神经外科ICU病人呼吸机相关性肺炎风险预测模型的构建
时间：2023-02-12 22:40:02 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
周 慧，王红梅，叶 群，邹晓月，董朝晖
1.湖州师范学院护理学院，浙江 313000；
2.湖州市第一人民医院
呼吸机相关性肺炎（ventilator associated pneumonia,VAP）是指气管插管或气管切开病人在接受机械通气48 h 后发生的肺炎，也包括撤机、拔管48 h 内出现的肺炎，是ICU 最常见的院内感染[1]。研究显示，神经外科ICU 病人VAP 发生率为27.68%～70.00%[2-3]。一方面，神经外科ICU 病人由于中枢或非中枢的原因会出现气道不畅，导致病人缺氧，需建立人工气道进行机械通气[4]，术后意识障碍会延长呼吸机使用时间，较其他外科术后病人更容易发生VAP[5]；
另一方面，VAP 又会延长神经外科病人的ICU 留治时间和住院时间，形成恶性循环，增加医疗费用，甚至导致病人的病死率增加，严重影响病人的预后[6]。因此，预防神经外科ICU病人发生VAP 显得尤为重要。而在实际临床工作中，护理人员VAP 防控措施落实情况不佳，态度和行为水平都有待提高[7]。目前，国内外相关研究中缺乏评估神经外科ICU 病人VAP 发生风险的工具。本研究在文献回顾基础上进一步分析神经外科ICU 病人发生VAP 的危险因素，构建风险预测模型，帮助临床护士早期识别VAP 高风险病人，提高VAP 防控措施依从性。
1.1 对象 选取2017 年1 月—2021 年12 月在湖州市2 所三级综合性医院ICU 住院的534 例神经外科术后病人作为研究对象。纳入标准：①年龄≥18 岁；
②行机械通气且机械通气≥48 h。排除标准：①行机械通气前或机械通气后48 h 以内出现肺部感染；
②机械通气后48～72 h 内自动出院或死亡病人；
③病情变化再次手术者；
④病历资料不完整者。VAP 诊断标准参照《呼吸机相关性肺炎诊断、预防和治疗指南(2013)》[1]：①机械通气时间超过48 h；
②胸片或胸部CT 显示肺内出现新发或持续的、进展的高密度影；
③同时满足下述条件至少2 项，包括体温偏高(＞38.0 ℃)或偏低(＜35.5 ℃)、外周白细 胞数偏高(＞10×109/L)或偏低(＜4×109/L)、气管分泌物经培养发现病原菌；
④满足上述条件后需排除肺水肿、肺结核、急性呼吸窘迫综合征、肺肿瘤、肺栓塞等疾病。本研究已通过医院伦理委员会审批。因本研究为回顾性研究，共纳入20 个自变量，建模组样本量至少为自变量的5～10 倍，验证组样本量应为建模组的1/4～1/2[8]。根据赵建凯[9]研究结果，神经外科ICU 病人VAP 发生率为47.27%，预计建模组样本量为：20×10/47.27%=423 例，基于此，验证组样本量至少为106例。按照时间顺序，将2017年1月—2020 年12 月收集的425 例病人作为建模组，根据是否发生VAP将病人分为VAP组169例和非VAP组256例；
2021 年1 月—2021 年12 月收集的109 例病人作为验证组。
1.2 研究方法
1.2.1 研究工具 结合文献研究、临床专家的经验和研究实施的客观条件，自行编制神经外科ICU 机械通气病人临床资料调查表，主要包括5 个方面。①一般资料：年龄、性别、入院诊断、治疗结果；
②病人自身因素：合并基础疾病（糖尿病、慢性肺部疾病）、创伤性脑损伤、格拉斯哥昏迷评分（GCS）、急性生理学及慢性健康状况评分（APACHEⅡ）、血清白蛋白；
③医疗环境因素：侵入性操作（留置胃管、气管切开、深静脉置管）、ICU 住院天数、机械通气天数；
④药物因素：抗生素（抗生素使用时间、联合使用抗生素）、抑酸剂、镇静药（咪达唑仑、盐酸右美托咪定以及丙泊酚）使用情况；
⑤手术因素：手术时长、术中失血量、术中输血。
1.2.2 资料收集方法 通过医院电子病例系统，根据自制临床资料调查表收集病人的临床资料。血清白蛋白值取机械通气48 h 后至诊断VAP 住院期间检验结果最低值；
GCS 评分取机械通气48 h 后至诊断VAP住院期间评分最低值，其余指标直接从电子病历系统中获取。
