中国住院脓毒症全国发病率和死亡率–来自中国协和医院的权威报告

背景

脓毒症是全世界可预防死亡的主要原因。中国缺乏基于人群的脓毒症发病率估计。在本研究中，我们旨在估计中国住院脓毒症的人口发病率和地域差异。

方法

我们通过 ICD-10 代码从全国医疗服务数据中心 (NDCMS) 和国家死亡率监测系统 (NMSS) 中回顾性识别2017 年至 2019 年期间的住院脓毒症。计算了院内脓毒症病死率和死亡率推断全国住院脓毒症的发病率。使用全球莫兰指数检查住院脓毒症发病率的地理分布。

结果

我们确定9,455,279 名患者，在 NDCMS 中有 10,682,625 例隐式编码脓毒症入院，在 NMSS 中有 806,728 例脓毒症相关死亡。我们估计，2017 年、2018 年和 2019 年住院脓毒症的年标准化发病率为每 100,000 例 328.25（95% CI 315.41-341.09）、359.26（95% CI 345.4-373.12）和 421.85（95% CI 406.65-437.05）例，分别。我们观察到 8.7% 的发病率发生在 1 岁以下的新生儿中，11.7% 发生在 1-9 岁儿童中，57.5% 发生在 65 岁以上的老年人中。在中国观察到住院脓毒症发病率的显著空间自相关（Moran 指数 0.42，P  = 0.001；0.45，P  = 0.001；0.26，P = 0.011 分别代表 2017 年、2018 年和 2019 年）。较高的医院病床供应量和较高的人均可支配收入与较高的住院脓毒症发病率显著相关。

结论

我们的研究显示脓毒症住院负担比之前估计的更大。地域差异表明在预防脓毒症方面需要付出更多努力。

背景

脓毒症是一种由急性感染引起的危及生命的疾病，其特征是宿主炎症反应失调和多器官功能障碍，是危重患者可预防性死亡的主要原因。采用全球疾病负担 (GBD) 方法，健康指标与评估研究所 (IHME) 估计全球脓毒症发病率从 1990 年的 6020 万下降到 2017 年的 4890 万。相比之下，Fleischmann-Struzek 等人。据报道，与整个时期相比，自 2008 年以来住院治疗的脓毒症发病率增加了 46%（每 100,000 人年 276 例）。 这些相互矛盾的结果表明，很难理解脓毒症的真正负担，而脓毒症的真正负担因许多因素而变得复杂，例如诊断标准不一致和多变、缺乏前瞻性研究、基于医院的数据与基于人群的数据，以及次优的管理数据和出院编码。因此，WHO 呼吁进行稳健的研究设计和高质量的数据收集，尤其是来自低收入和中等收入国家 (LMIC)，在这些国家/地区 85% 的脓毒症疾病负担来自。到2021年底，中国仍是世界上人口最多的国家，人口超过14亿，占全球人口的18%。尽管曾尝试估计中国脓毒症的发病率，但可用数据仅限于入住重症监护病房 (ICU) 、经过严格挑选且非代表性医院的患者，和特定区域。在对国家死亡监测系统 (NMSS) 记录的多种死亡原因的回顾性分析中，我们估计中国约有 100 万例脓毒症相关死亡。 然而，仍然缺乏关于脓毒症发病率的基于人群的数据。此外，我们之前的研究报告脓毒症相关死亡率的显著地域差异，其中 46.0% 的观察到的差异由人口统计学、合并症和社会经济状况解释。然而，脓毒症相关死亡率的地理差异是否是由脓毒症的发病率驱动的仍有待阐明。尽管中国在过去几十年取得了长足进步，但在医疗保健的可用性和可及性方面仍然存在地域差异。因此，这种地域差异对脓毒症发病率的影响值得进一步探索，尤其是考虑到正在进行的中国医疗体系改革。在本研究中，我们旨在估计中国住院脓毒症的全国发病率并描述 2017 年至 2019 年的地理分布。此外，我们调查住院脓毒症的发病率与医疗资源之间的关联。

