重症患者EEN不耐受防治方案的构建及应用

梁泽平 商璀 张晶 王耀丽 敬慧丹

早期肠内营养（EEN），即在胃肠道恢复蠕动后开始施行肠内营养支持，EEN能保护胃肠黏膜屏障结构和功能完整性，减轻黏膜通透性，减少肠道菌群易位，促进胃肠道蠕动，增加胃肠道血液供应，提高局部和全身免疫功能，降低继发感染风险，缩短住院时间，降低医疗费用，明显改善预后。目前启动肠内营养的时间尚未统一，现有循证指南多推荐在24～48 h启动肠内营养[1]。喂养不耐受（FI），指肠内营养过程中出现的各种肠道不良反应（如腹泻、呕吐、高胃残余量、胃肠出血等）而导致的肠内营养暂停、中止或72 h内不能达到20 kcal（/kg·d）的热量目标[2]。FI是导致肠内营养中止或暂停的常见原因之一，重症患者发生营养不良的风险高，肠内营养在ICU的应用十分广泛。据统计，重症患者中，高达30.5%～65.7%的患者会发生FI，表现为腹胀、腹泻、呕吐等症状[3-5]，住院病死率约30.8%，这严重制约了重症患者肠内营养的早期开展和顺利实施。许磊[6]设计的重症患者肠内营养喂养不耐受风险评估量表与临床患者喂养不耐受的实际发生情况具有较高的一致性，但由于该量表指标多，临床医护人员仅通过临床观察很难对患者发生FI的风险进行早期评估，从而延误了早期的干预和处理，因此构建更为简单、高效的早期评估和早期干预手段对减少EEN不耐受的发生尤为重要。构建重症患者EEN不耐受防治方案并结合智能化设备应用于临床，减少了EEN喂养不耐受的发生率，提高了临床护士工作效率，现报告如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取2020年1—12月重庆市某三级甲等医院重症医学科收治的102例患者作为对照组，将2021年1—12月收治的102例患者作为观察组。纳入和排除条件：年龄≥18周岁；血流动力学稳定，准备通过喂养管实施EN，将已经开始实施EN的患者排除。患者或家属自愿参与研究并签署知情同意书。

1.2 重症患者EEN不耐受防治方案构建

1.2.1 组建研究团队 研究团队包括专家小组和研究小组,共19人。①专家小组由1名护理学教授、1名ICU副主任医师、1名ICU主任医师和1名ICU副主任护师组成,工作年限均＞15年，主要负责审核EEN不耐受防治技术方案,指导方案的实施并评价实施效果。②研究小组由10名ICU专科护士、2名ICU医生以及2名营养治疗师组成,设组长1名和副组长2名。组长由ICU护士长担任,负责制订研究计划、促进组员间的合作与交流。副组长由1名营养治疗师和1名工作10年的ICU专科护士担任,负责对组员进行培训与考核,并对方案实施过程进行督查。研究小组其他成员主要负责制订方案,对责任护士进行培训与考核,辅助责任护士开展早期活动,把控方案实施过程中的质量,收集并录入相关数据。

1.2.2 方案内容及筛选 在重症患者肠内营养喂养不耐受风险评估量表的基础上结合文献[1,7-14]和研究小组讨论制订初步重症患者EEN不耐受防治技术方案。该方案涉及到重症患者肠内营养喂养不耐受风险评估、建立高风险预警系统、对肠内营养喂养不耐受早期预防以及发生不耐受的早期处理。根据初步拟定的重症患者EEN不耐受防治技术方案，最终形成包括9个一级指标、24个二级指标和47个三级指标在内的初始评价指标。

1.2.3 德尔菲专家函询

（1）选择函询专家：根据课题需要及专家人数对函询结果的影响，本次研究最终选取了16名函询专家。专家入选标准:①学历不低于本科；②职称不低于中级（主管护师）；③从重症医学及相关工作10年及以上。

