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        全身麻醉患兒蘇醒期躁動列線圖風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建

        2023-08-14 10:48:56何若飛陶品月盧舒雨王同婷黃惠橋
        循證護(hù)理 2023年15期
        關(guān)鍵詞:七氟醚躁動全身

        何若飛,陶品月,盧舒雨,潘 曉,王同婷,黃惠橋

        廣西醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院,廣西 530007

        蘇醒期躁動(emergence agitation,EA)是全身麻醉患兒蘇醒期常見的不良行為[1]。EA表現(xiàn)為哭鬧、手腳亂動、無法撫慰等[2],并與嚴(yán)重的不良反應(yīng)有關(guān),包括患兒非計劃拔管、手術(shù)切口部位的裂開,加劇父母的焦慮和增加護(hù)理要求,嚴(yán)重影響患兒治療及預(yù)后[3]。明確哪類患兒發(fā)生EA的風(fēng)險最高,將使醫(yī)護(hù)人員能夠有效地應(yīng)用多模式預(yù)防,以減少這一并發(fā)癥的發(fā)生率。據(jù)研究報道,全身麻醉患兒術(shù)后EA的發(fā)生率為10%~50%[4]。各種因素包括患兒年齡、手術(shù)類型和麻醉技術(shù),都被認(rèn)為在EA的發(fā)展中發(fā)揮作用[5]。目前,國內(nèi)針對患兒EA開展的研究主要集中于現(xiàn)狀調(diào)查、影響因素或護(hù)理干預(yù)措施制定[6-8],尚缺乏全身麻醉患兒術(shù)后EA風(fēng)險預(yù)測研究,而風(fēng)險篩查是對高?;純哼M(jìn)行針對性預(yù)防和干預(yù)的依據(jù)。列線圖對預(yù)測模型進(jìn)行可視化展示,便于對病人進(jìn)行評估。本研究針對全身麻醉患兒,構(gòu)建EA列線圖風(fēng)險預(yù)測模型并評價其預(yù)測效能,為全身麻醉患兒術(shù)后EA的預(yù)防提供參考。

        1 對象與方法

        1.1 研究對象

        便利抽樣選取2018年1月—2021年11月某三級甲等醫(yī)院接受全身麻醉手術(shù)且病歷資料完整的患兒。納入標(biāo)準(zhǔn):1)患兒行全身麻醉;2)年齡3~12歲;3)美國麻醉師協(xié)會(American Society of Anesthesiologists,ASA)分級Ⅰ級、Ⅱ級;4)行腹股溝疝修補術(shù)、腺樣體切除術(shù)和/或扁桃體切除術(shù)、單側(cè)斜視手術(shù)、隱睪修復(fù)術(shù)、鼓膜造口術(shù)和其他小手術(shù);5)擇期手術(shù)患兒術(shù)后入麻醉恢復(fù)室;6)無精神疾病,無視聽功能障礙患兒;7)患兒家屬自愿參與本研究。排除標(biāo)準(zhǔn):1)醫(yī)生不同意患兒參與本研究;2)患兒參與了其他可能影響本研究的項目。

        本研究基于文獻(xiàn)回顧共納入9個危險因素,根據(jù)樣本量計算公式,每個自變量的事件發(fā)生數(shù)(event per variable,EPV)>4[9],通常取EPV≥5,以往研究中,患兒EA的發(fā)生率為10%~50%,加之30%樣本流失的考慮,則本研究的樣本量應(yīng)為234例,最終本研究共納入486例患兒。

        1.2 評估工具

        1.2.1 簡化版改良耶魯術(shù)前焦慮量表(modified Yale Preoperative Anxiety Scale-Short Form,mYPAS-SF)

        該量表由Jenkins等[10]編制,用于評估患兒術(shù)前焦慮水平。該量表包括患兒活動、語言、情緒以及警覺狀態(tài)共4個維度,18個條目。總分為23~100分,評分>30分則認(rèn)為存在焦慮。經(jīng)檢驗,該量表Cronbach′s α系數(shù)為0.85[11]。

