查尔森合并症指数预测基础疾病对肺炎患者预后的影响

【摘要】目的 应用查尔森合并症指数（Charlson’s weighted index of comorbidities， WIC）评价基础疾病对ICU肺部感染患者28 d死亡风险的影响。方法 回顾性分析上海长征医院2010年10月至2012年2月的160例肺部感染患者，临床资料包括年龄、性别、社区获得性肺炎（CAP）或者院内获得性肺炎（HAP）、基础疾病、是否发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、是否严重脓毒症和28 d病死率；入院24 h内计算WIC评分、急性生理与慢性健康状况（APACHE）Ⅱ评分和脓毒症相关性器官功能衰竭评分（sepsis related organ failure assessment，SOFA）评分。用Logistic回归分析影响患者预后的因素，绘制受试者工作曲线（ROC）比较各评分对预后的判断。结果 在160例入组患者中，CAP患者76例（48.8%），HAP患者82例（51.2%），男性106例（66.3%），女性54例（33.7%），存活99例（61.9%），死亡61例（38.1%）。年龄（62.4±17.3）岁。与存活组比较，死亡组的WIC分值、APACHE Ⅱ分值和SOFA评分较高（P

【关键词】查尔森合并症指数；急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ；脓毒症相关性器官功能衰竭评分；肺部感染；预后

Weighted index of comorbidities evaluates the impact of underlying diseases on hospital mortality of pneumonia patients CUI Yun-liang，WANG Tao，TIAN Zhao-tao，WU Xiang-wei，LIN Zhao-fen， CHEN De-chang. Department of Emergency Medicine，Jinan Military General Hospital， Jinan 250031，China

Corresponding author：CHEN De-chang，Email：.cn

【Abstract】Objective To estimate the validity of Charlson’s weighted index of comorbidities （WIC） used to predicting 28-day mortality among ICU pneumonia patients with underlying diseases. Methods A retrospective analysis of 160patients with pneumonia admitted to a multi-discipline ICU of Shanghai Changzheng hospital between October 2010 and February 2012 was carried out. Clinical data were collected including age， gender， community acquired pneumonia （CAP） or hospital acquired pneumonia （HAP）， underlying diseases， severity-of-sepsis， and 28-day mortality. WIC scores， acute physiology and chronic health evaluation （APACHE） Ⅱ， and sepsis related organ failure assessment （SOFA） were assessed within the first 24 hours after admission. Logistic regression analyses were used to evaluate the predictors for outcome. The receiver operating characteristic curve （ROC） was used to compare the performance of these scores between different methods. Results Of 160 enrolled patients， 76 （48.8%） were CAP， 82 （51.2%） HAP， and 106 （66.3%） male， 54 （33.7%） female， and 99 （61.9%） patients survived and 61 （38.1%） died. The average age was （62.4 ± 17.3） years old. Compared with survivors， WIC， APACHEⅡ and SOFA scores were significantly higher in death group （P

【Key words】WIC；APACHE Ⅱ score；SOFA score；Pneumonia；Outcome

肺部感染的患者在ICU患者中占有很大比例，这些患者往往年龄偏大，合并有各种基础疾病，增加患者的死亡风险，延长住院时间，占用宝贵的医疗资源。因此，正确评价各种合并症对ICU肺部感染患者的28 d死亡风险对判断患者的病情有很大帮助。查尔森（Charlson’s weighted index of comorbidities， WIC ）评分1是一项基于19种基础疾病的评分系统，其简单易用。研究表明，WIC评分可以作为独立的风险因子预测脓毒症患者的预后2。本研究利用WIC评分系统评价基础疾病对于ICU患者28 d预后的影响。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性的分析2010年10月至2012年2月入住上海长征医院急救科ICU的成年患者的临床资料，按28 d治疗转归分为死亡组和存活组。纳入标准：（1）患者入住ICU 的主要致病因素是肺部感染或主要感染部位是肺脏；（2）年龄大于等于18岁；（3）患者临床资料齐全；（4）对于多次入院的患者只采用第一次入院的临床资料。排除标准：（1）心脏手术后的患者；（2）入ICU观察时间不满1 d的患者。

