Analysis of the Clinical Data of 498 Adult Patients with Particularly Severe Burns
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摘要:
目的 分析498例成人特重度烧伤患者的临床特点。 方法 回顾性分析昆明医科大学第二附属医院2016年1月至2020年12月符合入选标准的498例特重度烧伤患者病历资料，对其性别、年龄、职业、烧伤原因、烧伤面积、烧伤深度、院前处理、急诊就医地点、并发症、是否手术治疗、治疗转归、住院时间、住院费用、医疗付费方式等进行统计分析。对数据进行χ2检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H 检验、Fisher确切概率法分析、Binary Logistic回归分析。 结果 笔者单位5 a间共收治6023例烧伤住院患者，其中498例（8.27%）为符合入选标准的成人特重度烧伤。（1）受伤原因以热力烧伤为主，共462例（92.77%），其中火焰烧伤最多，为367例；男性明显多于女性（χ2 = 155.189，P < 0.001）；受伤人群集中在青年组，为289例（58.03%）；居住地农村多于城市，分布差异明显（χ2 = 33.936，P < 0.001）；职业主要为农民（251例，50.40%）与工人（121例24.30%）。（2）受伤后创面予以冷水冲洗62例（12.45%），未予冷水冲洗436例（87.55%），创面经冷水冲洗患者的好转治愈率（77.42%）高于未冲洗患者（68.81%），死亡率低于未冲洗患者（6.45% < 10.32%）。（3）合并并发症340例次，前5位是吸入性损伤（56.18%）、低血容量性休克（26.47%）、低蛋白血症（18.24%）、肺部感染（17.35%）、脓毒症（12.06%），死亡的主要原因是吸入性损伤和脓毒症最终导致的多器官功能衰竭。（4）手术治疗320例（64.26%），未手术治疗178例（35.74%）；治愈好转348例（69.88%），死亡49例（9.84%），自动出院101例（20.28%），不同治疗方式转归差异明显（Ζ = −8.310，P < 0.001）。（5）总体平均住院日为36（15，62）d。人均住院总费用为：140740.2250元。付费方式以自费335例（67.27%）占比最高。（6）各类因素经多重线性回归方程检验得出年龄、性别、烧伤总面积、III°烧伤面积、有无并发症、住院时间长短对特重度烧伤患者转归有影响，差异均有统计学意义（P < 0.05）。 结论 笔者单位收治的特重度烧伤患者男性多于女性，重体力工作者占主要部分。针对该地地区流行病学特点有效进行相关烧伤急救知识的科普与教育，能为后续治疗创造有利条件。紧跟医学发展，采用新技术有效治疗特重度烧伤相关并发症，建议采用以烧伤科治疗为主导多学科协作治疗以提高总体救治水平。加大医保政策的宣传力度，倡导全民积极参保，减少自费患者比例，减轻家庭负担。 Abstract:Objective To analyze the clinical characteristics of 498 adult patients with particularly severe burns. Methods We made a retrospective analysis of the medical records of the second affiliated hospital of Kunming medical university in January 2016 December 2020 498 cases with inclusion criteria, the gender, age, occupation, burn cause, burn area, burn depth, depth of hospital treatment, emergency treatment, compound injury, complications, surgical treatment, treatment, hospital time, hospital costs, medical payment. The data were performed χ2 test, Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis H test, Fisher exact probability method analysis, and Binary Logistic regression analys is）. Results A total of 6, 023 hospitalized burn patients were admitted during the past five years, of which 498 patients （8.27%） were adults with particularly severe burns who met the inclusion criteria. （1） injuries were mainly caused by 462 （92.77%）, with the most in 367; significantly more men than women （χ2 = 155.189, P < 0.001）; concentrated in youth group, 289（58.03%）, more in rural areas than cities （χ2 = 33.936, P < 0.001）; occupation mainly farmers （251 cases, 50.40%） and