Distribution of pathogens, influencing factors and drug resistance in 453 positive bile culture patients with biliary tract infection
-
摘要:目的
探讨胆道感染胆汁培养阳性患者病原菌分布及其影响因素、耐药特征。
方法回顾性分析453例胆道感染胆汁培养阳性患者的病原菌分布及耐药情况，收集并整理患者年龄、性别、糖尿病、高血压、心脏病、高脂血症、既往胆道手术史、术前抗生素使用时间、疾病性质等临床资料，探讨其是否影响胆道感染病原菌分布。
结果453例患者胆汁中共分离出476株病原菌，其中革兰阴性菌380株（79.83%）、革兰阳性菌88株（18.49%）、真菌8株（1.68%）。主要革兰阴性菌对氨苄西林、头孢唑林等药物耐药率高，对哌拉西林/他唑巴坦、碳青霉烯类抗生素、庆大霉素等药物较敏感。主要革兰阳性菌对青霉素G、头孢西丁、庆大霉素、妥布霉素、阿米卡星、红霉素、克林霉素、夫西地酸、利福平、甲胺苄啶等药物耐药率较高，对庆大霉素（高浓度）、糖肽类抗生素、利奈唑胺、奎奴普丁等药物较敏感。年龄、高血压病、术前抗生素使用时间是胆道感染病原菌分布的影响因素（P < 0.05）。
结论胆道感染胆汁培养阳性患者病原菌中，革兰阴性菌居多，年龄、高血压病、术前抗生素使用时间是胆道感染病原菌分布的影响因素，临床可参考影响因素先进行经验性用药，此后再根据细菌学检查结果调整治疗方案。
Abstract:ObjectiveTo investigate distribution of pathogens, influencing factors and the characteristics of drug resistance.
MethodsDistribution of pathogens and drug resistance in 453 positive bile culture patients with biliary tract infection were retrospectively analyzed. Patients'age, gender, diabetes, high blood pressure, heart disease, hyperlipidemia, history of biliary tract surgery, preoperative antibiotic use time as well as nature of the disease were collected, and their influences on distribution of pathogens were explored.
ResultsA total of 476 strains of pathogenic bacteria were isolated from 453 patients with positive bile culture. Among them, there were 380 strains(79.83%) of Gram-negative bacteria, 88 strains(18.49%) of Gram-positive bacteria, 8 strains(1.68%) of fungi. The main Gram-negative bacteria had higher resistance rates to ampicillin and cefazolin, and were more sensitive to piperacillin/tazobactam, carbapenems and gentamicin. The main Gram-positive bacteria had higher resistance rates to penicillin G, cefoxitin, gentamicin, tobramycin, amikacin, erythromycin, clindamycin, fucidic acid, rifampicin as well as trimethoprim, and were more sensitive to high concentration of gentamicin, glycosides, linezolid and quinupridine. The distribution of pathogenic bacteria was influenced by age, hypertension and preoperative antibiotic duration in patients with biliary tract infection.
ConclusionIn positive bile culture patients with biliary tract infection, Gram-negative bacteria are the main pathogens. The distribution of pathogenic are associated with age, hypertension and preoperative use time of antibiotics. According to relevant influencing factors, rational and effective use of drugs in clinical treatment can be conducted. Afterwards, the treatment plans should be adjusted according to results of bacteriological test.
