1、539中国感染与化疗杂志 2023 年 9 月 20 日第 23 卷第 5 期 Chin J Infect Chemother,September 2023,Vol.23,No.5非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者预后分析张 梦，常静侠，张冰璐*，张露露*摘要：目的 分析影响非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者的预后因素。方法 回顾性分析 2020 年 12 月2022年 10 月就诊于郑州大学第一附属医院的非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者的检查结果，据患者住院期间的预后情况分为生存组与死亡组。采用单因素及多因素 logistic 回归分析影响预后的独立危险因素，
2、并采用受试者工作特征（ROC）曲线评估检测指标预测预后的价值。结果 共纳入 52 例非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者，死亡组 23 例，生存组 29 例。单因素结果分析显示：两组在年龄、降钙素原、血清白蛋白、呼吸机使用、糖皮质激素治疗间差异具有统计学意义（P0.05）。多因素 logistic 回归分析发现年龄、降钙素原、呼吸机使用是影响患者预后的独立危险因素。年龄区分预后的 ROC 曲线下面积（AUC）为 0.669（95%CI：0.5200.817），特异度 0.552，灵敏度 0.783；降钙素原 AUC 为 0.696（95%CI：0.5540.838），特异度 0.483
3、，灵敏度 0.870；呼吸机使用 AUC 为 0.831（95%CI：0.7070.955），灵敏度 0.696，特异度 0.966；年龄和降钙素原联合 AUC 为 0.708（95%CI：0.5660.849），灵敏度 0.826，特异度 0.586；年龄和呼吸机使用联合 AUC 为 0.929（95%CI：0.8551.000），灵敏度 0.913，特异度 0.828；降钙素原和呼吸机使用联合 AUC 为 0.881（95%CI：0.7850.977），灵敏度 0.739，特异度 0.966；年龄联合降钙素原、呼吸机使用 AUC 为 0.955（95%CI：0.9061.000），灵敏度
4、0.957，特异度 0.828。而生存组与死亡组在病原菌种类方面差异无统计学意义（P0.05）。结论 年龄、降钙素原、呼吸机使用是影响患者预后的独立危险因素，ROC 曲线分析提示联合指标预测患者预后的灵敏度、特异度较单一指标更好。关键词：肺孢子菌肺炎；非 HIV 感染免疫抑制；预后 中图分类号：R519 文献标识码：A 文章编号：1009-7708 （2023）05-0539-05DOI:10.16718/j.1009-7708.2023.05.001Prognostic analysis of Pneumocystis pneumonia in non-HIV immunocompromis
5、ed patients ZHANG Meng,CHANG Jingxia,ZHANG Binglu,ZHANG Lulu（Department of Respiratory and Critical Care Medicine,the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University,Zhengzhou 450000,China）Abstract:Objective To analyze the prognostic factors of Pneumocystis pneumonia in non-HIV immunocompromised p
6、atients.Methods The non-HIV immunocompromised patients with Pneumocystis pneumonia treated in the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University from December 2020 to October 2022 were retrospectively analyzed.The patients were assigned to survivor group or deaths group according to their in-hosp
7、ital survival status.Univariate and multivariate logistic regression analyses were used to analyze the independent risk factors for the patient outcome.The receiver operating characteristic(ROC)curve was used to evaluate the performance of the prognostic factors in predicting the outcome of patients
8、.Results A total of 52 non-HIV immunocompromised patients with Pneumocystis pneumonia were enrolled,including 23 cases in the deaths group and 29 cases in the survivor group.Univariate analysis showed that patient age,procalcitonin,serum albumin,ventilator use,and glucocorticoid treatment were signi
