
国家自然科学基金(82174400)，项目负责人：吴毛；“双百”拔尖人才项目(BJ2020066)，项目负责人：杨俊锋；江苏省中医药科技发展计划项目 (YB2020042)，项目负责人：邵阳；无锡市科学技术局医疗卫生指导性项目 (SKJJZD19)，项目负责人：邵阳；无锡市卫生健康委科研项目(Q201945)，项目负责人：邵阳

Postoperative pulmonary infection in elderly patients with hip fracture: construction of a nomogram model for influencing factors and risk prediction

Wang Haotian1, Wu Mao1, 2, Yang Junfeng2, Shao Yang2, Li Shaoshuo2, Yin Heng1, 2, Yu Hao2, Wang Guopeng1, Tang Zhi1, Zhou Chengwei1, Wang Jianwei1, 2

1Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210023, Jiangsu Province, China; 2Wuxi Traditional Chinese Medicine Hospital Affiliated to Nanjing University of Chinese Medicine, Wuxi 214071, Jiangsu Province, China

Received:2023-09-13 Accepted:2023-11-17 Online:2024-12-28 Published:2024-02-27
Contact: Wang Jianwei, MD, Chief physician, Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210023, Jiangsu Province, China; Wuxi Traditional Chinese Medicine Hospital Affiliated to Nanjing University of Chinese Medicine, Wuxi 214071, Jiangsu Province, China
About author:Wang Haotian, Master candidate, Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210023, Jiangsu Province, China
Supported by:
National Natural Science Foundation of China, No. 82174400 (to WM); The “Double Hundred” Top Talent Project, No. BJ2020066 (to YJF); Jiangsu Traditional Chinese Medicine Science and Technology Development Plan Project, No. YB2020042 (to SY); Medical and Health Guidance Project of Wuxi Municipal Bureau of Science and Technology, No. SKJJZD19 (to SY); Scientific Research Project of Wuxi Municipal Health and Health Commission, No. Q201945 (to SY)

摘要/Abstract

摘要：

文题释义：

列线图模型：是一种用于预测特定事件概率或风险的统计工具，结合多个影响因素，以提供个体化的估计。该模型采用图形方式呈现，包括直观线条、数字和标度，使医生和研究人员能够快速估算风险，无需复杂计算。在医学和生物统计学中广泛应用，用于预测疾病风险、治疗效果和生存率。通过综合考虑多个因素，列线图模型提供更准确、个性化的预测，帮助医生更好地理解患者的潜在风险，做出更明智的临床决策。
决策曲线：又称DCA决策曲线，是一种在医学和生物统计学中用于评估诊断或预测模型实用性的工具。该曲线显示了不同概率阈值下，使用模型进行决策相对于不进行决策或采用其他方法的净获益情况。DCA曲线分析有助于评估模型的临床实用性，帮助医生和研究人员确定在不同概率阈值下是否应用模型来做出决策。

背景：建立髋部骨折术后肺部感染列线图预测模型，采取早期干预措施，对于提高患者的生活质量及降低医疗成本至关重要。

目的：构建髋部骨折老年患者术后肺部感染的列线图风险预测模型，为可行性预防和早期干预提供理论依据。
方法：回顾性分析2020年1-10月于南京中医药大学附属无锡市中医医院行手术治疗的305例老年髋部骨折患者(训练集)的病例资料，采用单因素和多因素Logistics回归分析，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，通过受试者工作特征曲线分析各独立危险因素和联合模型对术后肺部感染的预测效能，运用R Studio软件中的glmnet、pROC、rms等工具构建了一个列线图模型，用于预测老年髋部骨折患者术后肺部感染的风险，并进一步绘制校准曲线，验证列线图模型的预测准确性。在对2022年11月至2023年3月同院行手术治疗的133例老年髋部骨折患者(验证集)进行受试者工作特征曲线、校准曲线以及决策曲线的分析后，进一步评估列线图模型的预测性能。

