陳天喜，沈紅五，姜琴，崔秋霞，孫宏，王伶俐，趙旭東

低體溫是創(chuàng)傷患者的“致死三聯(lián)征”之一，發(fā)生率為12%～66%[1-3]，其與凝血功能障礙、酸中毒三者可相互影響，具有高死亡率、高致殘率的特點。低體溫對凝血功能產生影響，包括造成血小板功能障礙和酶功能受損，降低血漿凝血因子酶活性，從而加重DIC和酸中毒的發(fā)生風險，中度或重度意外低體溫患者的住院死亡率接近40%[4]。鑒于低體溫對創(chuàng)傷患者的嚴重影響，歐洲嚴重創(chuàng)傷出血及凝血病管理指南[5]強調要有效預防和治療創(chuàng)傷患者低體溫，需要準確預測創(chuàng)傷低體溫的發(fā)生，為低體溫的護理干預提供依據。現(xiàn)有的低體溫預測評估工具較少，且使用具有一定的局限性。如客觀判斷量表瑞士低溫分期模型[6](The Swiss Staging Model for Hypothermia)根據患者意識和寒戰(zhàn)等表現(xiàn)預測體溫，其潛在局限是預測的體溫較實際體溫高，準確度較低，直接影響復溫措施的實施，且屬于普適性工具，患者意識和寒戰(zhàn)等表現(xiàn)對于創(chuàng)傷患者缺乏特異性；主觀判斷量表冷不適量表(The Cold Discomfort Scale，CDS)[7]則無法用于無意識患者的預測；涂家園等[8]通過專家咨詢構建的創(chuàng)傷低體溫預測量表包含11個條目，其中條目如損傷嚴重度(ISS)評分及凝血功能等指標獲取耗時較長，需要借助檢查儀器等，而且未進行實證研究，實際預測效果未知。鑒此，本研究采用臨床病例研究法初步研制急診創(chuàng)傷患者低體溫風險評分量表，并驗證預測效果，旨在為急診創(chuàng)傷低體溫預測提供特異性適用工具。

1 對象與方法

1.1對象 ①量表構建階段。選擇2019年3月至2020年2月進入我院急診搶救室的急診創(chuàng)傷患者作為建模組。納入標準：年齡≥18歲；急性創(chuàng)傷患者。排除標準：入院時患者死亡或已經發(fā)生低體溫；合并腎上腺功能不全、營養(yǎng)不良、維生素B1缺乏癥或低血糖等易發(fā)生低體溫者；急診室滯留時間少于3 h。樣本量計算：一般認為多因素Logistic回歸分析中樣本含量至少為分析因素(自變量)的10～20倍[9]，本研究納入分析一般資料及臨床資料共18項，考慮數(shù)據缺失，增加10%樣本量，至少需要198例創(chuàng)傷患者。最終收集489例患者資料，其中男325例，女164例；年齡18～95歲；入室3 h體溫34.6～41.2℃；心率31～176次/min；收縮壓49～252 mmHg；呼吸8～45次/min；氧飽和度0.50～1.0；休克指數(shù)(Shock Index，SI)為0.79(0.56，0.93)；BMI 23.16(20.20，25.53)；修正創(chuàng)傷評分(RTS)[10]6.95(5.97，7.84)分。②量表驗證階段。選擇2020年3～12月進入我院急診搶救室的急診創(chuàng)傷患者作為驗證組，納入標準同量表構建階段。本研究是驗證創(chuàng)傷低體溫風險評分量表對低體溫的預測，按照診斷試驗的樣本量估算公式[9]：n=Zα2Sen(1-Sen)/δ2P，設α=0.05，Zα=1.96(雙側)，δ=0.10(δ為允許誤差，本研究取0.1)，P=0.30(P為發(fā)病率，本研究建模組低體溫發(fā)生率約30%)，Sen=0.6～0.80(Sen為診斷試驗的敏感度，取0.6～0.80時診斷效果較好，本研究取值0.8)，預計至少需要樣本量205例。驗證組共納入228例患者，年齡18～90歲；體溫35.1～39.3℃；心率42～146次/min；收縮壓49～223 mmHg；呼吸8～43次/min；氧飽和度0.44～1.00；RTS 6.71(5.97，7.84)分；受傷環(huán)境溫度20.84(18.00，28.00)℃。

