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ICU患者压力性损伤风险因素及评估量表的研究进展

2023-06-10赵震秦鸿利张红梅

河南医学研究 2023年10期
关键词:量表皮肤评估

赵震,秦鸿利,张红梅

(郑州大学人民医院,河南省人民医院 a.急危重症医学科; b.护理部,河南 郑州 450003)

压力性损伤是由压力或压力联合剪切力导致的皮肤或皮下组织的局部损伤,通常发生在骨隆突处、医疗器械覆盖处或与其他物体接触处[1]。由于重症监护室(intensive care unit,ICU)患者病情的特殊性、复杂性和多变性[2],压力性损伤发生率位居住院患者不良事件发生率首位[3]。压力性损伤的发生不仅对患者预后产生不良影响,还会导致剧烈疼痛、感染、住院时间延长、心理困扰、恢复缓慢和死亡等严重并发症[4]。各医疗机构已将压力性损伤的发生率作为临床护理质量考核评价指标之一[5]。虽然近年来医疗护理服务水平已有了很大提升,但全球范围内压力性损伤的发生率并无下降趋势[6]。压力性损伤的发生不仅是可以逆转的,大多数还是可以预防的。识别压力性损伤发生的危险因素并应用合适的风险评估工具进行准确评估是压力性损伤预防的第一步[7]。研究表明,ICU患者发生压力性损伤的风险因素有43种[8]。ICU患者自身生理、病理、疾病和医源性因素导致临床上准确识别压力性损伤风险因素具有复杂性和挑战性。目前国内外用于评估压力性损伤的量表有57种[9],广泛使用的有Braden、Norton和Waterlow量表,但这些量表并非针对ICU患者制定,且各具局限性[10]。因此,本研究将回顾近10年关于ICU患者压力性损伤的国内外研究,总结具有实证支持的主要风险因素和合适的风险评估量表,以期为临床压力性损伤预防提供参考依据。

1 ICU患者发生压力性损伤的主要风险因素

标准化的压力性损伤风险评估有助于医护人员确定压力性损伤发生的风险因素,更好地采取预防措施,降低压力性损伤的发生率。但ICU患者压力性损伤发生的风险因素具有多因素性、复杂性和临床挑战性。因此,明确ICU患者发生压力性损伤的主要风险因素至关重要。本研究通过计算机系统检索近10 a关于ICU患者压力性损伤发生风险因素的相关研究,通过严格的纳排标准、文献评价,最终将纳入文献汇总分析得出ICU患者发生压力性损伤的风险因素共分为两大类,即内源性风险因素和外源性风险因素。采用多元回归分析共提取7个独立风险因素(包括年龄增长、糖尿病、灌注不足、活动障碍、ICU住院时间延长、医疗器械/设备/器具的使用和药物的使用),具体介绍如下。

1.1 内源性风险因素

1.1.1年龄增长 年龄一直被认为是压力性损伤发生的危险因素[1]。随着年龄的增长,ICU老年患者皮肤松弛、干燥、缺乏弹性,皮下脂肪萎缩、变薄,皮肤免疫力下降,对外部环境反应迟钝,皮肤血流速度降低且血管脆性增加,最终导致局部皮肤压力性损伤的发生;另外,ICU老年患者容易合并活动能力差、营养不足、循环障碍等因素,使患者更容易受到机械负荷对皮肤的潜在影响,以及组织对压力的抵抗能力减弱,进而导致压力性损伤的发生[7]。由此可见,导致ICU患者压力性损伤风险增加的因素不仅仅与年龄增长相关,还受到疾病总体负担的影响。因此,针对ICU患者这一特殊群体,医护人员应给予足够重视,做好全面评估,预防压力性损伤的发生。