9、ficantly different between the two groups (P 0.05).Conclusions Age,procalcitonin and ventilator use are independent risk factors for predicting the outcome of patients.ROC curve analysis indicates that the makers combined have better sensitivity and specificity than any single marker in predicting t
10、he outcome of non-HIV immunocompromised patients with Pneumocystis pneumonia.Keywords:Pneumocystis pneumonia,non-HIV immunocompromised,prognosis试验）阳性伴乳酸脱氢酶（LDH）升高；血液或支气管肺泡灌洗液（BALF）宏基因组二代测序（mNGS）可检出耶氏肺孢子菌碱基序列6-8。排除标准：HIV 感染合并肺孢子菌肺炎者；患者病历资料不完整；年龄18 岁者。1.2 研究方法在病历系统中搜集并回顾性分析患者的病历资料，包括性别、年龄、基础疾病、感染前免疫治疗
11、、临床表现、治疗前白细胞计数、血红蛋白（HGB）、血小板计数（PLT）、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、中性粒细胞/淋巴细胞、C 反应蛋白（CRP）、降钙素原（PCT）、红细胞沉降率（ESR）、LDH、血清白蛋白（ALB）、CD3+T 淋巴细胞计数、CD3+CD4+T 淋巴细胞计数、CD3+CD8+T 淋巴细胞计数、肺泡灌洗液 mNGS、治疗方案、是否使用呼吸机等指标。根据患者的住院治疗情况及随访结果，分为生存组和死亡组。1.3 统计学分析运用 SPSS 25.0 软件进行统计学处理。符合非正态分布的计量资料采用中位数（四分位数）进行描述，符合正态分布的计量资料采用均数 标准差描述，计量资料采用
12、双尾独立样本 t 检验或非参数检验（Mann-Whitney 秩和检验）；计数资料采用率或构成比进行描述，组间比较采用 2检验；采用多因素 logistic 回归分析分析影响预后的独立危险因素；运用受试者工作特征（ROC）曲线来评估预后预测的价值。P0.05 为差异有统计学意义。2 结果2.1 基础资料比较收集 2020 年 12 月2022 年 10 月就诊于我院符合纳入及排除标准的 52 例肺孢子菌肺炎患者病历资料。其中生存组 29 例与死亡组 23 例。比较两组的一般资料，结果见表 1。541中国感染与化疗杂志 2023 年 9 月 20 日第 23 卷第 5 期 Chin J Infe
13、ct Chemother,September 2023,Vol.23,No.52.2 影响预后的危险因素分析以患者的预后为因变量，将单因素分析差异具有统计学意义的临床指标纳入多因素 logistic 回归分析，发现年龄、降钙素原、是否使用呼吸机是影响非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者预后的独立危险因素（P0.05），其他因素差异无统计学意义，见表 2。2.3 预后独立危险因素的 ROC 曲线根据年龄、降钙素原、是否使用呼吸机及其联合指标建立预测非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者预后模型并绘制 ROC 曲线（见表 3、图 1）。从分析结果可得出联合指标预测非 HIV 感染免疫
14、抑制合并肺孢子菌肺炎患者预后的灵敏度、特异度较单一指标更好。表 1 非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者生存组与死亡组资料比较Table 1 Demographic and clinical data of non-HIV immunocompromised patients with Pneumocystis pneumonia compared between survivor group and deaths group Clinical variableSurvivors（n=29）Deaths（n=23）P valueMale19（65.5）12（52.2）0.400Age/
15、years 47.0 15.3 55.8 14.70.041White blood cell count/（109/L）6.92（3.99，10.05）6.87（5.86，9.26）0.825Hemoglobin/（g/L）109.9 25.4112.0 19.90.746Platelet count/（109/L）224.0（163.0，310.5）187.0（163.0，237.0）0.289Neutrophils/（109/L）6.26 3.59 6.47 2.850.820Lymphocytes/（109/L）0.62（0.36，0.91）0.50（0.30，0.98）0.652Neu
16、trophil granulocyte/lymphocyte9.66（4.74，19.47）10.00（5.07，16.33）0.638C-reactive protein/（mg/L）45.06（25.04，115.28）55.92（34.86，132.40）0.467Procalcitonin/（g/L）0.12（0.07，0.27）0.23（0.12，0.49）0.016Erythrocyte sedimentation rate/（mm/1 h）51.93 29.72 61.17 38.120.330G test/（ng/L）220.70（122.96，333.95）209.84（12
