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超声测量膈肌增厚分数联合膈肌位移在预测机械通气成功撤机中的价值

2021-07-16伍松柏戴瑶何峻吕爱莲黄康方向吕建磊

实用医学杂志 2021年12期
关键词:通气厚度机械

伍松柏 戴瑶 何峻 吕爱莲 黄康 方向 吕建磊

长沙市第一医院重症医学科(长沙410005)

机械通气是全球使用最广泛的生命支持技术之一,撤机是机械通气治疗中的关键步骤,已有研究显示约1/3 的机械通气患者存在撤机困难甚至难以撤机[1]。膈肌功能障碍是机械通气时间延长、撤机失败的重要原因,约60%患者在机械通气期间发生膈肌功能障碍,而对于存在撤机困难需延长机械通气的患者,膈肌功能障碍发生率高达80%[2-3]。超声已广泛应用于机械通气患者膈肌功能的评估,能够动态观察膈肌功能,如测量膈肌位移、呼气末膈肌厚度,计算膈肌增厚分数等[4]。已有研究显示超声测量膈肌功能指标可以用于预测机械通气患者撤机,但膈肌增厚分数联合膈肌位移在预测机械通气撤机中的应用研究较少[5]。本研究重点探讨膈肌增厚分数联合膈肌位移在预测机械通气撤机中的应用价值。

1 对象与方法

1.1 研究对象选取2019年1月至2020年6月长沙市第一医院重症医学科使用有创机械通气的成人患者,根据入选标准及排除标准共入选114 例,按照首次撤机成功与否分为成功组和失败组。所有患者依据《机械通气临床应用指南(2006)》进行判断机械通气指征、呼吸机调控及撤机。使用Richmond 躁动镇静评分(Richmond agitation-sedation scale,RASS)进行镇静评估并每小时评估1次,镇静深度目标设定为RASS 评分-2~-1 分;使用重症监护室疼痛观察工具法(CPOT)进行疼痛评估,目标CPOT 评分0~2 分;通过谵妄评估量表(CAM-ICU)判断谵妄。

入选标准:年龄≥18 岁;经鼻或经口气管插管机械辅助通气且机械通气>48 h。

排除标准:年龄<18 岁;孕妇;昏迷患者;神经肌肉疾病、高位截瘫、多发肋骨骨折、连枷胸、气道梗阻、需长期无创呼吸机支持者。

本研究按照医学伦理学要求设计,通过该院伦理委员会讨论并批准,所有诊疗措施均取得患者及授权家属知情同意并签署知情同意书。

1.2 研究方法

1.2.1 一般资料收集所有入选患者记录性别、年龄等一般料,询问冠心病(coronary heart disease,CHD)、高血压病(hypertension,HBP)、糖尿病(diabetes,DM)、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)病史,计算序贯脏器衰竭估计评分(SOFA 评分)及急性生理与慢性健康评分(APACHEⅡ评分),记录入重症医学科是及首次自主呼吸试验(spontaneous breathing trial,SBT)当天的N 末端前体脑钠肽(NT-ProBNP)、降钙素原(PCT)、浅快呼吸指数〔RSBI,即呼吸频率/ 潮气量(RR/VT)〕等。

1.2.2 呼气末膈肌厚度、计算膈肌增厚分数及膈肌位移数据的测定方法所有入选患者分别于机械通气开始2 h 内、首次SBT 时测量右侧膈肌位移(diaphragmatic displacement)及呼气末膈肌厚度(Diaphragmatic thickness at the end of expiration,DTee)并计算膈肌增厚分数(Diaphragm thickening fraction and,DTF)。患者取平卧位,将超声腹部探头分别放在右腋中线测量膈肌厚度及膈肌位移。膈肌厚度测量及膈肌增厚分数的计算:用B 型超声测量呼气末膈肌厚度,吸气时膈肌收缩、变短、增厚,通过呼吸时的膈肌厚度计算DTF。DTF=〔吸气末膈肌厚度(DTei)-呼气末膈肌厚度(DTee)〕/DTee× 100%。膈肌位移测量:采用二维超声观察两侧膈肌位置及运动,选取最佳膈肌显影切面,待膈肌运动平稳,图像清晰后,切换至M 超模式,使取样线尽量与膈肌垂直,进行数据测量,第一次取数据后再皮肤表面做定位标记,取3 次测定的平均值。

1.2.3 撤机方法呼吸机的撤离参照《机械通气临床应用指南(2006)》,目前通行的呼吸机撤机步骤是:去除机械通气的原因后进行撤机筛查试验,通过筛查试验后进行3 min T 管自主呼吸试验(spontaneous breathing trial,SBT),通过后继续进行30~120 min SBT,如患者能耐受,可以确定撤机,拔除气管插管;未通过SBT 者应采用不导致呼吸肌疲劳的机械通气方式,并查找SBT 失败的原因,原因纠正后每24 h 进行1 次SBT,直至成功。

