肺炎相关呼吸衰竭患者脱离经鼻高流量湿化氧疗的影响因素及预测指标

郑建，黄淑娥，王雪涛，王良兴

1.温州市中西医结合医院 重症医学科，浙江 温州 325000；2.温州医科大学附属第一医院 呼吸内科，浙江 温州 325015；3.温州市龙湾区第一人民医院 重症医学科，浙江 温州 325024

肺炎是引发急性呼吸衰竭最常见的病因[1]。在肺炎相关急性呼吸衰竭患者中应用经鼻高流量湿化氧疗（high-flow nasal cannula oxygen therapy,HFNC）已被广泛接受[2-3]。HFNC能给患者提供充分湿化的高浓度氧气和较低水平的呼气末正压，能促使二氧化碳消除，快速缓解急性呼吸衰竭症 状[4]。研究表明，与非重复吸入面罩、无创正压通气相比，HFNC治疗急性呼吸衰竭（78%为重症肺炎患者）效果相似，在氧合指数低于200 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）的亚组中HFNC有一定优势，且HFNC可降低ICU和90 d时的病死率[4]。COVID-19背景下，HFNC在治疗上也扮演着重要角色，多项研究显示其能降低严重低氧血症患者对有创机械通气的需求[5-6]。虽大量研究证实，HFNC治疗肺炎相关呼吸衰竭具有较高的安全性和有效性，但在疾病恢复阶段，涉及HFNC脱离的研究很少，现有指南对患者HFNC的脱离方案及时机也缺乏明确描述[2，7]。本研究探讨肺炎相关呼吸衰竭患者在恢复阶段脱离HFNC的影响因素和预测指标，旨在为临床治疗提供指导。

1 对象和方法

1.1 对象 2018年1月1日至2020年12月31日在温州市中西医结合医院ICU接受HFNC的肺炎相关呼吸衰竭患者为研究对象。纳入标准：①因肺炎导致急性呼吸衰竭并接受HFNC治疗；②住ICU期间尝试脱离HFNC治疗。排除标准：①机械通气脱机将HFNC作为预防性治疗并且HFNC持续时间小于48 h；②尝试脱离HFNC之前患者死亡或者出院；③尝试脱离HFNC之前患者改为机械通气治疗。

1.2 分组标准 脱离HFNC需符合下列条件：①高流量机器的流速≤50 L/min；②SpO2≥90%；③FiO2≤50%；④pH≥7.35。脱离HFNC治疗后，给患者使用传统的鼻导管吸氧。HFNC脱离成功的定义为患者脱离HFNC治疗接受传统鼻导管氧疗48 h内无需接受HFNC或者机械通气，该类患者纳入成功组。HFNC脱离失败的定义为患者脱离HFNC治疗接受传统鼻导管氧疗的48 h内，因呼吸衰竭重新进行HFNC治疗或者机械通气，该类患者纳入失败组。

1.3 资料收集方法 回顾2 组患者临床治疗和呼吸支持记录，收集患者的基础特征（包括年龄、性别、APACHE II评分、SOFA评分）、并发症（包括慢性心力衰竭、慢性呼吸疾病、肾功能不全、脑血管疾病、肝脏疾病、肿瘤）、肺炎分型（病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者又按感染环境分为社区获得性肺炎和医院获得性肺炎）、患者首次尝试脱离HFNC治疗时的机器设置参数（流量、温度、FiO2）、生理参数（SpO2、呼吸频率、心率、收缩压、体温）、实验室指标[PaO2、PaCO2、pH、碳酸氢盐、血红蛋白、C-反应蛋白（C-reactive protein,CRP）]、使用药物（血管活性药物）、ROX（respiratory rateoxygenation）指数（计算公式为SpO2/FiO2除以呼吸频率）[8]和脱离HFNC后的治疗情况（鼻导管吸氧的初始流量、是否接受茶碱类药物治疗、是否接受雾化治疗）。记录每个患者的HFNC治疗时间及住ICU时间。

