呼吸停止相关危险因素分析及呼吸停止预测量表建立*

*莱芜市科技局专项科研立项项目(20130307)

魏光晨　杨逢永　段崇浩　杨兴菊　李学军　暴玉振

泰山医学院附属莱芜市人民医院ICU，山东省莱芜市　271199



呼吸停止相关危险因素分析及呼吸停止预测量表建立*

*莱芜市科技局专项科研立项项目(20130307)

魏光晨杨逢永段崇浩杨兴菊李学军暴玉振

泰山医学院附属莱芜市人民医院ICU，山东省莱芜市271199

危重病评估用数字化定量评价危重疾病的严重程度和预后的方法对危重病的救治、临床研究、质量控制、学术交流和医院管理等方面有很大促进作用。临床疾病诊治过程中,除了要求施治医师详细全面的掌握病情外，还需要依据获取的重要症状、体征和生理指标等变量进行评估(加权或赋值)，从而能以量化的方法动态全面的把握病情，如ICU现在通用的APACHE评分系统、MODS评分系统和SOFA评分系统等[1]。但现行的评分系统是建立在全面详实的病史、查体及综合的辅助检查之上。在面对急诊危重病人即将发生呼吸停止时，往往需要根据病人主要的症状及体征迅速及时对病情做出评估。本研究笔者参照ICU目前现有的危重病人评分系统根据病人主要临床症状及体征、主要生命体征参数变化建立呼吸停止评分预测表，以便及时的量化呼吸停止的危险因素，从而尽早发现和干预引起呼吸停止的可控因素，降低呼吸停止发生率。

1资料与方法

1.1一般资料对我院急诊科及ICU 2012年1月-2014年12月收治的呼吸衰竭病人227例进行回顾性分析，应用Logistic回归分析,应用SPSS统计软件,以是否呼吸停止为因变量,以呼吸频率、是否呼吸节律异常、呼吸动度是否异常、是否明显紫绀或血氧饱和度数值、原发病等参数量化后的数据为可变量[2]。计算各分值对应的发生呼吸停止的风险系数,经回归筛选得到最主要的可控因素及相应系数(β值)并建立Logistic回归方程，从而筛选出导致呼吸停止的主要危险因素。以呼吸停止作为因变量二分类回归分析病人中，临床转归为呼吸停止病人124例，未发生呼吸停止病人103例。两组病人性别、年龄无明显差异。呼吸衰竭的诊断主要是根据动脉血气分析结果[3]，在海平面静息状态和呼吸空气的条件下，PaO2低于60mmHg，不伴PaCO2高于50mmHg者为Ⅰ型呼吸衰竭；伴有PaCO2高于50mmHg为Ⅱ型呼吸衰竭，并排除心内解剖分流和原发于心排出量降低等所致的低氧因素。当吸入氧浓度不是21%时，可用氧合指数(PaO2/FiO2)作为诊断呼吸衰竭的指标，PaO2/FiO2≤300mmHg可诊断为呼吸衰竭。本研究在不含理化及血清分析情况下，根据床旁观察指标建议呼吸停止预测量表，但因为回顾性分析，纳入研究呼吸衰竭病人均经当时血气分析证实。

1.2变量的数字化定义说明详见表1。

1.3统计学处理数据采用SPSS13.0软件处理，以是否呼吸停止为因变量,以呼吸频率、是否呼吸节律异常、呼吸动度是否异常、是否明显紫绀或血氧饱和度数值、原发病等参数量化后的数据为可变量，采用Logistic二分类回归分析，P<0.05为差异有统计学意义。

表1　变量的数字化定义说明[4]

2结果

Logistic回归分析结果显示在无血气分析、生化指标，在病人急诊或危重情况下，仅仅依靠临床观察数据来数字量化并预测呼吸停止情况下，呼吸频率异常为具有统计学意义的相关性因素(P=0.017)，呼吸节律异常为具有统计学意义的相关性因素(P=0.039)，病人明显紫绀或血氧饱和度低为具有统计学意义的相关性因素(P=0.045)。见表2。