1.2 研究方法

共有160例患者纳入研究，34例因为资料不全等排除研究。患者的一般资料包括性别，年龄，既往基础疾病（包括慢性肾脏病、糖尿病、慢性肺部疾病、肿瘤、慢性肝脏疾病、充血性心力衰竭、周围或脑血管疾病等），28 d预后，出院时转归，住院天数等；记录患者住院期间是否并发急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS），ARDS的诊断符合1994年欧美联席会议制定的诊断标准；是否并发严重脓毒症，严重脓毒症的诊断符合1991年美国胸科医师协会/危重病医学会（ACCP/SCCM）联席会议制定的标准；按照表1计算患者入院时既往基础疾病的WIC分值；根据APACHE Ⅱ评分量表3，收集所有患者入院后24 h内各项指标的最差值计算患者的APACHE Ⅱ分值，缺1项视该项为0分，缺2项以上视为资料不完整；脓毒症相关性器官功能衰竭评分（sepsis related organ failure assessment，SOFA）评分参考Vincent方法4。

1.3 统计学方法

采用SPSS 18.0 软件。计量资料表示为均数±标准差（x±s），根据数据方差齐性，预后不同的两组患者之间年龄、WIC评分、APACHE Ⅱ评分和SOFA评分比较采用t检验或秩和检验。计数资料组间的比较采用χ2检验。绘制受试者工作曲线（ROC）比较WIC、APACHE Ⅱ和SOFA评分对于患者28 d预后的判断。单因素分析性别、年龄、WIC评分、APACHE Ⅱ评分、SOFA评分、基础疾病、是否并发ARDS、是否严重脓毒症对于预后的影响，若P

2 结果

2.1 基本情况

患者一般资料和统计数据见表2。共有160例患者纳入研究，其中社区获得性肺炎（community acquired pneumonia，CAP）患者76例（48.8%），医院获得性肺炎（hospital acquired pneumonia，HAP）患者82例（51.2%）；男性106例（66.3%），女性54例（33.8%）；存活99例（61.9%），死亡61例（38.1%）；年龄（62.4±17.3）岁 。WIC分值（1.5±1.4），APACHE Ⅱ分值（14.3±6.6），SOFA分值（6.2±3.8）。其中并发ARDS的患者13例（8.1%），并发严重脓毒症患者69例（43.1%）。

2.2 入组患者的WIC分值

WIC 0分的患者44例，死亡9例（20.5%）；WIC 1分的患者30例，死亡9例（30%）；WIC 2分的患者47例，死亡25例（53.2%）；WIC 3分的患者18例，死亡8例（44.4%）；WIC 4分的患者7例，死亡2例（28.6%）；WIC 5分的患者1例，死亡0例；WIC 6分的患者3例，死亡2例（66.7%）。

2.3 不同预后患者的WIC评分、APACHE Ⅱ评分和SOFA评分比较

与存活组比较，死亡组的WIC分值（P=0.016）、APACHE Ⅱ分值（P=0.000）和SOFA分值（P=0.000）都较高（表2）。

2.4 多因素Logistic回归分析各变量与预后的关系

选取表2中存活组与死亡组比较有统计学意义的变量（PWIC评分=是否严重脓毒症>年龄>SOFA评分>是否ARDS（表3）。

2.5 WIC评分、APACHE Ⅱ评分、SOFA评分和三者合并后的ROC曲线

绘制受试者工作曲线（ROC）显示（图1），WIC评分、APACHE Ⅱ评分、SOFA评分以及联合3个评分预测概率的曲线下面积（95%CI）依次为0.639（0.547～0.730）、0.782（0.709～0.856）、0.79（0.714～0.866）、0.842（0.777～0.907）。

3 讨论

肺部感染是ICU的常见疾病，也是ICU患者的主要死亡原因。它主要包括社区获得性肺炎、医院获得性肺炎和呼吸机相关性肺炎。肺部感染患者的平均年龄偏高，往往伴有多种基础疾病，如心脑血管疾病、糖尿病、肿瘤、心肺肝肾脏器功能减退、自身免疫性疾病等，它们会影响患者的预后，造成较高的病死率。本研究通过WIC评分评价基础疾病对ICU肺部感染患者28 d预后的影响，提示WIC评分与患者28 d预后相关，WIC评分联合APACHE Ⅱ评分和SOFA评分提高了判断预后的准确率。

