ICU 老年髋关节置换术后病人压力性损伤风险预测模型的构建

董正惠，李 阳，祁进芳，李振刚，王志伟，陶珍珍

1.新疆医科大学第六附属医院，新疆 830092；2.北京大学第一医院；3.新疆医科大学护理学院

压力性损伤（pressure ulcer，PU）是指由压力或压力联合剪切力导致的皮肤和/或皮下组织的局部损伤，通常位于骨隆突处，但也可能与医疗器械或其他物体有关，PU 不仅局限于体表皮肤，也可能发生在黏膜上、黏膜内或黏膜下[1]。重症监护病房（ICU）多为危重病人，一项瑞典联合其他国家的研究显示，ICU 的PU患病率为10%～40%[2]，而非ICU 环境的PU 患病率为7.8%～13.5%[3]。随着人口老龄化加剧，全球老年髋部骨折发生率以每年1%～3%的速度增加[4]，老年人机体发生退行性改变，感觉功能减退，皮肤软组织代谢减慢，手术创伤大，术后需较长时间卧床，是PU 发生的高危人群[5]。美国每年用于治疗PU 的费用约为110亿美元，英国约为7.5 亿美元，荷兰约为28 亿美元[6]，PU 不仅增加了病人的治疗费用，延长了住院时间，更易引发脓毒症等不良事件，增加死亡风险[7]。早期精准地预测ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险，及时进行护理干预，对改善预后十分重要。我国关于PU 的研究多围绕其发生的危险因素展开[8]，构建PU 预测因素模型的报道较少，目前已有针对ICU 病人PU 预测风险、骨折手术病人PU 相关风险因素的列线图模型[9-10]。本研究拟通过对ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生的相关危险因素进行分析，构建个性化的列线图预测模型，旨在指导临床早期识别老年髋关节置换术后病人并发PU 的风险并制定相应的护理策略，现将结果报道如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象 采用方便抽样法，选取2020年11月—2021 年8 月某三级甲等医院的248 例ICU 老年髋关节置换术后病人为研究对象。纳入标准：①年龄≥60 岁者；②髋关节置换术后转入ICU，入住ICU≥72 h 者；③术前无PU 者；④病人或家属知情同意并愿意参加本研究者。排除标准：①患有皮肤病或烧伤等存在皮肤损伤者；②因不可抗因素中途退出研究者。纳入病人中，男96 例，女152 例；年龄60～92(72.5±7.4)岁。

1.2 研究方法 根据文献中报道的PU 危险因素[11-12]，参考2016 年美国手术室注册护士协会向全美推荐的Munro 围术期成人PU 评估量表[13]和Scott Triggers 评估量表[14]内容，确定相关预测变量。收集病人临床资料，内容包括性别、年龄、体质指数（BMI）、空腹时间、美国麻醉医师协会（ASA）分级、糖尿病、收缩压变化、潮湿程度、血清清蛋白、手术时间等。

1.3 资料收集方法 由经过规范化培训的ICU 护士分别在术后24 h、48 h、72 h 对髋关节置换术后转入ICU 的老年病人进行皮肤状况评估并记录，借助病历和电子信息系统采集客观指标。按照2019 年美国压力性损伤咨询小组（National Pressure Injury Advisory Panel，NPIAP）、欧 洲 压 疮 咨 询 小 组（European Pressure Ulcer Advisory Panel，EPUAP）和泛太平洋压力性损伤联合会（Pan Pacific Pressure Injury Alliance，PPPIA）合作发布的第3 版PU 预防和治疗：临床实践指南[15]分类系统界定是否发生PU。遇到可疑PU 时，经PU 管理小组评定后，填写相关报告单并上报。

1.4 统计学方法 使用EpiData 3.1 数据库双人录入数据并核对。采用SPSS 26.0 统计软件分析数据，定量资料以均数±标准差（±s）表示，采用t检验；定性资料以频数及百分比（%）表示，采用χ2检验，等级资料采用Mann-WhitneyU检验，将单因素分析差异有统计学意义的变量纳入Logistic 回归分析，确定独立影响因素。通过R 3.4.3 软件中的“rms”程序包构建PU 预测风险列线图模型，采用Bootstrap 法重复抽样1 000次，对列线图模型进行内部验证，分别采用H-L 拟合优度检验和受试者工作特征（ROC）曲线评估模型校准度和区分度，并确定灵敏度和特异度。

2 结果

2.1 ICU 老年髋关节置换术后病人发生PU 影响因素的单因素分析 248 例病人中，35 例(14.1%)病人发生了PU，将发生PU 的病人设为PU 组，未发生PU 的病人设为非PU 组，进行ICU 老年髋关节置换术后病人发生PU 影响因素的单因素分析，结果见表1。

2.2 ICU 老年髋关节置换术后病人发生PU 影响因素的Logistic 回归分析 以是否发生PU（未发生=0，发生=1）为因变量，以单因素分析中差异有统计学意义的8 个变量为自变量，进行Logistic 回归分析。结果显示，年龄较大、BMI＜24 kg/m2或≥28 kg/m2、有糖尿病、ASA 分级≥Ⅲ级和手术时间≥3 h 为PU 发生的独立危险因素（P＜0.05）；血清清蛋白≥35 g/L 为PU发生的独立保护因素（P＜0.05）。自变量赋值方式见表2。ICU 老年髋关节置换术后病人发生PU 影响因素的Logistic 回归分析见表3。

