Effect of preoperative anxiety and depression and sleep qualityon sequelae of Bell's palsy and its intervention strategy
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摘要:目的 探讨患者术前焦虑、抑郁及睡眠质量对贝尔面瘫后遗症手术的影响及干预对策。方法 观察患者术前1 d Sunnybrook面神经评定表、焦虑自评量表（SAS）、抑郁自评量表（SDS）以及匹兹堡睡眠质量指数量表（PSQI）评分，根据术后第6个月Sunnybrook面神经评定分值将48例接受面神经茎乳孔区松解术的患者分为预后良好组（n=40）和预后不良组（n=8）。比较2组SAS、SDS和PSQI评分。观察术前焦虑水平、抑郁程度、睡眠质量对手术疗效的影响。结果 预后良好组SAS、SDS和PSQI评分均低于预后不良组，差异有统计学意义（P < 0.05）。患者手术疗效与术前焦虑水平、抑郁程度和睡眠质量显著相关（P < 0.05）。结论 贝尔面瘫后遗症患者术前焦虑、抑郁水平和睡眠质量显著影响面神经茎乳孔区松解术的疗效，术前可对患者采取干预。Abstract:Objective To investigate the effect of preoperative anxiety, depression and sleep quality on sequelae of Bell's palsy and its intervention strategy.Methods Forty-eight patients receiving neurolysis of facial nerve of stem hole area were divided into good prognosis group (n=40) and poor prognosis group (n=8) according to Sunnybrook facial nerve evaluation score after 6 months. Preoperative 1 day Sunnybrook facial nerve evaluation form, Self-rating Anxiety Scale (SAS), Self-Rating Depression Scale (SDS) and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) scores were observed. The SAS, SDS and PSQI scores were compared between the two groups. The impacts of preoperative anxiety level, depression degree and sleep quality on the operative effect were observed.Results The SAS, SDS and PSQI scores in the good prognosis group were significantly lower than those in the poor prognosis group (P < 0.05). There were significant correlations between operative efficacy and preoperative anxiety level, degree of depression as well as sleep quality (P < 0.05).Conclusion The preoperative anxiety and depression degree as well as sleep quality of patients with sequelae of Bell's palsy significantly affect the therapeutic effect of neurolysis of facial nerve of stem hole area, and preoperative intervention can be taken for patients.
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Keywords:
- Bell's palsy /
- synkinesia /
- anxiety /
- depression /
- sleep quality /
- neurolysis
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金黄色葡萄球菌(SA)在自然界中分布十分广泛，是医院感染和社区感染的重要病原菌之一[1-2]。SA感染常见于皮肤黏膜受损和免疫力低下的人群，能够引起皮肤软组织感染、血流感染、局部化脓性感染及全身多脏器感染等[3]。根据对苯唑西林敏感性的不同, SA可分为耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)和甲氧西林敏感金黄色葡萄球菌(MSSA)。近年来，随着临床抗菌药物的广泛应用, SA耐药菌株不断增加，给临床抗感染治疗带来了巨大挑战。因此，定期监测病原菌的流行情况及药物敏感试验结果，有助于临床合理选用抗菌药物，提高患者的治愈率。本研究分析中国人民解放军海军军医大学第一附属医院(下称本院)2016—2020年SA的临床分布特点及其对抗菌药物的耐药情况，现报告如下。