结果与结论：①此组髋部骨折老年患者术后肺部感染率为9.18%(28/305)；②单因素和多因素分析、森林图显示，术前住院天数、白细胞值、超敏C-反应蛋白、血清钠水平是独立危险因素(P < 0.05)，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验示拟合良好(χ2=4.57、P=0.803)；对以上各独立危险因素及其联合模型进行受试者工作特征曲线分析，各独立危险因素、联合模型均区分度良好，有统计学意义(P < 0.05)；③图形校准法、C指数、决策曲线验证列线图预测模型，预测校准曲线位于标准曲线和可接受线之间，该列线图模型预测风险与实际发生风险一致性良好；④验证集运用受试者工作特征曲线、图形校准法、决策曲线验证预测模型，显示预测结果与临床实际相比有良好的一致性，表明该模型的拟合度较好；构建的髋部骨折老年患者术后肺部感染的列线图风险预测模型具有较好的预测效能，利用列线图风险预测模型可筛选出高危人群，为早期干预提供理论依据。

https://orcid.org/0009-0000-0765-0506 (王浩阗)

中国组织工程研究杂志出版内容重点：人工关节；骨植入物；脊柱；骨折；内固定；数字化骨科；组织工程

关键词: 髋部骨折, 肺部感染, 预测模型, 列线图, 危险因素, R语言

Abstract: BACKGROUND: Establishing a nomogram prediction model for postoperative pulmonary infection in hip fractures and taking early intervention measures is crucial for improving patients’ quality of life and reducing medical costs.
OBJECTIVE: To construct a nomogram risk prediction model of postoperative pulmonary infection in elderly patients with hip fracture, and provide theoretical basis for feasible prevention and early intervention.
METHODS: Case data of 305 elderly patients with hip fractures who underwent surgical treatment at Wuxi Traditional Chinese Medicine Hospital Affiliated to Nanjing University of Chinese Medicine between January and October 2020 (training set) were retrospectively analyzed. Using univariate and multivariate logistic regression analysis and Hosmer-Lemeshow goodness of fit test, receiver operating characteristic curve was utilized to analyze the diagnostic predictive efficacy of independent risk factors and joint models for postoperative pulmonary infections. Tools glmnet, pROC, and rms in R Studio software were applied to construct a nomogram model for predicting the risk of postoperative pulmonary infection in elderly patients with hip fractures, and calibration curves were further drawn to verify the predictive ability of the nomogram model. Receiver operating characteristic curves, calibration curves, and decision curves were analyzed for 133 elderly patients with hip fractures (validation set) receiving surgery at the same hospital from November 2022 to March 2023 to further predict the predictive ability of the nomogram model.
RESULTS AND CONCLUSION: (1) The postoperative pulmonary infection rate in elderly patients with hip fractures in this group was 9.18% (28/305). (2) Single factor and multivariate analysis, as well as forest plots, showed that preoperative hospitalization days, leukocyte count, hypersensitive C-reactive protein, and serum sodium levels were independent risk factors (P < 0.05). The Hosmer-Lemeshow goodness of fit test showed good fit (χ2=4.57, P=0.803). Receiver operating characteristic curve analysis was conducted on the independent risk factors and their joint models mentioned above, and the differentiation of each independent risk factor and joint model was good, with statistical significance (P < 0.05). (3) The graphical calibration method, C-index, and decision curve were used to validate the nomogram prediction model. The predicted calibration curve was located between the standard curve and the acceptable line, and the predicted risk of the nomogram model was consistent with the actual risk. (4) The validation set used receiver operating characteristic curve, graphic calibration method, and decision curve to validate the prediction model. The results showed good consistency with clinical practice, indicating that the model had a good fit. The nomogram risk prediction model constructed for postoperative pulmonary infection in elderly patients with hip fractures has good predictive performance. The use of the nomogram risk prediction model can screen high-risk populations and provide a theoretical basis for early intervention.