方法

研究设计和数据来源

这是一项回顾性观察数据库研究，符合准确和透明的健康评估报告声明指南。我们使用了国家医疗服务数据中心 (NDCMS) 和国家死亡率监测系统 (NMSS)。该项目获得了北京协和医院 (SK 1911) 机构审查委员会的批准。由于回顾性设计，获得知情同意的要求被放弃。NDCMS 是中华人民共和国国家卫生委员会主管的动态持续的公立医院住院患者出院摘要数据库。截至2020年底，共有来自31个省、市、自治区的1923家三级医院和2363家二级医院加入NDCMS，占中国大陆三级医院的64.1%和二级医院的22.7%（ 图1)。研究期间，NDCMS 的三级和二级医院的总入院人数占中国大陆所有医院入院人数的 45.0%，占公立医院总入院人数的 69.6%。 NDCMS 包含去识别化的个人入院信息，包括患者人口统计信息（出生日期、性别和种族）、医院信息（去识别化标识符、医院类型、省级位置）、入院日期、出院日期、诊断、程序和成本记录。根据每位患者的18位中国居民身份证号码创建唯一标识符（UID）。为每次入院随机创建一个唯一的全球标识符 (UGID)。NDCMS的数据质量通过人工审核、质量控制会议、员工培训课程和质量检查规定来保证。在我们的分析中，由于缺乏 2017 年之前二级医院的信息，我们提取了 2017 年至 2019 年 NDCMS 的所有入院人数。NMSS 提供具有全国代表性的个人死因和死亡率数据，覆盖了中国大陆总人口的 24.3%（补充文件1：方法 S1）。中国标准死亡证明中的所有信息，包括年龄、性别、直接、中间和潜在死亡原因以及死亡地点，均已报告给 NMSS。按照WHO数据质量策略]，NMSS总体漏报率为12.9%，编码不准确率为2.7%。在我们的分析中，包括2017 年至 2019 年死亡的所有死者。

脓毒症入院的鉴定

根据国际疾病分类第十版 (ICD-10) 官方 10 位中文版诊断代码（WHO 4 位版本的扩展），使用 NDCMS 数据库中的出院诊断确定脓毒症入院人数)和ICD – 9程序代码 。 明确的脓毒症病例是那些带有明确引用脓毒症的 ICD-10 代码的病例（表 1)。例如，类别（3 位）代码 O08 属于“异位和葡萄胎妊娠后并发症”的情况，其二级类别（4 位）代码 O08.2 属于特定情况“异位和葡萄胎妊娠后的栓塞” , 而其第三类（10 位）代码 O08.200 × 006 属于特定情况“流产和异位和葡萄胎后的栓塞（脓毒症）”。因此，O08.200×006 被标记为显性脓毒症代码。根据需要至少急性感染代码（表 2）和器官功能障碍代码（由 ICD-10 诊断代码（表 3）或 ICD 定义）的常用算法来识别隐性脓毒症病例-9 程序代码（表 4）。隐式编码算法基于一项前瞻性、单中心、队列研究进行验证，该研究旨在评估 qSOFA 在普通病房和 ICU 中对脓毒症的诊断价值。 在所有隐性脓毒症、重复入院和入院时年龄（年龄 < 0 天或年龄 > 120 岁）或住院时间（LOS、LOS < 0 天或 > 365 天）信息不合理的情况下，排除了缺失的性别信息。由于中国 26-60% 的 5 岁以下儿童未登记居民身份，我们使用 UGID 作为 6 岁以下儿童 UID 信息缺失的 UID。此后，进一步排除 UID 缺失或假 UID（UID 对应每年 4 个以上 UGID，这意味着一名患者每年有 4 个以上脓毒症相关入院）的患者（图 2 ）。隐式脓毒症病例包括显性脓毒症代码 。