早期判断ICU肺部感染患者的病情，尽早地提供针对性的脏器功能支持和完善的ICU监护、护理，这样可以提高患者的抢救成功率。目前，评价ICU住院患者病情严重程度、预测死亡概率主要的评分系统有APACHE评分、简化急性生理评分（simplified acute physiology score， SAPS）、病死率预测方法（mortality prediction model， MPM）和SOFA评分[4-7]，以及它们的升级后的版本[3，8-11]。比较常用的有APACHE Ⅱ评分和SOFA评分，研究证明它们与ICU患者的病情严重程度密切相关，可以较好地评价脓毒症、MODS、急性心梗、中毒、重症胰腺炎等急危重症患者的死亡风险[12-15]。但是这些评分系统主要强调生理功能紊乱的严重程度，也有的包含了对既往基础疾病的评价。例如，在APACHE Ⅱ总分73分里，慢性健康状况占有0、2、5分3。由于上述评分系统没有或者不充分地评估患者的基础疾病状态，因此限制了对患者病死率预测的准确性16。另外，这些急性生理状态的评价需要患者入院后的详尽的临床资料和完备的实验室检查数据，Charlson等1发明的WIC评分可以单独应用患者入院时的既往病史计算得到。通过这个评分将患者的既往基础疾病进行量化，在此基础上来评价患者的生存率或预后。

研究发现WIC评分与腹膜透析患者17、癌症患者[18-19]、患感染性心内膜炎[20-21]或金黄色葡萄球菌血症22的患者预后相关。另外，Yang等2认为WIC可以较好评价脓毒症患者的预后，预测住院天数及费用。本研究也证明在ICU肺部感染患者中，生存组和死亡组的WIC分值比较，差异具有统计学意义。WIC评分可以预测肺炎患者28 d预后的死亡风险。

有学者认为WIC评分不如APACHE Ⅱ评分评价危重病患者预后的分辨率高[23-24]，本研究也验证了这一观点。APACHE Ⅱ评分和SOFA评分系统对ICU肺部感染患者的患者严重程度和预后的评估能力相似，其次是WIC评分。笔者注意到在多因素Logistic回归方程中，对肺炎患者28 d预后影响最大的是APACHE Ⅱ评分（wals=9.133），而WIC评分（wals=8.441）的影响要大于SOFA评分（wals=5.9），这是因为方程中的APACHE Ⅱ评分和SOFA评分两个自变量都包括了对患者的急性生理或者器官功能的评价，因此减小了两者在方程中对死亡风险预测的权重。然而，WIC评分系统作为评价基础疾病的有效手段，具有简单、快速、易用的优点，而且联合APACHE Ⅱ评分和SOFA评分提高了预测的准确率。

本研究存在以下不足之处：首先，作为回顾性的单中心研究，纳入病例数相对较少，尤其是WIC评分>4分的患者。其次，缺乏前瞻性病例对照研究验证本研究的结论。再次，没有随访患者出院后的生存率。另外收集患者临床资料存在潜在的人为错误。

总之，査尔森合并症指数可以较好的评价基础疾病对ICU肺部感染患者28 d预后的影响，并且联合APACHE II评分和SOFA评分来预测ICU患者的28 d死亡风险意义更大。

参考文献

[1]Charlson ME， Pompei P， Ales KL， et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies： development and validation[J]. J Chronic Dis， 1987， 40（5）： 373-383.

[2] Yang Y， Yang KS， Hsann YM， et al. The effect of comorbidity and age on hospital mortality and length of stay in patients with sepsis[J]. J Crit Care 2010；25（3）： 398-405.

[3] Knaus WA， Draper EA， Wagner DP， et al. APACHEⅡ： a severity of disease classification system[J]. Crit Care Med， 1985， 13（10）： 818-829.

[4] Vincent JL， de Mendonca A， Cantraine F， et al. Use of the SOFA score to assess the incidence of organ dysfunction/failure in intensive care units： results of a multicenter， prospective study. Working group on "sepsis-related problems" of the European Society of Intensive Care Medicine[J]. Crit Care Med， 1998， 26（11）： 1793-1800.

[5] Lemeshow S， Teres D， Klar J， et al. Mortality Probability Models （MPM II） based on an international cohort of intensive care unit patients[J]. JAMA，1993，270（20）：2478-2486.