1.2方法

1.2.1資料收集方法 ①臨床資料。包括性別、年齡、體溫、心率、收縮壓、SI、呼吸頻率、血氧飽和度、Glasgow評分、是否有衣物潮濕、受傷性質、是否夜間、是否院前插管、入室是否休克、院前是否輸液、受傷環(huán)境溫度、BMI、RTS評分。②體溫測量方法。使用偉倫博朗PRO6000型紅外耳溫計測量創(chuàng)傷患者的體溫，從患者入搶救室開始，每30分鐘測量1次，測量時間不少于3 h，其中1次體溫<36℃即納入低體溫組，否則為體溫正常組。

1.2.2創(chuàng)傷低體溫風險評分量表研制 通過獨立性權數(shù)法[11]構建創(chuàng)傷低體溫風險評分量表[量表條目及賦分為：RTS(<4分=2、4～7.84分=0)，是否發(fā)生休克(是=2，否=0)，衣物是否潮濕(是=2，否=0)，受傷環(huán)境溫度(≤8℃=1，>8℃=0)]。自變量的選擇通過文獻分析和專家組討論確定選擇，采用單因素分析和二元Logistic回歸法分析篩選創(chuàng)傷低體溫的獨立風險因素，根據OR值確定構建量表的風險權重系數(shù)，并通過ROC曲線下面積計算預測界值。

1.2.3預測效果驗證 將驗證組的低體溫患者和正常體溫患者的風險評分分值進行比較，以驗證創(chuàng)傷患者低體溫風險量表的區(qū)分度。將創(chuàng)傷低體溫風險評分為低體溫高風險的創(chuàng)傷患者例數(shù)與實際發(fā)生低體溫的創(chuàng)傷患者數(shù)進行比較，以驗證創(chuàng)傷患者低體溫風險量表的預測效果。

1.2.4統(tǒng)計學方法 采用SPSS17.0軟件進行統(tǒng)計描述、t檢驗、秩和檢驗及χ2檢驗。使用二元Logistic回歸法構建預測模型，依據OR值構建量表，通過ROC曲線計算創(chuàng)傷患者低體溫風險量表的預測界值。在驗證階段通過計算量表的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值和總體正確率來判斷量表的預測效能，采用兩獨立樣本秩和檢驗評價量表的區(qū)分度。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1建模組急診創(chuàng)傷患者低體溫發(fā)生情況及其單因素分析 建模組152例患者發(fā)生低體溫，不同特征患者低體溫情況比較，見表1。

表1 建模組不同特征患者低體溫發(fā)生情況比較

2.2建模組急診創(chuàng)傷患者發(fā)生低體溫影響因素的二元Logistic回歸分析 將單因素分析中有統(tǒng)計學差異的9個變量作為自變量，以是否發(fā)生低體溫(≥36℃=0，<36℃=1)為因變量，進行二元Logistic回歸分析。結果顯示：受傷環(huán)境溫度(≤8℃=1，>8℃=0)、RTS(<4分=1，≥4分=0)、衣物潮濕(有=1，無=0)和入室是否休克(SI<1=0，SI 1～1.5=1，SI>1.5=2)是創(chuàng)傷患者低體溫獨立影響因素，見表2。

表2 急診創(chuàng)傷患者發(fā)生低體溫影響因素的二元Logistic回歸分析

2.3構建創(chuàng)傷低體溫風險評分(Trauma Hypothermia Risk Score，TH-RS)量表 以風險因素OR值最小(受傷環(huán)境溫度≤8℃)作為各風險因素水平的比較基準并賦值1分，其余風險因素賦值為相應OR值與風險因素最小OR值比值取整數(shù)，根據TH-RS量表條目賦值對建模組創(chuàng)傷患者進行風險評分，平均得分為1.67(0，3)分，通過ROC曲線計算TH-RS量表評分≥3分可預測低體溫，預測界值為3時Youden指數(shù)最大值為0.555，特異度0.825，靈敏度0.730。