（2）实施函询：专家函询表的收发方式采用电子邮件形式,要求在1周内回复。函询表回收后由研究小组成员进行核查，如发现填写不规范第一时间与专家取得联系并进行修改。

（3）确定指标筛选标准：通过计算各指标重要性均分和变异系数（CV）对指标进行筛选，根据相关文献，剔除重要性均分＜3.5分和或CV＞0.25的指标[15]。

1.2.4 手机程序的开发及应用

将通过专家评议后的重症患者EEN不耐受防治技术方案开发成手机应用程序，在取得患者知情同意书后，对2021年1—12月重症医学科准备实施EN的102名患者按照手机应用程序的提示进行评估、实施预防措施或治疗措施，负责实施该方案的临床护士都统一通过了技术方案和应用程序运用的培训并考核合格。统计相关检验指标、住院时间、FI发生情况和临床护士工作满意度并与对照组比较。

1.3 重症患者EEN不耐受防治方案及应用

对照组采取常规护理，观察组实施重症患者EEN不耐受防治方案，具体内容见表1。

表1 重症患者肠内营养不耐受防治技术方案及分级护理

1.4 观察指标

（1）相关实验室指标：包括白细胞数量（WBC）、淋巴细胞数量（LY）、C反应蛋白（CRP）、降钙素原（PCT）、血红蛋白浓度（Hb）、前白蛋白浓度（pro-Alb）以及白蛋白浓度（Alb）等。

（2）喂养不耐受（ FI）发生率。

（3）护士工作满意度：采用由陶红等编制的护士工作满意度量表[16]，该量表包括工作负荷、管理、工作被认可、与同事关系、工资及福利、个人成长发展、家庭工作平衡、工作本身8个维度，一共38个问题，每个问题采用Likert 5级计分法，总分越高，工作满意度越高。

1.5 数据分析方法

采用SPSS 24.0进行统计分析，对所有计量资料采用Kolmogorov-Smirnov test （K-S检验）进行正态性检验，符合正态资料采用“均属±标准差”进行描述，组间均数差异采用t检验；不符合正态资料采用“中位数（四分位数间距）”表示，组间中位数比较采用非参数Mann-Whitney U检验。计数资料组间率比较采用χ2检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 防治方案应用效果评价

（1）两组患者相关实验室指标比较：肠内营养干预前，两组患者的相关实验室指标差异均无统计学意义（P＞0.05），表明两组患者基线水平一致。经过肠内营养护理干预后，观察组患者在出科前的白细胞数量（WBC）、淋巴细胞数量（LY）、C反应蛋白（CRP）、降钙素原（PCT）、血红蛋白浓度（Hb）、前白蛋白浓度（pro-Alb）以及白蛋白浓度（Alb）等指标较对照组均有所改善，组间比较差异具有统计学意义（P＜0.05），见表4。