1.2.4 撤机成功/失败的标准(1)撤机成功的标准:撤机拔管,并且48 h 内不需要机械通气支持。(2)撤机失败的标准:SBT 失败,48 h 内再插管和(或)需要恢复通气支持,或者拔管48 h 内死亡。

1.3 统计学方法数据分析采用SPSS 22.0 统计软件,服从或近似正态分布的计量资料以均数±标准差表示,比较采用成组t检验,计数资料以例(%)表示,比较采用χ2检验,采用多因素logistic 回归分析影响撤机成功的因素,并建立ROC 曲线分析超声测量膈肌功能参数预测撤机结局的准确性。P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组入科时一般临床资料比较撤机成功组与撤机失败组比较,合并COPD 病史比例及入科时APACHEⅡ评分低,差异具有统计学意义(P<0.05),在性别、年龄、冠心病史、高血压病史、糖尿病史、入科时氧合指数、休克、PCT、NT-ProBNP、SOFA 评分之间比较差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1 两组间一般临床资料比较Tab.1 Comparison of general clinical data between the two groups

2.2 两组首次SBT 时临床资料比较撤机成功组与撤机失败组比较,首次SBT 前谵妄发生率低、机械通气时间短及NT-ProBNP 低,SBT 时呼吸浅快指数低,差异具有统计学意义(P>0.05)。见表2。

表2 两组间首次SBT 时的临床资料比较Tab.2 Comparison of clinical data during the first SBT between the two groups ±s

表2 两组间首次SBT 时的临床资料比较Tab.2 Comparison of clinical data during the first SBT between the two groups ±s

组别成功组失败组t/χ2值P 值例数87 27谵妄[例(%)]7(8.0)10(37.0)13.649<0.001机械通气时间(d)5.55±0.67 6.24±0.53 4.943<0.001 RSBI[次/(min·L)]87.79±13.79 99.52±7.91 5.526<0.001 NT-ProBNP(ng/L)3 205.91±1 505.35 4 286.30±1 779.85 3.117 0.002

2.3 两组膈肌功能比较撤机成功组与撤机失败组比较,初始呼吸末膈肌厚度(DTee)差异无统计学意义(P>0.05),但撤机成功组在初始膈肌增厚分数、首次SBT 时膈肌位移、呼气末膈肌厚度及膈肌增厚分数较失败组高(P<0.05)。见表3。

表3 两组间膈肌功能比较Tab.3 Comparison of diaphragm function between the two groups ±s

表3 两组间膈肌功能比较Tab.3 Comparison of diaphragm function between the two groups ±s

组别成功组失败组t 值P 值例数87 27膈肌位移(mm)SBT 时20.29±2.57 15.15±1.85-11.399<0.001 DTee(mm)入科时20.26±3.32 19.30±1.90-1.899 0.061 SBT 时19.86±2.41 15.89±2.10-7.709<0.001 DTF(%)入科时36.51±2.78 32.74±2.49-6.297<0.001 SBT 时33.28±2.33 28.48±3.23-7.162<0.001

2.4 机械通气撤机影响因素logistic 回归分析以机械通气撤机(撤机成功=0,撤机失败=1)为因变量,以COPD 病史(无=0,有=1)、谵妄(无=0,有=1)、APACHEⅡ评分、首次SBT 前机械通气时间、首次SBT 时NT-ProBNP、首次SBT 时RSBI、入科时DTF、SBT 时膈肌位移、SBT 时DTee 及DTF 为协变量进行logistic 回归分析(设a入=0.05,a出=0.1),结果显示SBT 时膈肌位移及DTF 是撤机失败的独立危险因素,见表4。

表4 机械通气撤机的影响因素logistic 回归分析Tab.4 Logistic regression analysis on Influencing Factors of weaning from mechanical ventilation

2.5 膈肌功能指标预测患者撤机成功的ROC 曲线分析M 超声测量右侧膈肌位移及膈肌增厚分数预测机械通气撤机成功的AUC 值均>0.8,高于RSBI 的AUC 值,膈肌位移及膈肌增厚分数的预测敏感性相似,低于RSBI 的敏感性,膈肌位移及膈肌增厚率特异性高于RSBI 的特异性,其中膈肌增厚率特异性最高。膈肌增厚分数联合膈肌位移预测AUC 值可明显上升,预测准确性更高,见表5、图1。

图1 单独撤机参数及膈肌增厚分数联合膈肌位移预测患者撤机成功的ROC 曲线分析Fig.1 ROC curve analysis of the parameters of weaning parameters and the diaphragm thickening fraction combined with diaphragm displacement to predict the patient′s successful weaning

表5 撤机参数预测机械通气患者撤机成功的ROC 曲线分析Tab.5 Analysis of ROC curve for predicting the weaning success in patients with respiratory failure

