监护心电多导分析对改善ICU误报警的临床价值研究

何桂兰　蒙斯雅　何彬　覃宝邦

[摘要] 目的 研究采用更多的导联进行心律失常分析对减少ICU误报警的价值，为缓解ICU报警疲劳问题提供思路。方法 使用迈瑞监护心电多导算法分别配置为单导分析、两导分析和四导分析模式，按照科室的报警设置，记录3种分析模式下ICU科室3 d 5床患者的报警，然后人工确认所有报警的正误。结果 采用单导联（II导）分析产生的心律失常误报警比例达到36.6%，两导联（II/V导）分析所有心律失常错误报警率达到26.5%，而采用四导联（I/II/III/V导）分析心律失常错误报警率只有3.4%。结论 采用四导联进行心律失常分析相比目前临床上常用的单导联和两导联分析，显著减少了误报警数量，有助于缓解ICU科室报警疲劳问题。

[关键词] 重症监护室;监护仪;错误报警;多导联心律失常分析

[中图分类号] R47 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2019）03（b）-0050-04

在ICU中广泛使用监护设备来对患者生命体征进行实时监测，当患者出现了异常或者潜在的病情变化，就会通过报警来提示医护人员。然而，由于噪声的影响、监护设备对患者生理参数分析的准确度以及不合理报警条件设置，使得监护设备产生了过多的报警，降低了医护人员对报警的敏感度和响应速度，产生了报警疲劳问题[1-4]。

报警疲劳问题影响临床监护的质量，降低临床医护人员的工作效率，严重威胁患者安全。2013年美国紧急医疗研究所ECRI（Emergency Care Research Institute）發布的十大医疗技术危害中，报警疲劳问题居首位[5]，不仅如此，自2007年以来，ECRI多次将其列为十大医疗危害之一。在报警疲劳问题中，很大一部分是频繁的误报警造成的[6]，据Chambrin等人的研究，目前监护仪报警的灵敏度超过90%，而特异性不足60%，从而引起大量的误报警，而真实报警不足30%[7]。在其他的研究当中，误报警比例甚至达到了86%[8]。在监护仪所产生的误报警当中，心律失常误报警占据了首要位置。据吴俊等人[2]对ICU科室报警现状研究，在监护仪产生的报警当中，心律失常类报警占总量的24.8%，但是其误报警比例达到了99.9%;据Barbara Drew等人[8]的研究，在ICU科室31 d产生了超过200万个报警，其中心律失常报警超过100万个，而PVC类报警更是达到90万个。研究人员对12 671个心律失常报警进行确认后发现，88.8%的报警属于误报警。同时发现误报警和信号质量之间并没有太大关联，在所有确认的心律失常误报警当中，73%是在较好的信号质量时发生的。同时对于减少误报警的措施，解决措施包括针对不同的患者进行个性化的报警条件设置，增强对信号噪声识别的能力[9]，以及使用更多的导联进行心律失常分析[10]。由于不同的导联可以反映心脏不同区域的电生理信息，而患者在病房内的日常活动以及ICU患者的日常护理过程中，会使电极受到干扰，导致部分导联心电信号受扰，对于采用较少分析导联的监护心电算法，如果受干扰的导联被设置为分析导联，就会引起心律失常误报警。如果采用更多导联心律失常分析，只要有一个分析导联没有受到干扰，就可以避免产生心律失常误报警，所以采用多导联分析是减少心律失常误报警的一种重要方法。

该文研究了迈瑞多导监护心电对改善ICU科室心律失常误报警的价值，通过记录ICU科室患者心律失常报警，并且对其中的心律失常事件进行标注，然后统计对比两导联分析和四导联分析的心律失常误报警数量，发现使用更多的导联分析可以有效地减少心律失常误报警，改善临床的报警疲劳问题。

1  方法

1.1  心电导联及心律失常报警默认设置

该院重症医学科目前开放床位32张，平均每天收治22例，使用迈瑞BeneVision N15监护仪，在深圳南山医院ICU科室采集了3 d 5床患者按照五导电极连接的数据，一共采集了7个心电导联（I，II，III，，aVR，aVL，aVF，V），数据采样率为500 Hz，监护仪所采集的各导联心电信号都传输到迈瑞公司提供的心律失常分析中央站，以便在确认报警时可以显示所有导联的心电波形，并且自动存储不同分析模式下报警时间和类型信息。

心律失常报警设置在监护仪ICU科室推荐默认的基础上，结合科室实际情况有所调整，所有打开的心律失常报警及其报警条件见表1所示。

1.2  数据分析和报警确认

数据传输到心律失常分析中央站之后，采用迈瑞多导心电算法对传输的数据进行实时心律失常分析，分别设置单导（分析II导联）、两导（分析II、V导联）和四导（分析I、II、III、V导联）分析模式，并分别自动存储三种分析模式下所产生的心律失常报警名称、发生时间及其对应时间位置的各导联心电信号波形。

报警的确认由两位临床医师结合既定的心律失常报警触发条件，分别独立的对两种心律失常分析模式下产生的报警进行确认，如果两位医师对报警正确性存在分歧，最后则由第三位医师决定最终结果，所有报警确认完毕之后，统计出误报警的数量。

