非结核分枝杆菌（non-tuberculous mycobacteria, NTM）肺病（pulmonary disease, PD）是一种公认的慢性疾病，与高额的医疗资源利用相关。德克萨斯州范围内的NTM诊断编码住院出院率（每100,000份出院记录，即医疗资源利用指标）尚未得到系统性研究。研究人员分析了2016年至2023年间德克萨斯州所有254个县的医院住院出院公开使用数据（Texas hospital inpatient discharge public use data, THIDPUD）。数据收集与分析使用MS-EXCEL和SPSS软件进行。在2333万份医院出院记录中，识别出12,587份NTM诊断编码的住院出院记录。在NTM患者中，3.3%为0-17岁，19.5%为18-44岁，29.5%为45-64岁，47.7%为65岁及以上。德克萨斯州NTM诊断编码住院出院率计算为每100,000份记录59.9例（范围：46.1-62.6）。东北德克萨斯州（Northeast Texas, NETX）报告了815例NTM病例，墨西哥湾沿岸各县（Gulf Coast counties）报告了4,203例。NTM编码出院记录中的院内死亡总人数为692人（占NTM病例总数的5.5%）。在Medicare Part A覆盖下的NTM患者数量为5,102人，1,521人处于Medicaid覆盖下。基于医院出院数据分析，德克萨斯州NTM疾病患病率似乎存在区域差异。需要进一步研究以确定这些差异，并增进对德克萨斯州NTM-PD的理解。
非结核分枝杆菌（non-tuberculous mycobacteria, NTM）是一类环境分枝杆菌，其中多种对人类具有致病性，可引发“难以治疗”的肺部疾病（pulmonary disease, PD）。NTM包含多种物种，其危险因素（2-6）和患病率差异显著，常与污染土壤和市政水源相关（7-11）。鸟分枝杆菌复合群（Mycobacterium avium complex, MAC）、脓肿分枝杆菌（Mycobacterium abscessus）和堪萨斯分枝杆菌（Mycobacterium kansasii）是主要的三种NTM（1）。随着结核病诊断和治疗的改善导致病例减少，美国NTM-PD的报告患病率和发病率显著上升（11），但原因尚不完全清楚。该领域面临的挑战包括诊断、确定哪些患者会受益于治疗、治疗成功率不理想以及即使在培养转阴后也经常复发。中老年（>65岁）、无吸烟史或明显危险因素的白人女性构成了NTM-PD患者的大部分。其他风险人群包括患有囊性纤维化或纤毛相关疾病的免疫抑制患者、有吸烟史的年轻男性或有结核病史的患者，以及患有支气管扩张症或慢性阻塞性肺疾病并快速进展为空洞性病变的患者。人口患病率研究和医疗资源利用率趋势，无论是来自保险索赔数据库、药房记录还是医院住院记录，传统上被用于追踪NTM疾病负担（12），并报告了北美人群患病率的增长（11-17）。本研究旨在利用德克萨斯州医院住院出院公开使用数据（THIDPUD），估算2016年至2023年间德克萨斯州每年NTM诊断编码的住院出院（高成本医疗资源利用病例）数量。数据提取使用国际疾病分类第十版临床修订版（International Classification of Diseases, ICD-10-CM）代码识别NTM病例。美国胸科学会（American Thoracic Society, ATS）/美国传染病学会（Infectious Diseases Society of America, IDSA）关于肺部NTM疾病的标准建议，临床、影像学和微生物学标准同等重要，且必须全部满足才能诊断NTM-PD（18）。由于研究人员分析的是住院数据，患者可能因其他合并症入院，因此未将识别出的NTM病例归类为“重症”。本研究的初步结果以摘要和海报形式在2025年科罗拉多州NTM会议上展示（19）。
由于NTM-PD不属于法定报告疾病，获取包含全面患者记录的大型数据集通常很困难，且诊断需要将临床症状、影像学发现和微生物学确认复杂结合，基于代理指标的研究可能为NTM疾病在德克萨斯州的负担提供估计。
本研究获得了德克萨斯大学泰勒分校机构审查委员会的批准（IRB#2024-170）。研究人员使用了2016年至2023年收集的THIDPUD数据。使用ICD-10-CM代码（20）A31.0（肺部分枝杆菌感染）、A31.2（播散性鸟-胞内分枝杆菌复合群感染）、A31.8（其他分枝杆菌感染）和A31.9（未特指的分枝杆菌感染），在主要或次要诊断字段中识别与NTM肺病相关的出院记录。需要指出，由于这些代码被用作NTM-PD的代理指标，数据可能包含非肺部或非特异性的NTM诊断记录。对数据进行筛选，以收集德克萨斯州所有254个县中以NTM作为主要或次要诊断的患者数据。对东北德克萨斯州（NETX）地区（研究人员所在服务的地理区域）的35个县以及德克萨斯州墨西哥湾沿岸的13个县进行了亚分析。通过病例数除以总出院数再乘以100,000，估算了每个日历年NTM诊断编码的住院出院率/每100,000份出院记录。研究人员还收集了NTM编码出院记录中的院内死亡数据。使用MS-EXCEL、MS-Power BI和SPSS进行数据收集、绘图和分析。