[6] Knaus WA， Zimmerman JE， Wagner DP， et al. APACHE-acute physiology and chronic health evaluation： a physiologically based classification system[J]. Crit Care Med， 1981， 9（8）： 591-597.

[7] Lemeshow S， Teres D， Klar J， et al. Mortality Probability Models （MPM II） based on an international cohort of intensive care unit patients[J]. JAMA， 1993， 270（20）： 2478-2486.

[8] Knaus WA， Wagner DP， Draper EA， et al. The APACHE III prognostic system. Risk prediction of hospital mortality for critically ill hospitalized adults[J]. Chest， 1991， 100 （6）： 1619-1636.

[9] Zimmerman JE， Kramer AA， Mcnair DS， et al. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation （APACHE） Ⅳ： hospital mortality assessment for today's critically ill patients[J]. Crit Care Med， 2006， 34（5）： 1297-1310.

[10]Le Gall JR， Lemeshow S， Saulnier F. A new simplified acute physiology score （SAPS Ⅱ） based on a European/North American multicenter study[J]. JAMA， 1993， 270（24）： 2957-2963.

[11] Moreno RP， Metnitz PG， Almeida E， et al. SAPS 3-From evaluation of the patient to evaluation of the intensive care unit. Part 2： Development of a prognostic model for hospital mortality at ICU admission[J]. Intensive Care Med， 2005， 31（10）： 1345-1355.

[12] 刘伟，马涛，刘志. 序贯器官衰竭评分对急性中毒病情及预后的评价[J]. 中华急诊医学杂志， 2008， 17（6）： 591-594.

[13] 苏建玲，傅向华，田英平，等. APACHEⅡ评分在急性心肌梗死病情评估中的应用价值[J]. 中华急诊医学杂志， 2011， 20（7）： 752-754.

[14] 刘慧琳，刘桂花. 脓毒症患者降钙素原与APACHE Ⅱ评分的相关性探讨[J]. 中华急诊医学杂志， 2012， 21（4）： 371-374.

[15] Barie PS， Hydo LJ， Fischer E. Development of multiple organ dysfunction syndrome in critically ill patients with perforated viscus. Predictive value of APACHE severity scoring[J]. Arch Surg， 1996， 131（1）： 37-43.

[16] Sibbald W， Bion J. Evaluating critical care-using health services research to improve quality[M]. Berlin： Springer-Verlag， 2001.

[17] Fedeli U， Schievano E， Buonfrate D， et al. Increasing incidence and mortality of infective endocarditis： a population-based study through a record-linkage system[J]. BMC Infect Dis， 2011，11 （1）： 48.

[18] Lesens O， Hansmann Y， Storck D， et al. Risk factors for metastatic infection in patients with Staphylococcus aureus bacteremia with and without endocarditis[J]. Eur J Intern Med， 2003，14（4）： 227-231.

[19] Quach S， Hennessy DA， Faris P， et al. A comparison between the APACHEⅡ and Charlson Index Score for predicting hospital mortality in critically ill patients[J]. BMC Health Serv Res， 2009， 9（10）：129.

[20] Needham DM， Scales DC， Laupacis A， et al. A systematic review of the Charlson comorbidity index using Canadian administrative databases： a perspective on risk adjustment in critical care research[J]. J Crit Care， 2005， 20（1）：12-19.

[21] Cai XF， Sun JM， Bao LS， et al. Risk factors and antibiotic resistance of pneumonia caused by multidrug resistant Acinetobacter baumannii in pediatric intensive care unit[J]. World J Emerg Med， 2012， 3（3）： 202-207.

[22] Lesens O， Hansmann Y， Storck D， et al. Risk factors for metastatic infection in patients with Staphylococcus aureus bacteremia with and without endocarditis[J]. Eur J Intern Med， 2003，14（4）：227-231.

[23] Quach S， Hennessy DA， Faris P， et al. A comparison between the APACHEⅡ and Charlson Index Score for predicting hospital mortality in critically ill patients[J]. BMC Health Serv Res， 2009， 9（1）：129.

[24] Needham DM， Scales DC， Laupacis A， et al. A systematic review of the Charlson comorbidity index using Canadian administrative databases： a perspective on risk adjustment in critical care research[J]. J Crit Care， 2005， 20（1）：12-19.