1.4 统计学处理方法 采用R4.0.2和SPSS20.0软件进行统计学分析。正态分布的计量资料用±s表示，两组间比较用t检验。非正态分布计量资料以M（P25，P75）表示，两组间比较采用秩和检验。计数资料用百分比表示，两组间比较根据数据具体情况采用χ2检验或者Fisher’s精确检验。采用Logistic回归模型筛选HFNC脱离成功的独立影响因素。通过绘制ROC曲线并计算曲线下面积（area under curve,AUC）来分析预测指标的阈值点和预测效能。P＜ 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 2组患者基线资料 纳入尝试脱离HFNC的肺炎相关的急性呼吸衰竭患者共159例，成功组128例，失败组31例。2组慢性心力衰竭发病率差异有统计学意义（P=0.028）。2组年龄、性别、APACHE II评 分、SOFA评分、其他并发症及肺炎类型构成比差异无统计学意义（均P＞0.05），见表1。

2.2 2组患者首次尝试脱离HFNC时机器参数和生理参数 2组间的FiO2、ROX指数差异有统计学意义（P＜0.05）。2组患者在首次脱离HFNC时机器流量设 定、温度设定、SpO2、呼吸频率、心率、收缩压、体温、PaO2、pH、PaCO2、碳酸氢盐、血红蛋白、CRP、HFNC治疗时间、使用血管活性药物、脱离后使用鼻导管的初始氧流量、使用茶碱类药物和使用雾化治疗的差异无统计学意义（P＞0.05），见表2。

2.3 HFNC成功脱离的Logistic回归分析 以HFNC成功脱离为因变量，取表1和表2有统计学差异的变量为自变量，进行Logistic回归分析。FiO2、ROX指数和合并慢性心力衰竭为HFNC成功脱离的独立影响因素，其中高ROX指数为保护因素，高FiO2和合并慢性心力衰竭是危险因素，见表3。

表1 2组患者的基线资料比较

表2 2组患者首次尝试脱离HFNC时的机器参数和生理参数对比

表3 患者成功脱离HFNC的Logistic回归分析

2.4 HFNC成功脱离相关因素的预测价值分析 利用FiO2指数建立预测HFNC脱离成功的模型，该模型AUC（95%CI）=0.776（0.686～0.867），最佳阈值点为40%，灵敏度81.5%，特异度61.3%。利用ROX指数建立预测HFNC脱离成功的模型，该模型AUC（95%CI）=0.836（0.749～0.923），最佳阈值点为9.9，灵敏度93.0%，特异度64.5%。ROC曲线分析结果显示，在预测模型的预测效能、灵敏度和特异度之间的比较上，ROX指数均高于FiO2，提示ROX指数对HFNC脱离成功的预测价值高于FiO2，见表4和图1。

表4 成功脱离HFNC相关因素的预测效能

图1 相关指标预测成功脱离HFNC的ROC曲线

2.5 2组治疗时间对比 成功组的患者总HFNC治疗时间为54（33，76）h，失败组为102（72，136）h。成功组的患者住ICU时间为6（4，8）d，失败组住ICU时间为11（8，14）d。成功组的总HFNC治疗时间和住ICU时间都明显低于失败组，差异均有统计学意义（均P＜0.001）。

3 讨论

目前关于HFNC脱离的研究很少，也缺乏明确的预测指标来指导脱离过程。一项以学龄前儿童为研究对象的研究中，133例接受HFNC的患儿在RAS（respiratory assessment score）分数的指导下以“假期”方案脱离HFNC，119例脱离成功，14例失 败[10]。RAS分数似乎有比较好的评估价值，但其评分项目中的鼻翼扇动和剑状软骨活动等都很难推广到成人患者。在一个关于HFNC脱离的临床研究中，研究者在固定的时间点减少患者的FiO2或者流量设置，或者两者同时减少[11]，来比较三者的优劣。该研究在成人ICU中进行，但缺少一个能反映呼吸衰竭病情变化的指标去指导整个脱离过程。为了寻找HFNC脱离的预测指标，RODRIGUEZ等[12]收集了患者脱离HFNC时的呼吸生理参数，进行单因素回归分析后筛选成功脱离HFNC的预测指标。但该研究采用的单因素分析的方法难以排除原发疾病带来的影响。本研究对成人脱离HFNC的影响因素进行Logistic回归分析，并筛选出预测指标进行预测价值分析。

现在临床医师多采用FiO2作为患者能否从HFNC脱离的预测指标，指南中建议HFNC脱离时FiO2要求小于30%或者40%[2，13]，但都缺乏充分的临床数据支持。本研究中，FiO2有一定的预测价值，其AUC为0.776。肺炎引发的呼吸衰竭多数为急性低氧血症性呼吸衰竭，是HFNC的主要适应证，其对氧气的需求是呼吸支持的主要目的[4，14]。所以，这类患者脱离HFNC成功的一个重要因素就是组织代谢已经有条件摆脱对高浓度氧气的依赖。本研究中FiO2的最佳阈值点为40%，与RODRIGUEZ等[12]的结果相似。该研究认为，在鼻导管给氧下，可以达到40%左右的FiO2，作为HFNC脱离后的过度治疗，氧气浓度上不会产生非常大的落差，这可能是最佳阈值点在40%的原因[12]。