17、1.85，296.54）0.574Albumin/（g/L）32.80（30.00，35.40）26.40（23.80，30.20）0.001Lactate dehydrogenase/（U/L）531.00（379.00，744.00）581.00（406.00，907.00）0.376Total lymphocyte count/（/L）470.53（335.88，982.11）608.65（250.83，858.63）0.733CD3+T lymphocytes/（/L）456.00（236.57，768.02）451.89（137.16，612.86）0.434CD4+T lympho
18、cytes/（/L）193.71（108.81，336.00）164.00（74.94，344.65）0.392CD8+T lymphocytes/（/L）202.00（128.98，389.00）178.84（64.08，271.58）0.129NK lymphocytes/（/L）59.00（33.34，162.50）59.00（21.00，134.10）0.568B lymphocytes/（/L）45.00（7.72，113.92）51.34（11.95，103.01）0.985CD4+/CD8+0.83（0.50，1.21）1.25（0.58，1.92）0.090Ventilator
19、 use1（3.4）16（69.6）0.001Primary disease1.0（1.0，1.0）1.0（1.0，2.0）0.961Species of pathogen3.0（2.0，3.0）2.0（2.0，4.0）0.578Drug treatment Trimethoprim-sulfamethoxazole28（96.6）22（95.7）1.000 Glucocorticoids use21（72.4）23（100）0.006 Caspofungin9（31.0）12（52.2）0.123 Voriconazole10（34.5）7（30.4）0.757 Antiviral drug
20、10（34.5）9（39.1）0.730Medication before infection0.361 Glucocorticoid alone6（20.7）6（26.1）Immunosuppressant alone3（10.3）0 Glucocorticoid plus immunosuppressant13（44.8）12（52.2）Cytotoxic drug4（13.8）1（4.3）No immunotoxic drugs3（10.3）4（17.4）Data are presented as number（%），mean SD，or median（P25，P75）unless ot
21、herwise specified.542中国感染与化疗杂志 2023 年 9 月 20 日第 23 卷第 5 期 Chin J Infect Chemother,September 2023,Vol.23,No.5PCT，procalcitonin;AUC，area under the ROC curve.图 1 年龄、PCT、呼吸机使用及联合指标预测患者预后的 ROC 曲线Figure 1 ROC curves of age，procalcitonin，ventilator use，and their combinations for predicting the outcome of n
22、on-HIV immunocompromised patients with Pneumocystis pneumonia 2.4 肺泡灌洗液 mNGS 病原菌比较剔除缺失数据后，生存组共有 27 例、死亡组共 19 例肺泡灌洗液送检 mNGS，生存组肺泡灌洗液中耶氏肺孢子菌碱基中位序列数 302（17，11274），死亡组肺泡灌洗液耶氏肺孢子菌碱基中位序列数 51（28，1413）；生存组耶氏肺孢子菌碱基序列数高于死亡组，但两组间差异无统计学意义（P0.05）。生存组及死亡组在细菌、真菌、病毒种类分布上差异也无统计学意义。见表 4。表 4 两组肺泡灌洗液宏基因组二代测序病原菌种类 及数量比较
23、Table 4 Distribution of pathogen species identified by metagenomic next-generation sequencing of alveolar lavage fluid compared between the survivors and deathsPathogenSurvivors（n=27）Deaths（n=19）P valueAll pathogens（species）3（2，3）2（2，4）0.578Bacteria（species）0（0，1）0（0，1）0.328Fungi（species）1（1，1）1（1，2
24、）0.086Virus（species）1（0，2）0（0，2）0.2283 讨论本研究探讨影响非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者预后的危险因素，纳入年龄、PCT、ALB、淋巴细胞计数、白细胞计数、CRP、是否使用呼吸机、病原菌种类、原发疾病种类、感染前免疫抑制药使用、住院期间治疗用药等因素，单因素分析后发现年龄、ALB、PCT、是否使用呼吸机、糖皮质激素治疗 5 种因素在生存组与死亡组间存在差异，且差异均具有统计学意义。将 P0.05 的因素纳入多因素 logistic 回归分析中，发现生存组与死亡组在年龄、PCT、是否使用呼吸机 3 种因素存在差异，提示这三项指标是影响患者预后的