2.4創(chuàng)傷低體溫風險評分量表驗證

2.4.1驗證組和建模組一般資料比較 見表3。

表3 驗證組和建模組一般資料比較

2.4.2量表預測效果驗證 采用TH-RS對驗證組患者在入搶救室時進行風險評分為1.32(0，2)分，將預測低體溫風險結果和實際測量體溫結果進行比較，TH-RS評分≥3分的創(chuàng)傷患者中實際發(fā)生低體溫56例，體溫正常創(chuàng)傷患者12例；TH-RS評分<3分的創(chuàng)傷患者中實際發(fā)生低體溫23例，體溫正常137例；兩組比較，χ2=97.384，P=0.000。驗證組實際測量體溫(36.31±0.59)℃，TH-RS預測創(chuàng)傷低體溫的敏感度為0.709、特異度為0.920、陽性預測值為82.24%、陰性預測值為85.63%、總體正確率為86.08%，ROC曲線下面積為0.829[95%CI(0.769，0.888)]。根據實際體溫測量結果，低體溫組79例，TH-RS預測評分為2.37(1，4)分；正常體溫組149例，TH-RS預測評分為0.76(0，1)分；兩組評分比較，Z=-4.607，P=0.000，說明TH-RS在界值標準下可對低體溫組和正常體溫組區(qū)分，區(qū)分度良好。

3 討論

3.1創(chuàng)傷患者低體溫的風險因素以及TH-RS條目分析 本研究結果顯示，受傷環(huán)境溫度≤8℃、RTS<4分、衣物潮濕和入室時休克是創(chuàng)傷患者低體溫的風險因素，與相關研究結果類似。如Forristal等[12]發(fā)現(xiàn)低溫相關風險因素包括更冷的室外溫度等，其低體溫組的平均環(huán)境溫度是8℃。Weuster等[13]在多發(fā)性創(chuàng)傷患者意外低溫的流行病學研究中發(fā)現(xiàn)，較低的環(huán)境溫度是創(chuàng)傷低體溫的風險因素，入急診室時發(fā)生休克也與低體溫相關。劉力行等[3]發(fā)現(xiàn)RTS評分、患者在救護車轉運時有無使用保暖用具是低體溫的影響因素。Lapostolle等[14]研究發(fā)現(xiàn)當患者處于潮濕狀態(tài)時低體溫發(fā)生風險至少增加2倍。本研究將RTS作為創(chuàng)傷嚴重程度的評分量化工具，本課題組前期比較RTS和ISS評分對創(chuàng)傷低體溫的預測價值發(fā)現(xiàn)，兩者均能有效預測創(chuàng)傷低體溫的發(fā)生，而RTS更適用于急診室以及院前[15]，本研究研制的量表中條目RTS可以更易獲取，臨床預測可行性更佳。低體溫預測對時限要求更短，低體溫主要發(fā)生在創(chuàng)傷后3 h內[16]，TH-RS最終包含4個條目，RTS等條目計算獲取均較為簡易，便于臨床使用。

3.2TH-RS的應用分析 TH-RS基于Logistic回顧分析的獨立性權數(shù)法構建，預測創(chuàng)傷低體溫的敏感度為0.709、特異度為0.920、陽性預測值為82.24%、陰性預測值為85.63%、總體正確率為86.08%，而客觀判斷量表瑞士低溫分期模型Swiss分級系統(tǒng)的實證研究發(fā)現(xiàn)僅61%患者的分級正確，4個分級存在重疊，核心溫度的高估率是18%，低估率是21%[17]。而主觀判斷量表冷不適量表信效度的驗證是在模擬狀態(tài)下進行，沒有考慮到臨床混雜因素[7]，還有待進一步驗證。TH-RS預測創(chuàng)傷患者體溫低于36℃的界值是3分，當TH-RS評分≥3分時提示患者為創(chuàng)傷低體溫的高?；颊?，為早期復溫干預提供了依據。而且TH-RS評分區(qū)分低體溫組和正常體溫組創(chuàng)傷患者差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.01)，說明本研究構建的TH-RS可有效預測創(chuàng)傷低體溫高風險患者，預測效果尚可。

4 小結

本研究研制的TH-RS最終包含受傷環(huán)境溫度≤8℃(1分)，RTS<4分(2分)，身體衣物潮濕(2分)，發(fā)生休克(2分)4個條目，預測界值3分時，量表預測效果較好。本研究為單中心研究，存在研究群體局限，未納入凝血相關等實驗室指標。自變量不夠全面等不足，需進一步研究完善并在臨床實踐中驗證和改進。