预测ICU获得性衰弱风险的列线图模型的建立和验证*

卓冰华 林枝珠 黄海娟 蔡燕清 林振孟

随着人口老龄化、入住重症监护室（intensive care unit，ICU）患者人数增多、重症医学技术水平提高后患者死亡率下降，使ICU 幸存者人数急剧增多。由于重大疾病的创伤、ICU 特殊环境、治疗的不良反应，使得ICU 幸存者出现认知障碍、体能活动受损、社会功能下降、不良情绪加重等症状[1-2]。

ICU 获得性衰弱（intensive care unit-acquired weakness，ICU-AW）是ICU 常见、严重、长期的并发症之一，临床表现为无明确原因引起的神经肌肉功能紊乱、四肢对称性瘫痪、麻痹、反射减弱和肌肉萎缩，但面部肌肉不受影响[3-4]。ICU-AW 短期内造成机械通气脱机困难、住院时间延长、医疗费用增加，会引起出院后机体功能和生活质量降低，1 年内死亡率增加。ICU-AW 在进入ICU 后第2 天或机械通气后数小时出现，即使疾病治愈后症状仍持续数月，甚至数年[5-6]。研究表明，早期识别ICU-AW 的高危患者并及时制订个性化的干预措施可有效减少患者的不良症状[7]。本文探讨ICU-AW的独立危险因素，建立个体化列线图模型，为临床工作人员早期发现并管理提供参考，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析2018 年4 月-2021 年8 月在福建省肿瘤医院重症监护室治疗的289 例患者的临床资料。纳入标准：（1）年龄18～75 岁；（2）首次进入ICU 治疗；（3）机械通气时间≥48 h；（4）临床资料完整；（5）治疗好转，转入普通病房。排除标准：（1）既往合并神经肌肉疾病，如格林巴利综合征、脑或脊髓损伤等；（2）神志不清，语言障碍等无法配合；（3）合并骨折。根据是否出现ICU-AW 分为ICU-AW 组和非ICU-AW 组。本研究经本院伦理委员会批准。

1.2 方法 收集患者性别、年龄、吸烟史、体重指数（BMI）、高血压、糖尿病等临床资料。探讨ICU-AW 的独立危险因素，建立个体化列线图模型。采用急性生理学与慢性健康状况评分（acute physiology and chronic health evaluation，APACHE Ⅱ）评估病情的严重程度，分值范围为0～71 分，得分越高，风险越大。总分≥15 分划分为重症，＜15 分划分为非重症[8]。在患者进入ICU 24 h 内各项指标的最差值进行APACHE Ⅱ评分。

采用医学研究理事会（medical research council，MRC）评分评估患者ICU-AW 的发生情况。判断患者6 组肌群（肩外展、肘屈曲、腕伸展、髋关节屈曲、膝关节外展、踝关节背屈）的肌力，总分为0～60 分，得分越高表示肌力越强。当MRC 评分＜48 分时表明存在ICU-AW，否则为非ICU-AW[9]。在患者由ICU 转入普通病房时进行MRC 肌力评估。

1.3 统计学处理 应用SPSS 26.0 进行数据分析，当计量资料符合正态分布时，以（）表示，采用独立样本t检验进行两组间比较，当符合偏态分布时，以M（P25，P75）表示，采用秩和检验进行比较；计数资料采用χ2检验进行分析；应用R（R4.1.1）软件构建列线图预测模型，使用Hosmer-Lemeshow 验证模型的拟合度，采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）、校正曲线评估模型的区分度和准确度。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 ICU-AW 发生情况的单因素分析 所有患者中ICU-AW 的发生率为33.9%（98/289）。单因素分析表明，ICU-AW 组和非ICU-AW 组性别、年龄、APACHEⅡ评分、使用糖皮质激素、使用神经肌肉阻滞剂、机械通气时间比较，差异均有统计学意义（P＜0.05），见表1。

