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        糖尿病足潰瘍物理維度測量工具和技術(shù)的范圍綜述

        2022-01-13 05:45:16趙楠周秋紅許景燦葉瑩羅文靜李欣儀
        軍事護(hù)理 2021年11期
        關(guān)鍵詞:糖尿病足傷口工具

        趙楠,周秋紅,許景燦,葉瑩,羅文靜,李欣儀

        (1.中南大學(xué)湘雅醫(yī)院 臨床護(hù)理學(xué)教研室,湖南 長沙 410008;2.湘雅循證實(shí)踐與健康創(chuàng)新中心 JBI協(xié)作組,湖南 長沙 410008;3.中南大學(xué)湘雅醫(yī)院 糖尿病足防治中心;4.中南大學(xué)湘雅醫(yī)院 護(hù)理部)

        糖尿病足潰瘍(diabetic foot ulcer, DFU)是2型糖尿病最為嚴(yán)重的并發(fā)癥之一[1],致死、致殘率高,嚴(yán)重影響患者的身心健康和生活質(zhì)量[2]。醫(yī)護(hù)人員對DFU的準(zhǔn)確測量是傷口監(jiān)測的重要步驟[3]。傷口測量包括傷口物理維度的測量、感染指標(biāo)以及傷口愈合曲線等多個方面[4],物理維度測量是指對傷口面積、長度、周長、體積等指標(biāo)進(jìn)行測量。世界傷口愈合協(xié)會聯(lián)盟建議從物理維度測量傷口大小[5],這些數(shù)據(jù)對于評估患者病情以及制訂后續(xù)的治療方案非常重要[6]。范圍綜述是確定特定主題的文獻(xiàn)范圍,它可以報告針對該領(lǐng)域的實(shí)踐并為該實(shí)踐提供信息的證據(jù)類型[7]。目前,國內(nèi)外DFU物理維度測量工具的發(fā)展尚不成熟,因此本研究以范圍綜述的研究方法為基礎(chǔ),比較國內(nèi)外DFU物理維度的測量工具和技術(shù)的準(zhǔn)確度、優(yōu)勢和局限性,以期為臨床實(shí)踐中測量工具的選擇和應(yīng)用提供參考。

        1 資料與方法

        1.1 檢索策略 采取主題詞和自由詞相結(jié)合的方法,計算機(jī)檢索PubMed、Embase、Cochrane圖書館、中國知網(wǎng)、萬方及中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫。英文關(guān)鍵詞包括:“diabetic foot*、foot、ankle、diabetic Feet、foot Ulcer、instrumentation*、assessment、tools、instruments、devices、equipment、objective clinical measures”;中文關(guān)鍵詞包括:“糖尿病足、糖尿病足病、糖尿病足潰瘍、足潰瘍、測量技術(shù)、測量儀、測量設(shè)備、評估工具”,檢索時間為建庫至2020年9月8日。

        1.2 文獻(xiàn)納入和排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn):(1)研究對象為DFU患者;(2)測量工具的結(jié)局指標(biāo)為DFU測量的物理維度指標(biāo),如長度、寬度、深度、面積或體積等。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)研究類型為病例報告、綜述、動物實(shí)驗(yàn)、非臨床報告研究;(2)無法獲取全文的文獻(xiàn)及會議摘要。受試者的年齡、性別、地區(qū)和種族不受限制;文獻(xiàn)的語言種類不受限制。

        1.3 文獻(xiàn)篩選和數(shù)據(jù)分析 2名研究人員按照納入和排除標(biāo)準(zhǔn)獨(dú)立篩選了所有納入研究的標(biāo)題和摘要;篩選摘要后詳細(xì)閱讀全文,對所納入文獻(xiàn)的研究特征(作者,國家,年份,研究類型,傷口類型,研究工具)、結(jié)局指標(biāo)(研究工具,足潰瘍的數(shù)量,結(jié)構(gòu)效度和信度)、DFU測量工具介紹(測量原理,優(yōu)勢,局限性)三部分內(nèi)容進(jìn)行信息提取和整理;提取完成后2人核對,若結(jié)果不一致尋求第3名研究者的協(xié)助,進(jìn)行討論,直至結(jié)果最終達(dá)成一致。

        2 結(jié)果

        2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果 本研究共檢索到3077篇文獻(xiàn),其中3075篇文獻(xiàn)通過數(shù)據(jù)庫檢索獲得,2篇文獻(xiàn)通過文獻(xiàn)追蹤法獲得;去除重復(fù)文獻(xiàn)后得到1024篇文獻(xiàn),再經(jīng)過閱讀題目和摘要,閱讀全文,排除研究主題、對象不符以及無法獲取全文的文獻(xiàn),最終納入8項(xiàng)研究[8-15]。