NMSS 中院内脓毒症相关死亡的鉴定

根据 SePsis-3 标准，脓毒症在临床上被定义为任何并发器官功能障碍的急性感染。基于导致死亡的感染最有可能是脓毒症的假设，因此在从 NMSS 提取的 2017-2019 年死亡记录数据中，如果任何可能与脓毒症相关的急性感染的 ICD 代码被列为直接或潜在原因，则确定与脓毒症相关的死亡死亡证明，即死亡证明中的第一部分或第二部分（表 2）。如果死亡地点是医院，则脓毒症相关死亡进一步确定为院内脓毒症相关死亡。我们之前的验证研究表明，该算法的灵敏度为 88%，特异性为 83% 。

统计分析

在 2017 年至 2019 年的每个日历年，对于分别从 NDCMS 和 NMSS 确定的脓毒症入院和脓毒症相关死亡，包括年龄、性别和查尔森合并症指数（附加文件1：表 S5）在内的特征被总结为平均值±标准连续变量的偏差 (SD) 或中位数（四分位数间距，IQR）和分类变量的计数（和比例）。

院内脓毒症病死率的估计

分别。每 5 年分年龄层和分性别层三级或二级医院收治脓毒症患者的概率以相应层级三级或二级医院收治患者的比例表示，该数据摘自《中国统计年鉴》。

院内脓毒症死亡率的估计

NMSS 没有收集医院类型的信息，因此，在 2017 年至 2019 年每个日历年，直接估计 5 年年龄和性别的院内脓毒症死亡率（点估计数计算为脓毒症-发生在医院的相关死亡人数除以每个分层的所有个体人数（按 5 岁年龄和性别一起分层，CI 分别按二项分布估计）在全国和 31 个省份。

住院脓毒症发病率的估计

2017 年至 2019 年每个日历年的五年年龄和性别别住院脓毒症发病率计算为 5 年年龄和性别别院内脓毒症死亡率除以 5 年年龄和性别别别全国和中国 31 个省的院内脓毒症病死率（置信区间采用 delta 法估算）。利用从 2010 年中国人口普查中获得的中国所有居民的年龄和性别分布，进一步计算年度标准化院内脓毒症病死率、院内脓毒症死亡率和住院脓毒症发病率，CI估计为增量法。

住院脓毒症发病率的地理分析

在每个日历年，首先通过全球莫兰指数检查中国 31 个省的住院脓毒症发病率，以确定发病率的空间分布是否是偶然的。当基于全局莫兰指数P值 < 0.05 的空间自相关检验拒绝空间随机性时，进一步计算局部莫兰指数以识别具有统计显著性的空间聚类（高-高聚类、低-低聚类、高-低聚类和低-高簇）。为进一步探讨医疗资源对省级住院脓毒症发病率的影响，拟合空间自相关模型检验住院脓毒症发病率与医师人数、护士人数、每万人口医院床位供应量和住院人数之间的相关性。各省人均可支配收入。我们将上海和北京排除在分析之外，因为非本地居民分别占上海和北京住院人数的 40.12% 和 37.21%。

敏感性分析

为了确保发病率的估计不受每个日历年纳入或排除 NDCMS 的医院的影响，我们仅使用 2017 年至 2019 年连续纳入 NDCMS 的 3268 家医院的数据重新估计院内脓毒症病死率，并重新计算了住院脓毒症的发生率。