25、独立危险因素。实验室指标分析显示，肺孢子菌肺炎患者的CD4+T 细胞、血清 ALB 均低于正常值范围。相关研究表明，在 HIV 感染期间，肺孢子菌肺炎与CD4+T 淋巴细胞的减少有关，尤其当 CD4+T 淋表 2 非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者多因素 logistic 回归分析Table 2 Multivariate logistic regression analysis of risk factors for the outcome of non-HIV immunocompromised patients with Pneumocystis pneumoniaClinica
26、l variableBSEWaldDegree of freedomP valueExp（B）Age 0.2800.1324.49210.0341.323Procalcitonin 1.9400.9474.19910.0406.961Ventilator use8.1633.3685.87310.0150.000表 3 年龄、PCT、呼吸机使用及联合指标预测患者预后的分析结果Table 3 Performance of age,procalcitonin,ventilator use,and their combinations in predicting the outcome of non
27、-HIV immunocompromised patients with Pneumocystis pneumoniaClinical variableAUC(95%CI)SensitivitySpecificityYouden indexP valueAge0.669(0.520-0.817)0.7830.5520.334 0.038Procalcitonin0.696(0.554-0.838)0.8700.4830.352 0.016Ventilator use0.831(0.707-0.955)0.6960.9660.6610.001Age+procalcitonin0.708(0.56
28、6-0.849)0.8260.5860.412 0.011Age+ventilator use0.929(0.855-1.000)0.9130.8280.7410.001Procalcitonin+ventilator use0.881(0.785-0.977)0.7390.9660.7050.001Age+procalcitonin+ventilator use0.955(0.906-1.000)0.9570.8280.7840.001543中国感染与化疗杂志 2023 年 9 月 20 日第 23 卷第 5 期 Chin J Infect Chemother,September 2023,
29、Vol.23,No.5巴细胞低于 200/L（占总淋巴细胞数的 15%）时，感染肺孢子菌肺炎的风险显著提高，同时淋巴细胞减少也是非 HIV 感染免疫抑制患者罹患肺孢子菌肺炎的高危因素之一9-10。CD4T 细胞介导的炎症反应会损伤肺泡上皮细胞，致使肺泡表面活性物质分泌受损，导致肺换气功能障碍引起呼吸衰 竭11-12。这一结论与我们研究结果相一致，同时本研究对肺孢子菌肺炎患者的肺泡灌洗液进行mNGS 检测发现病原菌的种类及负荷对患者的预后无明显影响。低白蛋白血症与炎症的发生和严重程度有关13。在涉及全身炎症反应的急性疾病中，低血清 ALB 水平常常导致预后不佳14。低白蛋白血症与肺损伤增加呈正相
30、关，可能是危重患者死亡的重要指标15。本研究中低白蛋白血症在不同患者预后中存在差异性，但并非是影响患者预后的独立危险因素。PCT 可以反映细菌感染的严重程度，是区分病毒感染和细菌感染的有价值的生物标志物16-17。与细菌不同，真菌模式识别受体是 C 型凝集素受体（CLR）。CLR/Syk-CARD9 信号通路的激活诱导 IL-1、IL-10、IL-6 以及其他细胞因子的分泌，它们促进了 PCT 的释放，但与细菌感染相比，它导致 PCT 水平的轻度增加18-19。本实验研究发现死亡组 PCT 高于生存组，PCT 是影响非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者预后的独立危险因素。因此，患者的病
31、情严重程度取决于肺部炎症反应的程度，而非病原体负荷及机体免疫状态。呼吸机是一种辅助呼吸方式，分为无创呼吸机及有创呼吸机，在重症肺炎合并呼吸衰竭患者中，使用呼吸机可以降低重症死亡率。年龄、ALB、PCT、是否使用呼吸机、糖皮质激素治疗这 5 种因素在生存组及死亡组之间的差异具有统计学意义。多因素 logistic 回归分析提示年龄、PCT、是否使用呼吸机是影响患者预后的独立危险因素，ROC 曲线分析提示联合指标预测非 HIV 感染免疫抑制合并肺孢子菌肺炎患者预后的灵敏度、特异度较单一指标 更好。本研究仍存在诸多不足之处，未将患者内分泌系统、消化系统、血液系统等基础疾病、治疗方法等纳入研究。同时两
32、组回顾性研究的样本量较小，分析结果可能存在偏倚，需进一步完善。参考文献1 LIU A，SUN R，CAO G，et al.Prognostic factors and clinical efficacy of second-line treatments of Pneumocystis jirovecii pneumonia for non-HIV patients after first-line treatment failureJ.BMC Infect Dis，2022，22（1）：546.2 KIM S J，LEE J，CHO Y J，et al.Prognostic factors
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