-
下肢深静脉血栓(DVT)是一种血液循环障碍性疾病，下肢栓子脱落会进一步引起肺栓塞，导致严重的呼吸循环障碍[1]。欧美国家普通外科患者无预防措施下，术后DVT发生率为10%~40%, 术后肺栓塞(PE)发生率为0.2%~0.9%[2]。DVT的形成和发展不仅可加重病情，甚至可能危及患者的生命[3]。目前，临床上缺少操作简单、灵敏度高和特异度高的血栓评估方法[4]。本研究回顾性分析蚌埠医学院附属泰兴医院普通外科手术患者的临床资料，筛选出术后DVT预测的相关指标，并建立了DVT预测模型，现报告如下。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取2018年1月—2021年1月普通外科手术患者272例为研究对象，根据术后多普勒超声结果分为DVT组249例与非DVT组23例。纳入标准: ①术前所有检查结果明确有手术指征者; ②在本院接受手术治疗者; ③ 20岁以上者; ④术前DVT阴性者; ⑤病例资料齐全者。排除标准: ①有急性脑梗死、心肌梗死等疾病者; ②既往有血液制品输注史或凝血功能障碍、易栓症家族病史者; ③孕妇或长期服用口服避孕药和性激素类药物，停药时间少于90 d者; ④术前下肢彩色多普勒超声检查显示DVT者。本研究已获得蚌埠医学院附属泰兴医院伦理委员会批准，所有患者及其家属均签署知情同意书。
1.2 方法
所有入院患者均按照普通外科疾病诊疗规范进行医治，详细制订患者的手术方案，由同一批外科医师进行手术，根据常规操作程序及临床经验，对患者进行预防性抗凝治疗。入院第2天早晨，取患者空腹静脉血5 mL, 采用日本Sysmex公司生产的CA-7000全自动血凝检测仪，检测凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血酶原时间(APTT)、凝血酶时间(TT)、纤维蛋白原(Fib)、D-二聚体等常规凝血指标。使用血栓弹力图(TEG)分析仪5000 (美国, Braintree, Massachusetts)对所有患者进行全血测试，记录TEG的凝血反应时间(R)、凝固角(α角)、血栓最大振幅(MA)和血液凝固时间(K)。术后行彩色多普勒超声诊断，对患者下肢静脉进行检测，并将其分为DVT组和非DVT组。
1.3 统计学分析
采用SPSS 24.0软件分析数据。符合正态分布的计量资料采用(x±s)表示，方差齐行t检验，方差不齐采用近似t检验; 计数资料采用[n(%)]表示，行卡方检验。将单因素分析中具有统计学意义的指标纳入Logistic回归，建立血栓的预测模型: P预测概率=$=\frac{exp ({Logit}\;P)}{1+exp ({Logit}\;P)}$。根据每位手术患者得到的P预测概率与血栓事件的关系建立受试者工作特征(ROC)曲线，运用R version 4.1.0绘制受试者ROC曲线，运用MedCalc 20.0软件计算曲线下面积(AUC)、最佳阈值(约登指数最大时所对应的分界点为最佳阈值)、灵敏度、特异度和约登指数。AUC>0.9提示预测价值较高, AUC>0.7~0.9提示预测价值中等, AUC>0.5~0.7提示预测价值较低。P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 2组患者基线资料比较
2组患者性别、体质量指数(BMI)及高血压、糖尿病、饮酒、吸烟情况比较，差异无统计学意义(P>0.05)。DVT组患者年龄大于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05); DVT组手术时间长于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 1。
表 1 2组患者治疗前基线资料比较(x±s)[n(%)]指标 非DVT组(n=249) DVT组(n=23) χ2/t P 年龄/岁 62.86±13.93 71.74±12.12 2.952 0.003 男性 139(55.82) 11(47.83) 0.544 0.461 体质量指数/(kg/m2) 23.76±3.10 24.01±2.46 0.380 0.705 手术时间 < 1 h 145(58.23) 5(21.74) 12.182 0.002 1~2 h 50(20.08) 7(30.43) >2 h 54(21.69) 11(47.83) 高血压 61(24.50) 7(30.43) 0.396 0.529 糖尿病 23(9.24) 2(8.70) 0.007 0.931 吸烟 99(39.76) 7(30.43) 0.770 0.380 饮酒 74(29.72) 5(21.74) 0.651 0.420 2.2 术前传统凝血功能试验(CCTs)参数比较
DVT组术前D-二聚体水平高于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05); DVT组术前PT、APTT、TT短于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05)。2组Fib比较，差异无统计学意义(P>0.05)。见表 2。