Key words: hip fracture, lung infection, prediction model, nomogram, risk factor, R programming language

中图分类号:

王浩阗, 吴毛, 杨俊锋, 邵阳, 李绍烁, 尹恒, 於浩, 汪国澎, 唐志, 周铖炜, 王建伟. 老年髋部骨折术后并发肺部感染：影响因素及风险预测列线图模型构建[J]. 中国组织工程研究, 2024, 28(36): 5785-5792.

Wang Haotian, Wu Mao, Yang Junfeng, Shao Yang, Li Shaoshuo, Yin Heng, Yu Hao, Wang Guopeng, Tang Zhi, Zhou Chengwei, Wang Jianwei. Postoperative pulmonary infection in elderly patients with hip fracture: construction of a nomogram model for influencing factors and risk prediction[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2024, 28(36): 5785-5792.

图/表（结果） 12

2.1 参与者数量分析 438例患者的病历资料全部进入结果分析，无脱落。
2.2 试验流程图见图1。

2.3 术后肺部感染的单因素分析纳入训练集的305 例患者中，术后肺部无感染组277例(占90.82%)，肺部感染组28例(感染率9.18%)。对两组患者临床资料的单因素分析结果见表1，两组实验室检查指标的单因素分析结果见表2。结果显示，两组患者的年龄、性别、受伤至手术时间、卧床时间、手术时长、吸烟史、饮酒史、术前是否存在心血管疾病、白细胞、红细胞、血红蛋白、红细胞压积、平均血红蛋白含量、平均血红蛋白浓度、血小板分布宽度、超敏C-反应蛋白(hypersensitive C-reactive protein，Hs-CRP)、钠、谷草转氨酶、乳酸脱氢酶、果糖胺水平比较差异有显著性意义(P < 0.05)；两组在手术方式、麻醉方式、骨折类型、体质量指数、高血压、糖尿病、脑血管疾病等基础疾病以及其他血化验检查结果方面比较，差异无显著性意义(P > 0.05)。

2.4 术后肺部感染的的多因素分析多因素Logistics回归分析结果显示，术前住院天数、卧床时间、白细胞、Hs-CRP、血钠水平是髋部骨折老年患者术后并发肺部感染的独立危险因素(P < 0.05)，见表3，4。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示χ2=4.57，P=0.803(P > 0.05则认为通过检验，说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异)，拟合良好。

2.5 各独立危险因素的森林图分析森林图显示，白细胞异常、Hs-CRP异常、血钠异常是影响肺部感染的因素(比值> 1)；术前住院时间、卧床时间、白细胞、Hs-CRP、血钠5组研究结果是肺部感染的危险因素(P < 0.05，比值> 1)，见图2。

2.6 各独立危险因素的ROC曲线分析根据以上多元Logistics分析结果，运用R软件进行独立危险因素和联合模型ROC曲线分析，得到各危险因素和模型AUC。术前住院时间AUC为 0.719，卧床时间AUC为0.718，白细胞AUC为0.709，Hs-CRP AUC为 0.676，血钠AUC为0.632(图3，表5)，5个独立危险因素AUC > 0.6，说明5项因素均能对肺部感染进行较好反映。

2.7 预测老年髋部骨折患者术后并发肺部感染风险的列线图模型根据ROC曲线分析得出的结果，联合风险预测模型预测效能优于独立因素，结果提示可以进一步构建列线图模型，运用R软件构建并绘制预测髋部骨折老年患者术后并发肺部感染风险的列线图预测模型，根据列线图模型中各因素向评分(Pionts)做垂线得出各因素评分，将对应的评分加和计算总评分(Total Points)，以总评分向下方预测模型风险评估轴做垂线，相交点的数值即为老年髋部骨折患者术后并发肺部感染的风险(图4，表6)。