        1.2.2 Wong-Baker面部表情疼痛量表(Wong-Baker FACES Rating Scale)

        該量表由Wong等[12]研制,用于評估3~12歲術(shù)后患兒疼痛情況[13]。根據(jù)患兒從微笑到哭泣6種面部表情進(jìn)行疼痛評分,總分為0~10分。評分≥4分時判定為疼痛。該量表已經(jīng)被證實具有良好的信度和效度[14]。

        1.2.3 兒童麻醉蘇醒期躁動量表(Pediatric Anesthesia Emergence Delirium,PAED)

        該量表由Sikich等[15]編制,用于評估全身麻醉患兒術(shù)后躁動。包括患兒能與醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行目光交流、患兒行為具有目的性、患兒對所處環(huán)境有意識、患兒焦躁程度、患兒無法安慰程度5個條目,每個條目按照Likert 5級評分,總分為0~20分;前3個條目從“沒有”到“一直是”依次計4~0分,后2個條目反向賦分。得分越高代表躁動越嚴(yán)重,PAED得分>12分即可診斷為躁動[16]。

        1.3 資料收集方法

        本研究基于課題組前期Meta分析及專家函詢篩選預(yù)測變量,采用自行設(shè)計的全身麻醉患兒躁動風(fēng)險調(diào)查表,收集如下資料。1)人口學(xué)資料:性別、年齡。2)麻醉相關(guān)資料:七氟醚麻醉、ASA分級、麻醉時長。3)手術(shù)相關(guān)資料:手術(shù)類型、手術(shù)時長。資料收集方法通過醫(yī)院信息系統(tǒng)(hospital information system,HIS)查閱病歷、臨床觀察及測量。

        1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

        采用SPSS 24.0和R 4.1.2進(jìn)行統(tǒng)計分析,不符合正態(tài)分布的定性資料采用中位數(shù)和四分位數(shù)[M(P25,P75)]進(jìn)行描述,采用Mann-WhitneyU檢驗;定性資料采用例數(shù)、百分比(%)表示,行χ2檢驗。通過單因素分析和Lasso回歸篩選變量,采用二元Logistic回歸建立模型。采用受試者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC)下面積(AUC)、Hosmer-Lemeshow分別檢驗?zāi)P偷膮^(qū)分度和擬合度,采用校準(zhǔn)曲線評價模型的校準(zhǔn)度。采用Bootstrap重抽樣法進(jìn)行內(nèi)部驗證,采用C指數(shù)評估模型的預(yù)測風(fēng)險和實際風(fēng)險的一致性。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 患兒一般資料

        本研究最終納入接受全身麻醉手術(shù)的患兒486例,其中男434例(89.3%),女52例(10.7%);年齡為8.00(6.00,10.00)歲;行包皮環(huán)切手術(shù)361例(74.3%),扁桃體切除術(shù)65例(13.4%),其他小手術(shù)60例(12.3%);發(fā)生EA的患兒162例(33.3%),未發(fā)生EA的患兒324例(66.7%)。兩組患兒的一般資料比較見表1。

        表1 患兒的一般資料比較

        2.2 患兒術(shù)后發(fā)生EA的單因素分析及Lasso回歸篩選變量

        比較EA組和非EA組患兒相關(guān)資料,分析結(jié)果見表1。將各預(yù)測變量納入Lasso回歸,進(jìn)一步篩選變量。Lasso回歸具有變量篩選和處理共線性的功能,可簡化模型。采用交叉驗證法,找到一個保證模型在偏差和方差之間保持均衡恰當(dāng)?shù)膮?shù)(λ)即為最優(yōu),選擇的過程見圖1。結(jié)果顯示,最優(yōu)為0.028,共納入年齡、術(shù)后疼痛、ASA分級、七氟醚麻醉和麻醉時間5個預(yù)測變量。性別、術(shù)前焦慮、手術(shù)類型和手術(shù)時間在模型中差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),根據(jù)精簡原則,予以剔除。