workers （121, 24.30%）. （2） After injury, 62 patients （12.45%） and 436 patients （87.55%） were not washed with cold water. The cure rate of patients with cold water washing was higher than that of unwashed patients, and the mortality rate was lower than that of unwashed patients. （3） With 340 complications, the top five were inhalation injury （56.18%）, hypovolemic shock （26.47%）, hypoproteinemia（18.24%）, pulmonary infection （17.35%）, and sepsis （12.06%）. The main causes of death were mostly inhalation injury and sepsis and multiple organ failure. （4） treated 320 （64.26%）, 178 （35.74%）; 348 （69.88%）, 49 （9.84%）, 101 （20.28%）, and different treatment methods （Ζ = −8.310, P < 0.001）. （5） The overall average of hospital stay was 36 （15, 62） d. The total hospitalization cost per capita is: 140, 740.2250 yuan.The highest payment method was in 335 cases （67.27%）. （6） In age, sex, total burn area, III burn area, presence of complications, and length of hospitalization affected the outcome of patients with severe burns, which were significant （P < 0.05）. Conclusions The patients with severe burns were more male than female, and heavy manual workers accounted for the main part. According to the epidemiological characteristics of this area, the effective popularization and education of relevant burn emergency knowledge can create favorable conditions for subsequent treatment. Following the development of medicine, using new technologies to effectively treat complications related to particularly severe burns, it is recommended to use multidisciplinary treatment as the leading collaborative treatment to improve the overall treatment level. Strengthen the publicity of medical insurance policies, advocate the active participation of all people in the insurance, reduce the proportion of self-funded patients, and reduce the burden on their families. -
Key words:
- Special severe burn /
- Characteristics /
- Analysis
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2016年世界卫生组织提出“2030年消除病毒性肝炎作为重大公共卫生威胁”的目标。云南病毒性肝炎发病率跟全国的总体情况差不多，截至2022年2月，云南省共报告法定传染病15 912例，其中共报告16种乙类传染病，病毒性肝炎的报告发病数居第2位，而乙肝在病毒性肝炎里占比最高，乙肝的诊疗水平也亟待提高。临床上低病毒载量乙肝患者分布比例高，即便乙肝病毒在低水平复制状态下病毒仍有对人体肝脏造成损伤的能力，长此以往亦会影响患者的预后，甚至导致其死亡[1]。
《慢性乙型肝炎防治指南》（2019年版）[2]放宽了抗病毒治疗的适应证，过去对于乙肝患者要求转氨酶超过2倍上限，E抗原阳性的，HBV DNA > 10 4 IU/mL，E抗原阴性的，HBV DNA > 10 3 IU/mL，才开始抗病毒治疗，现在不再对HBV载量提出要求，只要检测结果为阳性，ALT升高（排除其他原因），就推荐开始抗病毒治疗，HBV DNA《103 IU/mL的低病毒载量乙肝患者也纳入抗病毒治疗人群。不同基因型和抗病毒治疗方案对乙肝患者病情发展以及预后有重要影响，本研究通过对昆明地区低病毒载量乙肝患者进行基因分型及耐药性研究，为临床抗病毒治疗难易程度的判定及抗病毒精准医疗个体化方案的制定提供依据，致力于2030年全球消除病毒性肝炎目标的推进。
