孫敏捷，羅 兵，李振興，霍星星,王 云

研究[1]顯示重癥監(jiān)護病房(ICU)住院后的死亡人數(shù)估計為5%～27%。盡管在過去的幾十年里，降壓病房廣泛使用，ICU護理質(zhì)量有所改善，仍有相當數(shù)量的ICU病人發(fā)生院內(nèi)死亡。重癥監(jiān)護后的短期預(yù)后可由ICU內(nèi)外因素決定[2-7]。另一方面的焦點主要集中ICU護理和特殊團隊監(jiān)督并識別這些病人的死亡風(fēng)險[8]。雖然ICU的病人經(jīng)過嚴格ICU護理后，死亡率有所下降，但有些死亡似乎不可避免，甚至缺乏預(yù)測手段，目前為止關(guān)于ICU住院病人死亡Nomogram預(yù)測模型的建立鮮見文獻報道。本研究探討ICU病人死亡率的預(yù)測因素并建立Nomogram預(yù)測模型。

1 對象與方法

1.1 研究對象 回顧性分析2017-2019年安徽省第二人民醫(yī)院所有入住的1 133例ICU病人臨床資料。排除標準為病人從第一次入住ICU到死亡<48 h、病人年齡<18歲、入住過其他醫(yī)院外科ICU、入住過其他醫(yī)院的ICU。對于同一住院期間多次入住ICU的病人，僅考慮第一次入住ICU的結(jié)果。被納入本研究的對象本人或家屬簽署知情同意書，本研究符合醫(yī)院倫理委員會要求并通過審批。

1.2 變量 臨床資料包括是醫(yī)院感染、年齡、性別、住院時間、ICU住院時間、手術(shù)、使用抗菌藥物、高血壓、糖尿病、低蛋白血癥、輸血、昏迷、格拉斯哥昏迷評分(GCS評分)、急性生理和慢性健康評估Ⅱ (APACHEⅡ評分)、氣管切開、氣管插管、呼吸機插管時間、動靜脈插管、動靜脈插管時間、導(dǎo)尿管插管、導(dǎo)尿管插管時間。病人在入住ICU時進行GCS評分和APACHEⅡ評分。為了確定住院死亡的原因，由主治醫(yī)師審查所有死亡的全部醫(yī)院記錄。我們還記錄了病人和家屬是否下達了禁止復(fù)蘇(DNR)的命令或在死亡前停止無效治療的決定，在ICU入院前或ICU住院期間有記錄的DNR狀態(tài)的病人被排除在分析中。因此，在ICU成功出院后其入院期間有記錄的DNR狀態(tài)的病人也納入分析。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法 采用χ2檢驗、t檢驗和logistic回歸分析；采用R3.5.1將logistic回歸分析中的獨立預(yù)測因子繪制成可視化列線圖并驗證，繪制DCA。

2 結(jié)果

2.1 ICU住院病人臨床資料比較 對804例存活的ICU住院病人和329例死亡的ICU住院病人的臨床資料進行評估，除年齡、住院時間、ICU住院時間、使用抗菌藥物、低蛋白血癥、手術(shù)等指標外，其他指標在2組之間的差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)(見表1)。

表1 ICU住院病人死亡組和未死亡組臨床資料比較

續(xù)表1

2.2 影響ICU住院病人死亡的多因素logistic回歸分析 以是否死亡為因變量(否：0，是：1)，將單因素分析結(jié)果中P<0.05的變量納入多因素logistic回歸分析，將感染(否：0，是：1)、性別(男：0，女：1)、APECHE Ⅱ評分(<20分：0，≥20分：1)、昏迷(否：0，是：1)、高血壓(否：0，是：1)、糖尿病(否：0，是：1)、氣管切開(否：0，是：1)、氣管插管(否：0，是：1)、動靜脈插管(否：0，是：1)、動靜脈插管時間(<7 d：0，≥7 d：1)、導(dǎo)尿管插管(否：0，是：1)、導(dǎo)尿管插管時間(<7 d：0，≥7 d：1)、輸血(否：0，是：1)、GCS評分等指標納入回歸方程。結(jié)果顯示，醫(yī)院感染、高血壓、糖尿病、輸血、GCS評分、APACHEⅡ評分≥20分、氣管切開、氣管插管、動靜脈插管、動靜脈插管時間≥7 d、導(dǎo)尿管插管、導(dǎo)尿管插管時間≥7 d為ICU住院病人死亡獨立危險因素(P<0.05)(見表2)。

