ICU病人疾病严重程度非特异性评估工具研究进展

王盛均，张志刚，2*，姚 丽，屈会丽

1.兰州大学护理学院，甘肃730000；2.兰州大学第一医院

重症监护病房（ICU）是对急危重症病人集中管理、强化治疗监护的区域，具有高风险性、病情危重、复杂多变、高科技性等特点[1-2]。由于病人疾病的复杂性和多变性，评估疾病严重程度是ICU 护理的关键一步。临床工作中如果仅依赖病人临床表现和检查结果对疾病严重程度进行评估易受到评估者主观性的影响，不能准确反映疾病严重程度[3]。危重疾病严重程度评分是根据病人的体征结合重要生理参数等进行加权或赋值，量化评估疾病严重程度，其更具有系统性和科学性[4]。采用量化指标评价危重症病人疾病严重程度不仅能准确评估病人病情，采取恰当的治疗方案，早期识别潜在并发症，还能作为转出ICU 的依据，提高护理工作质量和管理效率[5-6]。危重疾病严重程度评分系统包括疾病特异性评分系统和疾病非特异性评分系统，本研究主要分析危重疾病严重程度非特异性评估工具的优势与不足，为改善危重症病人的病情状况及其预后提供依据。

1 疾病非特异性评分系统的应用

疾病非特异性评分系统是指可以对任何原因所致疾病急危重症状态的严重程度或预后进行综合性评价的评分方法。目前，临床常用的疾病非特异性评分系统包括急性生理和慢性健康评分系统（Acute Physiology and Chronic Health Evaluation，APACHEⅠ～Ⅳ）[7-10]、简明急性生理评分(Simplified Acute Physiology Sore,SAPS)[11-13]、简 单 临 床 评 分(Simple Clinical Score,SCS)[14]、牛津急性疾病严重程度评分(Oxford Acute Severity of Illness Score,OASIS)[15]、早期预警评分(Earl Warning Score,EWS)[16]、改良早期预警评分(Modified Early Warning Score,MEWS)[17]、死亡率预测模型(Mortality Prediction Model,MPM)[18-20]、英国国家早期预警评分(Nation Early Warning Score,NEWS)[21]以及治疗干预评分（Therapeutic Intervention Scoring System,TISS）[22]。ICU 病人病情变化快，死亡风险高，对危重病人病情进行评估一直是不可忽略的重点，科学的病情评估系统有利于提高救治成功率。

1.1 APACHE 评分系统

1.1.1 APACHE Ⅱ 该 评 分 系 统 是Knaus 等[7]在APACHEⅠ的基础上进行删减、修改和调整权重后，于1985 年提出，包括急性生理评分（APS）、年龄评分和慢性健康评分(CHE)，总分为0～71 分。APACHEⅡ精简了一部分急性生理指标，调整某些指标权重，还将CHE 由等级换为具体分值。有研究表明，APACHEⅡ评分与疾病严重程度密切相关，其分值越高表示病情越重[23-24]。此外，APACHEⅡ还能预测个体病人死亡危险性，由于其具有良好的灵敏性和预测价值，能够对个体和群体死亡风险率进行预测，可以对病情进行分类，比较其治疗效果，且使用方便、简单，在国内应用广泛。APACHEⅡ在ICU 中还可以用于评价护理工作质量和抢救成功率、人力资源配置、护理措施等。有研究将APACHEⅡ用于肺栓塞病人预后评估，纳入318例病人并与NEWS、Charlson 合并症指数（CCI）、肺栓塞严重程度指数（PESI）评分比较后发现，APACHEⅡ的接受者操作特性曲线（ROC）下面积最大（P＜0.05）[25]。有研究探讨APACHEⅡ对3 566 例心外科围术期危重症病人病情危重程度及预后情况的判断价值，发现APACHEⅡ的ROC 曲线下面积为0.917，灵敏度为80.3%，特异度为95.6%，准确度为79.5%[26]。但也有研究认为，APACHEⅡ评分系统不能反映危重病人与普通病人护理工作量的差异[27]。

1.1.2 APACHEⅢ 该评分系统是Knaus 等[9]于1991年采用Logistic 回归方法进行统计分析得出的评分方案，包括APS、年龄评分和CHS，但每部分的评分和分值权重都做了较大的修改，增加了APS 条目且每项参数的分值都比APACHE Ⅱ高，总分增大；取消Glasgow 昏迷评分（GCS）；使用病人入ICU 时最原始的生理学参数进行评分；死亡危险率预测公式也进行了修改。APACHEⅢ评分可以在病人治疗过程中反复对病情进行评估，有利于医生动态观察病人病情，及时调整治疗方案，为提高医疗质量提供了科学客观的依据。有研究纳入1 180 例心脏术后病人探讨APACHEⅡ和APACHEⅢ对心脏术后死亡风险的应用价值，研究发现APACHEⅢ的当日ROC 曲线下面积为0.734，而APACHEⅡ的当日ROC 曲线下面积为0.699，APACHEⅢ对心脏外科术后死亡风险预测敏感性高于APACHE Ⅱ[27]。有学者将APACHE Ⅲ在745 例败血症相关急性肺损伤病人中进行验证，研究发现非幸存者的APACHE Ⅲ评分高于幸存者（P＜0.001），其ROC 曲线下面积为0.68[28]。但因APACHEⅢ没有公开其回归方程系数且数据库也应扩大，限制了其临床运用，目前国内使用APACHEⅢ评分系统的研究较少。