1. 资料与方法
1.1 入选标准
选取2020年1月至2021年12月昆明市第三人民医院门诊及住院的1 452例低病毒载量（HBV DNA《2.0×103 IU/mL）慢性乙型肝炎患者，诊断符合《慢性乙型肝炎防治指南》 （2019年版）[2]。
1.2 标本采集
慢性乙型肝炎患者空腹采集不抗凝静脉血5 mL，3 000 r/min转速离心 10 min，分离血清置于 1.5 mL离心管中，于-20 ℃储存，备用。
1.3 标本检测
乙肝病毒载量检测：按照罗氏COBAS TaqMan的试剂盒操作说明进行检测。
乙肝病毒分型和耐药基因位点检测：血清标本中提取HBV DNA， PCR 扩增 HBVP区 RT 段序列，扩增产物纯化后，在 ABI 3500DX测序仪上进行双脱氧末端终止法Sanger 测序。操作按说明书严格进行。
1.4 序列分析
通过序列比对，分析乙肝病毒基因型以及HBV P 区核苷类药物拉米夫定LAM、阿德福韦酯ADV、恩替卡韦ETV、替比夫定LDT、替诺福韦酯TDF、恩曲他滨FTC等相关耐药位点基因的突变情况。参照《2017年欧洲肝病年会乙型肝炎病毒感染临床实践指南要点》[3]判读耐药敏感性。
1.5 统计学处理
采用SPSS15.0对检测数据进行统计分析，计数资料用n（%）表示。
2. 结果
2.1 昆明地区乙肝低载量人群分布特征
昆明地区乙肝低载量人群中HBeAg阴性者占比较高（59.5%），男性患者占比（70.6%）高于女性，年龄分布以30～60岁为主，占比72.7%，C基因型患者占比最高（61.8%），检出D基因型患者2例，见表1。
表 1 昆明地区乙肝低载量人群分布特征Table 1. Population distribution characteristics of the chronic hepatitis B patients withlowviral.l.oadin Kunming人群特征 例数（n） 构成比（%） HBeAg − 864 59.5 + 588 40.5 性别 男 1 025 70.6 女 427 29.4 年龄 < 30 135 9.3 30-60 1 055 72.7 > 60 262 18.0 型别 B 553 38.1 C 897 61.8 D 2 0.1 2.2 昆明地区低载量乙肝患者耐药分布情况
1 452例昆明地区低载量乙肝患者中共有37例患者检出耐药突变位点，拉米夫定与恩曲他滨耐药率一致（1.6%），替比夫定耐药率为1.2%，阿德福韦耐药率0.9%，恩替卡韦耐药率0.2%，替诺福韦未检出耐药突变位点，见表2。
表 2 昆明地区低载量乙肝患者耐药分布情况Table 2. Drug resistance distribution of the chronic hepatitis B patients withlowviral.l.oadin Kunming药物名称 例数（n） 耐药率（%） 拉米夫定（LAM） 23 1.6 恩曲他滨（FTC） 23 1.6 替比夫定（LDT） 18 1.2 恩替卡韦（ETV） 5 0.2 阿德福韦（ADV） 15 1.0 替诺福韦（TDF） 0 0 2.3 昆明地区低载量人群耐药位点检出情况
37例检出耐药突变位点的低载量乙肝患者中，检出阿德福韦耐药相关主要位点A181T/V、N236T、M204V/I；替比夫定耐药相关主要位点M204V/I、A181T/V，补偿位点L180M；恩替卡韦耐药相关主要位点M204V，补偿位点L180M、V173L，其他位点S202G；拉米夫定耐药相关主要位点M204V/I、A181T/V，补偿位点L180M、V173L；恩曲他滨耐药位点与拉米夫定一致。各药物的耐药位点模式，见表3。
表 3 昆明地区低载量人群耐药位点分布情况Table 3. Drug resistance sitesdistribution of the chronic hepatitis B patients withlowviral.l.oadin Kunming位点名称 耐药种类 例数（n） 占比（%） A181T/V ADV 8 21.6 N236T 2 5.4 A181T/V+N236T 4 10.8 M204V LAM FTC 5 13.5 M204I LAM FTC LDT 5 13.5 M204V+L180M 6 16.2 M204I+T184L 1 2.7 A181T+ M204I ADV LAM FTC LDT 1 2.7 M204V +L180M+S202G LAM FTC EFV LDT 2 5.4 M204V +L180M+V173L 2 5.4 M204V +L180M+V173L+M250V 1 2.7 2.4 其他突变位点检出情况
除耐药突变位点外，1 452例昆明地区低载量乙肝患者中还检出其他突变位点112例，其中S256G、S213T、N/H238T/D、Q215H检出率最高，检出率最低的突变位点为A194T ，共检出2例，见表4。
表 4 其他突变位点检出情况Table 4. Detection of other mutation sites位点名称 例数（n） 占比（%） N/H238T/D 18 16.1 Q215H 16 14.3 I233V 8 7.1 V214A 4 3.6 V191I 4 3.6 V207M 10 8.9 L229V 10 8.9 S213T 18 16.1 A200V 3 2.7 S256G 19 16.9 A194T 2 1.8 3. 讨论