2.8 老年髋部骨折患者术后肺部感染列线图模型的验证训练集中联合模型AUC为 0.882(95%CI值为0.819-0.944)，截断值(cut off)值为 (0.931，0.714)，见图5A，均有统计学意义(P < 0.05)。C-index是综合模型区分能力和一致性的指标，R统计得出C-index为0.88，C-index与AUC一致，该模型区分度良好，具有较高的诊断预测价值。运用R语言绘制出的列线图模型校准曲线，大致位于斜率为1的标准曲线与可接受线之间，贴合度较好，则说明该列线图预测髋部骨折老年患者术后并发肺部感染的风险与实际发生风险一致性良好，模型预测能力良好(图5B)。验证集AUC值为0.851(图6A)，列线图C-index及训练集、验证集AUC值均> 0.70，表明模型预测准确度较高。同时，以Bootstrap(B=1 000)进行重复抽样以检验预后模型的校准度，校准曲线显示该列线图预测患者肺部感染与临床实际肺部感染相比有良好的一致性，表明该模型的拟合度较好(图6B)。

采用决策曲线分析(decision curve analysis，DCA)评价模型，其中横轴表示概率阈值，纵轴代表净获益。为便于比较，虚线代表两种极端情况：一种是横线，表示所有样本均未接受干预，此时净获益为零；另一种是斜线，表示所有样本均接受干预，此时净获益是负斜率的直线。如果DCA曲线位于这2条参考线之上，说明使用模型做出决策会带来净收益。如图7所示，列线图模型在建模集和验证集中均表现出比全干预和全不干预更高的净收益，显示出其在临床实际中具有一定的应用价值。

