- Chi tiết
-
Được đăng: 19 Tháng 8 2025
Trần văn Ngọc(*)
TÓM TẮT :
Điều trị ban đầu thích hợp theo kinh nghiệm là chiến lược được sử dụng trong điều trị viêm phổi cộng đồng và bệnh viện khi chưa có kết quả vi sinh và kháng sinh đồ , dựa trên bối cảnh lâm sàng , mức độ nặng và yếu tố nguy cơ vi khuẩn đa kháng thuốc. Tuy nhiên yếu tố nguy cơ vi khuẩn đa kháng thuốc phụ thuộc vào từng nghiên cứu và khác nhau tại các bệnh viên hay quốc gia khác nhau nên có độ nhậy và đặc hiệu khác nhau nên khó áp dụng chính xác.
Việc xây dựng các mô hình tiên đoán dựa trên nhiều yếu tố nguy cơ khác nhau , tuổi bệnh nhân , bệnh đồng mắc , tiền sử mắc vi khuẩn kháng thuốc trở thành công cụ hữu ích và tin cậy hơn trong tiên đoán tác nhân kháng thuốc gây bệnh và giúp điều trị kháng sinh ban đầu thích hợp , tránh lạm dụng kháng sinh phổ rộng khi không cần thiết , xuống thang và rút ngắn thời gian điều trị
ABSTRACT : Appropriate initial empiric therapy is a strategy used in the treatment of community-acquired and hospital-acquired pneumonia in the absence of microbiological and antibiogram results, based on the clinical context, severity, and risk factors for multidrug-resistant bacteria. However, risk factors for multidrug-resistant bacteria depend on each study and vary in different hospitals or countries, so they have different sensitivities and specificities, making them difficult to apply accurately.
The construction of predictive models based on many different risk factors, patient age, comorbidities, and history of drug-resistant bacteria has become a more useful and reliable tool in predicting drug-resistant pathogens and helping to provide appropriate initial antibiotic treatment, avoiding unnecessary overuse of broad-spectrum antibiotics, de-escalating, and shortening treatment duration.
(*) PGS, TS , BS. Chủ tịch Hội Hô hấp TPHCM , P.Chủ tịch Hội Phổi VN , Chủ tịch HĐYĐ và Nghiên cứu Y sinh học BVCR
CÁC MÔ HÌNH TIÊN ĐOÁN NGUY CƠ NHIỄM VI KHUẨN ĐA KHÁNG TRONG VIÊM PHỔI CỘNG ĐỒNG
Các từ viết tắt:
MDR : multidrug resistance
DRP: drug resistant pathogen
DRIP score : drug resistance in pneumonia score
CAP: community acquired pneumonia
HCAP : health care associated pneumonia
IRVS : Invasive Respiratory or Vasopressor Support
Tại sao chúng ta cần một mô hình dự đoán? Việc phát hiện sớm và chính xác nhiễm vi khuẩn kháng thuốc trong viêm phổi hay đợt cấp COPD là rất quan trọng để đưa ra phác đồ điều trị kịp thời và hiệu quả.
Một mô hình dự đoán có thể giúp :
- Nhận biết sớm: Phát hiện bệnh nhân có nguy cơ cao nhiễm vi khuẩn đa kháng ngay từ giai đoạn sớm.
- Cá nhân hóa điều trị: Lựa chọn kháng sinh phù hợp và điều chỉnh liều lượng dựa trên nguy cơ kháng thuốc.
- Giảm tỷ lệ kháng thuốc: Hạn chế việc sử dụng kháng sinh không cần thiết, giảm áp lực chọn lọc vi khuẩn kháng thuốc.
- Cải thiện kết quả điều trị: Giảm thời gian nhập viện, giảm tỷ lệ tử vong và cải thiện chất lượng cuộc sống của bệnh nhân.
Các yếu tố cần xem xét khi xây dựng mô hình:
- Yếu tố lâm sàng: Tuổi, giới tính, tiền sử bệnh, mức độ nặng của viêm phổi hay đợt cấp COPD, số lần nhập viện, sử dụng corticosteroid, sử dụng kháng sinh kéo dài, v.v.
- Yếu tố vi sinh vật: Kết quả nuôi cấy đờm, kháng sinh đồ, sự hiện diện của các yếu tố độc lực của vi khuẩn.
- Yếu tố hình ảnh: X-quang ngực, CT scan, siêu âm...
- Chỉ số sinh hóa: C-reactive protein (CRP), bạch cầu, bạch cầu đa nhân trung tính, v.v.