        2.2 納入文獻(xiàn)的基本特征及不同測量工具的信效度 所納入的8項(xiàng)研究發(fā)表年份為1999-2018年,研究設(shè)計類型以對比實(shí)驗(yàn)為主,大多數(shù)參考標(biāo)準(zhǔn)是橢圓法。目前,面積測量信度最高的為ImageJ軟件,在效度方面,僅有一項(xiàng)研究對3種測量儀的效度進(jìn)行了評估,不同的研究所使用的信效度指標(biāo)也有所差異。所納入的文獻(xiàn)均未提及到傷口深度的測量,除此之外,部分測量工具缺少敏感性,可靠性等指標(biāo)(表1)。

        表1 納入研究的基本特征及不同工具的信效度

        2.3 不同測量工具的優(yōu)勢及局限性 目前市面上DFU測量儀器種類較多,但測量原理均有所差異,每一款測量儀器都有其優(yōu)勢和局限性(表2)。

        表2 不同工具的測量原理、優(yōu)勢以及局限性

        3 討論

        3.1 臨床尚缺乏便捷且精準(zhǔn)的DFU測量工具 傷口測量工具根據(jù)是否接觸傷口床分為接觸式測量工具和非接觸式測量工具[6]。接觸式測量工具是指直接與傷口床接觸進(jìn)行測量,包括直尺法、媒介物填充法等,共同特點(diǎn)是使用較簡單,成本低,但會污染傷口床,同時彎曲部位的創(chuàng)面無法準(zhǔn)確的測量,測量過程中直接接觸創(chuàng)面也會給患者造成疼痛。非接觸式測量工具,包括數(shù)字?jǐn)z影、立體攝影、剪影移動設(shè)備、結(jié)構(gòu)光法、類結(jié)構(gòu)光法、多普勒激光掃描方法以及人工智能技術(shù)的運(yùn)用[7]。在測量傷口時無需接觸傷口創(chuàng)面,不僅避免了測量過程中傷口的污染,而且測量過程無疼痛,對于傷口測量工具的發(fā)展有很大的促進(jìn)作用,但成本一般較高,操作過程復(fù)雜,大多數(shù)設(shè)備需要對醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行培訓(xùn),因此在臨床上應(yīng)用較少[8]。目前臨床上多使用探針探測傷口的深度,由于絕大多數(shù)傷口會形成竇道、瘺管,傷口深度測量一直是傷口測量的難題。

        3.2 DFU測量缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和共識 傷口測量的結(jié)果往往會受到操作者的主觀影響,很難獲得一致的傷口基線數(shù)據(jù)和愈合程度,因此長期以來DFU的測量并未實(shí)現(xiàn)同質(zhì)化的規(guī)范管理[19]。分析其原因主要是因?yàn)槟壳皣鴥?nèi)外缺乏傷口測量的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和共識,導(dǎo)致不同醫(yī)院之間缺乏協(xié)同;準(zhǔn)確估計DFU的大小是臨床醫(yī)生監(jiān)測DFU的治療是否有效的重要標(biāo)準(zhǔn)[20]。在傷口參數(shù)的測量中,可以以多種方式測量特定參數(shù),也可以用一種方法同時測量多個參數(shù),對于每個參數(shù)的測量方法沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。其次,不同醫(yī)院在信息互聯(lián)互通方面存在障礙,醫(yī)聯(lián)體醫(yī)院內(nèi)缺乏同質(zhì)化,并且缺少資源共享平臺[21]。因此建議未來傷口測量的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和共識,使不同醫(yī)院之間在傷口測量工具的選擇、傷口測量指標(biāo)的呈現(xiàn)以及傷口測量結(jié)果的記錄等方面相一致;除此之外不同醫(yī)院可借助醫(yī)聯(lián)體,糖尿病足聯(lián)盟、以及移動健康平臺等渠道實(shí)現(xiàn)信息互聯(lián)互通,實(shí)現(xiàn)DFU測量標(biāo)準(zhǔn)及共識的共享以及DFU患者的全病程管理。

        3.3 人工智能技術(shù)在DFU測量中嶄露頭角 隨著移動健康及信息平臺在醫(yī)療領(lǐng)域的迅速發(fā)展[21-23],近年來人工智能的出現(xiàn)給DFU帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn),人工智能是一種通過模擬人的智能活動,能夠勝任需要人類智慧才能完成的復(fù)雜工作的人工系統(tǒng),其價值在于可以獨(dú)立思考,模仿人的思維進(jìn)行決策[22]。目前已經(jīng)運(yùn)用到各類腫瘤、心血管疾病以及糖尿病其他并發(fā)癥的治療及護(hù)理,并取得了一定的成果[24]。但目前應(yīng)用于DFU測量的儀器很少,僅包括Planimator應(yīng)用程序[14],自動評估系統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)。Manu Goyal等學(xué)者[18]收集了1775張DFU圖像的廣泛數(shù)據(jù)庫,并建立了強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型,它可以智能的測出DFU的長度、寬度和面積,更豐富地展示出DFU的真實(shí)情況,這也是首次實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)在DFU測量領(lǐng)域的應(yīng)用,顯示出了人工智能在DFU測量領(lǐng)域的潛力,然而目前深度學(xué)習(xí)在DFU測量的應(yīng)用甚少,因此,還需進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證其可靠性。

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