表 2 2组患者术前CCTs参数比较(x±s)参数 非DVT组(n=249) DVT组(n=23) χ2/t P PT/s 12.55±1.29 11.26±0.74 7.382 < 0.001 Fib/(g/L) 3.54±1.10 3.69±0.54 1.081 0.286 APTT/s 35.50±1.82 33.95±2.40 3.016 0.006 TT/s 15.80±1.46 15.00±1.78 2.458 0.015 D-二聚体/(μg/L) 475.98±436.59 974.61±529.97 5.142 < 0.001 PT: 凝血酶原时间; Fib: 纤维蛋白原; APTT: 活化部分凝血活酶原时间; TT: 凝血酶时间。 2.3 术前TEG指标比较
DVT组术前K、α角、MA长于或大于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05); DVT组术前R短于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表 3。
表 3 2组患者术前TEG指标比较(x±s)指标 非DVT组(n=249) DVT组(n=23) χ2/t P R/min 4.90±1.28 4.17±1.60 2.135 0.043 K/min 3.25±0.55 3.96±0.50 5.987 < 0.001 α角/° 66.00±6.25 75.10±4.89 6.793 < 0.001 MA/mm 63.78±6.97 72.78±6.81 5.936 < 0.001 R: 凝血反应时间; K: 血液凝固时间; α角: 凝固角; MA: 最大振幅。 2.4 术前TEG和CCTs指标对术后血栓发生的预测价值
以患者术后是否发生下肢血栓作为诊断金标准，以术前TEG以及CCTs各项指标绘制ROC曲线，结果显示，术前K、α角、MA、PT以及D-二聚体对术后发生DVT具有中等预测价值(AUC为0.7~0.9), R、APTT、TT以及Fib对术后发生DVT的预测价值均较低(AUC < 0.7), 见图 1、图 2和表 4。
表 4 患者术前各指标对术后发生DVT的预测结果指标 AUC 最佳阈值 灵敏度/% 特异度/% 约登指数 R 0.692 3.6 65.22 93.57 0.587 9 K 0.857 3.5 91.30 79.12 0.704 2 α角 0.889 68.9 95.60 75.10 0.707 5 MA 0.833 68.8 91.30 78.71 0.700 2 PT 0.874 11.5 82.61 80.72 0.633 3 Fib 0.602 3.2 86.96 47.39 0.343 5 APTT 0.695 34.7 73.91 75.50 0.494 2 TT 0.672 14.5 60.87 81.93 0.428 0 D-二聚体 0.849 561.0 95.65 71.89 0.675 4 R: 凝血反应时间; K: 血液凝固时间; α角: 凝固角; MA: 最大振幅;
PT: 凝血酶原时间; Fib: 纤维蛋白原;
APTT: 活化部分凝血活酶原时间; TT: 凝血酶时间。2.5 基线资料、术前TEG、CCTs指标联合预测价值
将年龄、手术时间、PT、APTT、TT、D-二聚体、R、α角(K因与α角含义类似而未纳入)、MA共9个术前变量纳入二元Logistic回归分析，获得手术后血栓的预测模型: P预测概率=$\frac{exp ( { Logit }\; P)}{1+exp ( { Logit } \;P)}$[Logit P=0.085×年龄+1.297×手术时间(B)+1.886×手术时间(C)-2.431×PT-0.093×APTT+0.332×TT +0.002×D-二聚体+0.06×R+0.138×α+0.113×MA-1.571], 根据每位手术患者(n=272)得到的P预测概率与血栓事件的关系建立ROC曲线(图 3), AUC为0.964(95%CI: 0.934~0.983, P < 0.05)。当约登指数最大时，其所对应的最佳分界值(cut-off值)为0.174, 灵敏度为91.30%, 特异度为95.18%。
3. 讨论
DVT在普通外科患者中并不少见，手术对患者来说是一种创伤性操作，再加上麻醉会使血管扩张，下肢肌肉会变得麻木，血管内血液流动缓慢, DVT的发生率随之增高。此外，大部分患者术后需卧床休息，甚至需要长期卧床，下肢运动量减少，血液循环缓慢，进而增大DVT的发病风险[5-6]。故临床需寻找早期DVT风险识别指标，并建立预测模型筛选出血栓高危患者，对其进行预防、治疗，以降低患者术后DVT发生率。
传统凝血试验只能检测凝血过程中的某一阶段，不能评估血凝块形成到纤维溶解的整个过程，也不能评估血小板在凝血过程中的作用[7]。新型的凝血检测技术TEG通过对凝血、抗凝、纤溶等动态过程进行物理方法模拟，从而得到更好的反映凝血状态的参数，并根据相应的参数绘制出曲线图，更加直观地反映出凝血的动态演变、凝血的速度、血凝块的硬度及纤溶系统的活力等[8]。
本研究发现普通外科患者术后DVT的发生率为8.46%, 大部分患者没有临床症状或者症状较轻。DVT组患者年龄大于非DVT组，提示老年患者可能更容易在术后发生DVT，因此临床工作中对此类患者实施抗凝治疗时应更加谨慎。研究[9-11]表明，长时间手术可造成患者血液瘀滞、血液高凝状态、血管内皮损伤，促使血栓发生，与本研究结果一致。本研究结果显示, DVT组术前K、α角、MA、D-二聚体显著长于或大于或高于非DVT组; 术前R、APTT、TT、PT显著短于非DVT组患者; K、α角、MA、D-二聚体和PT对术后DVT具有中等预测价值，其他指标预测价值较低。本研究利用Logistic回归分析建立血栓预测模型，并通过ROC曲线发现该模型AUC、灵敏度、特异度均大于90%, 说明其可用于筛选DVT高危患者。