3 讨论

影响机械通气撤机成功率的因素很多,患者的基础疾病与病情严重程度可能是影响撤机的重要因素。GHAURI 等[6]研究发现COPD 是需要长时间机械通气的重要独立危险因素。COPD 患者存在不同程度的呼气流量受限,常继发高碳酸血症,呼气流量受限是导致撤机失败的原因之一,而高碳酸血症是撤机失败的预测指标[7-8]。APACHEⅡ评分是临床上常用的病情严重程度评价系统,有研究表明APACHEⅡ评分可以用于预测机械通气患者的早期撤机,但也有研究认为APACHEⅡ评分不能预测长时间机械通气患者的成功撤机[9-10]。本研究也显示在机械通气首次撤机失败的患者中,合并COPD 的比例及APACHEⅡ评分较高,但进一步进行logistic 回归分析发现合并COPD 病史及APACHEⅡ评分并不是首次撤机失败的独立危险因素。

在以往的研究中,谵妄与机械通气患者撤机困难显著相关,而机械通气时间延长与撤机失败是互为因果的关系[11]。有研究显示机械通气撤机后左右心室前负荷增加、左心室舒张末充盈压升高导致心源性肺水肿是撤机失败的重要因素,多项研究显示NT-ProBNP 与撤机失败的相关,但NT-ProBNP 是否能够有效预测撤机成功仍存在争议[12]。本研究结果与既往研究相似,在撤机失败组中,谵妄的发生率高、机械通气时间长、NT-ProBNP,但这些都不能作为撤机失败的独立危险因素。

大多数研究均认为是呼吸浅快指数是预测撤机失败的有效指标,是决定机械通气患者是否撤机及拔管的重要工具[13]。本研究撤机失败组呼吸浅快指数高,此与既往研究结果一致,但是logistic回归分析显示高呼吸浅快指数并不能作为撤机失败的独立危险因素,与既往部分研究不同,可能与本研究受试对象年龄大、合并症多、危重程度高、引入logistic 回归方程的因变量相关,亦可能与样本量偏少相关[14]。关于是否可以单独使用浅快呼吸指数作为撤机失败的预测指标近年来一些学者提出了不同的意见,FIGUEROA-CASAS 等[15]认为在SBT 期间评估浅快呼吸指数对撤机成功并不一定带来获益,因此需要考虑寻求其他的预测参数。

膈肌是主动吸气的主要呼吸肌,膈肌功能障碍在危重患者中非常普遍,其发生可能与高吸气努力、神经肌肉病变、代谢紊乱、氧输送减少和药物相关,危重症相关的膈肌功能障碍一直与不良预后相关,包括ICU 死亡率增加、撤机困难及机械通气持续时间延长[16]。关于机械通气撤机与膈肌功能的关系是近年来研究的热点问题,超声广泛应用于膈肌功能的评估,膈肌厚度、膈肌活动度及膈肌增厚分数作为撤机成功的预测指标已被多数临床研究验证[17-18]。超声膈肌功能各指标在预测成功撤机中的优劣一直存在争议,一项关于膈肌超声预测呼吸机撤机的荟萃分析显示膈肌活动度的预测价值优于膈肌增厚分数,而另一项荟萃分析则认为膈肌增厚分数优于膈肌活动度[19-20]。本研究发现SBT 时膈肌位移及膈肌增厚分数是撤机失败的独立危险因素,膈肌位移及膈肌增厚分数均能有效预测成功撤机,优于浅快呼吸指数。膈肌增厚分数与膈肌位移的预测敏感性相似,但特异性明显高于膈肌位移,提示膈肌增厚率具有更小的误诊率。膈肌增厚分数主要反映患者膈肌收缩能力,而膈肌活动度主要与吸气量相关,容易受到吸气努力的影响,而持续的高吸气努力容易导致呼吸肌疲劳,同样是导致撤机失败的因素之一,这可能是膈肌位移对比膈肌增厚分数预测误诊率高的原因之一[21]。最近的一项荟萃分析结果显示膈肌增厚分数与膈肌位移对成功撤机的预测敏感性均高于其特异性[22]。本研究与既往研究结果相似,但进一步分析发现膈肌增厚分数联合膈肌位移可以显著改善预测的敏感性及特异性,优于单个参数,在临床上具有更好的应用价值。

综上所述,机械通气患者SBT 时膈肌增厚分数及膈肌位移是撤机失败的独立危险因素,膈肌增厚分数及膈肌位移均为预测成功撤机的有效指标,两者联合应用优于单个参数。本研究为小样本、单中心的回顾性观察研究,具有一定的局限性,对影响机械通气撤机的其他因素尚未进行全面、充分的分析,受限于样本量,未能针对基础疾病、病情严重程度进行亚组、分层分析,有待大样本前瞻性临床研究进一步验证。

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