        圖1 Lasso回歸內(nèi)部交叉驗證圖

        2.3 患兒EA風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建

        將Lasso回歸篩選出來的5個自變量納入Logistic回歸分析。結(jié)果顯示,年齡、術(shù)后疼痛、ASA分級、七氟醚麻醉和麻醉時間是全身麻醉患兒發(fā)生EA的影響因素,見表2。建立Logistic回歸方程:P=1/(1+e-Y),e為自然對數(shù)的底數(shù),Y=1.936-0.757×年齡+0.772×ASA分級+5.188×七氟醚麻醉+2.478×術(shù)后疼痛+0.010×麻醉時間?;谏鲜龇匠?將預(yù)測因子引入R軟件繪制列線圖,見圖2。圖中每個變量的線越長,對結(jié)果的影響越大;同一變量對應(yīng)的分?jǐn)?shù)越高的數(shù)值或分類,代表發(fā)生預(yù)測事件的可能性越高[17]。用列線圖頂端的標(biāo)尺量出每個因素的分值,把各個因素的分值相加后,總分對應(yīng)的概率就是患兒發(fā)生EA的預(yù)測概率。

        圖2 全身麻醉患兒EA風(fēng)險預(yù)測模型的列線圖

        表2 全身麻醉患兒術(shù)后發(fā)生EA的Logistic回歸分析

        2.4 患兒發(fā)生EA風(fēng)險預(yù)測模型的預(yù)測效果

        采用ROC曲線對模型的鑒別能力進(jìn)行評估,AUC為0.847[95%CI(0.806,0.888)](見圖3);Hosmer-Lemeshow檢驗P為0.367;校準(zhǔn)曲線表示預(yù)測值與實際觀測值的一致程度(見圖4);Bootstrap方法對列線圖模型進(jìn)行內(nèi)部驗證的結(jié)果顯示模型的C指數(shù)為0.847。

        圖3 預(yù)測患兒發(fā)生EA的ROC曲線

        圖4 校準(zhǔn)曲線

        3 討論

        3.1 全身麻醉患兒EA的相關(guān)因素分析

        3.1.1 年齡小、術(shù)后鎮(zhèn)痛不全的患兒易發(fā)生EA

        本研究發(fā)現(xiàn),患兒年齡越小,EA發(fā)生率越高,與劉克溫等[18]研究結(jié)果一致。可能由于年齡較小的患兒神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育尚不成熟,易受到麻醉藥物的影響,及缺乏心理控制能力,從而導(dǎo)致患兒容易發(fā)生EA[19]。因此,醫(yī)護(hù)人員術(shù)后應(yīng)重點關(guān)注學(xué)齡前兒童,防止患兒因躁動而出現(xiàn)不良事件。本研究結(jié)果顯示,術(shù)后鎮(zhèn)痛不全是患兒EA的誘發(fā)因素,與既往研究[20]結(jié)果一致。因此,應(yīng)加強全身麻醉患兒圍術(shù)期的疼痛管理,根據(jù)具體情況在術(shù)后對患兒進(jìn)行充分而合理的鎮(zhèn)痛措施,并密切關(guān)注療效及不良反應(yīng)。此外,麻醉誘導(dǎo)時采取骶管阻滯、神經(jīng)阻滯等方式,也可有效預(yù)防患兒術(shù)后疼痛[21]。一項研究顯示,在手術(shù)結(jié)束時給予芬太尼能減少EA的發(fā)生[22]。

        3.1.2 患兒EA與七氟醚麻醉、ASA分級有關(guān)

        長期以來,揮發(fā)性麻醉藥的使用與全身麻醉兒童的躁動高發(fā)有關(guān)[23]。七氟醚因誘導(dǎo)快、呼吸道刺激小等獨特優(yōu)勢廣泛應(yīng)用于小兒麻醉[20]。研究顯示,七氟醚導(dǎo)致患兒發(fā)生EA與術(shù)后快速覺醒有關(guān)[24],與本研究結(jié)果一致。相關(guān)研究顯示,與咪達(dá)唑侖、瑞芬太尼、丙泊酚、氯胺酮和巴比妥類藥物相比,使用七氟醚麻醉劑的患兒術(shù)后EA發(fā)生率更高[25]。為了減少揮發(fā)性麻醉劑的使用,已經(jīng)進(jìn)行了各種研究。一種方法是使用全靜脈麻醉。當(dāng)比較瑞芬太尼和丙泊酚靜脈誘導(dǎo)和維持與七氟醚吸入誘導(dǎo)和維持時,接受斜視手術(shù)的患兒采用全靜脈麻醉后EA的發(fā)生率較低[26]。因此,對于躁動風(fēng)險較高的患兒,應(yīng)大力考慮減少揮發(fā)性麻醉劑的使用,并支持使用全靜脈麻醉。本研究結(jié)果顯示,ASA評分為Ⅱ級的患兒發(fā)生EA的風(fēng)險是Ⅰ級患兒的2.163倍(P<0.05)。提示患兒術(shù)前整體健康狀況可能與EA有關(guān)。ASA分級被廣泛應(yīng)用于對病人術(shù)前身體狀態(tài)進(jìn)行風(fēng)險評估,可以反映患兒的基本健康情況[27]。研究顯示,電解質(zhì)紊亂在EA患兒中也很常見[28]。因此,醫(yī)護(hù)人員應(yīng)關(guān)注患兒術(shù)后的代謝情況。麻醉時間以前較少被報告為EA的危險因素。據(jù)報道,復(fù)雜手術(shù)的EA風(fēng)險高于簡單手術(shù)[29]。在本研究中,麻醉時間被選為獨立預(yù)測因素,即麻醉時間越長,患兒術(shù)后越易發(fā)生EA??赡苁且驗槭中g(shù)的難度和復(fù)雜性。

        3.2 全身麻醉患兒EA風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測效果較好

        本研究通過多因素Logistic回歸構(gòu)建全身麻醉患兒EA風(fēng)險預(yù)測模型,并采用列線圖可視化展示,通過直觀的圖形來計算每個具體患兒EA的發(fā)生率,便于臨床應(yīng)用。經(jīng)ROC曲線、校準(zhǔn)曲線及Hosmer-Lemeshow檢驗,提示模型具有較好的區(qū)分度、校準(zhǔn)度和擬合度。由于時間和人力限制,本研究未開展外部驗證,但為檢驗?zāi)P偷臏?zhǔn)確性,利用Bootstrap自助法進(jìn)行了內(nèi)部驗證,本研究結(jié)果顯示,C指數(shù)為0.847,即經(jīng)內(nèi)部數(shù)據(jù)驗證,模型的預(yù)測風(fēng)險和實際風(fēng)險的一致性為84.7%。該模型包括年齡、術(shù)后疼痛、ASA分級、七氟醚麻醉和麻醉時間5個變量,各變量均易獲得不會增加醫(yī)護(hù)人員過多的工作量,具有臨床易用性。該模型的建立有助于臨床醫(yī)護(hù)人員快速評估術(shù)后患兒EA風(fēng)險,根據(jù)評估結(jié)果識別高危患兒,將EA的護(hù)理從減輕癥狀和促進(jìn)康復(fù),轉(zhuǎn)變?yōu)閷嵤╊A(yù)防性干預(yù),有助于降低醫(yī)療資源投入、改善患兒預(yù)后[17]。此外,臨床醫(yī)護(hù)人員應(yīng)根據(jù)自身臨床經(jīng)驗,結(jié)合該模型進(jìn)行綜合篩查,減少漏診患兒。

        4 小結(jié)

        本研究構(gòu)建并驗證了全身麻醉患兒EA風(fēng)險預(yù)測模型,可用于預(yù)測兒童發(fā)生EA情況,醫(yī)護(hù)人員可對高危患兒及時采取預(yù)防策略。本研究存在一定的局限性。雖然有報道稱術(shù)中用藥及不同的用藥劑量也會影響EA的發(fā)生,但未能將其納入研究進(jìn)行分析。此外,應(yīng)注意納入標(biāo)準(zhǔn),即沒有智力低下、接受小手術(shù)的患兒。該研究模型可以應(yīng)用于這些特定人群,因此需要進(jìn)一步研究以確認(rèn)其他人群的結(jié)果。

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