1. 材料与方法
1.1 菌株来源
SA菌株来源于2016年1月—2020年12月本院1 575例患者送检的各类临床样本，包括痰液、支气管肺泡灌洗液、血液、分泌物、中段尿、组织和脓液等。
1.2 仪器与试剂
菌株鉴定使用VITEK 2 Compact全自动微生物分析仪(法国梅里埃公司)或microflex基质辅助激光解析飞行时间质谱仪(德国布鲁克公司)。细菌药物敏感试验使用VITEK 2 Compact全自动微生物分析仪及其配套的GP67药敏卡。
1.3 病原菌培养与鉴定
菌株的接种、培养、分离和鉴定严格按照《全国临床检验操作规程》[4]中不同样本的技术规范要求进行操作。
1.4 体外药物敏感试验
对培养出的所有病原菌进行体外药物敏感试验，结果分为敏感、中介和耐药。药物敏感试验结果按照美国临床实验室标准化协会(CLSI)M100文件[5]标准进行判读，质控菌株为SA菌株ATCC25923、ATCC29213。
1.5 统计学分析
采用WHONET 5.6软件和SPSS软件对SA菌株的科室分布、样本来源和耐药情况进行统计学分析。
2. 结果
2.1 患者一般资料
1 575例患者中，男1 066例(67.7%), 女509例(32.3%); 年龄0~92岁，平均(55.2±22.1)岁; 61~80岁患者占比最高(612例，占38.9%)，其后依次为41~60岁患者(426例, 27.0%)、20~40岁患者(245例，占15.6%)、>80岁患者(162例，占10.3%)和 < 20岁患者(130例，占8.2%)。
2.2 菌株来源样本分析
送检样本中共分离出1 784株SA菌株，来源样本分析结果显示，痰液、支气管肺泡灌洗液等呼吸道样本中检出796株SA菌株(44.6%), 分泌物检出543株(30.4%), 血液检出100株(5.6%), 脓液检出78株(4.4%), 中段尿检出66株(3.7%)、组织检出41株(2.3%), 其他样本检出160株(9.0%), 见图 1。SA菌株主要来源于烧伤科(277株，占15.5%)、呼吸科(130株，占7.3%)、整形外科(106株，占5.9%)、急救ICU(99株，占5.5%)和儿科(84株，占4.7%), 见图 2。
2.3 不同年度菌株分布情况
1 575例患者送检样本中共分离出1 784株SA, 其中MRSA 926株，占51.9%。2016—2020年，随着年度的推移, MRSA占比呈缓慢下降又上升的趋势(2018年度占比最低)，各年度SA和MRSA的分布情况见图 3。
2.4 SA耐药情况分析
SA对青霉素的总体耐药率最高，达93.3%, 对利福平的总体耐药率仅4.1%, 对庆大霉素的总体耐药率为19.1%。2016—2020年, SA对苯唑西林的耐药率维持在50%左右，对四环素、环丙沙星、左氧氟沙星和莫西沙星的耐药率为29.2%~44.1%，对红霉素和克林霉素的耐药率为44.1%~62.4%, 未检出对替加环素、利奈唑胺和万古霉素耐药的菌株。SA对常见抗菌药物的总体耐药率及不同年度耐药率见表 1。
表 1 2016—2020年SA对常见抗菌药物的耐药率% 抗菌药物 总体 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 青霉素 93.3 94.4 94.5 92.4 94.4 90.6 苯唑西林 51.9 53.4 52.2 46.8 53.7 54.2 红霉素 58.7 58.4 61.7 53.4 62.4 57.4 克林霉素 53.0 44.1 56.9 49.2 59.0 54.8 庆大霉素 19.1 20.6 17.2 15.0 21.3 22.3 四环素 37.1 38.8 35.4 31.3 44.1 36.8 环丙沙星 38.5 40.9 39.5 31.6 41.9 39.4 左氧氟沙星 38.3 40.6 39.5 31.3 41.6 39.4 莫西沙星 35.5 36.9 35.2 29.2 39.0 38.4 利福平 4.1 7.2 4.5 3.9 4.5 0.3 替加环素 0 0 0 0 0 0 利奈唑胺 0 0 0 0 0 0 万古霉素 0 0 0 0 0 0 2.5 MRSA耐药情况分析
MRSA对常见抗菌药物的总体耐药率均高于SA。2016—2020年, MRSA对青霉素和苯唑西林的耐药率均为100.0%, 对庆大霉素的耐药率维持在30%左右，对四环素、环丙沙星、左氧氟沙星和莫西沙星的耐药率为50.6%~67.5%, 对红霉素和克林霉素的耐药率较高(>60%), 未发现对替加环素、利奈唑胺和万古霉素耐药的菌株。MRSA对抗菌药物的总体耐药率及不同年度耐药率见表 2。
表 2 2016—2020年MRSA对常见抗菌药物的耐药率% 抗菌药物 总体 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 青霉素 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 苯唑西林 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 红霉素 78.6 77.2 77.1 77.0 84.3 77.4 克林霉素 73.5 61.4 72.9 74.7 83.2 74.4 庆大霉素 33.0 33.9 27.1 29.8 38.7 36.9 四环素 56.8 57.9 55.5 52.2 67.0 50.6 环丙沙星 61.8 64.9 60.6 55.6 67.5 60.1 左氧氟沙星 61.6 64.3 60.6 55.6 67.0 60.1 莫西沙星 59.6 62.6 57.3 53.4 65.4 59.5 利福平 7.5 12.9 8.3 7.3 8.4 0 替加环素 0 0 0 0 0 0 利奈唑胺 0 0 0 0 0 0 万古霉素 0 0 0 0 0 0 3. 讨论