综上所述，血栓预测模型的建立可帮助临床早期筛选识别DVT高危患者，并尽早干预。
-
表 1 胆道感染病原菌分布的影响因素分析株
因素 大肠埃希菌(n=171) 克雷伯菌属(n=83) 阴沟肠杆菌(n=38) 屎肠球菌(n=34) 粪肠球菌(n=21) χ2 P 年龄 ≥60岁 130 56 21 28 18 11.352 0.023 ＜60岁 41 27 17 6 3 性别 男 77 47 15 16 11 4.357 0.360 女 94 36 23 18 10 糖尿病 有 43 15 6 7 8 5.541 0.236 无 128 68 32 27 13 高血压病 有 96 39 13 14 14 9.992 0.041 无 75 44 25 20 7 心脏病 有 19 9 4 4 0 2.609 0.630 无 152 74 34 30 21 高脂血症 有 7 3 0 1 1 1.670 0.809 无 164 80 38 33 20 既往胆道手术史 有 31 11 4 4 7 6.844 0.144 无 140 72 34 30 14 术前抗生素使用时间 ≥7 d 53 69 9 12 8 71.173 ＜0.001 ＜7 d 118 14 29 22 13 疾病性质 良性 169 80 37 33 19 5.870 0.131 恶性 2 3 1 1 2 n为病原菌株数。 
下载: 导出CSV
表 2 主要革兰阴性菌对抗菌药物的耐药率
% 抗菌药物 大肠埃希菌 克雷伯菌属 阴沟肠杆菌 青霉素类 氨苄西林 75.00 98.68 100.00 哌拉西林 68.26 33.33 36.84 阿莫西林/克拉维酸 23.36 18.52 97.30 氨苄西林/舒巴坦 45.32 31.08 100.00 哌拉西林/他唑巴坦 16.47 9.76 26.67 头孢菌素类 头孢唑林 76.92 49.18 100.00 头孢他啶 32.34 18.07 52.63 头孢吡肟 41.88 19.75 10.81 头孢噻肟 54.22 26.83 51.35 其他β- 内酰胺类 氨曲南 40.00 20.00 47.22 碳青霉烯类 亚胺培南 1.75 2.41 2.63 美罗培南 2.34 1.20 0 氨基糖苷类 庆大霉素 25.00 14.47 8.57 阿米卡星 2.98 100.00 0 酰胺醇类 氯霉素 38.20 32.91 26.47 四环素类 四环素 57.14 32.10 32.43 喹诺酮类 左旋氧氟沙星 50.56 15.66 8.11 环丙沙星 56.37 18.07 10.53 莫西沙星 38.10 — 5.41 磺胺类 复方新诺明 45.51 21.95 8.11 其他 多粘菌素B 1.40 — —
下载: 导出CSV
表 3 主要革兰阳性菌对抗菌药物的耐药率
% 抗菌药物 屎肠球菌 粪肠球菌 青霉素类 青霉素G 72.41 41.18 氨苄西林 39.39 0 其他β- 内酰胺类 头孢西丁 96.00 100.00 氨基糖苷类 庆大霉素 70.83 100.00 妥布霉素 100.00 89.47 阿米卡星 100.00 100.00 庆大霉素(高浓度) 28.00 6.67 四环素类 四环素 31.25 42.11 大环内酯类 红霉素 69.70 47.37 糖肽类 替考拉林 0 10.53 万古霉素 0 9.52 林可胺类 克林霉素 100.00 94.74 喹诺酮类 环丙沙星 45.45 20.00 呋喃类 呋喃妥因 45.45 13.33 其他 夫西地酸 96.00 100.00 利奈唑胺 3.03 26.67 奎奴普丁 9.38 9.52 利福平 72.00 80.00 甲胺苄啶 100.00 100.00
下载: 导出CSV
-
[1] 董汉华, 武齐齐, 陈孝平. 急性胆道感染东京指南(2018版)更新解读[J]. 临床外科杂志, 2019, 27(1): 5-9. doi: 10.3969/j.issn.1005-6483.2019.01.001 [2] GOMI H, SOLOMKIN J S, SCHLOSSBERG D, et al. Tokyo Guidelines 2018: antimicrobial therapy for acute cholangitis and cholecystitis[J]. J Hepatobiliary Pancreat Sci, 2018, 25(1): 3-16. doi: 10.1002/jhbp.518
[3] 中华医学会外科学分会胆道外科学组. 急性胆道系统感染的诊断和治疗指南(2011版)[J]. 中华消化外科杂志, 2011, 10(1): 9-13. doi: 10.3760/cma.j.issn.1673-9752.2011.01.004 [4] 邓天芝, 陈晓梅, 龙洪航, 等. 胆总管结石患者胆汁病原菌分布特点及耐药性分析[J]. 现代生物医学进展, 2018, 18(17): 3301-3305, 3254. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SWCX201817022.htm [5] 殷红莲, 汤国宁, 郭丽红. 胆道感染病原菌分布及耐药性分析[J]. 实用医技杂志, 2020, 27(1): 52-55. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SYYJ202001030.htm [6] YUN S P, SEO H I. Clinical aspects of bile culture in patients undergoing laparoscopic cholecystectomy[J]. Medicine: Baltimore, 2018, 97(26): e11234. doi: 10.1097/MD.0000000000011234