Thách thức và hạn chế trong việc xây dựng mô hình :
- Thiếu dữ liệu lớn và chất lượng cao: Việc xây dựng một mô hình dự đoán hiệu quả đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu lâm sàng và vi sinh vật chất lượng cao.
- Sự đa dạng của các chủng vi khuẩn kháng thuốc trong cộng đồng hay bệnh viện hoặc liên quan đến chăm sóc y tế : Các chủng P. aeruginosa có thể khác nhau về yếu tố độc lực và khả năng kháng thuốc, gây khó khăn cho việc xây dựng một mô hình dự đoán chung.
- Thay đổi của các yếu tố nguy cơ: Các yếu tố nguy cơ nhiễm vi khuẩn đa kháng có thể thay đổi theo thời gian và địa điểm, đòi hỏi phải cập nhật mô hình thường xuyên.
Trong tương lai, với sự phát triển của công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo, các mô hình dự đoán sẽ ngày càng hoàn thiện và trở thành một phần không thể thiếu trong việc chăm sóc bệnh nhân.[1]
1. Mô hình DRIP Score: Dự đoán nguy cơ nhiễm vi khuẩn kháng thuốc trong viêm phổi cộng đồng[2]
DRIP score (Drug Resistance in Pneumonia score) là một mô hình dự đoán nguy cơ nhiễm vi khuẩn kháng thuốc (DRP) ở bệnh nhân viêm phổi cộng đồng (CAP). Mô hình này được phát triển bởi Webb và cộng sự vào năm 2016, dựa trên phân tích dữ liệu của 2169 bệnh nhân CAP nhập viện.
Các tiêu chí được ghi nhận trong nghiên cứu nầy : tỷ lệ tử vong của bệnh nhân, chuyển ICU và lên thang kháng sinh cũng như thời gian nằm viện.
Các yếu tố nguy cơ được tính điểm trong DRIP score:
a. Tuổi:
o ≥ 65 tuổi: 1 điểm
b. Bệnh nền:
o Suy tim sung huyết: 1 điểm
o Bệnh gan mạn tính: 1 điểm
o Bệnh thận mạn tính: 1 điểm
o COPD: 1 điểm
o Nghiện rượu: 1 điểm
o Ung thư: 1 điểm
c. Suy giảm miễn dịch: 1 điểm
d. Sử dụng kháng sinh trong 90 ngày trước đó: 1 điểm
e. Nằm viện trong 30 ngày trước đó: 1 điểm
Cộng điểm của tất cả các yếu tố nguy cơ. Điểm DRIP dao động từ 0 đến 7.
Điểm DRIP: ( DRIP SCORE)
- Nguy cơ thấp (0-2 điểm): Khả năng nhiễm DRP thấp, có thể sử dụng kháng sinh phổ hẹp theo kinh nghiệm.
- Nguy cơ trung bình (3- 4 điểm): Nguy cơ nhiễm DRP trung bình, cần cân nhắc sử dụng kháng sinh phổ rộng hơn.
- Nguy cơ cao (5-7 điểm): Khả năng nhiễm DRP cao, nên sử dụng kháng sinh phổ rộng theo kinh nghiệm.
Kết quả nghiên cứu có 480 bệnh nhân đạt tiêu chuẩn , 331 bệnh nhân (69%) có điểm DRIP <4 và 149 bệnh nhân (31%) với điểm DRIP ≥4. Tổng số 283 bệnh nhân (59%) thất bại kháng sinh có 174 bệnh nhân điểm DRIP <4 và 109 bệnh nhân có điểm DRIP ≥4. Hiệu chuẩn DRIP bằng thử nghiệm Hosmer-Lemeshow có giá trị p= 0,667 (p>0,05). AUC trên đường cong ROC = 0,651 (KTC 95%; 0,601-0,700).
· Kết luận: Điểm DRIP có hiệu suất chính xác và giá trị hiệu chuẩn thấp trong thực nghiệm dự đoán kháng sinh thất bại và giá trị phân biệt kém.
Ưu điểm của DRIP score:
- Dễ áp dụng: Các yếu tố nguy cơ dễ thu thập từ bệnh sử và hồ sơ bệnh án.
- Hỗ trợ quyết định điều trị: DRIP score giúp bác sĩ cân nhắc giữa lợi ích và nguy cơ khi lựa chọn kháng sinh, tránh điều trị quá mức hoặc thiếu hiệu quả.
Hạn chế:
- DRIP score cần được xác nhận hiệu quả trên các quần thể bệnh nhân khác nhau và trong các môi trường lâm sàng khác nhau.