1.1.3 APACHEⅣ 该评分系统是Zimmerman 等[10]利用信息系统以及多变量Logistic 回归等方法于2006年提出的。APACHEⅣ评分同样由APS、CHS 和年龄组成，共16 个条目，总分为0～299 分。APACHEⅣ不仅可以评估病人疾病严重程度，还可以预测病人住院时间。 有研究纳入5 780 例ICU 病人进行APACHE Ⅳ、SAPS3 和MPM0-Ⅲ的性能评估，发现3个模型均显示不良校准，但APACHEⅣ表现出最合适的校准且ROC 曲线下面积也大于0.85[29]，但此研究数据量不够，未来还需大样本研究。还有研究纳入788例ICU 病人对APACHEⅡ、APACHEⅣ、SAPS3 和MPM0-Ⅲ进行比较，结果发现4 个评分方式都具有良好的校准，且APACHEⅣ具有最高的区分度，ROC 曲线下面积为0.745[30]。但也有学者持相反意见，认为APACHEⅣ与前几代相比并没有优越性，且包含条目多、评估过程复杂，也因此目前尚未普及，国内外相关研究还较少。

1.2 SAPS

1.2.1 SAPS2 Le Gall 等[12]在对12 个欧美国家的13 152 例病人进行研究后提出SAPS2，包括SAPS2 评分和院内死亡概率（PHM）计算，SAPS2 评分包括17项变量（12 个生理参数、年龄、GCS 评分、入住ICU 原因及是否合并艾滋病、转移癌、恶性肿瘤等），PHM 依据公式计算得出。与APACHEⅡ相比，SAPS2 使用的生理参数相对较少，临床使用也更为方便简洁，收集数据更加容易。有学者回顾分析了12 938 例外科重症监护病房病人后，发现SAPS2 的灵敏度中等[31]。如今，原始SAPS2 模型应用广泛，但褒贬不一，且其较适用于入住ICU 时间较短的病人,可根据具体情况添加或删减变量，定制改善模型。

1.2.2 SAPS3 与SAPS2 相比，SAPS3 增加了病人入ICU 原因、急性感染、机械通气等参数，去除了钾钠等参数，PHM 计算方式进行了重新推导，更为合理。SAPS3 不仅评估单个病人的结局，而且可以预测医院死亡率。有学者纳入5 207 例心脏外科手术病人比较SAPS2 与SAPS3 性能，发现SAPS2 的ROC 曲线下面积 为0.777～0.875，而SAPS3 的ROC 曲 线 下 面 积 为0.757～0.893，说 明SAPS3 性 能 并 不 优 于SAPS2[32]。但也有学者认为SAPS3 在心脏外科手术病人中是适用的[33]。有西班牙学者纳入864 例病人对SAPS3 与APACHEⅡ、序贯器官衰竭评分（SOFA）进行比较，发现SAPS3 的分辨力较好，ROC 曲线下面积为0.916，其有较好的预测效力和分辨度，灵敏度也较高，有利于病人病情严重程度的评估[34]。Lim 等[35]纳入4 617 例ICU病人验证SAPS3 的有效性，发现SAPS3 具有良好的辨别力，ROC 曲线下面积为0.829，但校准较差，研究者对其进行了自定义定制。

1.3 SCS 该量表由爱尔兰学者Kellett 等针对急危重症病人病情复杂、病种多样的特点于2006 年提出，共14 个条目，包括年龄、体温、收缩压、血氧饱和度、精神异常等内容，得分越高，病情越重。有学者对480 例病人数据进行回顾性研究发现，SCS 可以预测病人死亡率，并且可能会影响临床医生的行为，以及对病人护理结果和医疗保健成本产生潜在影响[36]。由于SCS 简单易行、灵敏准确的特点，在国内也被广泛运用，SCS可以准确评估急诊病人病情严重度、预测预后[37-38]。

