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        重癥監(jiān)護病房獲得性衰弱病人并發(fā)譫妄風險預測模型的構建

        2024-12-31 00:00:00余蕾徐萍朱麗
        循證護理 2024年20期
        關鍵詞:重癥監(jiān)護病房預測模型譫妄

        摘要" 目的:探討重癥監(jiān)護病房獲得性衰弱(ICU-AW)病人并發(fā)譫妄的危險因素,并構建預測模型。方法:回顧性選取2019年3月—2023年3月我院急診重癥監(jiān)護室(EICU)收治的295例ICU-AW病人為研究對象,評估其譫妄發(fā)生情況;采用多因素Logistic回歸分析探究ICU-AW病人并發(fā)譫妄的影響因素,并據(jù)此構建預測模型,采用受試者工作特征(ROC)曲線驗證其預測效能。結果:295例ICU-AW中,145例發(fā)生譫妄,發(fā)生率為49.15%。多因素Logistic回歸分析結果顯示,膿毒血癥、呼吸衰竭、連續(xù)腎臟替代治療、高應激性高血糖率(SHR)、高齡、高急性生理與慢性健康狀況評分系統(tǒng)(APACHE Ⅱ)評分是ICU-AW病人并發(fā)譫妄的危險因素(P<0.05)。ICU-AW病人并發(fā)譫妄預測模型的ROC曲線下面積為0.861[95%CI(0.816,0.898)],模型擬合效果良好。結論:膿毒血癥、呼吸衰竭、連續(xù)腎臟替代治療、高SHR、高齡、高APACHE Ⅱ評分是ICU-AW病人并發(fā)譫妄的危險因素,該模型對ICU-AW病人并發(fā)譫妄具有較高的預測價值。

        關鍵詞" 重癥監(jiān)護病房;獲得性衰弱;譫妄;危險因素;預測模型;護理

        doi:10.12102/j.issn.2095-8668.2024.20.033

        Establishment of a risk prediction model for patients with intensive care unit acquired weakness with delirium

        YU Lei1,XU Ping1*,ZHU Li21.Longhua Hospital Affiliated to Shanghai University of Traditional Chinese Medicine,Shanghai 201317 China;2.Second Hospital of Naval Medical University*Corresponding Author" XU Ping,E-mail:coco2xp@126.com

        Keywords" intensive care unit;acquired weakness;delirium;risk factors;prediction model;nursing

        重癥監(jiān)護病房獲得性衰弱(ICU-AW)是危重癥病人常見的并發(fā)癥,是指在危重癥病情基礎上發(fā)生的獲得性、多發(fā)性神經(jīng)肌肉功能障礙,臨床表現(xiàn)為機體條件反射減弱、肌肉萎縮、脫機困難和四肢癱瘓等,ICU-AW病人住院時間延長,器官支持治療概率增加,出院后生活質量降低,導致重癥病人預后不良[1]。譫妄是指短時間內新發(fā)的急性腦功能障礙,表現(xiàn)為精神狀態(tài)急劇變化或波動、注意力不集中、思維混亂或意識改變等[2],是重癥病人死亡、機械通氣時間延長以及長期認知障礙的獨立預測因子[3]。ICU-AW并發(fā)譫妄會導致病人身體功能持續(xù)下降,造成認知功能的長期損害,帶來沉重的醫(yī)療和社會負擔。本研究旨在探討ICU-AW病人并發(fā)譫妄的危險因素,并構建預測模型,為采取針對性防治策略、改善病人結局提供參考。

        1" 對象與方法

        1.1" 研究對象

        作者簡介" 余蕾,主管護師,本科

        *通訊作者" 徐萍,E-mail:coco2xp@126.com

        引用信息" 余蕾,徐萍,朱麗.重癥監(jiān)護病房獲得性衰弱病人并發(fā)譫妄風險預測模型的構建[J].循證護理,2024,10(20):3781-3785.