分析是在 R 软件 3.4.3 版中进行。

结果

研究人群

NDCMS住院脓毒症的特点

从 2017 年到 2019 年，我们确定9,455,279 名患者的 10,682,625 次脓毒症入院，其中 2,393,848 名患者的 2,564,750 次入院为显性脓毒症。脓毒症入院人数从 2017 年 3315 家医院的 2,715,999 人次、2018 年 3403 家医院的 3,444,660 人次增加到 2019 年 3496 家医院的 4,521,966 人次。脓毒症患者的平均年龄从 2017 年的 47 ± 32 岁稳步增加到 51 ± 30 岁2019年，其中59.6%为男性。合并症很常见，从 2017 年的 71% 增加到 2019 年的 75.1%（表1）。2019 年最常见的合并症是充血性心力衰竭 (24.4%)、脑血管疾病 (20.3%) 和慢性肺病 (20.1%)。在显性脓毒症患者中观察到类似的发现（ 表 6)。在研究期间，三级医院共有 7,863,805 例 (73.6%) 脓毒症入院。中国各省招生情况见附表1：表S7。呼吸衰竭是脓毒症患者最常见的器官功能障碍，而23.0%的患者有2个或更多器官功能障碍。三级和二级医院以及31个省的隐性脓毒症和显性脓毒症入院分布相似。

NMSS 中脓毒症相关死亡的特征

在 2017 年至 2019 年发生的 6,178,318 例死亡中，共有 806,728 例 (13.1%) 为脓毒症相关死亡。在脓毒症相关死亡中，228,852 例（28.4%）发生在住院期间，而住院死亡的比例从 2017 年的 27.0% 持续增加到 2019 年的 30.0%（表 1 ）。几乎 60% 的脓毒症相关死亡是男性，慢性肺病是最常见的合并症（2017-2019 年分别为 53.1%、51.5% 和 49.2%）。

住院脓毒症的发生率

我们估计，2019 年和 2019 年 2 月，中国共发生了 4,781,280 例（95% CI 4,591,740–4,970,821）、5,040,777（95% CI 4,846,307–5,235,247）、6,050,532（95% CI 5,830,876–6,270,187）例脓毒症患者. 总体而言，全国范围内每年男性和女性住院脓毒症的年龄标准化发病率从 2017 年的每 100,000 例 328.25 例（95% CI 315.41-341.09）显著增加到 2019 年的 421.85 例（95% CI 406.65-437.05）（表 2 ）). 相应的标准化院内脓毒症病死率从2017年的5.06%（95% CI 5.00-5.13%）逐渐下降到2019年的4.46%（95% CI 4.42-4.50%）。相反，相应的标准化院内-脓毒症医院死亡率从 2017 年的每 100,000 人 17.32 人（95% CI 16.67-17.97）逐渐上升到 2019 年的 19.16 人（95% CI 18.49-19.83）。在中国 31 个省份观察到类似的结果。（附加文件1：表 S9 和 S10）。

表2 2017-2019年隐性编码脓毒症的发病率、病死率和死亡率

在研究期间，男性住院脓毒症的年龄标准化发病率高于女性 [例如，2019 年每 100,000 人 519.06 (95% CI 502.14–535.98) 对每 100,000 人 343.37 (95% CI 327.75–358.99)]。我们发现住院脓毒症的发病率在 < 1 岁时很高，9 岁后迅速下降，在整个成年期的大部分时间里稳步上升，随后在 60 岁后急剧上升，并在 > 85 岁后达到峰值（图 1)。在 3 年的研究期间，8.7% 的发病率发生在 1 岁以下的新生儿中，9.2% 发生在 1-4 岁儿童中，2.5% 发生在 5-9 岁儿童中，19.6% 发生在 65-74 岁的早期老年人中年，在 75 岁以上的老年中占 37.9%。空间自相关模型结果发现，较高的每万人口医院床位供应量和较高的人均可支配收入与较高的脓毒症住院发生率显著相关，而较高的每万人口医师数量对住院脓毒症的发生率有相反影响脓毒症。

敏感性分析

与主要分析类似，我们的敏感性分析显示，2017 年每 100,000 人住院脓毒症的标准化年发病率为 328.12（95% CI 315.29-340.95），2018 年为 350.09（95% CI 336.70-363.48），2018 年为 422.38（95） % CI 407.15–437.61) 分别在 2019 年。