表3 ICU 老年髋关节置换术后病人发生PU 影响因素的Logistic 回归分析

2.3 ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型的构建 应用R 软件，根据Logistic 回归分析结果，构建ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型，结果显示，年龄每增长5 岁，得分增高14.3分；BMI＜24 kg/m2或≥28 kg/m2时得分为28.9 分；糖尿病病人得分为22.5 分；血清清蛋白＜35 g/L 时得分为20.9 分；ASA 分级≥Ⅲ级时得分为22.8 分；手术时间≥3 h 时得分为39.6 分。ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型见图1。

图1 ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型

2.4 PU 风险预测列线图模型效能分析 采用ROC曲线下面积评估列线图模型的区分度，曲线下面积为0.935，95%CI 为（0.897，0.973），灵敏度为80.0%，特异度92.5%。H-L 检验χ2=8.462，P=0.390。ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型的ROC曲线见图2，ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型的校准图见图3。

图2 ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型的ROC 曲线

图3 ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型的校准图

3 讨论

3.1 ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生的影响因素分析 本研究结果显示，年龄较大、BMI＜24 kg/m2或≥28 kg/m2、有糖尿病、ASA 分级≥Ⅲ级和手术时间≥3 h 为PU 发生的独立危险因素(P＜0.05)；血清清蛋白≥35 g/L 为PU 发生的独立保护因素(P＜0.05)。高龄病人通常患有多种合并症，皮肤老化，肌肉萎缩[16]，加之髋关节置换术后转入ICU 的病人病情严重，体位受限，血流缓慢，长时间手术使皮肤持续受压，更易发生PU[17]。糖尿病病人长期处于高血糖状态，大多合并血管神经病变，血管内皮增生广泛存在，外周组织供氧减少，出现肢体末梢感觉麻木，汗液排泄异常，皮肤更易撕裂、糜烂等进而发生PU[18]。已有研究显示，糖尿病使PU 发生的风险增加了1.77 倍[19]。美国一项研究表明，有糖尿病史的病人比没有糖尿病史的病人发生PU 的可能性高49%[20]。故在临床工作中要尤为重视糖尿病病人。BMI 和血清清蛋白反映了病人营养和组织灌注情况，营养状况是PU 发生的影响因素，对髋关节置换术后转入ICU 需长时间卧床的老年病人而言，肥胖使机体着力点承受的压力变大，血流阻力增大，易发生组织循环障碍、缺血缺氧，导致组织坏死，进而发生PU[21]。血清清蛋白为人体血浆内最主要的蛋白质，能够维持人体渗透压，低血清清蛋白会降低血浆渗透压，进而影响机体营养吸收，增加切口感染率，延迟愈合，增加并发症发生风险[22]，同时也会影响骨代谢，使骨密度降低，造成骨质疏松，因此对于ICU 老年髋关节置换术后病人，维持良好的血清清蛋白水平，有利于降低PU 的发生风险。ASA 分级≥Ⅲ级是PU 发生的独立危险因素(P＜0.05)，与Wang 等[23]的研究结果相似。ASA≥Ⅲ级的病人术前总体健康状况及心肺功能较差，器官功能障碍，代偿能力差，术后发生并发症的风险明显增加。第3 版压力性损伤预防和治疗：临床实践指南将手术时间长的病人作为PU 高风险人群，对于接受髋关节置换术的老年病人，长时间的固定和暴露会对皮下组织造成损伤，而医疗器械的广泛应用又会增加压力和剪切力，最终导致组织缺血坏死[24]，建议加强术中监测，同时可结合使用其他风险评估工具。

3.2 ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型的构建及意义 本研究构建的ICU 老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型具有较好的区分度、校准度、灵敏度及特异度，基于该模型的校准图显示，列线图模型预测的概率与实际观察形成的概率一致性较好。列线图模型能将Logistic 回归分析结果可视化，可整合更多预测因素，更直观地对个体危险因素进行预测，应用也更加灵活[25]。ICU 老年髋关节置换术后病人大多合并器官功能障碍、长期卧床、体位受限、存在水肿、组织缺氧等，增加了PU 发生风险。目前临床上最常用的Braden 量表缺乏与手术相关的特征性指标(如手术时间)的评价，对手术病人预测效能较低[26]，因此识别ICU 老年髋关节置换术后发生PU的高危病人并构建相关危险因素预测模型具有临床意义。本研究构建的列线图模型有助于ICU 的护理人员根据各危险因素对髋部骨折术后病人PU 发生情况进行分析，实现个性化的动态评估，实施有针对性的干预措施，如对高龄、手术时间长的病人要尤其注意，加强术中监测和防护措施，积极诊治糖尿病和控制血糖，改善营养状况，增强免疫力，促进伤口愈合，改善皮肤弹性，改善组织灌注，控制和减少合并症的发生，增强受压部位肌肉和脂肪组织的保护力等。

4 小结

综上所述，本研究基于年龄、BMI、糖尿病、血清清蛋白、ASA 分级、手术时间6 项影响因素，构建了ICU老年髋关节置换术后病人PU 发生风险预测模型，模型具有较好的预测能力，能够准确、动态、全面地评估病人并识别出高危人群，帮助医护人员有针对性地采取个性化干预措施预防PU，对确保病人安全和提高护理质量具有指导意义。本研究的不足之处在于：本研究为单中心研究，样本量有限，今后可联合多中心，扩大样本量，对更多ICU 手术病人进行进一步探索。