本研究显示，相比FiO2，ROX指数对肺炎相关呼吸衰竭患者成功脱离HFNC的预测价值更高，建议将其作为此类患者HFNC脱离时的指导指标。为避免HFNC使部分需要气管插管的患者延迟插管时机，导致不良预后，ROCA等[15]提出ROX指数。该指数的分子是与HFNC成功有正相关的变量SpO2/FiO2比率，分母是与HFNC的成功呈负相关的变量呼吸频率。ROX指数在低氧血症性呼吸衰竭患者中预测HFNC能否成功上具有良好的辨别能力，ROCA等[16]在西班牙和法国的5个ICU中验证了该指数的作用。最近，在一项建立预测COVID-19患者恶化模型的研究中，ROX指数比相对复杂的NEWS2（national early warning score 2）评分对患者呼吸衰竭恶化有更好的预测效能[17]。RODRIGUEZ等[12]第一次将ROX指数运用到预测HFNC的脱离上面，在其研究中ROX指数的最佳阈值点为9.2，未体现出预测效能优于FiO2。在本研究中，ROC曲线分析结果提示，ROX指数对HFNC脱离成功的预测价值高于FiO2。这种差异可能是研究对象的不同导致的，RODRIGUEZ等[12]的研究对象为所有急性呼吸衰竭患者，而我们研究的群体为肺炎相关的呼吸衰竭患者。ROX评分是在因肺炎导致的低氧性呼吸衰竭的队列中开发的，而且在现有ROX指数表现良好的研究中，研究对象基本上都为肺炎相关的呼吸衰竭患者[15-16]。在一些混杂因素较多的研究中，ROX指数的预测价值会下降，比如LEMIALE等[18]将研究对象设为免疫功能低下合并呼吸衰竭的患者时，ROX指数预测HFNC能否成功的AUC只有0.623，预测效能相对较差。这也是我们的研究对象选择肺炎相关呼吸衰竭患者的原因，这样可以减少不同病因对研究结果的干扰。

合并慢性心力衰竭是患者成功脱离HFNC的一个独立危险因素。ROCA等[19]分析了HFNC流速（20和40 L/min）的逐步增量对心衰患者的呼吸和血流动力学的影响，认为HFNC能够提供低水平的气道正压支持，产生类呼气末正压效应并减少心脏的前负荷。另外，HFNC符合生理的温度湿度，节省了患者的能量代谢，降低呼吸做功[20]。当呼吸衰竭合并慢性心力衰竭的患者脱离HFNC时，短期内增高的心脏前负荷和呼吸做功可能是HFNC脱离失败的原因。所以，肺炎相关呼吸衰竭患者合并慢性心力衰竭时脱离HFNC需要更加谨慎。

当前的研究认为不必要的延长HFNC时间会增加患者住ICU的时间[10-11]。本研究中，随着HFNC的脱离成功，HFNC总治疗时间减少，患者住ICU时间中位数从11 d缩短到6 d。由于HFNC有较好的舒适性，治疗过程无需镇静治疗，所以现在临床上普遍对HFNC的脱离不够重视，可能会造成HFNC时间的不必要延长。但是使用HFNC通常需要在ICU中进行监测，所以更长的HFNC时间意味着更长的住ICU时间。所以，一个理想的HFNC脱离预测指标可能有助于患者更早地转出ICU。

本研究的不足是未能找到HFNC的流量设置和脱离之间的相关性。因为是回顾性研究，纳入的患者HFNC流量设置均已降至50 L/min以下，所以研究结果未能显示流量设置对HFNC脱离的影响，仍需要有进一步的前瞻性研究去补充和证实。

综上，FiO2、ROX指数和合并慢性心力衰竭是肺炎相关呼吸衰竭患者脱离HFNC的独立影响因素；相比FiO2，ROX指数对肺炎相关呼吸衰竭患者成功脱离HFNC的预测价值更高，建议将其作为此类患者HFNC脱离时的指导指标。另外，流量设置对脱离成功率的影响尚需后续的前瞻性研究作进一步的探讨。