2016-2023年间，德克萨斯州共有23,333,839份医院出院记录可供分析（表1）。在所有254个县中，女性患者占总医院出院记录的54.5%（n = 12,723,702）。研究人员观察到2020年住院记录数量略有下降，随后趋势逆转（表1）。研究人员推测这一观察结果可能与当时的COVID-19大流行有关（21）。关于德克萨斯州范围内的NTM诊断编码住院出院记录，共识别出12,587例，其中5,821例（46.2%）为女性。有2,204例（17.5%）性别被掩盖，即无法将其归类为男性或女性。因此，实际女性患者人数可能更高或反之。如表1所示，在NTM编码出院的女性患者中，很大一部分（4,482，77.0%）为白人。表1展示了2016-2023年8年间德克萨斯州所有254个县以及细分至东北德克萨斯州（NETX）35个县和德克萨斯州墨西哥湾沿岸13个县的NTM-PD医院出院数据年度分布。率是每100,000（100 K）记录计算的。a掩盖意味着没有种族和性别信息可供将病例分配为男性或女性。表2总结了按年龄组和相关NTM诊断女性患者比例划分的数据。研究人员发现，在所有年龄组中，53.4%（范围：43.8%-70.3%）为女性，其中18-44岁年龄组的比例最高（70.3%）。按年龄组分布的NTM病例显示，女性患者占46.7%（范围：29.3%-67.2%），老年女性中NTM病例比例较高（66-74岁年龄组为48.6%，75岁以上年龄组为67.2%）。然而，由于12,587份NTM编码出院记录中有2,204份的性别被掩盖/未知，女性患者中的实际疾病负担以及各年龄组的负担可能有所不同。关于区域分布，在东北德克萨斯州（NETX）报告的NTM病例数为815例，在德克萨斯州墨西哥湾沿岸地区为4,203例。表2显示了德克萨斯州总体、东北德克萨斯州和墨西哥湾沿岸各县按年龄和性别划分的NTM病例分布。a掩盖意味着没有性别信息可供将病例分配为男性或女性。在NTM编码出院记录中，研究人员发现2016年至2023年间的院内死亡率为5.5%，表3报告了不同年龄组的分布以及NTM-PD女性患者的比例。研究人员未能发现NTM-PD与住院时间之间存在关联。在报告NTM编码出院并死亡的患者中，平均住院时间（均值±标准差）为21.0±60.9天，相比之下，未报告死亡的NTM编码出院患者的平均住院时间为11.4±17.6天。关于医疗保险使用情况，前两位保险提供者是Medicare Part A（5,102例）和Medicaid（1,521例）。表3显示了德克萨斯州及区域间按年份、年龄组和性别划分的NTM编码死亡记录。
东北德克萨斯州（NETX）地区由35个县组成，称为DSHS卫生服务区域4/5（https://utsystem.edu/netx/）（22）。东北德克萨斯州地区人口约为160万，即德克萨斯州人口的约5.4%（22）。2016年至2023年间，该地区共有1,469,749份医院出院记录可供分析（表1）。如表1所示，可识别出815份NTM诊断编码的住院出院记录；其中377份为女性，在这些记录中，344份为白人女性患者。18-44岁、45-64岁和75岁以上年龄组的NTM-PD女性患者比例分别为35.0%、33.3%和66.1%（表2）。在东北德克萨斯州，在8年研究期间，NTM编码出院记录中的院内死亡人数为37/815（4.5%）（表3）。东北德克萨斯州有NTM编码出院记录且死亡的患者的平均住院时间为11.3±10.8天，与未死亡的NTM编码出院患者（10.9±16.6天）相比无统计学差异。
根据2020年人口普查，德克萨斯州墨西哥湾沿岸地区包括13个县，是约730万人（占该州总人口的约25%）的家园，其中近65%的人口集中在哈里斯县（23）。研究人员从墨西哥湾沿岸地区识别出5,650,487份住院出院记录，其中4,203份与NTM相关（表1）。如表1所示，在墨西哥湾沿岸地区，NTM病例中1,986/4,203（47.3%）为女性，其中1,410/1,986（71.0%）为白人女性患者。18-44岁和45-64岁年龄组的NTM女性患者比例分别为25.6%和67.5%（表2）。2016年至2023年间，墨西哥湾沿岸地区NTM编码的死亡记录数量为195/4,203（4.6%），其中77人为女性患者（表3）。有NTM编码诊断且死亡的患者的住院时间为28.6±106.9天，而未报告死亡的患者为11.6±16.4天。
