急性心肌梗死(acute myocardial infarction，AMI)是由冠状动脉病变引起的突发心肌持续缺血缺氧性坏死，多发于老年人，是威胁人类健康的常见疾病。我国AMI病死率呈持续上升趋势，2002—2015年农村和城区AMI病死率分别从12.00/10万人、16.46/10万人升至70.09/10万人、56.38/10万人^[1]。经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention，PCI)是AMI的重要治疗手段，能有效重建心肌血流，拯救缺血心肌，降低死亡风险^[2]。目前PCI应用于AMI的治疗率＞50%，但作为一项有创术式，术后仍易引起各种并发症^[3]，肺部感染是PCI术后常见的并发症^[4-5]，尤其对于机体各项功能减退的老年患者，术后肺部感染不仅会加重病情，还会延长住院时间，严重者可导致死亡。目前对于如何早期预测老年AMI患者PCI术后肺部感染的报道较少。列线图是一种以带有刻度线段为主体，在回归模型基础上构建的平面化模型，国内外研究^[6-7]证实可适用于临床事件的预测。基于此，研究通过分析老年AMI患者PCI术后肺部感染的影响因素构建相关列线图模型，旨在为降低医院感染率，改善AMI预后提供参考。

1 对象与方法 1.1 研究对象

2018年7月—2021年6月于本院行PCI术的老年AMI患者，此研究经本院伦理委员会审批通过。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①年龄≥60岁，符合《急性心肌梗死诊断和治疗指南》中的诊断标准^[8]；②发病时间≤12 h；③符合《中国经皮冠状动脉介入治疗指南(2016)》^[9]中的手术指征，成功完成PCI并恢复血液灌注；④患者及其家属签署知情同意书。排除标准：①因侵入性诊疗或外周栓子脱落引起的急性心梗；②再次行血运重建治疗者；③合并创伤、感染、造血系统疾病、免疫系统疾病、恶性肿瘤者；④有先天性心脏病、心肌病、脑血管病、周围血管病者；⑤合并严重心肝肾功能不全者；⑥近3个月使用过抗菌药物、免疫抑制剂者；⑦妊娠期或哺乳期妇女。

1.3 研究方法

急诊手术给予阿司匹林(300 mg)或氯吡格雷(300~600 mg)，经桡动脉或股动脉行冠状动脉造影，根据造影结果使用指引导管导丝、支架等完成PCI。术后严密监测患者生命体征，初步评估是否发生感染，对可疑感染者参照《中国成人医院获得性肺炎与呼吸机相关性肺炎诊断和治疗指南(2018年版)》^[10]判断是否属于肺部感染，并对确诊者进行病原学检查。

1.4 资料收集

调查AMI患者的临床资料，包括性别、年龄、身体质量指数(BMI)、吸烟、糖尿病、高血压、慢性阻塞性肺疾病、Killip分级、梗死类型、梗死部位、支架植入数、气管插管、机械通气、留置导尿管、使用H₂-受体阻滞剂和使用抗菌药物情况。

1.5 统计学分析

应用SPSS 22.0软件进行数据分析，计数资料采用χ²检验，采用logistic回归分析影响因素，以P≤0.05为差异有统计学意义。采用R(R3.5.3)软件包和rms程序包制作列线图，采用Bootstrap法作内部验证(将原始数据重复抽样1 000次后完成)，采用一致性指数(C-index)、H-L拟合优度检验、受试者工作特征曲线(receive operating characteristic curve，ROC曲线)和决策曲线评估模型的预测效能。

2 结果 2.1 一般情况

2018年7月—2021年6月本院收治300例老年AMI患者，282例接受PCI治疗，按纳入及排除标准最终纳入215例，老年AMI患者PCI术后肺部感染研究人群筛选流程见图 1。39例发生肺部感染，感染发病率为18.14%；共培养病原菌43株，其中革兰阳性菌10株，革兰阴性菌29株，真菌4株。见表 1。

2.2 PCI术后肺部感染单因素分析

215例老年AMI接受PCI的患者，按术后是否发生肺部感染分为感染组和非感染组，两组患者性别、身体质量指数、高血压、慢性阻塞性肺疾病、梗死类型、梗死部位、支架植入数、留置导尿管、使用H₂-受体阻滞剂和使用抗菌药物情况比较，差异均无统计学意义(均P＞0.05)；两组患者年龄、吸烟、糖尿病、Killip分级、气管插管和机械通气情况比较，差异均有统计学意义(均P＜0.05)。见表 2。

2.3 PCI术后肺部感染预测因素筛选

LASSO回归结果显示，年龄、吸烟、糖尿病、Killip分级、气管插管和机械通气是系数不为零的重要预测因素。见图 2。

2.4 PCI术后肺部感染的多因素logistic回归分析

以肺部感染发生情况为因变量(发生=1，未发生=0)，以LASSO回归分析筛选出的预测因子(年龄：≥70岁=1，＜70岁=0；吸烟：是=1，否=0；糖尿病：是=1，否=0；Killip分级：Ⅲ~Ⅳ级=1，Ⅰ~Ⅱ级=0；气管插管：是=1，否=0；机械通气：是=1，否=0)为自变量，进行多因素logistic回归分析，结果显示：年龄≥70岁、吸烟、糖尿病、Killip分级Ⅲ~Ⅳ级、气管插管和机械通气是老年AMI患者PCI术后肺部感染的独立危险因素(均P < 0.05)。见表 3。