隐式编码策略的验证

在 6 个月的研究期间，共有 647 名患者被纳入验证队列。根据脓毒症的第三次国际共识定义，103 名 (75%) ICU 患者和 229 名 (56%) 非 ICU 患者被确认为脓毒症，脓毒症定义为感染后 SOFA 评分变化≥ 2 分。总体而言，隐式编码策略为 ICU 和非 ICU 患者提供了 85.40%（95% CI 80.53–89.25%）的阳性预测值 (PPV)（表 13 ）。

讨论

这项基于全国人口的研究中，我们估计 2017 年至 2019 年中国每年有 480 万至 610 万住院脓毒症患者。我们观察到的发病率超过 20.0% 发生在 10 岁以下的儿童中，57.5% 的病例发生在发生在 65 岁以上的老年人中。此外，我们发现整个中国住院脓毒症的显著地理聚集。这些发现为真正了解 LMIC 中脓毒症的负担提供重要证据。我们估计 2017 年每 100,000 人 342.06 (95% CI 328.50–355.62) 例的发病率与西太平洋地区相似 [每 100,000 人 352.10 (95% CI 178.32–695.24) 例]，低于泛太平洋地区- 根据 WHO 的系统评价，美洲地区 [每 100,000 人 415.139 (95% CI 238.423–722.836) 例]。然而，在我们的研究中，2017 年住院脓毒症的发生率高于 IHME 的估计 [每 100,000 人 214.8 (95% CI 171.6–274.4) 例]，尽管与拉丁美洲南部的情况相当 [每 100,000 人中有 359.4 (95% CI 288.1–455.4) 例]。相互矛盾的发现可能归因于隐性脓毒症的不同 ICD 识别算法。根据我们之前对脓毒症相关死亡的验证，我们不需要将感染代码作为根本原因以避免低估。此外，我们根据院内而不是院内和院外的脓毒症病死率和死亡率推断发病率。正如我们之前报道的那样，在研究期间，每年只有不到 30% 的脓毒症相关死亡发生在医院。如果不考虑死亡地点，估计难免会有偏差。另一个可能的原因是 IHME 研究中使用了中国（台湾）省份的非代表性生命登记数据。相比之下，我们从 NMSS 的全国代表性数据集中估算了脓毒症相关死亡人数，并从中国 31 个省超过 1000 万入院人数的队列中估计了脓毒症病死率。代表性数据集也可以解释比我们之前的研究更高的发病率和更低的院内病死率，我们之前的研究是根据老年人群（平均年龄，77 岁对 50 岁）和更高比例的合并症（90 % vs. 27%)，以及北京发达的街道地区，医疗资源充足。在我们的研究中，住院脓毒症的增加趋势与之前的系统评价一致，尽管所使用的方法有所不同。我们还观察到院内病死率下降和院内死亡率增加。同时，各省脓毒症的发病率存在巨大差异（图 2）。对这些发现有几种可能的解释。首先，过去几十年医疗质量和覆盖率的提高确保了中国全民更多地获得医疗服务。据估计，入院率每年增加 1%，代表绝对入院人数为 1000 万。增强的医疗保健服务系统可能会显著促进观察到的脓毒症住院病例增加。其次，中国非传染性疾病 (NCD) 日益流行可能对脓毒症的负担产生重大影响。根据地方 GBD 分析，非传染性疾病已成为中国的主要死亡原因。许多非传染性疾病，包括糖尿病、心血管疾病、恶性肿瘤和风湿病，都与感染死亡风险增加有关。非传染性疾病和传染病之间的这种因果关系可能在随后出现的脓毒症中发挥重要作用。如我们的研究所示，大多数隐性脓毒症并发非传染性疾病。第三，中国人口正在迅速老龄化。与年龄相关的免疫功能障碍降低了生理储备能力，老年人的慢性基础疾病与感染易感性相关。应该指出的是，在整个研究期间，大多数 5 岁年龄组都观察到增加的趋势，这表明老龄化可能只是部分原因。