1.4 OASIS 该量表是Johnson 等[15]对美国49 所医院的ICU 病人进行观察研究后提出的评分方法，通过计算机系统对参数进行验证分析，最终选择10 个参数作为评价指标，包括年龄、尿量、入ICU 前住院时间、体温、心率、平均动脉压、呼吸频率、GCS 评分、是否急诊及机械通气等，总分0～75 分，评分越高，预后越差。有研究显示，APACHEⅣ预测医院死亡的ROC 曲线下面积为0.82，而OASIS 的ROC 曲线下面积为0.79[39]；OASIS 对急危重症病人病情严重程度的评估效果较好，对病人死亡风险和预后评估更具优势[15,40]。1.5 EWS 该量表是Morgan 等[16]于1997 年提出的,包括心率、意识、呼吸频率、收缩压和体温5 个项目，每项计0～3 分，总分0～15 分。该方法评估内容简单，易于收集，临床医生能在数分钟内完成病情评估，但由于缺乏统一评分标准，在临床研究中容易造成偏差[41]。一项系统评价研究发现，EWS 量表对急危重症病人病情严重程度的评估效果较好，但因研究纳入样本量有限，未来还需要大量的前瞻性研究进一步证明[42]。另一项回顾性研究比较EWS 与快速序贯器官衰竭评分(qSOFA)预测院前人群不良后果的能力，结果发现qSOFA 的ROC 曲线下面积为0.679，而EWS 的ROC曲线下面积为0.740，EWS 性能优于qSOFA[43]。

1.6 MEWS 该 量 表 是Subbe 等[17]于2001 年 提 出的，包括收缩压、心率、呼吸、体温和意识情况5 个项目，总分0～14 分。该方法评估时间短，方法简单，准确率高。目前研究中多将5 分作为病人病情严重程度的截断值[44]。有学者纳入2 204 例病人对NEWS 和MEWS 进行比较发现，NEWS 预测院内死亡率的ROC 曲 线 下 面 积 为0.678，而MEWS 的ROC 曲 线 下面积为0.652[45]。Mizrahi 等[46]纳入5 676 例病人验证MEWS 是否能识别发生不良事件的低风险病人，发现MEWS 得分＜2 分时病人发生不良事件的可能性更低。

1.7 MPM0-Ⅲ 该量表是Higgins 等[20]对98 所医院的124 855 例病人进行研究，并在MPM 的基础上修改、调整后于2007 年提出的，包括16 个项目。有研究纳 入788 例ICU 病 人 对APACHE Ⅱ、APACHE Ⅳ、SAPS3 和MPM0-Ⅲ进行比较发现，MPM0-Ⅲ的ROC 曲线下面积为0.670，区分度较好[30]。有学者纳入55 459例病人验证MPM0-Ⅲ的性能，发现MPM0-Ⅲ的预测能力较好[47]。但由于MPM0-Ⅲ评估过程复杂，临床尚未普及，国内外相关研究还较少。

1.8 NEWS 该量表是2012 年英国国家预警分数制定与实施小组在MEWS 的基础上修改、增订后提出的，新增血氧饱和度和吸氧两个指标，总分20 分，分为低危、中危和高危3 个等级，得分越高表示病情越危重。有研究纳入30 677 例病人进行研究后发现，NEWS 预测院内死亡率的ROC 曲线下面积为0.77，NEWS 具有较好的区分度[48-49]。有学者纳入449 例内科病人验证NEWS 对不同证型的病人死亡等转归情况的预测价值，发现全部病人NEWS 评分截断点为5.5 分，敏感度为0.890，特异度为0.688[50]。王莉荔等[51]纳入361 例老年急诊病人对MEWS 和NEWS 进行比较，发现评估老年急诊病人转归NEWS 的ROC 曲线下面积为0.970，MEWS 的ROC 曲线下面积为0.831。由于NEWS 具有指标简单、易于评估的特点，在临床上被广泛运用[48-49]。

1.9 TISS-28 该量表是1996 年Miranda 等[52]对903例ICU 病人进行研究后提出的，包括基础治疗、呼吸支持、肾脏支持、心血管支持、神经系统支持和特殊干预7 个条目，每个条目计1～8 分。有研究纳入106 例外科ICU 病人验证TISS-28 对外科ICU 病人护理工作量的测定情况，发现其能帮助护理工作者提高工作效率，合理分配工作量[53]。有学者纳入63 例ICU 病人，通过TISS-28 建立回归模型，预测护理人力资源的需求，发现TISS-28 评分与护理人员配置的关系模型在护理人力资源配置上具有有效性和优越性[54]。但也有学者持相反意见，认为TISS-28 条目只反映了43.3%的护理工作量，还有一部分护理工作没有得到体现[55]。

2 小结

护理人员在危重症病人抢救过程中使用危重病评分系统可以迅速、准确评估病人病情，配合医生及时给予病人相应治疗，争取最佳抢救时间。有学者纳入152 例病人对APACHEⅡ评分、SAPS 和多器官功能衰竭综合征评分(MODS)进行比较，发现3 种评分与病人死亡率均呈正相关，评分越高，病人死亡率越高[56]。护理人员根据病人实际情况，选择科学、合理的病情评估工具，可以减轻工作负担，提高工作效率[57]。但目前临床使用的评分系统还存在一些不足。首先，为了使用方便，生理参数不够全面和细致；其次，大多数评分系统都是参考国外研究权重值，而我国由于病人生理参数、医疗系统的设置、医疗水平的差异等会使评分结果造成一些偏差；最后，危重病评分系统评估需要较长时间，部分评分方式需要计算，频繁监测会增加医护人员工作负担及病人的经济负担。因此，目前研究应建立适合我国的简洁、科学的危重病评分数据库系统，为临床工作提供参考。