2.5 建立预测PCI术后肺部感染列线图风险模型

基于筛选出的危险因素构建预测老年AMI患者PCI术后肺部感染风险的列线图模型，见图 3。使用方法：年龄、吸烟、糖尿病、Killip分级、气管插管和机械通气6个变量轴上相应点对应不同的分值，各项评分相加，获得总分，不同总分对应PCI术后发生肺部感染的不同风险。

2.6 列线图模型的评价

模型验证结果显示，C-index为0.823；H-L偏差度检验结果χ²为4.122，P=0.537，表明预测准确性良好，见图 4；ROC曲线下面积(AUC)为0.840(95%CI：0.805~0.875)，表明区分度良好，见图 5；在1%~96%范围内，模型预测净获益值较高，表明该模型临床预测效能良好，见图 6。

3 讨论

本研究结果显示，老年AMI患者PCI术后肺部感染率为18.14%，与Lin等^[11]报道一致，但高于张军等^[12]报道PCI患者总体医院感染率(5.23%)，可能与本研究受试者均为免疫功能减退的老年患者，也可能与样本量、研究方法、界定标准等不同有关。略低于文献^[13]报道的老年AMI患者住院治疗期间肺部感染发生率(23.81%)，可能是由于PCI能迅速重建血运，恢复AMI患者各项机能，进而降低医院获得性肺炎的发生率。39例PCI术后肺部感染老年AMI患者，共培养病原菌43株，其中67.44%为革兰阴性菌，提示临床应及早进行微生物培养和药敏试验，并根据试验结果选用抗菌药物，对于急重症感染，可经验性使用广谱抗菌药物治疗。

本研究筛选出年龄≥70岁、吸烟、糖尿病、Killip分级Ⅲ~Ⅳ级、气管插管和机械通气是AMI老年患者PCI术后发生肺部感染的危险因素。年龄较大与感染率增高密切相关^[14]，可能是因为高龄患者各脏器功能和全身供氧能力逐渐衰退，免疫力低下，更易受到病原菌侵袭。屈永生等^[15]报道，吸烟史是AMI患者发生肺部感染的独立危险因素。分析原因，可能是由于长期吸烟会损伤肺上皮细胞和黏液纤毛系统，可造成呼吸道清除功能下降，黏液增加，从而引起气道炎性反应，长期的痰液淤积、气道不畅，会增加医院获得性肺炎的风险。国内外研究^[16-17]均指出糖尿病与术后肺部感染显著相关。糖尿病患者体内代谢紊乱，使患者处于营养不足状态，导致体液免疫和细胞免疫能力下降。此外，高血糖不仅为病原菌提供了有利的生长环境，而且会抑制白细胞的生长，致其杀菌能力下降，造成细菌侵袭的风险增加。而合并有血管和神经病变时，会造成脏器对组织的氧供和血供减少，在接受有创手术后极易发生致病菌体内定植。Killip分级Ⅲ~Ⅳ级表明存在严重心力衰竭或心源性休克，可导致患者全身各组织灌注不足，多脏器缺血缺氧，支气管黏膜和肺部毛细血管受损，使机体对病原菌侵袭的防御能力下降，更易诱发肺部感染。此外，心功能较差的患者卧床时间相对更长，导致呼吸道分泌物不易排除，更易造成细菌在呼吸系统定植^[13]。李勤等^[18]指出，气管插管可能会增加AMI患者住院治疗期间医院感染风险。究其原因，可能是气管插管和机械通气作为侵入性操作，会造成人体自然防御屏障受损，导致机体抵抗能力下降，从而为病原菌的入侵提供有利条件，提示在进行侵入性操作时，应严格遵循消毒制度和执行无菌操作规程，以降低肺部感染风险。

Russotto等^[19]通过GLMM法构建预测术后肺部感染的变量回归模型，而本文先采用LASSO初筛预测因子，再进入多因素回归模型进行逐步回归分析，以此筛选出的变量更为严谨。同时，本次构建的列线图模型具有可视化的特点，直观、简洁，使用时无需传统数学模型的复杂运算，方便快捷，临床实用性更强。孙铃等^[20]研究采用ROC曲线进行模型验证，本文为避免模型的过度拟合，采用计算C-index，绘制校正曲线、ROC曲线和决策曲线多种验证方式，更具有可信度。验证结果显示C-index为0.823，H-L偏差度检验结果差异无统计学意义(P=0.537)，AUC为0.840(95%CI：0.805~0.875)，在1%~96%范围内，模型预测净获益值较高，表明模型具有良好的预测效能，具备个体化预测老年AMI患者PCI术后发生肺部感染风险的能力。

综上所述，针对年龄≥70岁、吸烟、糖尿病、Killip分级Ⅲ~Ⅳ级、气管插管和机械通气的AMI患者，应特别重视PCI术后肺部感染的发生。研究构建的列线图模型能够有效预测老年AMI患者PCI术后发生肺部感染的风险，有利于临床筛查高风险患者。本研究的不足在于：单中心样本量较少，缺少多中心样本对模型作进一步的外部验证，且临床资料收集时存在一定的选择性偏倚，后续研究需要扩大样本量，纳入更广泛的资料对模型作进一步完善。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。