賴 琪,屠恩遠(yuǎn),張聰慧,溫米蘭,郭慧娟,謝 欽,杜 燕,高春茗

ICU獲得性衰弱(Intensive Care Unit Acquired Weakness,ICU-AW)最早是由Ramsay等[1]于1993年提出。ICU-AW是病人在住院期間發(fā)生的與疾病導(dǎo)致的雙側(cè)對稱性神經(jīng)肌肉后遺癥[2],是危重病人常見的并發(fā)癥之一。臨床表現(xiàn)為呼吸機(jī)脫機(jī)困難、遲緩性四肢輕癱、肌肉萎縮、反射減退,影響呼吸和咽部的肌肉[3-5]。病人發(fā)生ICU-AW的概率為25%～100%[6],導(dǎo)致其住院時間和機(jī)械通氣時間延長、病死率增加[7-8]。部分病人出院后不能恢復(fù)到罹患ICU-AW前的良好狀態(tài),而衰弱狀態(tài)導(dǎo)致出院后的病人就業(yè)率低下、生活質(zhì)量不佳[9-10]。目前,暫無針對此病的特效藥物和治療手段[11],而早期的診斷和干預(yù)可改善病人生存及預(yù)后。疾病風(fēng)險預(yù)測模型是以疾病的多風(fēng)險因素為基礎(chǔ),按影響程度劃分分值,利用數(shù)學(xué)公式計算某個人未來某種事件發(fā)生概率的一種統(tǒng)計性評估方式[12]。ICU-AW風(fēng)險預(yù)測模型可幫助醫(yī)護(hù)人員對重癥病人進(jìn)行ICU-AW的早期篩查和預(yù)防,提高醫(yī)護(hù)人員工作效率,減輕ICU-AW對病人的負(fù)面影響。因此,本研究對國內(nèi)外ICU-AW相關(guān)預(yù)測模型進(jìn)行系統(tǒng)評價,旨在為其優(yōu)化、臨床應(yīng)用和科學(xué)研究提供參考意見。

1 資料與方法

1.1 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

1.1.1 納入標(biāo)準(zhǔn)

研究對象為年齡≥18歲的重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)病人;研究內(nèi)容為ICU-AW風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建,且模型經(jīng)過了內(nèi)部和(或)外部驗(yàn)證;研究類型為前瞻性或回顧性隊(duì)列研究、病例對照研究。

1.1.2 排除標(biāo)準(zhǔn)

只調(diào)查了相關(guān)危險因素,并未進(jìn)行模型的構(gòu)建;不能獲取原文或數(shù)據(jù)不完整;綜述或動物研究。

1.2 文獻(xiàn)檢索策略

于2023年3月,計算機(jī)全面檢索中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、維普數(shù)據(jù)庫、萬方數(shù)據(jù)庫和中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的中文文獻(xiàn),檢索詞為“危重癥/重癥護(hù)理/重癥監(jiān)護(hù)室/ICU”;“虛弱/衰弱/肌無力/肌病/神經(jīng)肌病”;“模型/相關(guān)因素/危險因素”。同上全面檢索the Cochrane Library、PubMed、Embase、Web of Science數(shù)據(jù)庫中的英文文獻(xiàn),檢索詞為“weakness/paresis/neuropathy/polyneuropathy/myopathy/polyneuromyopathy/neuromuscular dysfunction/neuromuscular disorder/muscle weakness/muscular diseases”;“intensive care unit/intensive care/critical care/critical illness/critically ill”;“predict* model/prognostic model/predict*/model/risk factor/”。

1.3 文獻(xiàn)篩選及數(shù)據(jù)提取

由2名研究者獨(dú)立篩選文獻(xiàn)、提取資料并交叉核對,如遇分歧,則交由導(dǎo)師進(jìn)行協(xié)助判斷。文獻(xiàn)篩選時首先閱讀標(biāo)題和摘要進(jìn)行初篩,排除明顯不相關(guān)的文獻(xiàn)后,再仔細(xì)閱讀全文,剔除無法獲取全文的文獻(xiàn),以及排除不符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)。運(yùn)用NoteExpress及Excel軟件進(jìn)行文獻(xiàn)資料的管理和提取。內(nèi)容包括:發(fā)表年份、研究對象和設(shè)計、診斷工具、模型的驗(yàn)證類型(內(nèi)部/外部驗(yàn)證)、模型的受試者特征工作下曲線面積(the Area Under Receiver Operating Characteristic Curve,AUROC)、模型中納入的主要預(yù)測因子及ICU-AW發(fā)生率等。