本研究中，昆明地区低病毒载量乙肝患者多为男性，与本研究团队前期对昆明地区2 707例慢性乙肝患者的研究结果相一致[4]，这可能与男性社交范围较女性更广，感染HBV的机会更大。低病毒载量乙肝患者年龄段多集中在30～60 岁，占比72.7%，可能与此年龄段人群社会活动程度相对较高、经济能力相对较强有关，他们获取健康普及知识的渠道更为广泛，因此就诊率相应增高[5]。我国HBV 基因型分布存在南方以 B 型为主，北方以 C 型为主的地域性差异。而对于昆明地区低病毒载量乙肝患者的研究发现，C基因型患者占比61.8%，B型占比38.1%，D基因型患者2例，占比0.1%，说明本地区低病毒载量乙肝患者基因型以C型为主，这与张悦等[6]的研究结果相一致，提示本地区的 HBV 基因型分布状况有独立特征。这可能与昆明为云南省会城市，人口流动性大，HBV的传播途径及感染人群等都在发生变化，造成基因型分布出现多样化的趋势。
《慢性乙型肝炎防治指南》（2019年版）[2]不再对HBV载量提出要求，只要检测结果为阳性，ALT升高（排除其他原因），就推荐开始抗病毒治疗，治疗药物首选强效低耐药的核苷类药物 NAs，HBV DNA《103 IU/mL的低病毒载量乙肝患者也纳入抗病毒治疗人群。本研究中，1 452例低病毒载量乙肝患者中HBeAg阴性人数占比较高（59.5%），临床实践中，部分低载量乙肝患者HBeAg阴性，病毒复制处于静止状态，但HBeAg转阴也可能是由HBV的变异所引发，此时病毒更易对临床抗病毒药物耐药[7]，提示临床治疗过程中更应对低载量乙肝患者耐药情况予以关注。
本次1 452例昆明地区低载量乙肝患者中共有37例患者检出耐药突变位点。拉米夫定是第一代核苷类逆转录酶抑制剂，体内与体外研究表明拉米夫定与恩曲他滨耐药位点一致，本研究中拉米夫定与恩曲他滨耐药率一致，耐药率为1.6%，耐药相关主要位点M204V/I、A181T/V，补偿位点L180M、V173L，这与许春、赵卫峰等[8-9]的研究结果相一致。本研究中，与拉米夫定相比，替比夫定的耐药率略低，但替比夫定耐药率高于阿德福韦、恩替卡韦，其中以恩替卡韦的耐药率最低。恩替卡韦耐药率低，具有较高的耐药屏障，这可能与恩替卡韦的耐药机制不同于其他NAs药物有关，需要在先出现M204V +L180M两个位点的耐药突变后，再出现补偿位点或其他位点的联合变异，从而产生 ETV 耐药。以往的临床研究中[10-11]，尚未发现 TDF耐药产生，与本研究结果类似。但N236T、 A194T 和A181T/V位点突变会引起替诺福韦酯不敏感[12]，本研究中发现N236T 位点变异2例，A194T位点变异2例，A181T/V 位点变异12例，提示昆明地区低载量乙肝患者可能存在替诺福韦酯药物敏感性下降。此外，本研究中还发现2种或2种以上的核苷类药物可能存在交叉耐药位点，临床应用有待进一步研究探讨。
除耐药突变位点外，1452例昆明地区低载量乙肝患者中还检出其他突变位点112例。其中，检出N/H238T/D位点18例（占比16.1%），Q215H位点16例（占比14.3%），I233V位点8例（占比7.1%），还检出V214A、V191I各4例。与Ryu等[13]的研究相似，他们的研究还发现这5个位点的出现可能会导致阿德福韦耐药敏感性下降。此外，本研究还发现V207M位点10例（占比8.9%）、S213T位点18例（占比16.1%），Jiang 等[14]对79例单用阿德福韦治疗的阿德福韦耐药者研究也发现了 V207 M、S213 T18例等位点的变异。L229V位点本研究中发现10例（占比8.9%），Han等[15]对46例替比夫定变异患者进行基因测序发现34例患者也L229V等变异位点。本研究中，除上述位点外，还发现V191I 、A200V、S256G突变位点的存在，而这些位点相关文献报道极少。上述检测出的所有突变位点是否与耐药性相关，能否引起药物敏感性降低，仍存在一定的争议，但其检出率存在一定的占比，也应引起重视，还需要更多学者持续深入的研究，提供一些客观的数据支撑，从而能促使新的耐药位点得到认定。
耐药突变是阻碍慢性 HBV 感染治疗的一项重大难题，需进一步深入研究昆明地区低病毒载量乙肝患者耐药突变位点情况，结合肝纤维化程度、丙氨酸氨基转移酶（ALT）水平、乙肝病毒DNA水平等多指标联合检测，为低载量慢乙肝患者的诊断和疗效动态监测提供更准确的临床依据，判定患者抗病毒治疗难易程度，制定抗病毒精准医疗个体化方案，从而致力于推进2030年全球消除病毒性肝炎目标的实现。
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表 1 498例住院病历烧伤原因分析（n）
Table 1. Analysis of burn causes in medical records of 498 inpatients （n）
致伤原因 热力烧伤 火焰烧伤 热液烫伤 电弧烧伤 热压伤 炽热金属 爆炸伤 热蒸汽 小计 电击伤 化学烧伤 发生例 367 66 6 1 14 5 3 462 19 17 发生率（%） 73.69 13.26 1.20 0.20 2.82 1.00 0.60 92.77 3.82 3.41 
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表 2 各年龄段职业分布情况[n（%）]
Table 2. Distribution of occupations in each age group [n（%）]
年龄组 农民 工人 自由择业者 无业人员 退休人员 学生 其他 合计 青年 138（27，71） 81（16.27） 39（7.83） 9（1.81） 0 2（0.40） 20（4.02） 289（58.03） 中年 76（15.26） 37（7.43） 14（2.81） 7（1.40） 3（0.60） 0 11（2.21） 148（29.72） 老年 37（7.43） 3（0.60） 1（0.20） 2（0.40） 14（2.81） 0 4（0.80） 61（12.25） 合计 251（50.40） 121（24.30） 54（10.84） 18（3.61） 17（3.41） 2（0，40） 35（7.04） 498（100） Fisher值 73.348 P < 0.001* *P < 0.05。