1.3 统计学方法 由研究者本人收集临床数据，使用EpiData 3.1 软件双人双机录入数据，保证录入质量。采用SPSS 26.0 和R 4.1.2 软件进行统计分析。符合正态分布的定量资料以均数±标准差（±s）表示，组间比较采用两独立样本t检验，非正态分布的定量资料用中位数（四分位数）[M（P25，P75）]表示，组间比较采用非参数Wilcoxon 检验。定性资料用频数、百分比表示，组间比较采用χ2检验或Fisher 确切概率法。将单因素分析中P＜0.05 的变量纳入Logistic 回归分析，筛选出独立危险因素，基于回归系数构建风险预测模型并绘制列线图。采用Bootstrap 法进行1 000 次重抽样对列线图进行内部验证，使用验证组数据进行外部验证。以受试者工作特征(ROC)曲线下面积反映模型的区分度，Calibration 曲线图反映模型的一致性，通过临床决策曲线分析（DCA）评价模型的临床有效性。
2.1 神经外科ICU 病人VAP 发生现状 534 例病人中，男327 例（61.2%），女207 例（38.8%）；
年 龄（61.40±13.74）岁。建模组425 例病人中有169 例病人发生VAP，VAP 发生率为39.8%；
验证组109 例病人中有39 例病人发生VAP，VAP 发生率为35.8%。
2.2 神经外科ICU 病人发生VAP 影响因素的单因素分析 对建模组425 例病人是否发生VAP 进行单因素分析，差异有统计学意义的因素见表1。将上述变量纳入二元Logistic 回归分析，自变量赋值方式见表2。结果显示，创伤性脑损伤、ICU 住院时间≥7 d、丙泊酚高累积剂量、气管切开、深静脉置管是神经外科ICU 病人发生VAP 的危险因素，而血清清蛋白≥30 g/L 则是保护因素，见表3。将以上6 个因素纳入模型，该模型Hosmer-Lemeshow 检验值为6.910，P=0.546，ROC 曲线下面积为0.966(0.948,0.985)，取最大Youden 指数0.858 所对应的风险预测值0.461 为最佳截断值，对应的灵敏度为89.9%，特异度为94.9%。
表2 自变量赋值情况
表3 神经外科ICU 病人发生VAP 危险因素的Logistic 回归分析结果
2.3 神经外科ICU 病人VAP 风险预测列线图模型的建立及验证 基于Logistic 回归分析筛选出的6 个变量绘制神经外科ICU 病人VAP 风险预测列线图，见图1。每个变量在列线图顶端分值线上的取值不同，将各变量分值相加所得总分可预测神经外科ICU 病人VAP 发生概率。采用Bootstrap 自助抽样法对模型进行内部验证，重复抽样次数为1 000 次，校正后ROC曲线下面积为0.958（0.945，0.971），Calibration 图示模型预测的神经外科ICU 病人VAP 发生概率与实际VAP 发生概率较为一致，见图2，表明该模型区分度和校准度较好。使用验证组109 例数据对模型进行外部验证，结果显示ROC 曲线下面积为0.934（0.916，0.951），Calibration 图示VAP 预测概率与实际发生概率之间一致性较高，见图3，表明模型的预测效能较好。
图1 神经外科ICU 病人VAP 风险预测列线图
图2 内部验证Calibration 校准曲线图
图3 外部验证Calibration 校准曲线图
2.4 神经外科ICU 病人VAP 风险预测模型临床有效性评价 采用决策曲线分析法计算每个阈值概率下的净获益率，反映模型的临床实用价值。针对建模组和验证组神经外科ICU 病人VAP 发生情况分别绘制DCA 曲线，见图4，斜线表示所有神经外科ICU 病人均发生VAP 且所有人都接受了干预措施，此时净获益是斜率为负值的反斜线，黑色横线表示所有病人均未发生VAP，也没有接受任何干预措施，此时净获益为0，曲线代表本模型的净获益。建模组和验证组的DCA 曲线均显示，本研究构建的模型净获益较高，表明模型具备良好的临床效益和一定的临床应用价值。
图4 神经外科ICU 病人VAP 风险预测模型的DCA 曲线
3.1 神经外科ICU 病人VAP 相关危险因素分析
3.1.1 创伤性脑损伤 本研究结果显示，发生VAP 的创伤性脑损伤病人占43.8%，OR 值为14.020，与Shrestha 等[10]报道的结果类似。脑损伤后的全身炎症性反应是病人发生肺部损伤的关键因素，VAP 是创伤性脑损伤病人的主要肺部并发症之一[11]。创伤性脑损伤会导致病人意识下降，意识水平的改变和长期机械通气使病人更易发生VAP[12]。创伤性脑损伤病人在接受机械通气时，应用低潮气量可最大限度地减少肺部形态和功能变化，改善氧合并减少肺损伤，降低VAP 发生风险[13]。因此，临床应根据病人情况选择合适的潮气量，并加强对呼吸机参数的监测，做好肺部功能管理。