- Không thay thế đánh giá lâm sàng: Cần kết hợp DRIP score với đánh giá lâm sàng, xét nghiệm vi sinh, và kinh nghiệm của bác sĩ để đưa ra quyết định điều trị tối ưu.
2. Mô hình Maruyama (2019): Chiến lược điều trị viêm phổi cộng đồng dựa trên nguy cơ nhiễm vi khuẩn kháng thuốc [4]
Mô hình Maruyama, được phát triển bởi Maruyama và cộng sự vào năm 2019, là một chiến lược điều trị viêm phổi cộng đồng (VPCĐ) dựa trên việc dự đoán nguy cơ nhiễm vi khuẩn kháng thuốc .
Nghiên cứu quan sát này từ cơ sở dữ liệu xuất viện trên toàn quốc của các bệnh viện chăm sóc cấp cứu , mô tả các đặc điểm lâm sàng và tần suất nhiễm MDR bao gồm MRSA và P. aeruginosa .
Maruyama và cộng sự đã tiến hành một nghiên cứu đoàn hệ đa trung tâm, tiến cứu trên 1089 bệnh nhân VPCĐ để đánh giá hiệu quả của mô hình.
Điểm đặc biệt của mô hình Maruyama:
- Kết hợp thuật toán Niederman & Brito: Mô hình này dựa trên nền tảng thuật toán của Niederman & Brito (2007), đã được chứng minh là hữu ích trong việc xác định nguy cơ MDR .
- Bổ sung yếu tố "tiền sử xâm nhập hay vi khuẩn quần cư ": Điểm mới của mô hình Maruyama là bổ sung yếu tố "tiền sử xâm nhập" với vi khuẩn kháng thuốc, tăng cường khả năng dự đoán chính xác.
Quy trình áp dụng mô hình Maruyama:
1. Sàng lọc ban đầu: Áp dụng thuật toán Niederman & Brito để đánh giá nguy cơ DRP ban đầu.
2. Xét nghiệm vi sinh: Thực hiện cấy máu và cấy đờm để xác định căn nguyên gây bệnh.
3. Kết hợp tiền sử xâm nhập:
o Nếu bệnh nhân có tiền sử xâm nhập với vi khuẩn kháng thuốc trong vòng 12 tháng trước đó, họ được phân loại là "nguy cơ cao" bất kể điểm số ban đầu.
4. Lựa chọn kháng sinh:
o Nguy cơ thấp: Sử dụng kháng sinh phổ hẹp theo kinh nghiệm.
o Nguy cơ cao: Sử dụng kháng sinh phổ rộng theo kinh nghiệm.
Kết quả : Các yếu tố nguy cơ đối với Nhiễm MDR, bao gồm MRSA và P. aeruginosa, và tỷ lệ tử vong gần như giống nhau ở những bệnh nhân mắc CAP và HCAP. Các yếu tố nguy cơ đối với nhiễm trùng MRSA và P. aeruginosa là không giống nhau. Việc đánh giá các yếu tố nguy cơ cá nhân đối với tỷ lệ tử vong và nhiễm MDR và việc đưa HCAP vào CAP có thể góp phần cải thiện và đơn giản hóa liệu pháp điều trị theo kinh nghiệm. Điều này cũng có thể hữu ích để đánh giá các yếu tố dự đoán nhiễm trùng MRSA và P. aeruginosa một cách riêng biệt để giảm thiểu việc lạm dụng kháng sinh phổ rộng.
Kết quả cho thấy mô hình có độ chính xác cao trong việc dự đoán MDR , giúp:
o Tăng tỷ lệ sử dụng kháng sinh phù hợp.
o Giảm tỷ lệ sử dụng kháng sinh phổ rộng không cần thiết.
o Cải thiện kết quả lâm sàng cho bệnh nhân.
Mô hình này có tiềm năng cải thiện kết quả điều trị, giảm lạm dụng kháng sinh, và góp phần kiểm soát kháng kháng sinh. Tuy nhiên, cần thêm nghiên cứu để xác nhận hiệu quả lâu dài và khả năng áp dụng rộng rãi.
3. Thuật toán Niederman & Brito (2007): Xác định nguy cơ nhiễm vi khuẩn kháng thuốc trong viêm phổi cộng đồng[6]
Thuật toán Niederman & Brito, được công bố năm 2007, là một công cụ đơn giản và dễ sử dụng để đánh giá nguy cơ nhiễm vi khuẩn kháng thuốc ở bệnh nhân viêm phổi cộng đồng .