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表 3 不同付费方式住院时间及住院费用情况[n（%）]
Table 3. Length of hospitalization and hospitalization costs of different payment methods [n（%）]
付费方式 例数 住院天数（d） 住院费用（元） Mix 中位数 Max Mix 中位数 Max 自费 335（67.27） 1 35 254 553.47 135149.7800 1274656.28 医保 157（31.53） 1 38 146 4146.60 145738.4300 706265.51 工伤 3（0.60） 36 39 65 60876.29 472643.48 690041.27 公费 2（0.40） 41 98 155 510284.93 910219.55 1310154.17 商业保险 1（0.20） 13 13 13 240432.91 240432.91 240432.91 合计 498（100） 1 36 254 553.47 141623.35 1310154.17
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表 4 不同治疗方案患者转归、住院时间及住院费用情况[n（%）]
Table 4. Patient outcomes，hospital stay and hospitalization costs of different treatment options [n（%）]
治疗方式 例数 治愈好转 自动出院 死亡 住院时间
[d，M（P25，P75）]住院费用
[元，M（P25，P75）]手术 320（64.26） 270（84.38） 24（7.50） 26（8.12） 51（32，74） 218401.2950
（133089.5850，381482.5025）未手术 178（35.74） 78（43.82） 77（43.26） 23（12.92） 11（2，26） 30802.5100
（10502.6255，70810.0475）合计 498（100） 348（69.88） 101（20.28） 49（9.84） 36（15，62） 140740.2250
（38851.7925，273427.3075）
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表 5 不同院前处理方式患者转归情况[n（%）]
Table 5. Patient outcomes in different pre-hospital treatments [n（%）]
院前处理 例数 治愈好转 自动出院 死亡 冷水冲洗 62（12.45） 48（77.42） 10（16.13） 4（6.45） 未用冷水冲洗 436（87.55） 300（68.81） 91（20.87） 45（10.32） 合计 498（100） 348（69.88） 101（20.28） 49（9.84）
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表 6 影响治愈好转相关因素的logistic回归分析结果
Table 6. Results of logistic regression analysis affecting factors associated with cure improvement
因素 参数估计 标准误 Wald值 P值 OR值 95%CI 下限 上限 年龄 −0.074 0.020 14.002 < 0.001* 0.928 0.893 0.965 性别 −1.422 0.647 4.834 0.028* 0.241 0.068 0.857 烧伤总面积 −0.062 0.013 22.606 < 0.001* 0.940 0.916 0.964 III°烧伤面积 −0.031 0.010 10.494 < 0.001* 0.969 0.951 0.988 住院时间 0.061 0.015 16.514 < 0.001* 1.063 1.032 1.094 有无并发症 −2.678 0.640 17.502 < 0.001* 0.069 0.020 0.241 *P < 0.05。
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表 7 影响自动出院相关因素的Logistic回归分析结果
Table 7. Results of logistic regression analysis affecting factors associated with automatic discharge
因素 参数估计 标准误 Wald值 P值 OR值 95%CI 下限 上限 烧伤总面积 −0.034 0.013 6.689 0.010* 0.966 0.942 0.992 住院时间 −0.076 0.021 12.592 < 0.001* 0.927 0.889 0.967 付费方式 25.652 0.485 2800.046 < 0.001* − − − 有无并发症 −2.026 0.628 10.403 < 0.001* 0.132 0.039 0.452 *P < 0.05。