        回顧性選取2019年3月—2023年3月于我院急診重癥監(jiān)護室(EICU)收治的295例ICU-AW病人為研究對象。納入標準:1)符合ICU-AW診斷標準[4],即醫(yī)學研究理事會(MRC)評分lt;48分,該評分包括肩部收展、肘部屈伸、腕部屈伸、髖關節(jié)屈伸、膝關節(jié)屈伸、踝關節(jié)屈伸的肌力,肌力分為0~5級,分級越高表明肌力越高,總分0~60分,<48分則診斷為ICU-AW;2)年齡gt;18歲;3)既往無EICU入住史和肌少癥病史。排除標準:1)合并吉蘭-巴勒綜合征、重癥肌無力、肌萎縮側索硬化癥或多發(fā)性硬化癥等原發(fā)性神經(jīng)肌肉系統(tǒng)疾病;2)合并腦血管疾病、阿爾茨海默病、帕金森綜合征、腦出血、顱腦腫瘤等影響認知功能的疾病;3)昏迷、住院期間死亡或入院不足24 h者;4)臨床資料缺失者。本研究已經(jīng)獲得我院醫(yī)學倫理委員會批準,審批號:1901029。

        1.2" 評估工具

        1.2.1" 譫妄的診斷依據(jù)

        采用混淆評定方法(CAM)[5]評估病人的譫妄情況,包括:1)意識狀態(tài)改變;2)注意力缺損;3)思維紊亂;4)意識清晰度改變,如嗜睡、警醒、昏迷等。具備第1項和第2項,或第3項和第4項中的任何一項,即視為陽性,提示存在譫妄。

        1.2.2" 臨床資料調查表

        臨床資料調查表由本研究團隊自制,內容包括病人年齡、性別、體質指數(shù)、吸煙史、飲酒史、基礎疾病(高血壓、糖尿病、高脂血癥、冠心?。⒑喜Y(膿毒血癥、呼吸衰竭、急性腎損傷)、臨床治療(機械通氣、連續(xù)腎臟替代治療、應用鎮(zhèn)靜藥物、應用血管活性藥物)、急性生理與慢性健康狀況評分系統(tǒng)(APACHE Ⅱ)評分、序貫器官衰竭評分(SOFA)、身體約束、ICU住院時間和實驗室指標[白細胞計數(shù)、中性粒細胞計數(shù)、三酰甘油、總膽固醇、血清清蛋白、血糖、糖化血紅蛋白(HbA1c)、應激性高血糖率(SHR)]。其中SHR=入院血糖/(1.59×HbA1c-2.59)[6]。

        1.3" 資料收集方法

        由2名研究者于病人入院時采用問卷的形式收集病人的臨床資料,實驗室指標以入院24 h內的血液學檢查結果為準。合并癥、臨床治療、身體約束、ICU住院時間等通過病人住院期間的電子病歷系統(tǒng)獲得,并準確記錄。APACHE Ⅱ及SOFA僅記錄住院期間的最高評分。

        1.4" 統(tǒng)計學方法

        采用SPSS 25.0軟件進行統(tǒng)計分析,符合正態(tài)分布的定量資料以均數(shù)±標準差(x±s)表示,采用t檢驗;定性資料以例數(shù)和百分比(%)表示,采用χ2檢驗。采用多因素Logistic回歸分析探究ICU-AW病人并發(fā)譫妄的影響因素,根據(jù)Logistic回歸模型構建預測模型。采用Hosmer-Lemeshow檢驗預測模型的擬合優(yōu)度。進一步繪制受試者工作特征(ROC)曲線,以驗證預測模型的預測效能。檢驗水準α=0.05。

        2" 結果

        2.1" ICU-AW病人并發(fā)譫妄的單因素分析

        本研究295例ICU-AW病人中,145例病人發(fā)生譫妄(49.15%),150例未發(fā)生譫妄(50.85%)。ICU-AW病人并發(fā)譫妄的單因素分析見表1。