Các yếu tố nguy cơ và điểm số:
Thuật toán này xem xét các yếu tố nguy cơ sau, mỗi yếu tố được cho một điểm số:
- Tuổi:
- < 2 tuổi: 1 điểm
- ≥ 65 tuổi: 1 điểm
- Bệnh nền:
- Suy tim sung huyết: 1 điểm
- Bệnh gan mạn tính: 1 điểm
- Bệnh thận mạn tính: 1 điểm
- Đái tháo đường: 1 điểm
- Nghiện rượu: 1 điểm
- Ung thư: 1 điểm
- Chăm sóc y tế gần đây:
- Sống ở viện dưỡng lão: 1 điểm
- Sử dụng kháng sinh trong vòng 3 tháng trước đó: 1 điểm
Cách áp dụng thuật toán:
§ Xác định các yếu tố nguy cơ: Ghi nhận các yếu tố nguy cơ có liên quan ở bệnh nhân.
§ Tính tổng điểm: Cộng điểm số của tất cả các yếu tố nguy cơ.
§ Phân loại nguy cơ:
o Nguy cơ thấp (0 điểm): Khả năng nhiễm VKKT thấp.
o Nguy cơ trung bình (1-2 điểm): Nguy cơ nhiễm VKKT trung bình.
o Nguy cơ cao (≥ 3 điểm): Khả năng nhiễm VKKT cao.
Lựa chọn kháng sinh theo kinh nghiệm:
- Nguy cơ thấp: Có thể sử dụng kháng sinh phổ hẹp (ví dụ: amoxicillin, doxycycline).
- Nguy cơ trung bình: Cân nhắc sử dụng kháng sinh phổ rộng hơn (ví dụ: amoxicillin/clavulanate, cephalosporin thế hệ 3).
- Nguy cơ cao: Nên sử dụng kháng sinh phổ rộng (ví dụ: beta-lactam kết hợp macrolide hoặc fluoroquinolone, có thể cần thêm kháng sinh kháng MRSA).
Thuật toán Niederman & Brito là một công cụ sàng lọc hữu ích để đánh giá nguy cơ MDR ở bệnh nhân VPCĐ. Tuy nhiên, nó không phải là công cụ duy nhất để đưa ra quyết định điều trị, mà cần kết hợp với đánh giá lâm sàng, xét nghiệm vi sinh, và kinh nghiệm của bác sĩ.
Mô hình tiên đoán VPCĐ do P.aeruginosa [3,5]
Hiện chưa có một mô hình tiên đoán chuyên biệt dành riêng cho VPCĐ do Pseudomonas aeruginosa như DRIP score cho nguy cơ nhiễm khuẩn kháng thuốc nói chung hay mô hình Shorr cho MRSA. Tuy nhiên, có thể dựa vào các yếu tố nguy cơ được ghi nhận trong các nghiên cứu và hướng dẫn để đánh giá khả năng nhiễm P. aeruginosa ở bệnh nhân VPCĐ.
Yếu tố nguy cơ nhiễm P. aeruginosa trong VPCĐ:
Yếu tố liên quan đến vật chủ:
- Cấu trúc phổi bất thường: Giãn phế quản, COPD, xơ phổi là những yếu tố quan trọng tạo điều kiện cho P. aeruginosa xâm nhập và phát triển.
- Suy giảm miễn dịch: Giảm bạch cầu, nhiễm trùng HIV, ghép tạng, cấy ghép tế bào gốc làm tăng nguy cơ nhiễm trùng cơ hội, trong đó có P. aeruginosa.
Yếu tố liên quan đến điều trị:
- Sử dụng kháng sinh kéo dài hoặc nhiều lần: Đặc biệt là glucocorticoid ở bệnh nhân có cấu trúc phổi bất thường, tạo điều kiện cho P. aeruginosa kháng thuốc phát triển.
Yếu tố dịch tễ:
- Nằm viện gần đây (trong vòng 90 ngày): Đặc biệt là điều trị tại ICU, làm gia tăng nguy cơ nhiễm P. aeruginosa kháng thuốc.
Các dấu hiệu gợi ý nhiễm P. aeruginosa:
- VPMPCĐ nặng: Bệnh cảnh nặng, diễn biến nhanh, sốc nhiễm trùng.
- Đờm màu xanh lá cây: Đặc trưng cho nhiễm trùng P. aeruginosa.
- Kháng sinh đồ cho thấy đề kháng với nhiều loại kháng sinh: P. aeruginosa thường kháng nhiều loại kháng sinh, khiến việc điều trị trở nên khó khăn.