1.4 文獻(xiàn)質(zhì)量評價方法

利用預(yù)測模型構(gòu)建研究數(shù)據(jù)提取和質(zhì)量評價清單(CHecklist for critical Appraisal and data extraction for systematic Reviews of prediction Modelling Studies,CHARMS)對納入文獻(xiàn)進(jìn)行質(zhì)量評價,該評估模型共包含12個條目。由2名研究者獨(dú)立評估文獻(xiàn)質(zhì)量,如遇分歧,討論無果后則交由導(dǎo)師進(jìn)行判斷。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)檢索過程及結(jié)果

文獻(xiàn)篩選流程:初步檢索共獲得2 829篇文獻(xiàn),經(jīng)過剔除重復(fù)文獻(xiàn),排除不相關(guān)文獻(xiàn)等流程后,最終剩余22篇。

2.2 納入研究的基本特征與偏倚風(fēng)險評價結(jié)果

納入研究的基本特征見表1,偏倚風(fēng)險評價結(jié)果見表2。

表1 ICU獲得性衰弱風(fēng)險預(yù)測模型的基本特征

2.3 納入模型的一般情況

共納入22個ICU-AW風(fēng)險預(yù)測模型[13-34],其中11項(xiàng)[13-23]為英文研究,11項(xiàng)[24-34]為中文研究,19項(xiàng)[13,15-34]為前瞻性研究,2項(xiàng)[14,18]為回顧性研究,選擇性偏倚較小。最早的ICU-AW預(yù)測模型[16]發(fā)表于2001年,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展,近些年的預(yù)測模型層出不窮。21項(xiàng)研究[13-29,31-34]將研究對象定義為年齡≥18歲的病人,具有同質(zhì)性。17項(xiàng)研究[13-15,19-21,23-33]采用英國醫(yī)學(xué)研究理事會評分表(medical research council scale for muscle examination,MRC-score)評估病人是否出現(xiàn)ICU-AW。1項(xiàng)研究[16]采用電生理檢測來確定病人有無發(fā)生ICU-AW,1項(xiàng)研究[22]采用電生理+活體組織檢查的方式對ICU-AW進(jìn)行判斷,2項(xiàng)[17,34]研究采用超聲測量股直肌或股四頭肌的方式來診斷。PEUELAS等[18]則基于專家共識來評估病人有無罹患ICU-AW。各模型ICU-AW的發(fā)生率為2.7%～68.5%,建模樣本為48～4 157例。其中12項(xiàng)[13-14,17-20,24-27,29,34]研究進(jìn)行了內(nèi)部驗(yàn)證,2項(xiàng)[30,33]研究進(jìn)行了外部驗(yàn)證,4項(xiàng)研究采用內(nèi)部與外部驗(yàn)證結(jié)合的方式對預(yù)測模型的預(yù)測效能進(jìn)行了評價。18個[13-14,17-20,23-26,28-34]研究報告了AUROC值,1項(xiàng)[15]研究報告了預(yù)測模型的擬合優(yōu)度為0.92,2項(xiàng)[16,21]研究分別報告了模型的靈敏度和特異度,1項(xiàng)[22]研究則用交叉驗(yàn)證法報告了模型的預(yù)測性能。

2.4 納入模型中的預(yù)測因子

納入的22個ICU-AW風(fēng)險預(yù)測模型中,最多納入了11個預(yù)測因子[30],最少納進(jìn)了2個預(yù)測因子[17,21,24]。將所有模型納入的預(yù)測因子分為可逆因素和不可逆因素兩大類,本研究認(rèn)為年齡、機(jī)械通氣時長、APACHE Ⅱ評分、乳酸水平、ICU住院時長和性別(女性)是ICU-AW最為常見的不可逆因素,其次是多器官功能衰竭和膿毒血癥。在可逆因素方面,神經(jīng)肌肉阻滯劑的使用是ICU獲得性衰弱最常見的可逆因素,其次是皮質(zhì)類固醇的使用和行CRRT治療。