        2.2" ICU-AW病人并發(fā)譫妄的多因素Logistic回歸分析

        以ICU-AW病人并發(fā)譫妄為因變量(否=0,是=1),以單因素分析中有統(tǒng)計學意義的變量為自變量進行多因素Logistic回歸分析,自變量賦值方式為:糖尿?。ǚ?0,是=1),膿毒血癥(否=0,是=1),呼吸衰竭(否=0,是=1)、急性腎損傷(否=0,是=1)、機械通氣(否=0,是=1)、連續(xù)腎臟替代治療(否=0,是=1)、應用鎮(zhèn)靜藥物(否=0,是=1),身體約束(否=0,是=1),年齡、體質指數(shù)、APACHE Ⅱ 評分、SOFA、ICU住院時間、血糖、SHR為原值輸入。多因素Logistic回歸分析結果顯示,膿毒血癥、呼吸衰竭、連續(xù)腎臟替代治療、高SHR、高齡、高APACHE Ⅱ評分是ICU-AW病人并發(fā)譫妄的危險因素(P<0.05),見表2。

        2.3" 預測模型的構建和驗證

        根據(jù)Logistic回歸分析結果構建預測模型,Logit(P)=Log[P/(1-P)]=16.352+1.856×膿毒血癥+1.241×呼吸衰竭+1.074×連續(xù)腎臟替代治療+0.856×SHR+0.712×年齡+0.903×APACHE Ⅱ評分。繪制Logit(P)預測急診ICU-AW病人并發(fā)譫妄的ROC曲線,見圖1。ROC曲線下面積為0.861[95%CI(0.816,0.898),Z=15.469,P<0.05)],靈敏度、特異度分別為84.83%、86.00%,約登指數(shù)為0.708。經(jīng)Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示,P=0.706(>0.05),提示模型擬合效果良好。

        3" 討論

        3.1" ICU-AW病人譫妄發(fā)生現(xiàn)狀

        重癥病人機體蛋白質水解系統(tǒng)激活,合成代謝減少,分解代謝增加,導致蛋白質轉換不平衡,進而加速肌肉組織分解,引起肌肉質量下降、肌肉萎縮、持續(xù)性肌肉無力等一系列ICU-AW癥狀,ICU-AW在ICU的發(fā)生率為50%,與機械通氣持續(xù)時間、ICU住院時長、死亡率增加有關,虛弱程度越嚴重其死亡率越高[7]。譫妄是ICU常見而復雜的問題,與長期認知障礙、功能衰退、長期住院和死亡風險增加有關[8]。譫妄在ICU具有較高的發(fā)病率,既往研究顯示,ICU危重癥病人譫妄發(fā)生率為33.89%[9],骨科術后機械通氣病人ICU譫妄發(fā)生率達40.80%[10],ICU行機械通氣的老年重癥肺炎病人譫妄發(fā)生率為44.90%[11]。然而,少有ICU-AW病人并發(fā)譫妄的報道。本研究結果顯示,ICU-AW病人譫妄發(fā)生率為49.15%,略高于其他研究結果[9-11]。分析原因為衰弱病人多伴有腦功能下降,應激狀態(tài)下可加劇腦功能障礙,進而出現(xiàn)譫妄。有系統(tǒng)評價顯示,衰弱可增加術后譫妄的發(fā)生風險[12]。也有臨床研究報道,老年住院病人衰弱指數(shù)與譫妄有關,衰弱病人譫妄發(fā)生率高于衰弱前和無衰弱狀態(tài)的病人[13]。因此,ICU-AW病人發(fā)生譫妄的風險可能更高。

        3.2" ICU-AW病人并發(fā)譫妄的影響因素

        既往研究結果顯示,年齡增加、營養(yǎng)狀況差、腦卒中史、癡呆史、認知功能下降、APACHE Ⅱ評分升高、低血壓、低氧血癥、疼痛、機械通氣、應用鎮(zhèn)靜藥物、身體約束、睡眠剝奪、合并癥多、美國麻醉醫(yī)師學會(ASA)分級高、ICU住院時間長[14-15]、無家屬探視、有糖尿病史、急診入院、手術術后、吸煙史[9]是ICU病人發(fā)生譫妄的危險因素。本研究結果發(fā)現(xiàn),膿毒血癥、呼吸衰竭、連續(xù)腎臟替代治療、高SHR等是ICU-AW病人發(fā)生譫妄的危險因素,與上述報道存在不同。

