基于Logistic回归模型对人感染H7N9病例生存影响因素分析
黄敏1, 黄扬1, 何泽玮1,2, 刘德诚1
1. 广西医科大学信息与管理学院,南宁 530021
2. 广西壮族自治区卫生和计划生育委员会,南宁 530021
通讯作者:刘德诚,Email:gxwstyjb@163.com
摘要

目的 探讨影响人感染H7N9病例生存的因素。方法 以2017年1至6月在广西出现的28例人感染H7N9病例为例,采用Logistic回归模型回顾性分析影响人感染H7N9病例生存的因素。结果 影响人感染H7N9病例生存的因素不仅与个人史有关,也和患者医疗救治史有关,经Logistic回归模型分析得出:在个人史中,影响人感染H7N9病例生存与患者年龄( OR=0.857,95%CI:0.728-1.010)、慢性病史( OR=336.393,95%CI:1.658-68267.987)和接触暴露史( OR=73.173,95%CI:1.640-3265.287)有关;在医疗救治史中,影响人感染H7N9病例生存与患者的发病到首诊时间间隔( OR=1.359,95%CI:0.976-1.893)、首诊到确诊时间间隔( OR=1.203,95%CI:1.203-15.091)有关。结论 慢性病史和接触暴露史是影响人感染H7N9病例死亡的高危险因素,且发病到首诊、首诊到确诊用药的时间间隔越长,人感染H7N9病例的死亡风险性越大,早发现、早诊断、早报告、早隔离、早治疗的“五早”措施是提高人感染H7N9病例治愈率,降低死亡率、改善患者预后情况的重要的方法。

关键词: 人感染H7N9病例; logistic回归模型; 影响因素
中图分类号:R373.1 文献标志码:A 文章编号:1002-2694(2018)11-1006-04
Factors influencing the survival of human infection with avian influenza A(H7N9)virus cases based on Logistic Regression Model
HUANG Min1, HUANG Yang1, HE Ze-wei1,2, LIU De-cheng1
1. School of Information and Management, Guangxi Medical University, Nanning 530021, China
2. The Guangxi Zhuang Autonomous Region Health Family Planning Commission, Nanning 530021, China
Corresponding author: Liu De-cheng, Email: gxwstyjb@163.com
Abstract

We explored and discussed the factors that affect the survival rate of human infected with H7N9. Retrospective analysis was used for 28 H7N9 cases occurred in Guangxi from January to June in 2017, and Logistic-Regression Model was used to analyze the factors influencing the survival rate of H7N9 cases. Results showed that factors affecting survival rate in H7N9 cases were not only related to health history, but also to medical treatment. According to Logistic regression model, the impact of human infection with H7N9 cases survival rate relevant to age( OR=0.857,95%CI:0.728-1.010, chronic illness history( OR=336.393,95%CI:1.658-68267.987)and contact exposure history( OR=73.173,95%CI:1.640-3265.287)in the part of health history, with in another part of medical treatment history, the survival rate of human infected H7N9 cases relevant to interval from occurrence to first diagnosis( OR=1.359,95%CI:0.976-1.893), and the interval from first diagnosis to definite diagnosis( OR=1.203,95%CI:1.203-15.091). Chronic illness history and contact exposure history are high-risk factors affecting mortality of H7N9 infected cases. What’s more, the longer interval between occurrence to first diagnosis, and between first diagnosis to definite diagnosis, the greater risk of mortality in H7N9 infected cases. The "five early" measures, such as early detection, early diagnosis, early reporting, early isolation, and early treatment should be key methods to reduce mortality and improve prognosis of patients.

Keyword: human infection with avian influenza A(H7N9)virus; logistic regression model; influencing factors

自2017年来广西壮族自治区共发现人感染H7N9病例28例, 截至7月1日, 在28例病例中, 死亡15例, 治愈出院13例, 为了解影响人感染H7N9病例生存因素, 对全区人感染H7N9病例患者进行有效防治。本研究采用 Logistic 回归模型对全区确诊并接受治疗的28例人感染H7N9病例相关危险影响因素进行分析。

1 对象与方法
1.1 对象

回顾性分析研究2017年1月1日至2017年6月30日, 在广西区内发现、诊断、报告, 并由自治区疾病预防与控制中心确认的28例人感染H7N9病例资料。

1.2 调查方法

由广西各市卫生计生委和疾控中心按照国家卫生计划生育委员会《人感染H7N9禽流感诊疗方案》和《人感染H7N9禽流感疫情防控方案(第3版)》对发现的病例进行流行病学调查[1]。调查内容主要有:患者基本情况、发病过程、就诊经历、临床表现、实验室检测、流行病学暴露史、历史性疾病及治疗情况、密切接触者情况、患者家庭及家居环境、患者诊断和转归情况等[2]

1.3 统计分析

采用Epidata3.1建立数据库, 运用SPSS17.0统计分析软件对数据进行整理分析, 依照统计量的类型和特征, 采用多元Logistic回归模型的半参数检验方法分析可能会影响人感染H7N9病毒病例的生存危险因素, P< 0.05为差异有统计学意义。

2 结 果
2.1 一般情况

截至2017年6月30日, 全区累计报告确诊人感染H7N9病例28例, 死亡15例, 治愈13例, 病死率53.57%。其中男性21例(死亡12例), 男性病死率 57.14%, 女性7例(死亡3例), 女性病死率 42.86%, 男女比为7∶ 1; 年龄23~79岁, 平均年龄54.79岁; 职业分布以务农和个体经营户为主; 有慢性病史14例, 无慢性病史14例。

2.2 影响人感染H7N9病例生存的一般资料比较

表1

表1 影响人感染H7N9病例生存的一般资料比较 Tab.1 Comparison of general data about the human infection with avian influenza (H7N9)virus cases
2.3 影响人感染H7N9病例生存因素的变量赋值

经一般资料比较分析, 最终将应变量(结局情况)和10个影响因素的变量按照个人史和医疗救治史分别纳入到二元logistic回归模型中, 并将其进行赋值, 见表2

表2 影响人感染H7N9病例生存因素的变量赋值 Tab.2 Variable assignment to the influencing factors
2.4 个人史对影响人感染H7N9病例生存的分析结果

2.4.1 纳入模型的变量 “ 慢性病史(X5)” 和“ 接触暴露史(X6)” 被纳入模型, 且差异均有统计学意义(P< 0.05), “ 年龄(X3)” 变量的P值(0.066)虽大于0.05, 但考虑本研究样本量数量的特征性, 将其作为边缘影响因素纳入模型进行分析。危险因素分析结果显示, “ 年龄(X3)” 变量的OR=0.857(95%CI:0.728-1.010), “ 慢性病史(X5)” 变量的OR=336.393(95%CI:1.658-68267.987), “ 接触暴露史(X6)” 变量的OR=73.173(95%CI:1.640-3265.287), 提示人感染H7N9病例的慢性病史和接触暴露史是影响病例生存的危险因素, 年龄是影响人感染H7N9病例生存的保护因素。见表3

表3 个人史对影响病例生存的logistic回归分析 Tab.3 Logistic analysis of survival factors in personal data

2.4.2 未进入模型的变量 共有3个个人史变量指标(“ 救治地区X1” 、“ 性别X2” 和“ 职业X4” )未被纳入模型, 提示其对人感染H7N9病例生存的影响因素差异无统计学意义(P> 0.05)。

2.5 医疗救治史对影响人感染H7N9病例生存的分析结果(表4)
表4 医疗救治史对影响病例生存的logistic回归分析 Tab.4 Logistic analysis of survival factors in medical treatment history

2.5.1 纳入模型的变量 “ 首诊到确诊用药X8” 被纳入模型, 且差异均有统计学意义(P< 0.05), “ 发病到首诊时间X7” 变量的P值在0.05周围, 考虑将其作为边缘影响因素纳入模型。危险因素分析结果显示, “ 发病到首诊时间X7” 变量的OR=1.359(95%CI:0.976-1.893), “ 首诊到确诊用药时间X8” 变量的OR=1.203(95%CI:1.203-15.091), 提示人感染H7N9病例的发病到首诊时间和发病到首诊时间的间隔是影响病例生存的危险因素。

2.5.2 未进入模型的变量 “ 用药到结局时间X9” 变量指标最终未进入模型, 得分为2.592, 提示其对人感染H7N9病例生存的影响因素差异无统计学意义(P> 0.05)。

3 讨 论
3.1 影响因素分析

本研究显示, 人感染H7N9病例生存的影响因素有多种, 不仅包括人感染H7N9病例患者的个人史, 也包括了患者医疗救治史、社会医疗条件水平等外在因素。

本研究中, 广西全区28例人感染H7N9病例的病死率为53.57%(15/28), 明显高于2017年全国人感染H7N9病例的病死率41.51%(246/636), 这可能是广西首次出现人感染H7N9病例疫情, 部分医疗机构和人感染H7N9患者的意识不够, 以及患者首诊的基层医疗机构对新发传染病的识别、诊断和治疗的能力有限, 对于新人感染H7N9患者首诊医疗机构难以做到早发现早治疗。因此普及禽流感防控知识的宣传, 提高基层医疗卫生机构救治能力是提高人感染H7N9病例治愈率的重要的方法[3]

本研究通过个人史对影响人感染H7N9病例生存的分析结果得出, 慢性病史和接触暴露史是影响人感染H7N9病例生存的危险因素, 年龄是影响人感染H7N9病例生存的保护因素。资料证实, 有基础性疾病的人群是人感染H7N9禽流感病例发生死亡的高风险人群[4, 5], 这类人群随着基础性疾病的病程越重, 其机体的肺脏功能和细胞免疫功能越低, 在感染H7N9禽流感病毒后, 其死亡的风险性越大。同时, 国内学者研究发现, 禽类暴露史是人感染高致病性禽流感的另一个高危因素[6, 7], 但本研究还发现有禽类暴露史并有食用发病禽类的人群, 其发病致死的风险性更高, 这可能与广西本地特殊的饮食爱好有关。在本研究中的大部分患者都有喜好食用白切禽类的食性, 当所食用的白切禽畜携带有H7N9禽流感病菌时, 其致食用者感染H7N9病毒的概率增加。此外, 本研究发现, 广西人感染H7N9禽流感病例患者仍以男女中青年为主, 这可能H7N9病例的症状类似于普通感冒, 在发病前期多数中青年患者认为只是普通感冒, 不加重视, 延误了病症的早期诊断与治疗, 提示在全区应该进一步加大对人感染H7N9禽流感的防治宣传教育工作。

另外, 本研究在通过医疗救治史对影响人感染H7N9病例生存的分析结果得出, 人感染H7N9病例患者的发病到首诊、首诊到确诊的时间间隔越长, 越是影响人感染H7N9病例死亡的高危险因素。早发现、早诊断、早治疗是影响人感染H7N9病例生存重要保护因素[8], 是全国应对人感染H7N9禽流感采取的主要措施已达成共识。国内专家潘琼娇等[9]对9例浙江省温州市人感染H7N9病例的流行病学特征分析结果表明, 治愈组比死亡组更早就诊、确诊和使用达菲等抗病毒药物, 早期发现和早期治疗对降低人感染H7N9病例的死亡率有重要意义。陈兵等[10]对深圳市宝安区4例人感染H7N9病例的流行病学特征研究结果也显示, 早发现、早诊断、早报告、早隔离、早治疗的“ 五早” 措施是有效控制人感染H7N9禽流感、降低死亡率、提高治愈率关键。

3.2 对策

加强人感染禽流感疫情防控工作组织领导, 密切跟踪国际和国内疫情动态, 加强对辖区内人感染禽流感疫情、不明原因肺炎及外环境禽流感病毒监测、分析和风险评估, 做好节假日应急值守, 确保及时发现、报告和处置可能发生的疫情[11]

启动联防联控机制, 强化防控措施。面对所辖区域内人感染禽流感疫情防控形势, 切实加强禽流感联防联控工作机制[12], 强化对H7N9疫情的联防联控, 加强信息共享、部门协作, 有效开展监测排查和应急处置。

强化疫情应对准备, 强化源头控制。提高定点医院、基层医疗机构一线医务人员对H7N9的早诊早治意识, 保障达菲等有效药物的储备, 对H7N9疑似病例尽早使用有效药物, 最大能力减少病死率。

加强基层试剂耗材储备, 加大群众宣传教育的精准度。各地除通过使用中央补助项目、地方应急经费外, 要争取政府经费支持, 做好试剂耗材储备。同时要加强普通人群和职业人群健康宣教, 引导健康消费观念, 增强防病意识, 在贴近禽类运输经营户、散养户等高风险群体, 提高高危人群的自我防护, 逐步引导群众对家禽“ 集中屠宰, 冷链配送、冰鲜上市” 的认同, 宣传人感染H7N9流感可防可控, 维护社会稳定。

3.3 本研究创新点与不足之处

本研究将logistic回归模型引入到人感染H7N9病例的生存影响因素分析, 深入探讨了影响人感染H7N9病例的生存危险因素。但本研究还有许多不足之处, 数据收集范围仅局限在广西全区, 在一定范围内影响了样本的代表性, 于此同时本次研究所收集的样本量较小, 研究结果存在一定的偏倚; 此外, 所研究的自变量在一定程度上相互关联, 其交互作用可能会使研究结果出现偏倚甚至误差, 研究结论的普适性有待进一步研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
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