表2　Logistic回归分析结果

3讨论

在重症监护单元现有的危重病评估系统包括APACHE系统、MODS评分系统和SOFA评分系统。用于对呼吸危重病情评分系统包括肺炎Fine危险分层、急性肺损伤/急性呼吸窘迫综合征评分系统。但现行的评分系统是建立在全面详实的病史、查体及综合的辅助检查之上。重症医学科病人病情进展具有快变异变、复杂多样的特点，采集评分所需全面数据往往不易。在重大病情变化或临床突发事件之前如果能够根据现有主要生命体征参数量化评分，建立评估量表和危险分层预警必然更加迫切和实用。现有研究表明重大器质性疾病或严重内环境紊乱累及呼吸系统在致呼吸停止之前可出现多种形式的呼吸节律异常，如颅内压升高致呼吸中枢受损可出现cheyne-stokes呼吸，呼吸中枢兴奋性进一步降低出现Biots呼吸，巴比妥类药物中毒出现的间停呼吸，严重酸中毒出现的kussamals呼吸，连痂胸及胸膜炎等胸廓扩展受限时出现的抑制性呼吸[5]。呼吸中枢受损、呼吸肌受累除呼吸节律外往往出现呼吸频率的变化。而危重疾病是在某一种或多种起始因子打击下出现的多器官功能紊乱，引起危重病人呼吸停止的因素除呼吸系统本身外，还有循环血压、心率及原始致病因素共同交互作用的结果。Knaus WA等创立和完善APACHE评分系统，但其研究团队同时指出在面对急诊危重病人时应根据紧急获得的临床数据完成评估，可更实用和有效。国内邱海波教授等指出在样本量足够的情况下，可以以临床简单数据出发做相关性总结，并形成规律和分级分层[4，5]。Fine MJ等大规模多中心临床研究指出可将APACHE评分系统在紧急危重、循证医学数据有限情况下分拆，以相关临床数据为核心做成危险分层量表预警循环衰竭、肾功能衰竭、DIC发生等情况[6]。本研究首次以可能引起呼吸停止的主要生命参数为变量创立呼吸停止预测量表,较目前现有评分表仅仅将主要生命体征参数纳入，更迅捷、实用。入表各变量予以加权或赋值后数值量化，以回归分析计算发生呼吸停止的可能性,从而能够更准确、迅速、及时的对危重病人是否发生呼吸停止做出方便迅捷的评估。本研究筛选出的对呼吸停止的主要预测因素为呼吸节律异常、呼吸频率异常、存在明显紫绀或低氧血症。当然在缺乏血气分析、生化指标及未对原发病明确诊断前提下，依靠床旁监测指标筛选主要危险因素，病人样本越大结果越加趋真。本回归分析提示原发病并非具有统计意义的主要预测指标，可能因素为原发病主要靠病史采集而非在完善辅助检查情况下所作出的准确诊断。本研究希望在预警分层基础上更及时的量化呼吸停止的危险因素。主要可控因素的筛选后及早干预和管理可以降低呼吸停止发生率，提高生存率,对危重病的抢救治疗具有重要意义。

参考文献

[1]Knaus WA, Wagner DP,Draper EA,etal.The APACHE prognostic system:risk prediction of hospital mortality of critically ill hospitalized adults〔J〕.Chest,2001,100(6):1619.

[2]Stephen Chapman,Grace Robinson,John Stradling,等.牛津临床呼吸病手册〔M〕.高占城，主译.北京：人民卫生出版社，2006：154.

[3]中华医学会重症医学分会.呼吸衰竭患者的机械通气指南(2007)〔J〕.中国危重病急救医学，2007，19(9)：513-518.

[4]邱海波，杨毅，等.重症医学规范、流程、实践〔M〕.北京：人民卫生出版社，2011：24-27.

[5]王今达，等.多器官功能失常综合征(MODS)病情分期诊断及严重程度评分标准〔J〕.中国危重病急救医学，2005,7(6):346.

[6]The Acute Respiratory Distress Syndrome Network. Ventilation with lower tidal volumes as compared with traditional tidal volumes for actue lung injury and the ARDS prognostic system〔J〕.N Engl J Med,2000,342(18):1301-1308.

(编辑羽飞)

摘要目的：建立呼吸停止评分预测表，以便及时的量化呼吸停止的危险因素，从而尽早发现和干预引起呼吸停止的可控因素，降低呼吸停止发生率。方法：对我院急诊科及ICU 2012年1月-2014年12月收治的呼吸衰竭病人227例进行回顾性分析。以是否呼吸停止为因变量,以是否呼吸频率异常、是否呼吸节律异常、呼吸动度是否异常、是否明显紫绀或血氧饱和度低、伴有严重原发病等参数量化后的数据为可变量，计算各分值对应的发生呼吸停止的风险系数,经回归筛选得到最主要的可控因素及相应系数(β值)并建立Logistic回归方程。结果：病人呼吸频率异常、呼吸节律异常、伴有明显紫绀和血氧饱和度降低可作为预测呼吸停止的相关性因素。结论：以回归分析计算各相关因素发生呼吸停止的可能性并制定呼吸停止预测量表, 能够更准确、迅速、及时的对危重病人是否发生呼吸停止做出方便迅捷的评估。

关键词呼吸衰竭呼吸停止危险因素多因素回归分析

Risk Factors Analysis of Respiratory Arrest and the Prognostic Scale Establishment

WEI Guangchen,YANG Fengyong,DUAN Chonghao,etal.ICUDepartment,thePeople’sHospitalofLaiwuCityAffliatedTaishanMedicalCollege,LaiwuCity,ShandongProvince271199

ABSTRACTObjective:To establish a prognostic scale to predict the respiratory arrest as early as possible. As a result mortality can be reduced by intervening the risk factors based on the scale.Methods:A retrospective analysis was conducted with a total of 227 patients including the following items: respiratory frequency;respiratory rate; breathing movement;with or without cyanosis; with or without primary disease. Then the multiple regression analysis was studied with the items as the variables after each of them was assigned a number.Results:Items such as respiratory frequency, respiratory rates and cyanosis were found to be significantly related to the respiratory arrest.Conclusion:The establishment of the prognostic scale based on the risk factors analysis can help doctors assess and predict the respiratory arrest more easily and accurately.

KEY WORDSRespiratory failure,Respiratory arrest,Risk factors,Multiple regression analysis

收稿日期2015-03-04

中图分类号：R978

文献标识码：A

文章编号：1001-7585(2015)10-1266-03