SA是一种致病力较强的革兰阳性菌，具有共生菌和致病菌的双重特性，在人鼻前庭、腋窝、腹股沟和胃肠道等部位均有定植[6-7], 可经皮肤伤口、汗腺、毛囊等多种途径进入体内，引起化脓性感染、食物中毒、烫伤样皮肤综合征等，严重者还可随血液循环至全身，导致血流感染[8]。MRSA是导致医院感染的一种重要病原菌，患者常因外置导管、应用广谱抗生素、透析、免疫抑制性疾病等而发生感染[9]，此外医务人员也能在一定程度上导致该菌的院内感染。
本研究结果显示, SA菌株检出率排名前3位的科室为烧伤科(15.5%)、呼吸科(7.3%)和整形外科(5.9%)。烧伤患者皮肤黏膜屏障受损，机体免疫功能受抑制，且创面大量渗液，为SA的侵入和生长繁殖提供了有利条件[10]。SA菌株分离率排名前3位的样本分别是痰液和支气管肺泡灌洗液等呼吸道样本(44.6%)、分泌物(30.4%)和血液(5.6%)。由此提示，SA主要引起呼吸道感染、皮肤软组织或伤口感染、血流感染等，其中呼吸道感染占总感染量近一半，提示临床应加强对呼吸道感染的控制。
自从1961年MRSA被首次分离以来, MRSA分离率(MRSA在SA中的占比)呈现不断上升趋势[11-12]。全国细菌耐药监测网(CARSS)2016—2020年数据均显示MRSA分离率呈逐步下降趋势，其中上海市的MRSA分离率每年均高于全国平均水平[13-14]。本研究结果显示, 2016—2020年，本院总体MRSA分离率高达51.9%, 随着年度的推移，本院MRSA分离率呈缓慢下降又上升的趋势，且本院各年度的MRSA分离率均高于全国MRSA分离率以及上海市MRSA分离率。分析原因，这可能与本院烧伤科收治的重症患者人数较多、抗菌药物使用种类及强度不同有关。此外，本院2018年度MRSA分离率降至最低，这可能与烧伤科2018年正逢成立60周年加强了创面管理、手卫生、消毒隔离等感染控制措施有关[15]。
本研究发现, 2016—2020年, SA菌株对青霉素的耐药率均持续高于90%, 对红霉素和克林霉素的耐药率持续高于40%, 对利福平的耐药率总体呈下降趋势，对庆大霉素、四环素、环丙沙星、左氧氟沙星和莫西沙星的耐药率呈现为先下降又上升的趋势，这可能与2018年MRSA分离率较低有关。本研究结果显示, MRSA菌株对各类抗菌药物的耐药率普遍高于SA, 但尚未发现对替加环素、利奈唑胺和万古霉素耐药的菌株。万古霉素是治疗MRSA感染的首选药物，但目前已有少量耐万古霉素金黄色葡萄球菌的报道[16], 因此临床医生应重视万古霉素的合理使用，根据药物敏感试验结果优先选用敏感药物，避免诱导耐万古霉素菌株的产生。
综上所述，本院SA菌株和MRSA菌株的检出率较高，医院管理者及医务工作者需引起充分重视。防治SA感染，不仅需要合理选用抗菌药物，还需要加强病房管理、手消毒和环境消毒等。
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表 1 2组一般资料比较(x±s)[n(%)]
指标 预后良好组(n=40) 预后不良组(n=8) 年龄/岁 48.3±14.1 48.5±9.4 性别 男 18(45.0) 4(50.0) 女 22(55.0) 4(50.0) 面瘫部位 左侧 18(45.0) 4(50.0) 右侧 22(55.0) 4(50.0) 文化程度 小学 6(15.0) 1(12.5) 初中 14(35.0) 2(25.0) 高中 12(30.0) 4(50.0) 大学及以上 8(20.0) 1(12.5) 
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表 2 2组SAS、SDS和PSQI评分比较(x±s)
分 指标 预后良好组(n=40) 预后不良组(n=8) SAS评分 50.1±8.3* 68.6±6.7 SDS评分 48.3±7.9* 66.0±5.8 PSQI评分 6.7±2.1* 17.0±2.1 SAS: 焦虑自评量表; SDS: 抑郁自评量表;
PSQI: 匹兹堡睡眠质量指数量表。
与预后不良组比较, *P < 0.05。
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表 3 2组SAS、SDS和PSQI评分与术后疗效相关性分析
项目 未调整 模型Ⅰ 模型Ⅱ OR(95%CI) P OR(95%CI) P OR(95%CI) P SAS评分 0.8(0.7~0.9) < 0.01 0.7(0.5~0.9) < 0.01 0.7(0.5~0.9) 0.02 SDS评分 0.7(0.6~0.9) < 0.01 0.7(0.6~0.9) < 0.01 0.7(0.6~0.9) 0.03 PSQI评分 0.3(0.1~0.8) < 0.01 0.3(0.1~0.8) < 0.01 0.3(0.1~0.8) 0.02 模型Ⅰ: 调整年龄和性别; 模型Ⅱ: 调整年龄、性别、面瘫部位和文化程度。
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