全球范围内，NTM的临床分离株数量和NTM-PD患病率均有所增加（4, 12, 15, 16, 24–26）。然而，由于病例选择困难和亚种鉴定难题，且NTM感染不属于法定报告疾病，准确确定NTM-PD负担具有挑战性。即使确诊NTM感染后，仍有相当比例的患者无法获得良好的治疗结果（27, 28）。因此，即使在治疗完成后也需要持续观察。毫无疑问，NTM-PD给患者和医疗系统带来了巨大的经济负担。然而，估算NTM-PD的成本负担并非本研究的目标，此类成本关联研究值得进行。
Spaulding等人最近的一项研究（25）报告了美国NTM分布的地理差异以及NTM-PD病例患病率的增长趋势。该研究分析了2009年至2013年的数据，报告称MAC是主要的NTM，占所有NTM分离株的75%，在包括德克萨斯州在内的美国西部南部中心地区（West South Central region）高达61%（25）。Winthrop等人（5）利用俄勒冈州为期2年（2005-2006年）的全州基于实验室的NTM监测项目，强调了关于美国NTM-PD患病率的流行病学信息有限。然而，未发现专门突出德克萨斯州NTM疾病负担的此类研究。
因此，这项回顾性研究分析了德克萨斯州2016年至2023年共8年的住院医院出院数据，以确定德克萨斯州的NTM-PD负担，并了解该州内部是否存在地理差异，从而为政策决策提供更好信息。在州级层面，首先，研究人员使用ICD-10-CM代码筛选了>2300万份医院出院记录，以识别与NTM-PD相关的病例。他们发现，在德克萨斯州，女性患者始终占NTM-PD相关医院出院记录的一半以上。其次，尽管存在大量种族/性别/民族信息被掩盖的病例，但很大比例（77.0%）的NTM-PD女性患者为白人。第三，与先前报告的老年群体中NTM-PD发病率增加的情况相似（29），研究人员发现，在德克萨斯州，老年女性中NTM-PD病例的比例很高，65-74岁年龄组为48.4%，75岁以上年龄组为67.2%。因此，年龄似乎是在女性中发生NTM-PD的所有其他风险因素中的一个重要风险因素。第四，虽然研究人员未能发现NTM-PD与住院时间之间的关联，但在2016年至2023年间，NTM编码出院记录中报告了695例死亡，且在65岁以上患者中的比例更高，即372例（53.5%）。
关于德克萨斯州NTM-PD患病率的区域差异，在由35个县组成的东北德克萨斯州（NETX）地区，在1,469,749份医院出院记录中，统计到815例NTM-PD病例。白人女性患者占女性NTM-PD病例的很大比例，即东北德克萨斯州（NETX）的377例女性患者中有344例（91.2%）。研究人员观察到65-74岁年龄组的死亡率较高（14/220，6.36%）。在这项研究中，他们发现墨西哥湾沿岸各县的女性性别病例比例高于德克萨斯州其他县。墨西哥湾沿岸各县NTM-PD患者中白人女性患者的比例（71.0%）与德克萨斯州平均水平（77.0%）相似，而与东北德克萨斯州（NETX）的91.2%形成对比。在8年研究期间，患者在各年龄组的分布和NTM编码记录中的死亡率没有差异。该研究还提供了一个全州视角的NTM-PD负担估计（以NTM诊断编码的住院出院率/每100,000计），受益于不同保险计划（如Medicare Part A和Medicaid）的覆盖，这主要得益于年龄分布；然而，其负担并未达到先前一项基于Medicare的研究中报告的水平，该研究显示1997年至2007年间年患病率（病例/每100,000人）增长了约2.5倍（30）。这些发现和先前报告表明，可能需要为老年NTM-PD患者提供额外的医疗支持。
尽管关于德克萨斯州NTM-PD负担的研究结果具有意义，但这项医院出院数据分析研究存在几个局限性。首先，研究人员使用的是住院人群的数据，而大多数NTM-PD患者是在门诊环境中诊断和管理的。因此，所报告的NTM-PD负担可能与门诊人群不同。其次，在去标识化的数据中，无法识别任何患者的多次住院。因此，单个患者有可能每年被重复代表，从而高估了NTM-PD的真实影响。第三，17.5%的NTM-PD总病例性别被掩盖。因此，此处报告的女性患者比例可能并非德克萨斯州NTM-PD负担的真实反映。第四，用于这些分析的医院出院数据不包含微生物学信息，无法确定哪种NTM（例如MAC vs. 脓肿分枝杆菌）是德克萨斯州的主要病原体，也无法确定东北德克萨斯州（NETX）和墨西哥湾沿岸地区的优势菌种是否不同。第五，所分析的数据不包含进行亚分析所需的信息，无法确定已识别NTM病例中的其他肺部合并症以及是否存在任何NTM-PD的独立危险因素。
综上所述，尽管数据存在局限性，NTM-PD在德克萨斯州负担较高，尤其是在某些地理区域的老年白人女性中。需要进一步研究以系统地确定非住院人群中的NTM疾病实际患病率，识别疾病易感性的危险因素以及环境暴露情况。
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