[7] 吴自友, 吴向嵩, 姚文衍, 等. 急性胆道感染患者胆汁病原菌分布及耐药率变迁[J]. 中华外科杂志, 2021, 59(1): 24-31. https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/zhwk202101005 [8] 孙瑞杰, 林华鹏. 急性梗阻性化脓性胆管炎PTCD术后感染的病原菌分布及相关因素分析[J]. 中国病原生物学杂志, 2020, 15(7): 842-845. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZISC202007019.htm [9] 郑秀玲, 江平, 廖铂, 等. 不同疾病胆道感染患者的胆汁菌群分布及影响因素分析[J]. 武汉大学学报: 医学版, 2020, 41(5): 786-790. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HBYK202005022.htm [10] 卢浩, 姚厚山, 胡志前. 伤寒沙门菌感染与胆囊癌研究进展[J]. 2016, 28(2): 172-174. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-GDYW201602029.htm [11] RIAZ RAJOKA M S, ZHAO H, LI N, et al. Origination, change, and modulation of geriatric disease- related gut microbiota during life[J]. Appl Microbiol Biotechnol, 2018, 102(19): 8275-8289. doi: 10.1007/s00253-018-9264-2
[12] GU X X, ZHANG M P, ZHAO Y F, et al. Clinical and microbiological characteristics of patients with biliary disease[J]. World J Gastroenterol, 2020, 26(14): 1638-1646. doi: 10.3748/wjg.v26.i14.1638
[13] YAN Q, GU Y, LI X, et al. Alterations of the gut microbiome in hypertension[J]. Front Cell Infect Microbiol, 2017, 7: 381. doi: 10.3389/fcimb.2017.00381
[14] 陈圣开, 黄书明, 李剑波. 社区获得性胆道感染细菌多重耐药及危险因素分析[J]. 广东医学, 2017, 12(17): 2634-2637. doi: 10.3969/j.issn.1001-9448.2017.17.014 [15] WU Z Y, WU X S, YAO W Y, et al. Pathogens'distribution and changes of antimicrobial resistance in the bile of acute biliary tract infection patients[J]. Chin J Surg, 2021, 59(1): 24-31. http://www.researchgate.net/publication/348739044_Pathogens'_distribution_and_changes_of_antimicrobial_resistance_in_the_bile_of_acute_biliary_tract_infection_patients
[16] 全国细菌耐药监测网. 全国细菌耐药监测网2014-2019年胆汁细菌耐药监测报告[J]. 中国感染控制杂志, 2021, 20(1): 76-84. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GRKZ202101008.htm -
期刊类型引用(3)
1. 李恒立，周丽娜，卢银苹，马艳伟，王路，杨亚攀. D-二聚体预测ST段抬高型心肌梗死患者PCI术后的院内不良结局. 黑龙江医学. 2025(02): 181-183 . 
百度学术
2. 牛帅，姜广伟，杨永宾. 腹部手术术后下肢深静脉血栓患者彩色多普勒超声参数与血清D-二聚体的相关性分析. 影像研究与医学应用. 2024(12): 58-60 . 百度学术
3. 沈晓琴，朱月华，张燕，金荣，袁园，彭霞，常雪娇. 胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT风险预测列线图模型的建立与验证. 全科护理. 2023(28): 3901-3905 . 百度学术
其他类型引用(0)
计量
- 文章访问数: 316
- HTML全文浏览量: 172
- PDF下载量: 15
- 被引次数: 3
苏公网安备 32100302010246号