2  结果分析与讨论

分别统计单导联、两导联和四导联心律失常分析模式下所有产生的心律失常报警以及其中的误报警数量。

通过表2可以看出，采用两导联分析相比于单导联分析，心律失常误报警率有明显的降低，从36.6%降低到26.5%。而采用四导联分析，相比于两导联分析误报警数量又进一步的降低，误报率由原来的26.5%降低到3.4%。结果表明采用更多的导联进行分析，可以明显减少误报警数量，特别是采用四导分析显著降低了误报警数量。

通过对所有报警的确认过程可以发现，产生误报警的主要原因是噪声干扰。四导联分析能够充分利用三个肢导和一个胸导的信息，排除噪声干扰影响，而目前临床上常见的采用较少分析导联的心律失常分析模式比较容易受到噪声的影响。如图2所示，采用两导联分析产生了“室颤/室速”误报警，这是日常护理过程中心电RA和V导电极受到干扰引起的。由于受到噪声的影响，心电信号的II、V导联信号质量差，无法分辨出QRS波，而且干扰波形形态和室性心搏类似，从而产生了室速误报警。但是采用四导联分析就可以有效避免这一问题，即使部分电极受到干扰，III导信号质量仍然较好，可以清晰地识别出QRS波，从而避免了误报警的产生。

结合ICU使用场景来分析，首先心电QRS波是心脏在搏动过程中产生的三维心电向量环在各导联测量方向上的二维映射，反映了心房和心室除极化（收缩）和复极化（舒张）的过程。因此每个导联只能反映部分的心脏电生理信息，采用更多的导联进行心律失常分析有助于提升报警的准确度，在本次研究当中未发现科室配置的心律失常漏報，理论上更多导联分析可以有效减少特定场景下心律失常的漏报问题（比如形态差异较大的多形室速）。其次，ICU监护过程中，心电信号经常容易受到各种干扰的影响，但是这些干扰经常只影响部分导联的信号，比如在临床上经常出现电极黏贴不牢固，五导联模式下，如果肢体电极RA脱落或接触不良，会造成I、II导联信号丢失，而如果选择这两个导联作为分析信号源通道，心电监护就会中断。但是使用四导分析就可以做到连续监护，减少此类干扰的影响。最后，因为信号幅度、干扰等因素的影响，心律失常分析导联的切换比较常见。如果没有及时切换分析导联，就可能产生大量误报警，而临床监护过程中，受限于科室人员数量，难以及时关注并切换到合适的分析导联，使用四导分析有效解决了这一问题。此外如果分析的导联发生切换，单导和两导分析模式需要一定的自学习时间。如果使用四导联分析，只要有一个分析导联没有发生切换，就无需自学习，从而保证了连续监护的可能性。

综上所述，采用四导联分析是减少ICU误报警的一种重要方法，可以改善当前业界普遍存在的报警疲劳问题，更全面地反映患者的心脏生理状态，提高ICU科室心电监测的精准性和易用性。

3  小结

当前ICU科室普遍存在报警疲劳问题，其中误报警问题最为突出。解决误报警问题不仅需要完善科室现有报警管理制度，而且需要从根源上解决，即提高心律失常自动检测算法的准确性。通过统计分析该院ICU一段时间的报警，发现采用四导联心律失常分析相比目前临床上常用的两导联分析，显著减少了误报警数量，有助于ICU科室有效缓解报警疲劳问题。

[参考文献]

[1]  杨丽平，张志刚，张彩云，等.ICU报警疲劳产生的原因及预防策略[J].中国护理管理，2017，17（9）：1274-1277.

[2]  吴俊，叶志弘，陈香萍.ICU床边监护仪报警现状及影响因素分析[J].护理学杂志，2015，30（24）：20-22.

[3]  郭丽叶，叶国玲，冯洁慧.ICU仪器报警的干预研究进展[J].护理与康复，2015，14（6）：531-533.

[4]  周姓良，胡靖青，刘爱侠，等.ICU预防报警疲劳的研究进展[J].中华护理杂志，2014，49（6）：712-715.

[5]  ECRI Institute.“Top 10 Health Technology Hazards for 2014.”Health Devices，Vol 42，Issue 11，Nov 2013.

[6]  李旭芳.减少ICU心电监护误报警的研究进展[J].全科护理，2016，14（18）：1856-1858.

[7]  Marie-Christine C. Alarms in the intensive care unit： how can the number of false alarms be reduced[J].Critical Care，2001，5（4）：184-188.

[8]  Drew BJ， Harris P， Zègre-Hemsey JK， et al. Insights into the problem of alarm fatigue with physiologic monitor devices： a comprehensive observational study of consecutive intensive care unit patients[J].Plos One，2014，9（10）：e110274.

[9]  Zehui Sun et al. Reducing ECG alarm fatigue based on SQI analysis. Computing in Cardiology，2014：345-348.

[10]  Jianwei Su.A four-lead real time arrhythmia analysis algorithm. Computing in Cardiology，2017：1-4.