表2 影響ICU住院病人死亡的多因素logistic回歸分析

2.3 Nomogram 模型的建立及其驗證 根據(jù)多因素logistic 回歸分析結(jié)果建立 Nomogram 模型，對各個風(fēng)險因素進行打分，計算其總得分，總得分對應(yīng)風(fēng)險預(yù)測值，最后得出模型的 C-index 為0.748(P<0.05)(見圖1)。

2.4 ICU住院病人死亡決策曲線分析 在Nomogram模型的基礎(chǔ)上，對多因素logistic 回歸分析篩出來的變量進行ICU住院病人死亡的決策曲線分析，根據(jù)表2結(jié)果顯示氣管切開的OR=3.973最大，因此將氣管切開納入簡單模型，將醫(yī)院感染、高血壓、糖尿病、輸血、GCS評分、APACHEⅡ評分、氣管切開，氣管插管、動靜脈插管、動靜脈插管時間、導(dǎo)尿管插管、導(dǎo)尿管插管時間等納入復(fù)雜模型。結(jié)果顯示閾值概率在(0.09～0.49)范圍內(nèi)，復(fù)雜模型的凈利潤高于簡單模型，閾值概率在(0.49～0.87)范圍內(nèi)，簡單模型的凈利潤高于復(fù)雜模型(見圖2)。

3 討論

本研究發(fā)現(xiàn)ICU住院病人死亡率為29.03%，而多因素logistic回歸分析醫(yī)院感染、高血壓、糖尿病、輸血、低GCS評分、APACHEⅡ評分、氣管切開，氣管插管、動靜脈插管、動靜脈插管時間、導(dǎo)尿管插管、導(dǎo)尿管插管時間是ICU住院病人死亡的獨立危險因素。

由于ICU床位的供不應(yīng)求導(dǎo)致病人預(yù)后不良,但我們不確定推遲ICU出院是否能提高病人的生存率。盡管降壓病房已廣泛使用，仍有相當數(shù)量的病人在ICU出院后死亡[9]，我們的研究顯示ICU住院時間及總住院時間在2組之間差異無統(tǒng)計學(xué)意義，與文獻[9]報道一致。另一項研究表明，ICU住院病人死亡與其疾病嚴重程度、呼吸衰竭、膿毒血癥等因素相關(guān)[10]，我們的研究顯示氣管切開，氣管插管、動靜脈插管、導(dǎo)尿管插管、輸血等多措施支持治療可能與病人病情嚴重程度相關(guān)，醫(yī)院感染可能導(dǎo)致病人膿毒血癥等，而這些因素均是ICU住院病人死亡的獨立危險因素，與文獻[10]報道相一致。TATSUMI等[11]研究發(fā)現(xiàn)病人是否患有糖尿病和高血壓與病人死亡率顯著相關(guān)[11]，我們的研究發(fā)現(xiàn)與之相近。我們的研究還發(fā)現(xiàn)氣管切開是ICU病人死亡的獨立危險因素，且OR最大(OR=3.973，95%CI：2.386～6.615)，與KLEMM等[12]的發(fā)現(xiàn)一致。

Nomogram是一種用于事件結(jié)局預(yù)測分析的統(tǒng)計學(xué)模型，在臨床中來指導(dǎo)臨床決策[13]，我們通過多因素logistic 回歸分析篩選出獨立危險因素，然后繪制成Nomogram圖，根據(jù)病人獨立危險因素的特征，計算各獨立危險因素得分，再計算其總得分，在風(fēng)險圖上找到其風(fēng)險值，經(jīng)驗證該模型一致性良好(C-index=0.748，P<0.05)。決策曲線分析是一種用于評估診斷測試并用于臨床決策實踐[14]，我們的研究發(fā)現(xiàn)在閾值概率為(0.09～0.49)范圍內(nèi)，復(fù)雜模型的凈利潤高于簡單模型，在這個閾值概率范圍內(nèi)，多因素形成的復(fù)雜模型可能具有更高的應(yīng)用價值；閾值概率為(0.49～0.87)范圍內(nèi)，簡單模型的凈利潤高于復(fù)雜模型；說明氣管切開不僅與ICU病人死亡相關(guān)，同時可以預(yù)測病人死亡風(fēng)險。

本研究有局限性需要討論，納入模型的影響因素不夠全面，如病人體質(zhì)量指數(shù)及一些反映病人疾病嚴重程度的血液檢查結(jié)果未被納入分析。

綜上所述，本研究成功建立ICU住院病人死亡事件發(fā)生預(yù)測模型，該模型對指導(dǎo)臨床制定個性化治療措施以降低病人死亡率具有一定的指導(dǎo)意義。