3 討論

本系統(tǒng)評價大部分研究采用Logistic回歸分析進(jìn)行模型的建立,僅1項(xiàng)研究基于Meta分析方法構(gòu)建ICU-AW風(fēng)險預(yù)測模型,后將該模型應(yīng)用到臨床進(jìn)行外部驗(yàn)證,基于此方法構(gòu)建的模型既可避免數(shù)據(jù)的缺失又可提供充足的樣本量,彌補(bǔ)Logistic回歸模型對小樣本量的不穩(wěn)定性[30]。本研究中納入的22個模型在建模/驗(yàn)?zāi)Ｈ巳褐械腁UROC值均≥0.6,表明上述模型在預(yù)測病人未來發(fā)生ICU-AW的效果良好。丁明月等[24]學(xué)者展開了亞組討論,探討了1、4、7 d MCP-1對膿毒癥ICU-AW的診斷價值,AUC值分別為0.732、0.865、0.891,臨界值分別為 206.3、410.9、239.5 ng/L。江竹月[35]還根據(jù)構(gòu)建的預(yù)測模型開發(fā)了相應(yīng)的小程序,避免了繁雜的公式計算,為臨床醫(yī)護(hù)人員提供了極大的便利。MRC-Score是美國胸科協(xié)會[36]推薦用于診斷成人ICU-AW的量表,該量表評估肢體左右兩側(cè)各6組肌群,每組肌群肌力分為0～5級,總分為60分,小于48分可診斷為ICU-AW,該法需要病人意識清楚及配合程度高。Richmond躁動-鎮(zhèn)靜評分(Richmond Agitation and Sedation Scale,RASS)總體分值為+4～-5分。此量表整體Cronbach′s α系數(shù)為0.912,并且該量表在ICU病人中具有較好的內(nèi)部一致性(Cohen′s kappa = 0.76)和較好的組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intraclass correlation coefficient,ICC=0.83)[37]。在ICU獲得性衰弱的評估與診斷方面,17個研究[13-15,19-21,23-33]采用MRC評分表來對ICU-AW進(jìn)行評估。1個研究[16]采用電生理檢測來準(zhǔn)確篩查病人有無發(fā)生CIP,此法檢查環(huán)節(jié)精簡,但存在一些弊端,如該法耗時且價格昂貴、易受一些產(chǎn)生電信號設(shè)備的干擾等。1個研究[22]采用電生理+活體組織檢查的方式對ICU-AW進(jìn)行判斷,該法因其侵入性操作未能在臨床中得到應(yīng)用。2個[17,34]研究采用超聲測量股直肌或股四頭肌的方式來診斷。四肢肌肉超聲檢查可通過對肌肉的橫截面積、厚度、回聲強(qiáng)度、羽狀角等進(jìn)行觀測,描述肌肉形態(tài)和質(zhì)量上的改變,具有無創(chuàng)、操作簡單,能動態(tài)連續(xù)監(jiān)測的特點(diǎn),相較于MRC評分,無需病人的配合。Peuelas等[18]基于專家共識的定義來診斷病人是否發(fā)生ICU-AW,對39個國家的494個ICU的4 157名機(jī)械通氣病人進(jìn)行ICU-AP的篩查,114例病人發(fā)生ICU-AP,發(fā)生率僅3%。采用多因素Logistic回歸建立ICU-AP預(yù)測模型,AUROC為0.81,但未報告模型校準(zhǔn)且未進(jìn)行模型的外部驗(yàn)證。與采用傳統(tǒng)診斷與評估方式的研究不一致,該模型存在輕度至中度 ICU-AW 病人可能被遺漏的現(xiàn)象,有可能產(chǎn)生偏倚。

綜上所述,本研究納入的22個預(yù)測模型性能良好,便于醫(yī)護(hù)人員早期識別并干預(yù)發(fā)生ICU-AW的高風(fēng)險人群。近年來,國內(nèi)外關(guān)于構(gòu)建ICU-AW的風(fēng)險預(yù)測模型層出不窮,納入的人群也具有?？铺厣?因此在未來,醫(yī)護(hù)人員應(yīng)結(jié)合本科室的特色選擇合適的預(yù)測模型加以驗(yàn)證所選模型的性能。其次,重癥病人早期病情多不平穩(wěn),處于譫妄或者鎮(zhèn)靜狀態(tài),MRC評分表不適用于早期ICU病人的評估。然而大部分研究選擇的評估工具都是選擇MRC評分表,在未來關(guān)于ICU獲得性衰弱預(yù)測模型的開發(fā)中,應(yīng)側(cè)重于診斷與評估工具的選擇,盡可能的多樣化,減少偏倚風(fēng)險。最后,研究者在提高模型預(yù)測效能的基礎(chǔ)上,更應(yīng)注重模型是否增加醫(yī)護(hù)人員的工作負(fù)擔(dān),開發(fā)出更優(yōu)化、便利的預(yù)測模型。