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引言

材料方法

1.1 设计回顾性病例对照试验，使用单因素及多因素
Logistics回归分析。
1.2 时间及地点试验于2020年1月至2023年3月在南京中医药大学附属无锡市中医医院骨伤科完成。
1.3 对象选择2020年1月至2022年10月在南京中医药大学附属无锡市中医医院骨伤科住院治疗的305例髋部骨折老年患者作为训练集，男85例，女220例；年龄60-96岁，平均(78.33±8.14)岁；其中转子间骨折患者141例，股骨颈骨折患者164例；采用腰硬联合麻醉219例，气管插管全麻86例；采用全髋关节置换患者46例，人工股骨头置换(半髋关节置换)患者133例，髓内钉内固定治疗患者126例。
此次研究的结局指标是术后24 h到此次住院结束期间是否发生肺部感染。观察的起点为患者入院时间，而观察的终点则是患者出院时间。入院时，所有患者都接受了胸部X射线片或CT影像学检查，同时结合病史排除了已有既往肺部感染病史的患者。在住院期间，对于那些存在肺部感染怀疑的患者，进行了再次的胸部X射线片或CT影像学检查。研究将入组的患者分成2组，一组是发生肺部感染的患者，另一组是没有发生肺部感染的患者。
根据训练集与验证集7∶3的比例，收集髋部骨折出院病例，选择2022年11月至2023年3月在南京中医药大学附属无锡市中医医院骨伤科住院治疗的133例髋部骨折老年患者作为验证集。
所有患者均签署知情同意书，试验已获得无锡市中医医院伦理委员会批准(批准号： SWJW2019112104)。
纳入标准[8-9]：①患者年龄≥ 60 岁；②股骨颈骨折或股骨转子间骨折确诊者；③摔伤后 72 h内入院的髋部骨折患者；④骨折前患者可正常行走，未发现肺部感染；⑤致伤原因为平地摔倒的低能量损伤；⑥入院后行关节置换或内固定手术。
肺部感染诊断标准：胸部X射线片或CT显示肺部新出现或进展性浸润影、实变影或磨玻璃影；并且有下列3种临床症候中的2种或以上，可建立临床诊断：①发热，体温> 38 ℃；②白细胞> 10×109 L-1或< 4×109 L-1；③脓性气道分泌物。
排除标准[10-11]：①年龄< 60岁；②入院前有肺部感染的患者；③同侧髋部既往骨折病史；④病理性骨折；⑤多发伤；⑥陈旧性骨折；⑦高能量损伤(车祸、高处坠落伤等)患者；⑧濒危患者(美国麻醉医师协会分级Ⅴ级)；⑨未行手术治疗的患者；⑩资料不完整的患者。
1.4 材料内固定物采用江苏省PFNA安装器械包(江苏艾迪尔医疗科技股份有限公司，苏食药监械(准)字2013第1100501号)，材质钛，铌，铝；人工关节采用髋关节假体-金属头LINK Hip和Prosthesis-Femoral heads，Prosthesis-Femoral heads(沃尔德马林克有限两合公司，Waldemar Link GmbH & Co. KG，国械注进 20163131026)，材质钴、铬、钼。
1.5 方法回顾性病例对照研究通过电子病历收集患者的相关信息，包括：①一般资料，包括性别、身高、体质量、年龄等；②术前合并疾病(心血管疾病、脑血管疾病、高血压、糖尿病等)；③临床资料(手术方式、手术时长、吸烟史、饮酒史、受伤至手术时间、麻醉方式、骨折类型)；④实验室检查(肝肾功能、术后血细胞分析等)；⑤X射线片检查等。对上述资料进行单因素及多因素分析对比组间差异。
1.6 统计学分析采用 SPSS 25.0软件对数据进行统计分析，对于连续性变量，使用x±s表示，首先进行正态性检验，符合正态分布的资料行两独立样本t检验；对不符合正态分布的资料行Mann-Whitney U检验。对于分类变量，使用百分率表示，组间差异采用χ2检验或Fisher精确概率法进行统计学分析。P < 0.05被认为差异有显著性意义。
将P < 0.05的变量具有统计学意义的因素纳入多元Logistics回归分析，以确立术后并发肺部感染的独立危险因素。对于多元Logistics回归的结果使用Hosmer-Lemeshow检验验证，P > 0.05则认为预测值和真实值之间不存在明显差异，是可以接受的结果。根据多元Logistics回归分析的结果，运用R 4.2.2软件绘制独立危险因素及分类变量亚组分析的森林图。钻石(◆)表示独立危险因素的研究结果，方块(■)表示单一研究的效应值，图中坐标轴值为1处的垂直线表示无效线。研究结果◆在垂直线右边表明肺部感染组大于无肺部感染组，表明肺部感染组导致感染的频率高于无肺部感染组(比值> 1)，说明该研究因素为危险因素；当◆在垂直线时，表明两组无明显差异。同理，亚组分析■在垂直线右边表明该亚组为导致感染的影响因素。进一步对独立危险因素绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线评价独立危险因素预测肺部感染的能力。使用glmnet、rms等函数包构建肺部感染风险的列线图预测模型，对联合预测模型绘制ROC曲线评价模型预测能力。计算列线图C指数(C-index)并与曲线下面积(area under the curve，AUC)比较，对列线图重复抽样1 000次进行校正并绘制校准曲线进行评价，若与标准曲线贴合度良好则说明列线图模型精确度较高，具有良好预测能力。对验证集运用ROC曲线、重复抽样1 000次进行校正并绘制校准曲线进一步评价该预测模型的效能。此文统计学方法已经南京中医药大学生物统计学专家审核。