1.1.2糖尿病 研究表明,糖尿病是引发压力性损伤的主要危险因素[11-12]。糖尿病容易导致微血管病变和大血管病变。微血管病变时毛细血管损伤,灌注不良;在大血管病变方面,糖尿病与冠状动脉疾病、脑血管疾病和肢体外周血管疾病等相关。心血管疾病通常伴随糖尿病或作为糖尿病的后遗症发生[13]。在危重疾病的情况下,糖尿病和伴随的心血管疾病的病理生理效应可加剧受损的组织氧合和灌注,导致组织耐受压力的能力减弱,从而引起压力性损伤的发生。同时糖尿病易导致患者皮肤脆弱,出现溃烂破损,引发压力性损伤[14]。在危重症患者中,任何引起后遗症的疾病均可使康复变得缓慢和复杂化,并损害组织灌注和氧合。因此,医护人员在评估ICU患者发生压力性损伤的风险因素时应重点考虑疾病及其潜在影响因素。

1.1.3灌注不足 灌注不足是导致ICU患者发生压力性损伤的重要危险因素,已被多项研究[15-16]证实。灌注不足最常见的表现是低血压[收缩压<90 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)或平均动脉压<65 mmHg]和休克。当患者处于低血压或休克状态,灌注从外周循环分流,保障对中央重要器官的灌注,导致外周皮肤血液供给不足,引发水肿或组织缺氧,造成皮肤的弹性变差,大大降低皮肤对外界压力分散的能力,使皮肤对压力的耐受性降低,进一步增加了压力性损伤的发生风险[17]。医护人员应尽早改善ICU患者灌注不足的问题,将对患者的危害降至最低。

1.1.4活动障碍 ICU患者病情危重,同时合并其他疾病,如意识障碍、脊柱骨折、偏瘫等,自主活动能力减弱或丧失,无法进行躯体移动或体位变换,导致身体某些部位长期受压,血液循环障碍,从而诱发压力性损伤的发生。翻身作为预防压力性损伤的重要策略,未按时翻身,压力性损伤发生的风险也会增大[1]。ICU患者活动严重受限或完全依靠医护人员完成体位变换[7],因此,医护人员应根据活动障碍患者的实际情况,实施循序渐进的活动策略降低压力性损伤发生的风险。

1.2 外源性风险因素

1.2.1ICU住院时间延长 ICU患者住院时间越长,发生压力性损伤的风险就越大[11,15]。长时间入住ICU的患者病情严重且需要更专业、复杂的医疗护理技术来稳定病情[7]。研究显示关于ICU患者压力性损伤发生前的住院时间为3~14 d,大部分压力性损伤的发生是在患者入住ICU的早期阶段,一般为前10 d[8],这与患者处于血流动力学最不稳定和病情最危重的特殊时期有关。在此期间,所有医护人员都应增强压力性损伤的风险防范意识,预防压力性损伤的发生。

1.2.2医疗器械/设备/器具的使用 ICU患者因治疗的需要常使用呼吸机、心电监护仪、胃管、肠管、保护性约束带、血压袖带等医疗器械/设备/器具,受到各种管道、连接线、器具的限制,如不及时更换位置,长时间对局部皮肤进行压迫,容易造成皮肤破溃,增加压力性损伤发生的风险[2]。尤其是在患者机械通气或鼻饲时,为预防呼吸机相关性肺炎或胃内食物反流,要求床头抬高≥30°,增加了骶尾部的压力;加之重力作用患者身体容易下滑,护士需要帮助患者及时复位,增加了拖、拉、拽的机会,使患者皮肤与床单位摩擦力和剪切力增大,进而增加压力性损伤的发生风险[17]。因此,医护人员需要针对以上问题,采取具体的预防策略,减少压力性损伤的发生。