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![](data:image/svg+xml,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='210' height='179'><foreignObject width='2000' height='100%'><div xmlns='http://www.w3.org/1999/xhtml' style='font-size:16px;font-family:Helvetica'><table>
<thead><tr> <td class="table_top_border" rowspan="2" align="left" valign="middle">致伤原因</td><td class="table_top_border" colspan="8" align="center" valign="middle">热力烧伤</td><td class="table_top_border" colspan="2" align="center" valign="middle"></td></tr><tr> <td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">火焰烧伤</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">热液烫伤</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">电弧烧伤</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">热压伤</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">炽热金属</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">爆炸伤</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">热蒸汽</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">小计</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">电击伤</td><td class="table_top_border2" align="center" valign="middle">化学烧伤</td></tr></thead>
<tbody><tr><td class="table_top_border2" valign="middle" align="left">发生例</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">367</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">66</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">6</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">1</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">14</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">5</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">3</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">462</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">19</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">17</td> </tr><tr><td class="table_bottom_border" valign="middle" align="left">发生率（%）</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">73.69</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">13.26</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">1.20</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">0.20</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">2.82</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">1.00</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">0.60</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">92.77</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">3.82</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:15pt;" valign="middle" align="left">3.41</td> </tr></tbody>
</table></div></foreignObject></svg>)