讨论

老年髋部骨折，包括股骨颈骨折和股骨转子间骨折，是一种常见而严重的老年骨折类型[12]。据全球统计数据显示，每年有150万-160万例老年人发生髋部骨折，而随着国内人口老龄化的不断加剧，髋部骨折的发病率也呈逐年上升的趋势[13-15]。据预测，每年还将新增30万例髋部骨折患者，这不仅对医疗卫生系统和社会造成巨大压力，而且给老年人的健康和生活质量带来了巨大挑战[16]。髋部骨折不仅要求患者卧床休养，而且老年患者常常伴随糖尿病、高血压等基础内科疾病，使得他们对手术的耐受能力较低，容易诱发各种并发症。这些并发症往往不仅仅是骨折本身所带来的问题，而且导致骨折患者的致残率和致死率显著提高。有文献数据显示，老年髋部骨折患者在骨折发生后的第1年内的死亡率高达10.89%，是一般人群的近3倍[17]，其中肺部感染，尤其是术后并发的肺部感染，是导致髋部骨折老年患者死亡的主要原因之一。肺部感染作为常见的术后并发症，其发生率在4.1%-15%之间波动，不仅显著增加患者住院时间和医疗费用，还增加了医护负担，严重时甚至危及患者的生命[18]。然而，目前关于老年髋部骨折患者术后肺部感染的危险因素研究相对有限，特别是在国内。因此，筛选出患者术后并发肺部感染的危险因素，以实现有针对性的预防和早期干预，具有至关重要的临床意义。
目前，病原菌培养被临床认为是肺部感染诊断的金标准，但患者早期表现不明显，发现、检查耗时较长，具有滞后性的缺点，可能会错过最佳治疗时期；诊断肺部感染最主要的方式是肺部CT检查，但无法提前预判肺部感染的发生。如今人工智能辅助技术已经在医疗卫生各个领域投入使用，不仅可以通过预测提升工作效率，还可以降低检查次数，降低医疗成本和患者痛苦[19]。列线图又称诺莫图，具有可视直观、简便、可结合人工智能预测临床结局风险的优势，目前已广泛应用于预测患者存活率和疾病的风险。使用列线图模型可以在术前早期对患者感染风险进行评估，帮助临床医生采取干预措施降低患者术后并发肺部感染的风险。
3.1 髋部骨折老年患者术后肺部感染发生的危险因素分析在此次研究中，详细分析了老年髋部骨折患者术后肺部感染的危险因素。作者发现，术前住院时间、卧床时间、白细胞计数异常、Hs-CRP异常以及血清钠水平异常都是老年髋部骨折患者术后肺部感染的独立危险因素。其中白细胞计数的升高是感染的一个指标，相关研究已经表明，术前白细胞计数异常是术后并发肺部感染的独立危险因素之一[12]。这次研究也证实，白细胞计数高于10×109 L-1是术后并发肺部感染的危险因素(95%CI：0.605-0.814)，这与先前的研究结果一致[20]。白细胞具有吞噬病原体的功能，它们通过改变形状穿越毛细血管内皮层，然后在周围组织内游走，吞噬细菌、病毒和坏死组织等病原体。感染发生后，白细胞计数通常与感染程度成正比。此次研究还发现Hs-CRP水平> 4 mg/L是术后并发肺部感染的危险因素，Hs-CRP是一种急性阶段蛋白，能敏感地反映机体的炎症反应程度，有助于评估肺部感染患者的病情严重程度和预后。一般来说，血液中的Hs-CRP水平较低，但在感染、创伤或过敏反应等情况下会显著升高，通常用于评估炎症和感染的程度[21-22]。以前的研究已经表明，Hs-CRP与肺部感染的感染程度呈正相关，其血清水平越高，肺部感染的病情越重，预后越差[23]。这次研究中的结果进一步证实了Hs-CRP在术后肺部感染方面的重要作用。
此次研究还表明，术前住院时间、卧床时间与术后肺部感染存在显著相关性，为制定有效的预防措施提供了重要线索。研究还发现，血清钠浓度> 148 mmol/L也是术后并发肺部感染的危险因素。尽管有关血清钠浓度与感染的关系的研究相对较少，但文献表明，较高的血清钠水平与感染风险的增加相关，可能导致死亡风险增加[24-29]。高血清钠水平可能提示围手术期肺部感染的发生，可能是由于血浆渗透压升高，导致内部环境不稳定，从而影响体液、细胞免疫功能，同时可能减弱组织修复能力，易诱发感染。尽管有待更多的研究来阐明其关系和机制，但这一发现仍然具有重要的临床意义。
此次研究结果显示，有无肺部感染两组间患者的性别、吸烟、饮酒、手术时长、心血管疾病、脑部疾病、红细胞、血红蛋白、红细胞压积、平均血红蛋白含量、平均血红蛋白浓度、谷草转氨酶、乳酸脱氢酶、果糖胺等单因素分析差异也有显著性意义，尽管没有纳入上述危险因素，临床医生仍应高度警惕那些吸烟、合并基础疾病、手术时间较长以及血清学指标升高的患者，因为这些因素可能增加他们发生肺部感染的风险。SINGH等[30]研究在控制其他肺部疾患下，发现吸烟患者肺部感染危险性更高，这可能是因为烟草中的有害成分对肺细胞造成损伤，继而对肺纤毛运动、气道引流的通畅、分泌物排出造成不利影响。另外，国内文献认为患有基础疾病的患者肺部感染危险更高，这可能是由于这部分患者身体营养条件较差或代谢、循环障碍等，不易控制感染[31]。此外，髋部骨折通常伴随较大的创伤，以及手术所需时间较长，这可能需要在患者身体中长时间插入气管导管，这种情况下，呼吸系统的正常功能可能会被长时间抑制，导致肺通气受阻和痰液积聚。长时间的气管插管还可能增加细菌繁殖的风险，从而进一步提高了术后肺部感染的可能性。研究表明，每增加手术时间60 min，术后肺部并发症的风险至少增加了13%[32-33]。
尽管已有研究证实高龄与髋部手术后肺部感染的发生有关，但值得注意的是，此次研究纳入的患者群体主要由老年患者组成。因此，在此次分析中，年龄并未显示为术后肺部感染的独立危险因素[34]。
其余研究分析结果显示，输血、机械通气、红细胞体积分布宽度、女性、低蛋白血症等也是髋部骨折术后并发肺部感染的危险因素[35-39]。
3.2 老年髋部骨折患者术后并发肺部感染风险的预测根据多因素Logistic回归和ROC曲线分析的结果，术前住院时间、卧床时间、白细胞计数、Hs-CRP、血清钠水平以及其他独立危险因素的联合模型展现出出色的预测性能。这些危险因素的联合模型在肺部感染的预测方面明显胜过单独的危险因素模型，强调了综合考虑多因素的重要性。作者还构建了列线图模型，可根据该模型计算老年髋部骨折患者术后发生肺部感染的风险值。例如，术前住院时间为2 d(得分60)，卧床时间为10 d(得分25)，白细胞计数异常(得分18)，Hs-CRP异常(得分20)以及血清钠水平异常(得分20.5)。这些分数累加得到总分数(总分143.5)，对应的风险值超过了70%，这意味着患者可能面临较高的肺部感染风险，因此需要采取个性化的预防措施。
3.3 有效预防老年髋部骨折患者术后并发肺部感染的措施肺部感染的筛查应贯彻在患者治疗的全程。髋部骨折老年患者应尽早就医，入院后应立即进行胸部X射线片或CT检查，进行血液化验检查，并进行危险因素的筛查。还可以使用作者的预测模型来进行风险评估，这一方法既高效又简便。此外，争取早日手术，术前和术后尽早帮助患者下床，使用助行器进行活动，这些都是非常重要的。此外，积极采取抗感染措施，例如预防性抗感染、雾化等措施，也是降低风险的重要手段。除了优化手术和麻醉方案，还应及时监测患者的生理指标，根据需要进行血液化验和胸部X射线片、CT检查等检查，根据情况及时调整治疗方案，以降低术后肺部感染的风险。
综上所述，基于术前住院时间、卧床时间、白细胞计数、Hs-CRP、血清钠水平等5个因素构建的列线图预测模型对于老年髋部骨折术后并发肺部感染具有出色的预测能力。这一模型的优势在于将复杂的回归方程可视化输出，方法简单高效，不仅可为骨科医生提供识别高风险患者的参考工具，还有助于早期制定相关对策，以降低肺部感染的发生率。临床医生可以根据患者的具体情况使用这一模型进行风险评估，并采取个性化的干预措施，从而改善患者的术后预后，减轻疾病对医疗卫生系统和社会的压力。中国组织工程研究杂志出版内容重点：人工关节；骨植入物；脊柱；骨折；内固定；数字化骨科；组织工程

老年髋部骨折术后并发肺部感染：影响因素及风险预测列线图模型构建

Postoperative pulmonary infection in elderly patients with hip fracture: construction of a nomogram model for influencing factors and risk prediction

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