Mặc dù chưa có mô hình tiên đoán chuyên biệt, việc nhận biết các yếu tố nguy cơ và dấu hiệu gợi ý nhiễm P. aeruginosa là rất quan trọng để:
- Lựa chọn phác đồ kháng sinh theo kinh nghiệm phù hợp.
- Chỉ định xét nghiệm vi sinh kịp thời để xác định căn nguyên.
- Theo dõi sát sao đáp ứng điều trị và điều chỉnh phác đồ khi cần thiết.
Theo Marcos I. Restrepo và cs , nhiễm Pseudomonas trước đây, mở khí quản, giãn phế quản, IRVS và COPD rất nặng có liên quan độc lập với P. aeruginosa - CAP. Hơn nữa, bệnh nhân nhập viện với VPCĐ với tiền sử nhiễm/cư trú Pseudomonas hoặc bệnh phổi mãn tính (ví dụ như mở khí quản, giãn phế quản và/hoặc COPD rất nặng) có nguy cơ bị nhiễm trùng cao hơn với P. aeruginosa kháng kháng sinh.[3]
Mô hình Shorr trong tiên đoán nhiễm MRSA cộng đồng :[7]
Phương pháp nghiên cứu : xác định bệnh nhân nhập viện vì viêm phổi (tháng 4 năm 2005 – tháng 3 năm 2009) tại 62 bệnh viện ở Mỹ. Những bệnh nhân có bằng chứng xét nghiệm về nhiễm vi khuẩn (+) . Các biến số liên quan độc lập với sự hiện diện của MRSA dựa trên hồi quy logistic và phát triển mô hình dự đoán nguy cơ dựa trên các yếu tố này.
Kết quả: 5975 bệnh nhân và MRSA được xác định 14%. Điểm nguy cơ gồm tám biến số và tổng điểm là 10. Điểm được xác định như sau:
2 điểm cho lần nhập viện gần đây hoặc nhập viện ICU;
1 điểm dành cho độ tuổi < 30 hoặc > 79 tuổi, trước đây đã từng tiếp xúc với kháng sinh qua đường tĩnh mạch, chứng mất trí nhớ, bệnh mạch máu não, phụ nữ mắc đái tháo đường hoặc gần đây đã tiếp xúc với viện dưỡng lão/cơ sở chăm sóc cấp cứu dài hạn/cơ sở điều dưỡng .
Nguy cơ thấp (0 đến 1 điểm), Trung bình (2 đến 5 điểm) và Cao (6 điểm trở lên). Khi điểm là 0 hoặc 1, tỷ lệ lưu hành MRSA là < 10% trong khi tỷ lệ lưu hành MRSA tăng lên > 30% khi điểm từ 6 trở lên.
Kết luận : MRSA là nguyên nhân gây viêm phổi ở bệnh nhân nhập viện. Một điểm nguy cơ đơn giản để xác định MRSA ở những bệnh nhân nhập viện vì viêm phổi giúp xác định những người có nguy cơ thấp mắc MRSA và có thể tạo điều kiện thuận lợi cho những nỗ lực chỉ định kê đơn kháng sinh tốt hơn.
Tài liệu tham khảo :
1. Gemini AI 2024.
2. Rohayat B Simanjuntak , Khie Chen Lie et als .Validation of Drug Resistance in Pneumonia (DRIP) Score as Empirical Antibiotic Failure Predictor in Community- Acquired Pneumonia Patients in Cipto Mangunkusumo Hospital . International Journal of Molecular Sciences. Acta Med Indones - Indones J Intern Med • Vol 56 • Number 1 , January 2024.
3. Marcos I. Restrepo , Bettina L. Babu. Burden and risk factors for Pseudomonas aeruginosa community-acquired pneumonia: a multinational point prevalence study of hospitalised patients. Eur Respir J 2018; 52:
4. Tomohiko Ukai ,Takaya Maruyama , Shinichi Tomioka et als. Predictors of hospital mortality and multidrug-resistant pathogens in hospitalized pneumonia patients residing in the community . Heliyon 9 (2023) e22303
5. Catia Cilloniz 1 , Ignacio Martin-Loeches 2 , Carolina Garcia-Vidal 3 , Alicia San Jose 1 and Antoni Torres 1, Microbial Etiology of Pneumonia: Epidemiology,
Diagnosis and Resistance Patterns. Int. J. Mol. Sci. 2016, 17, 2120;
6. Michael S. Niederman and Antoni Torres . Severe community-acquired pneumonia. Eur Respir Rev 2022; 31:
