吳永花,袁善斌

重癥監(jiān)護病房獲得性肌無力(ICU-AW)具體指的是重癥病人出現進行性的全身肢體衰弱,且這種情況除了危重病以外,其他原因無法解釋的一種臨床綜合表現[1]。ICU-AW不光嚴重影響了病人康復效率與預后,還提升了后續(xù)護理管理與治療難度[2-3]。因此,醫(yī)務人員還需對ICU-AW發(fā)病及影響因素進行深入分析,以期為后續(xù)ICU-AW預防以及針對性護理干預、治療提供一定支撐。目前已有多位學者對ICU-AW發(fā)病的高危影響因素進行分析,但不同研究所得結論存在一定爭議,缺乏相對統一的風險評價與預測體系[4-5]。本研究以其他學者研究為基礎,收集我院2019年7月—2022年9月收入重癥監(jiān)護病房(ICU)的102例病人臨床資料,全面分析了影響ICU-AW發(fā)病的因素,構建了較為規(guī)范的風險預測模型。同時,本研究回顧性收集2017年6月—2019年6月入住ICU的70例病人臨床資料,將其帶入風險預測模型中進行準確度驗證,結果發(fā)現模型具有較好準確度。具體如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2019年7月—2022年9月入住我院ICU病房的102例病人為研究對象。其中,男60例,女42例;年齡31～76(52.78±8.89)歲;嚴重感染31例,嚴重創(chuàng)傷20例,急腹癥如消化道穿孔、腸梗阻疾病24例,心腦血管疾病17例,其他10例。根據其是否出現ICU-AW將其分為肌無力組(49例)、對照組(53例)。本研究符合《赫爾辛基宣言》內容。

1.2 診斷標準

參照文獻擬定ICU-AW診斷標準[6-7]:有膿毒癥、多器官功能障礙綜合征(MODS)等原發(fā)危重疾病;體征存在四肢無力、機械通氣撤機困難;出現的肌無力癥狀無法用除原發(fā)危重疾病以外的其他原因進行解釋;英國醫(yī)學研究委員會(MRC)量表評分在48分內。同時符合上述4項可確診為ICU-AW。

1.3 納入與排除標準

納入標準:在我院綜合ICU、急診ICU收治的病人;年齡>18歲;急性生理與慢性健康評分Ⅱ(APACHE Ⅱ)≥15分,屬于危重病人;意識清楚,能夠配合檢查或昏迷經治療后病情緩解恢復意識且能夠配合檢查;行機械通氣;簽署知情同意書。排除標準:入組前存在原發(fā)肌肉疾病如脊髓損傷、重癥肌無力等;無法進行較為精準的肌力評估;③院內死亡;顱內外傷入院或中樞神經疾病入院;入組前3個月內行外科神經手術;入ICU前已存在肌無力表現;妊娠期婦女或檢查結果不清晰。

1.4 方法

通過查閱病歷、詢問家屬或病人等方式,收集病人人口學、病情資料、治療情況。人口學資料包括性別、年齡;病情資料包括高熱(連續(xù)2 d體溫超過39 ℃)、APACHEⅡ評分、合并高血糖、合并低蛋白血癥、合并膿毒癥、MODS、急性腎損傷、低氧血癥、貧血、休克指數;治療情況包括靜脈營養(yǎng)干預、血管活性藥物治療、神經肌肉阻滯劑治療、激素治療、鎮(zhèn)靜劑治療、機械通氣時間、予每日喚醒等。由2名醫(yī)務人員對上述資料進行核對與確認,采用雙機錄入方式記錄至Excel表格中進行后續(xù)相關統計分析。有1名具有5年以上臨床經驗的醫(yī)生對病人ICU-AW進行診斷。

1.5 統計學方法

2 結果

2.1 兩組病人一般資料比較

肌無力組年齡、APACHEⅡ評分高于對照組,機械通氣時間長于對照組,合并膿毒癥、MODS、高血糖、急性腎損傷病人占比高于對照組,接受靜脈營養(yǎng)、神經肌肉阻滯劑、鎮(zhèn)靜劑、每日喚醒干預病人占比高于對照組(P<0.05)。見表1。

2.2 ICU-AW影響因素的Logistic回歸分析

以年齡、APACHEⅡ評分、機械通氣時間、膿毒癥、MODS、高血糖、急性腎損傷、靜脈營養(yǎng)、神經肌肉阻滯劑、鎮(zhèn)靜劑、每日喚醒為自變量,病人有無ICU-AW為因變量,賦值見表2。Logistic回歸分析顯示膿毒癥、MODS、急性腎損傷、鎮(zhèn)靜劑、每日喚醒、APACHEⅡ評分、機械通氣時間是影響ICU-AW的因素(P<0.05)。見表3。

表2 變量賦值情況

表3 ICU-AW影響因素的Logistic回歸分析

2.3 ICU-AW風險預測模型構建

將Logistic回歸分析中7個P<0.05的變量納入研究進行重復建模,納入方程中的變量均保持P<0.05。最終進入回歸方程的變量有7個,ICU-AW風險預測模型Y=-11.265+1.682×膿毒癥+2.710×MODS+2.621×急性腎損傷+1.692×鎮(zhèn)靜劑-2.715×每日喚醒+0.313×APACHEⅡ評分+0.291×機械通氣時間。將預測模型帶入ROC曲線進行分析可知,該預測模型敏感度為0.776,特異度為0.943,約登指數為0.719,界值為0.655,曲線下面積為0.926。見表4、圖1。

圖1 風險預測模型預測ROC曲線

表4 ICU-AW風險預測模型構建

2.4 風險預測模型驗證

將我院2017年6月—2019年6月70例ICU病人臨床資料帶入預測模型公式進行驗證發(fā)現,驗證模型所得曲線下面積為0.917,特異度為0.800,敏感度為0.900,標準誤為0.032,95%Cl為0.853～0,980,見圖2。采用Hanley &McNeil法對預測曲線與驗證曲線進行比較檢驗發(fā)現,兩ROC面積比較差異無統計學意義(Z=0.221 6,P=0.824 6)。

圖2 驗證風險預測模型ROC曲線

3 討論

ICU-AW是危重病人并發(fā)癥中較為嚴重的一種,目前醫(yī)務人員對ICU-AW發(fā)病機制尚未研究透徹,隨著醫(yī)療技術的發(fā)展,ICU病人存活率提升,ICU-AW發(fā)病率也出現上漲[8]。由于ICU-AW病因診斷難度較大,一旦出現容易引發(fā)危重癥病人撤機困難,延長ICU住院時間與增加醫(yī)療費用,不但會增加病人家庭負擔,還可能增加病人死亡與致殘風險[9]。目前,與ICU-AW發(fā)病影響因素有關的文獻報道較多,主要可分為兩種類型,一是與基礎疾病相關的危險因素,如膿毒癥等;另一種是與治療因素相關的,如鎮(zhèn)靜劑干預等[10]。雖然與此相關報道較多,但缺乏較為規(guī)范的風險預測模型。本研究以上述兩大類型因素為基礎,構建了較為完善的風險預測模型,提高了預測精準度。

本研究結果顯示,與ICU-AW發(fā)病相關的因素較復雜,單因素分析時肌無力組年齡、APACHEⅡ評分高于對照組,機械通氣時間長于對照組,合并膿毒癥、MODS、高血糖、急性腎損傷病人占比高于對照組,接受靜脈營養(yǎng)、神經肌肉阻滯劑、鎮(zhèn)靜劑、每日喚醒干預病人占比高于對照組,提示眾多指標可能參與了ICU-AW疾病的發(fā)生、發(fā)展。進一步行Logistic回歸分析發(fā)現膿毒癥、MODS、急性腎損傷、鎮(zhèn)靜劑、APACHEⅡ評分、機械通氣時間是ICU-AW的危險因素,每日喚醒是ICU-AW發(fā)生的保護因素。符合ICU-AW發(fā)生有關的影響因素主要分為兩類,一類與基礎疾病相關,一類與治療手段相關。同陳新國等[11]研究結論一致?；A疾病相關因素有膿毒癥、MODS、APACHEⅡ評分高、急性腎損傷,治療方式相關因素有鎮(zhèn)靜劑、機械通氣時間、每日喚醒。與梁曉瓊等[12]研究結果不同,本研究未發(fā)現激素應用與ICU-AW發(fā)病的聯系,可能原因為納入樣本不同,且樣本來源不同。

此外,本研究創(chuàng)新性將每日喚醒納入分析,發(fā)現每日喚醒是研究中ICU-AW發(fā)生唯一的保護因素。推測原因可能為,與使用鎮(zhèn)靜劑不同,每日喚醒能夠避免病人出現過度鎮(zhèn)靜,能夠減少鎮(zhèn)靜藥物的蓄積,對于意識不清病人,每日喚醒能夠起到一定的喚醒作用,達到不同程度的ICU-AW康復治療目的[13-15]。通過ROC分析可知,在對變量進行重復建模后得到的風險預測模型敏感度為0.776,特異度為0.943,約登指數為0.719,界值為0.655,曲線下面積為0.926。將以往病人臨床資料帶入進行驗證發(fā)現,驗證曲線與預測曲線一致性較高,說明預測風險準確性有一定保障,可用于臨床預測參考。

綜上所述,膿毒癥、MODS、急性腎損傷、鎮(zhèn)靜劑、每日喚醒、APACHEⅡ評分、機械通氣時間是影響ICU-AW的因素,基于上述因素構建的風險預測模型經驗證具有較好準確度、敏感度,可供臨床參考。