        3.2.1" 膿毒血癥

        膿毒血癥可導致神經(jīng)系統(tǒng)缺陷,即膿毒血癥相關性腦病,而譫妄是膿毒血癥相關性腦病的早期主要癥狀,一旦出現(xiàn)就很難控制[16]。膿毒血癥導致譫妄的原因主要為全身炎癥反應導致血腦屏障受損,大量外周促炎細胞因子進入腦組織,激活小膠質細胞和星形膠質細胞,引起神經(jīng)系統(tǒng)炎癥和中樞神經(jīng)系統(tǒng)細胞因子水平升高,繼而出現(xiàn)譫妄[17]。膿毒血癥還可導致神經(jīng)遞質水平紊亂和神經(jīng)傳遞異常,降低膽堿能系統(tǒng)的活性,影響覺醒水平和認知功能[17]。因此,伴有膿毒血癥的ICU-AW病人發(fā)生譫妄風險大大增加。

        3.2.2" 呼吸衰竭

        呼吸衰竭是EICU病人常見的住院原因之一。有研究表明,機械通氣是治療呼吸衰竭的有效手段,接受機械通氣的病人可能會產(chǎn)生一系列心理反應,導致在ICU內認知功能改變、知覺障礙或發(fā)生譫妄[18]。機械通氣病人一旦發(fā)生譫妄,病人可能出現(xiàn)住院時間延長、機械通氣脫機困難,進一步加重譫妄,形成惡性循環(huán)[19]。呼吸衰竭發(fā)生譫妄的原因復雜,主要與使用鎮(zhèn)靜藥物、氧分壓降低等因素有關,呼吸衰竭病人的氧分壓偏低,缺氧嚴重,內環(huán)境紊亂,易引起腦組織供氧減少,氧化應激和神經(jīng)炎癥反應都會促使譫妄的發(fā)生。此外,氧分壓越低,呼吸短促、喘息等癥狀越明顯,病人越易出現(xiàn)焦慮、恐懼、易怒等負面心理,甚至出現(xiàn)精神行為,進而誘發(fā)譫妄[20]。鎮(zhèn)靜是呼吸衰竭病人接受機械通氣的常用輔助方法,可引起顱腦神經(jīng)系統(tǒng)功能障礙,影響對刺激的反應,誘發(fā)譫妄,其中臨床常用的鎮(zhèn)靜藥物咪達唑侖可引起嗜睡、頭痛、共濟失調、幻覺等,增加譫妄的發(fā)生率[21]。因此,臨床工作中對于呼吸衰竭的病人應警惕譫妄的發(fā)生,機械通氣治療時應定期評估病人意識狀態(tài),選擇對神經(jīng)和認知功能損傷較小的鎮(zhèn)靜藥物,如右美托咪定等,可減少譫妄的發(fā)生,縮短譫妄持續(xù)時間[21]。

        3.2.3" 連續(xù)腎臟替代治療

        連續(xù)腎臟替代治療在入住ICU的危重病人中較常見。本研究譫妄組接受連續(xù)腎臟替代治療比例高于無譫妄組,說明連續(xù)腎臟替代治療可能增加ICU-AW病人譫妄風險。有研究顯示,連續(xù)腎臟替代治療與病人的發(fā)病率和死亡率增加以及較差的神經(jīng)認知結局有關,ICU接受連續(xù)腎臟替代治療病人神經(jīng)認知障礙風險高于未接受連續(xù)腎臟替代治療病人,治療后幸存病人也可能在未來發(fā)展為腦血管疾病和認知功能障礙[22]。說明連續(xù)腎臟替代治療可能影響神經(jīng)功能,導致意識狀態(tài)改變、注意力受損和思維混亂。分析原因可能為連續(xù)腎臟替代治療期間,血流動力學發(fā)生快速變化,易引起腦血流灌注改變、腦氧合水平降低、腦萎縮和不良神經(jīng)認知效應[22],進而引起意識形態(tài)改變,發(fā)生譫妄。此外,接受連續(xù)腎臟替代治療病人均存在較嚴重的腎損傷,腎功能下降導致內源性毒素積累,介導神經(jīng)炎癥,繼而增加譫妄發(fā)生風險[23]。Jckel等[24]的研究表明,60.1%急性腎損傷病人存在譫妄,譫妄的發(fā)生風險隨著腎功能的惡化而增加,與本研究結果一致。