3.1.2 ICU 住院时间 本研究中ICU 住院时间≥7 d的VAP 病人占91.7%，是病人发生VAP 的独立危险因素。Göçmez 等[14]研究发现，病人住院时间越长，发生VAP 的风险越大。李凯[15]研究显示，ICU 住院时间≥7 d 的病人VAP 发生率是其他病人的5.593 倍。可能是因为神经外科ICU 病人病情危重，急性生理功能障碍较严重，处于免疫抑制状态，且病区环境相对封闭，病原菌较多，所以入住ICU 时间越长，发生VAP 的可能性越大。因此，医护人员在执行各项操作时一定要加强无菌意识，严格执行无菌操作，减少VAP 的发生风险。
3.1.3 丙泊酚累积剂量 研究发现，使用镇静药物是神经外科重症病人发生VAP 的危险因素[16-17]。本研究对ICU 常用的3 种镇静药物进行分析，最终发现丙泊酚累积剂量越高，VAP 发生风险就越大。可能是因为使用镇静药物会抑制咳嗽反射，影响呼吸道分泌物的排出，导致病人更易发生VAP。而丙泊酚虽然作用时间短，但是使用过多也容易引起过度镇静，延长机械通气时间，增加VAP 发生率[18]。因此，在实施镇静治疗的过程中，必须动态评估，根据病人的镇静深度不断调整药物的种类和剂量，给予病人个性化镇静护理，以降低VAP 发生率。
3.1.4 侵入性操作 本研究所指的侵入性操作主要包含气管切开和深静脉置管，两者都是导致神经外科ICU 病人发生VAP 的危险因素。气管切开是长期机械通气病人首选的气道管理方式，但是气管切开会使呼吸道与外界环境相通，容易损伤呼吸道黏膜，破坏呼吸道原有的防御功能[19]。同时还会使病人的咳嗽反射减弱或消失，导致呼吸道分泌物无法自主排出，增加VAP 发生风险[20]。近年来，有研究证实早期气管切开能够缩短ICU 住院时间和机械通气时间，降低VAP 发生率[21]。因此，临床上要选择合适的时机进行气管切开，同时加强对气管切开的护理，有效管理人工气道。深静脉置管用于神经外科重症病人主要是为了进行静脉营养支持及血流动力学监测，但是长期留置深静脉导管也会降低病人的抵抗力，进一步增加病人发生VAP 的风险[22]。同时，在维护导管的过程中医护人员需要经常接触病人，使病人更容易被医院病原菌定植和感染。因此，在留置导管过程中应及时评估病人是否有拔管指征，也要做好导管的维护，减少病人发生感染的风险。
3.1.5 血清清蛋白 本研究结果表明，血清清蛋白＜30 g/L 是神经外科ICU 病人发生VAP 的危险因素，与覃绍彩等[23]研究结果一致。当血清清蛋白＜30 g/L 即可诊断为低蛋白血症[24]，低白蛋白血症提示病人营养不良，免疫功能低下。此时会消耗病人自身脂肪和肌肉，导致肌肉萎缩，而呼吸肌萎缩会影响通气和换气功能，使病人更易感染VAP[25]。所以，针对神经外科ICU 病人要实施早期肠内营养，增加蛋白质摄入，同时注意预防误吸和反流，进一步降低VAP 发生的风险。
3.2 神经外科ICU 病人VAP 风险预测模型具有临床应用价值 本研究基于上述6 项危险因素构建了神经外科ICU 病人VAP 风险预测列线图模型。内部验证ROC 曲线下面积为0.958，外部验证ROC 曲线下面积为0.934，外部验证较内部验证略有下降，说明该模型识别神经外科ICU 病人VAP 发生风险能力强。两次验证校准曲线均接近理想曲线，表明模型的预测值与实际值结果较为一致，具有良好的预测价值。DCA 曲线图示模型临床获益较高，具备一定的临床实用价值。
3.3 神经外科ICU 病人VAP 风险预测模型临床应用建议 临床实践中针对VAP 的预防已经形成了一套较为明确的集束化管理方案，但在实际临床工作中，ICU 护士仍然缺乏VAP 防控相关知识，预防VAP 相关护理措施执行情况不佳[26]。在临床工作中，管理者可以结合实际情况探索提高VAP 防控措施认知和长期依从性的方法，并形成统一可行的监测和反馈机制，达到降低VAP 发生率的目的。本研究构建的神经外科ICU 病人VAP 风险预测模型通过病人的临床数据预测病人发生VAP 的概率，如果能够结合科学的方法对护理人员进行培训，提高护士VAP 防控措施的长期依从性，则可以更有效地发挥模型的临床作用，进一步降低VAP 的发生率。
本研究构建的神经外科ICU 病人VAP 风险预测模型预测效能较好，能够帮助护理人员早期识别VAP高危人群，为个体化预防提供参考。但本研究仅选取了湖州市2 所三级综合性医院的病人进行调查，样本代表性有限，因此，本研究形成的风险预测模型后期推广性还有待进一步验证。此外，本研究为回顾性研究，收集资料过程中可能会产生信息偏倚，结合临床实际情况，对纳入的指标有一定的取舍，未来可以进行前瞻性研究，兼顾所纳入的研究指标的完整性。
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