第四，根据我们之前基于超过 50 万成年人的长期随访队列的研究，回家死亡 (GHTD) 现象显著增加，即住院死亡的比例下降。事实上，院内死亡比例的下降和院内死亡绝对人数的增加与病死率和死亡率的相反趋势一致。第五，脓毒症管理的改进可能有助于降低病死率。3 年的短期研究支持这样一种观点，即 ICU 资源的可及性和可用性而不是临床实践的改善可能部分解释了我们的发现。第六，尚不清楚基于电子健康记录的临床数据得出的脓毒症发病率和趋势是否不同于基于 ICD 的估计，类似于 Rhee 及其同事的发现。需要进一步调查以了解更改的原因。LMICs 脓毒症流行病学的基于人群的研究仍然很少。在本研究中，我们试图全面评估中国这个拥有世界 1/5 人口的中等收入国家的住院脓毒症发病率。我们的研究结果强化全球脓毒症负担的证据，尤其是在 LMIC 中。目前对脓毒症的定义使得在资源有限的地区收集高质量的临床和实验室数据用于国家层面的脓毒症监测变得不适用。另一方面，资源有限国家的分散数据仍然是生成具有全国代表性的数据集的挑战。通过协调未关联的独立行政数据源，我们研究中基于代码的监测策略提供一种可行的低成本方法来记录 LMIC 中脓毒症的负担（如果可用）。我们观察到中国住院脓毒症和院内死亡率的显著地理聚类。与美国的脓毒症带相反，我们发现较高的发病率和死亡率与较高的人均可支配收入相关。在资源丰富的地区，随着住院死亡率的增加，住院率的增加可能是造成这种关联的原因。中国经济的快速增长与医疗服务体系发展滞后之间的不平衡关系，例如医疗保健专业人员，可能解释研究期间不一致的发现和集群的变化，如图 3 所示. 我们的研究结果为中低收入国家提供了关于医疗保健资源和社会经济地位对脓毒症预防影响的额外证据。此外，医院病床的可及性更高与发病率更高之间出乎意料的关联凸显高质量医疗服务在减轻脓毒症负担方面的重要性。因此，改善医疗保健专业人员的供应对于弥合医疗资源缺口和解决资源有限地区的医疗质量问题至关重要。我们的研究有几个局限性。首先，这是一项基于ICD的脓毒症监测研究。许多报告表明，完全依赖管理数据的研究有低估或高估脓毒症真正负担的风险，具体取决于 ICD 代码策略。然而，在 LMICs 中，考虑到国家代表性和个人水平数据源的要求，基于 ICD 的方法可能是推断脓毒症负担的唯一可行方法。其次，NDCMS 中医院的非随机抽样可能会给病死率估计带来偏差。据我们所知，尚未开发出具有全国代表性的医院的随机抽样方法。我们的研究确定超过 1000 万例住院脓毒症。大样本量可确保代表性，避免选择偏差。第三，临床医生对脓毒症的认识增加会影响我们的估计。然而，在研究期间，脓毒症病死率下降0.6%，发病率增加了25.6%。临床记录实践只能部分解释我们的发现。第四，我们研究仅纳入了医院发生的脓毒症和脓毒症相关死亡病例。需要进一步调查以全面估计中国的脓毒症负担。我们的研究仅纳入医院发生的脓毒症和脓毒症相关死亡病例。需要进一步调查以全面估计中国的脓毒症负担。我们的研究仅纳入了医院发生的脓毒症和脓毒症相关死亡病例。需要进一步调查以全面估计中国的脓毒症负担。我们的研究提供的证据表明，尽管中国的院内脓毒症病死率稳步下降，但住院脓毒症和院内死亡率却在增加。我们的研究结果表明，脓毒症的真正负担仍然是中低收入国家医疗保健系统面临的挑战。除了扩大医院病床外，还需要采取更多措施来加强医疗保健专业人员服务。

结论

我们的研究显示脓毒症住院负担比之前估计的更大。地域差异表明预防脓毒症方面需要付出更多努力。

Weng et al. Critical Care (2023) 27:84 https://doi.org/10.1186/s13054-023-04385-x