        3.2.4" SHR

        SHR在急診病人中普遍存在,是指疾病期間炎癥和神經(jīng)內分泌紊亂導致的短暫性血糖升高。SHR結合入院時血糖的基線水平、HbA1c評價病人的平均血葡萄糖水平,能準確地反映急性應激狀態(tài)下的血糖水平和血糖控制情況,可更準確地量化SHR的發(fā)生風險。本研究結果顯示,譫妄組SHR高于無譫妄組,且SHR每增加一個單位,則譫妄發(fā)生風險增加2.354倍,也說明SHR對譫妄的影響。分析原因為血糖升高可誘導氧化應激和內皮功能障礙,促進促炎細胞因子的釋放,破壞血腦屏障,引起神經(jīng)炎癥和神經(jīng)元損傷,導致譫妄[25]。

        3.2.5" 其他

        本研究結果顯示,高齡、高APACHE Ⅱ評分與ICU-AW病人發(fā)生譫妄有關。高齡是譫妄的獨立危險因素,隨著年齡的增長,大腦細胞進行性凋亡,腦功能下降,大腦神經(jīng)遞質合酶活性降低,對外部刺激的接受性降低,腦內小膠質細胞活化更為明顯,炎癥反應增強[26]。因此,在EICU病人住院期間,機械通氣刺激下可產(chǎn)生更強、持續(xù)時間更長的炎癥反應,可引起腦內神經(jīng)遞質異常,損傷血腦屏障,導致譫妄的發(fā)生。APACHE Ⅱ評分代表疾病的嚴重程度,病人APACHE Ⅱ評分越高說明疾病引起的應激反應越嚴重,高級神經(jīng)中樞活動急性紊亂越明顯,越容易出現(xiàn)譫妄。因此,醫(yī)護人員在重視疾病治療的同時,應綜合評估病人病情,密切觀察病人意識狀態(tài)、血氧飽和度、臨床表現(xiàn)、實驗室指標等,及時采取措施,有效預測此類病人的潛在風險,及時采取措施避免病情惡化。減少ICU-AW病人發(fā)生譫妄的風險,本研究排除了既往腦血管疾病史、癡呆史等可能影響認知功能的因素。

        3.3" ICU-AW病人并發(fā)譫妄風險預測模型的構建

        通過構建ICU-AW病人并發(fā)譫妄風險預測模型,有助于發(fā)現(xiàn)危險因子,可較好地預測ICU-AW病人發(fā)生譫妄的風險,其ROC曲線下面積為0.861(P>0.05),說明預測模型具有較高的擬合度和準確度,對指導臨床預防和管理相關病人有著重要意義。

        4" 小結

        綜上所述,ICU-AW病人譫妄發(fā)生率較高,膿毒血癥、呼吸衰竭、連續(xù)腎臟替代治療、高SHR、高齡、高APACHE Ⅱ評分是其危險因素。根據(jù)回歸方程構建的預測模型具有較高的預測效能,對臨床防治有積極意義。

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        (收稿日期:2024-01-28;修回日期:2024-09-26)

        (本文編輯趙奕雯)

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        “譫妄便是清醒者之夢”①——后人類時代的譫妄電影(delirium cinema)指南(上)
        電影新作(2018年3期)2018-10-26 00:57:00
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        商情(2016年43期)2016-12-23 14:23:13
        中國石化J分公司油氣開發(fā)投資分析與預測模型研究
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        重癥監(jiān)護病房感染危險程度分析與護理措施
        再次轉入重癥監(jiān)護病房的成人心臟術后的原因分析及護理對策
        今日健康(2016年12期)2016-11-17 13:01:16
        基于IOWHA法的物流需求組合改善與預測模型構建
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