1.2.3药物的使用 研究表明,血管活性药物和镇静镇痛药物的使用会导致ICU患者活动受限,使压力性损伤发生的风险分别增加2.26和2.10倍[18]。ICU患者病情变化急骤,使用血管活性药物可能会导致血流动力学不稳定,同时还会引起低灌注,在一定程度上对身体许多系统造成有害影响,如皮肤的变化、肾脏损害、急性肢体缺血和肠系膜灌注不足等,增加压力性损伤的发生风险[7]。对于未使用镇静镇痛药物的ICU患者,组织缺血后其感觉运动系统能够受到刺激,肢体可以轻微活动,减轻局部皮肤压力;对使用镇静镇痛药物的患者,失去了感觉运动机制,无法对组织缺血做出反应,局部组织皮肤长期受压,增加了压力性损伤的发生风险[19]。目前仅对上述药物的剂量和持续时间进行了相关研究,对压力性损伤发生的高风险药物种类研究还比较局限,未来仍需开展大量实证研究进行验证。

2 ICU患者压力性损伤的风险评估

《压力性损伤/压力性损伤的预防和治疗:临床实践指南(2019版)》推荐在患者入院后尽快采用有效的量表对患者进行压力性损伤风险筛查[1]。目前临床上主要用于ICU患者压力性损伤风险评估的量表有Braden、Norton、Waterlow、Cubbin &Jackson等。按照是否专门针对ICU患者进行分类,分为两类:非ICU患者专用压力性损伤风险评估量表和ICU患者专用压力性损伤风险评估量表。非ICU患者专用压力性损伤风险评估量表包括Braden量表、Norton量表和Waterlow量表;ICU患者专用压力性损伤风险评估量表包括Cubbin &Jackson量表、COMHON量表和EVARUCI量表。

2.1 非ICU患者专用压力性损伤风险评估量表

2.1.1Braden量表 该量表由美国Bergstrom等[20]于1987年编制,应用时间长且范围广泛。量表共包括6个最主要危险因素,即感觉、移动、活动能力、皮肤潮湿、营养状况以及摩擦和剪切力。除“摩擦力和剪切力”得分为1~3分,其他各项得分均为1~4分,总分为6~23分。得分越低,压力性损伤发生风险越高。研究显示,该量表在ICU患者压力性损伤的灵敏度为0.63~1.00,特异度为0.07~0.95,阳性预测值为0.04~0.58,阴性预测值为0.60~1.00[21-23]。另有研究通过系统评价研究得出,Braden量表对于评估 ICU患者压力性损伤发生风险具有中等的预测性能,其中特异度较低,可能存在过度预测造成医疗资源浪费的现象[24]。

2.1.2Norton量表 Norton量表是专门为评估老年患者压力性损伤而研发,在评估老年患者中具有良好的预测效度[25]。其主要包括一般身体状况、精神、活动度、移动度和失禁5个维度,每个维度为1~4分,总分为5~20分,分值越低,发生压力性损伤的风险越大。但该量表用于评估ICU患者压力性损伤的风险具有一定的局限性,如条目内容简单,ICU患者压力性损伤发生的危险因素并未在Norton量表中呈现,缺乏对ICU患者压力性损伤风险预测的针对性,同时容易受评估者主观因素的影响[14]。

2.1.3Waterlow量表 Waterlow量表是在Norton量表的基础上进行研发。包括体重指数、皮肤类型、性别、年龄、营养状况、失禁、运动能力、组织营养、神经系统缺陷、手术和药物11个方面,得分<10分为无危险,10~14分为轻度危险,15~19分为高度危险,≥20分为极高度危险[26]。研究显示,Waterlow量表对长期卧床老年患者压力性损伤风险评估效果突出,但在对ICU患者进行评估时,其内部信度[27]、敏感性和特异性均较低[28]。建议针对ICU患者发生压力性损伤的特异性因素,开发ICU患者专用的风险评估量表。