表1 ICU-AW发生情况的单因素分析

表1 （续）

表1 （续）

表1 （续）

表1 （续）

2.2 ICU-AW 发生情况的多因素分析 多因素分析结果表明，性别、年龄、APACHEⅡ、使用糖皮质激素、使用神经肌肉阻滞剂、机械通气时间是发生ICU-AW 的独立危险因素（P＜0.05），见表2。

表2 ICU-AW发生情况的多因素分析

2.3 ICU-AW 列线图预测模型的建立 基于多因素分析结果建立ICU-AW 列线图预测模型，见图1。

图1 ICU-AW列线图预测模型

2.4 ICU-AW 列线图预测模型的验证 使用Bootstrap 法对列线图模型进行验证，校正曲线表明原始曲线和理想曲线的吻合良好，见图2。Hosmer-Lemeshow 检验结果显示模型的拟合优度良 好（χ2=6.619，P=0.578）。ROC 曲线下面积为0.734，95%CI（0.672，0.796），表明模型具有较好的区分度，见图3。

图2 ICU-AW列线图预测模型校正曲线

图3 ICU-AW列线图预测模型的ROC曲线

3 讨论

3.1 ICU-AW 发生情况及不良影响 ICU-AW 是ICU 最常见的神经肌肉损伤，可由危重病多发性神经病、危重病肌病或肌肉废用性萎缩单独或联合引起。本研究中，ICU-AW 的发生率为33.9%。与先前研究相似，德国一项对149 例ICU 幸存者进行随访，44%患者出现ICU-AW，其中高达62%的ICU-AW 患者症状持续存在10 年以上[10]。Sidiras等[11]研究表明在128 例ICU 患者中，36 例在出院后诊断为ICU-AW；ICU-AW 延长住院时间、增加死亡率、降低出院6 个月后的社会功能、严重损害生活质量。一项前瞻性研究对ICU 出院患者进行5 年的随访，ICU-AW 发生率为38.8%；ICU-AW 不仅降低肌力、功能状态和身体机能，而且增加5 年死亡率[12]。

3.2 ICU-AW 的列线图预测模型分析 列线图又称诺模图，是将影响临床事件的独立危险因素以线段的形式展示出来，有助于准确判断患者出现某个临床结局的概率，目前在临床实践中已广泛应用[13-14]。本研究构建的列线图预测模型ROC 曲线下面积为0.734，95%CI（0.672，0.796），校正曲线表明原始曲线和理想曲线基本一致，Hosmer-Lemeshow 检验结果显示模型的拟合优度良好，表明模型具有较好的预测效能，有利于医护人员筛选高危患者并制订个体化的临床决策。

3.3 ICU-AW 的独立危险因素 本研究中，女性患者出现ICU-AW 是男性的1.96 倍。可能是由于女性的肌肉收缩速度慢、力量较小；同时，体内激素水平容易受外界的影响而出现神经肌肉紊乱[15]。

本研究中，年龄＞65 岁的患者更容易出现ICUAW。原因考虑为随着年龄增加，机体生理功能逐渐退化、免疫力下降、疾病的康复缓慢，同时，老年患者常合并多种基础疾病，认知能力差、身体的储备不足[16]。

本研究中，APACHE Ⅱ评分是ICU-AW 的重要影响因素。APACHE Ⅱ评分是评估患者病情严重程度及预后的重要工具。危重患者的肌肉蛋白质分解极大增多、电解质紊乱、组织修复缓慢[17-18]。

本研究中，使用糖皮质激素后发生ICU-AW 的风险更高。糖皮质激素是特定危重患者的关键治疗方法，具有很强的抗炎和抗纤维化作用，缩短难治性感染性休克患者的机械通气时间、降低器官衰竭和死亡率。然而，糖皮质激素引起特定基因表达的变化，使得内分泌功能紊乱、抑制蛋白质合成、促使体内脂肪重新分布，导致肌肉萎缩，增加ICUAW 的发生[19]。

本研究中，使用神经肌肉阻滞剂后出现ICUAW 的概率更高。神经肌肉阻滞剂积聚在运动神经终板膜上的N2 受体，限制神经肌肉接头中的信号传导，造成骨骼肌麻痹、肌肉萎缩[20]。

本研究中，机械通气时间是ICU-AW 的危险因素。长时间的机械通气后患者的活动受限、使用镇静药物增多，使肌球及肌动蛋白的合成和分解失衡、肌力下降；机械通气时，膈肌无法发挥作用，引发萎缩、损伤[21]。

总之，本研究构建列线图预测模型具有良好的预测效果，为识别高危患者并采取积极的预防措施提供依据。