2.2 ICU患者专用压力性损伤风险评估量表

2.2.1Cubbin &Jackson量表 该量表是美国医师协会指南推荐的4大压力性损伤风险评估表之一[29],于1991年研发[30],1999年进行修订[31],增加了既往病史和氧需求状况2个指标。修订版的量表共包括12个项目:年龄、体重、一般皮肤状况、精神状况、活动能力、血流动力学状况、呼吸、营养、失禁、个人卫生自理能力、既往病史和氧需求状况。每个项目的评分为1~4分,若患者存在体温低于36 ℃、输血(≤24 h内)、外出检查(≤48 h),每项需要在总得分中各扣除1分。最低总得分为9分,最高总得分为48分,该量表的分界值是29分,分值越低,压力性损伤发生的风险就越大。与Braden量表比较,Jackson &Cubbin量表的灵敏度为0.87,特异性为0.84,阳性预测值为0.47,阴性预测值为0.97;Braden量表的对应值分别为0.95、0.75、0.38和0.99。Cubbin &Jackson量表在压力性损伤中预测风险的能力高于Braden量表[32]。与Waterlow量表比较,Cubbin &Jackson量表的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.85、0.69、0.45、0.94,均高于Waterlow量表的0.52、0.63、0.26和0.83[33]。

2.2.2COMHON量表 COMHON量表由Cobos Vargas教授团队于2011年研制,共包括5个条目:意识水平、运动、血流动力学、营养和氧饱和度[34]。每个条目1~4分,总分为5~20分,得分越高,压力性损伤的发生风险就越大,其中5~9分为低风险,10~13分为中风险,14~20分为高风险。研究显示,该量表的灵敏度为0.87,特异度为0.59,阳性预测值为0.27,阴性预测值为0.96[35],其预测效能、可信度和一致性均高于Braden、Waterlow和Notorn量表[27]。

2.2.3EVARUCI量表 EVARUCI量表是由González-Ruiz及其团队在2001年进行研发,2008年在ICU环境中验证使用[36]。其主要内容包括4个条目和6个附加项,4个条目为意识、血流动力学、呼吸和移动力,每个条目1~4分。6个附加项包括体温>38 ℃、毛细血管血氧饱和度<90%、收缩压<100 mmHg、皮肤状况、俯卧位、ICU住院时间,每个附加项为1分(除ICU住院时间),整个ICU住院时间每超过1周增加0.5分(最多不超过2分)。总分为4~23分,分值越大,发生压力性损伤的风险越高。González-Ruiz等[36]和Roca-Biosca等[37]分别将此量表应用于ICU患者,得出该量表具有良好的预测效能,其灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线下面积分别为 1.00、0.69、0.94和0.93、0.43、0.68。通过与Braden、Norton和COMHON量表进行对比,EVARUCI量表的预测能力最好[38]。但国内缺乏相关EVARUCI量表应用的报道。EVARUCI量表评价指标齐全,操作简单,实用性强,可以借鉴。尽管Cubbin &Jackson、COMHON和EVARUCI量表已分别汉化后引入我国,但并未在国内ICU广泛使用,未来仍需进行多中心、大样本的研究去验证其临床适用性、有效性和可靠性。

2.2.4Sunderland评估量表 该量表由英国Lowery于1995年在Cubbin &Jackson量表的基础上研制而成[39]。内容共包含身体状态、体重、皮肤状况、精神状况、体温、营养、呼吸、血流动力学水平及失禁9个条目,每个条目1~4分,分值越低,风险越大。与Braden评分量表比较,该量表具有较好的预测效能[40],但针对其灵敏度和特异性的报道相对缺乏,需要进一步研究。

3 小结

ICU患者发生压力性损伤的风险因素众多,且相互影响,准确识别风险因素在临床具有复杂性和挑战性。本研究通过系统的文献回顾,总结得出经实证支持的7个主要风险因素:年龄增长、糖尿病、灌注不足、活动障碍、住院时间延长、医疗器械/设备/器具和药物的使用。未来需要将这些主要风险因素嵌入到ICU患者压力性损伤预防的评估量表中,开发ICU患者专用的风险评估量表;同时随着复杂数据分析技术的出现,智能化压力性损伤风险预测模型也亟待探索。

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