表4 施行肠内营养前后两组患者相关检验指标的比较

（2）两组患者FI发生率及住院时间比较：肠内营养干预后，观察组患者FI发生率及平均住院天数均小于对照组，差异均具有统计学意义（P＜0.05），见表5。

表5 两组FI发生率、住院时间的比较

2.2 两组护士工作满意度评分比较

实施营养干预后护士工作满意度评分结果显示，观察组的护士对工作满意度评分明显高于对照组，差异均具有统计学意义（P＜0.05），见表6。

表6 两组护士营养工作满意度的比较

3 讨论

3.1 构建基于手机APP的重症患者EEN不耐受防治方案的必要性

重症患者EEN对于患者的预后至关重要，然而由于重症患者的个体异质性较大，不同病种以及不同病程的患者的肠道功能都不相同，对肠内营养的耐受性差异较大，因此对于重症患者开展安全、有效的EEN治疗仍存在一定的挑战。研究表明，由护士主导的肠内营养喂养策略可有效降低肠内营养不耐受的发生率，改善营养相关指标[17]。但是，由于临床护士的工作量很大，在日常工作中很难高质量的完成此类繁杂的防治方案，因此需要制定专科化、规范化以及智能化的工具以减少护士在实施防治方案时花费的时间，提高护士的工作效率及工作质量[18]。随着信息技术的发展，越来越多的智能化应用，如手机APP逐渐应用于护理行业，此类应用具有操作简单、智能化程度高、减少人为误差等特点，为重症患者EEN不耐受防治方案在临床上简单、高效地应用提供了新的思路。目前国内外缺少手机App应用于重症患者EEN不耐受防治的研究。因此本研究将基于循证方法构建的重症患者EEN不耐受防治方案与手机APP结合，探究其对EEN不耐受的预防效果是十分必要的。

3.2 基于手机APP的重症患者EEN不耐受防治方案的效果

3.2.1 能有效改善患者的营养状况以及炎症水平在患者实施EEN前后，我们分别记录了患者的相关实验室指标，包括白细胞数量（WBC）、淋巴细胞数量（LY）、中性粒细胞数量占比（NEU%）、中性粒细胞数量（NEU）、C反应蛋白（CRP）、降钙素原（PCT）、血红蛋白浓度（Hb）、前白蛋白浓度（pro-Alb）以及白蛋白浓度（Alb）。结果显示，干预后观察组的血红蛋白浓度、血清白蛋白浓度以及血清前白蛋白浓度等营养相关指标较对照组均有所改善，同时炎症相关指标，如白细胞数量、淋巴细胞数量、C反应蛋白以及降钙素原均有改善。表明基于手机APP的重症患者EEN不耐受防治方案在临床的应用，患者能尽快实施肠内营养，可有效改善患者的营养状况以及炎症水平。其中EEN是改善患者相关指标的关键，与邵洁等[19]、梁微波等[20]的研究结果一致，ICU中的重症患者，由于机体消耗量增加，组织缺血缺氧，尤其是休克患者产生的炎症介质等对患者的胃肠道组织细胞的损伤更大，这时我们就需要通过EEN恢复患者胃肠黏膜屏障，预防炎性反应综合征，纠正休克，预防MODS的发生。

3.2.2 能有效降低患者喂养不耐受，缩短住院时间 肠内营养不耐受是延长患者住院时间的重要因素[21],40%～60%的重症患者因被迫停止营养输注而达不到目标喂养量，进而增加了脓毒血症和多器官功能衰竭风险，延长患者治疗过程。在多项研究[22-23]中都表明使用方案预防肠内营养不耐受能减少喂养中断次数，有效改善重症患者的临床结局。本次研究中观察组患者经过早期的肠内营养不耐受评估以及干预，FI发生率较对照组降低，观察组平均住院时间7.2±0.9 d，较对照组12.4±0.8 d相比有明显的缩短，说明本次研究中运用的智能化方案对重症患者肠内营养进程是有益的。

3.2.3 能提高护士肠内营养工作效率，提升满意度 同时我们也记录了该方案对护士日常工作的影响，患者出院时，记录护士对这段时间的工作满意度，结果显示观察组的护士对工作满意度评分显著高于对照组。以上结果说明将临床护理工作中的复杂的方案和智能化设备结合起来，不仅可以提高护士的工作效率、工作积极性，同时也能使患者获得更及时、更有效的护理。研究表示[24]，智能化评估、预警已经是护理临床工作中非常便利有效的工具，提高护理效率，减少不良事件发生，护士满意度也相应提高。胡芬等[25]在应用APP指导颅脑疾病鼻饲患者营养的过程中也发现了APP能提升护士学习自主性，规范护理流程，提高护理质量。本研究中的APP是通过对患者信息的录入，智能识别患者的营养评分和不耐受评分，并会根据评分进行分级，弹出患者的不耐受预防和治疗措施，护士均可以按照措施逐步执行，在高效率完成重症患者营养管理的同时，也达到了自主学习的目的，在使用APP的过程中，就能将规范流程牢记于心。可见，不管是从护士培训的角度，还是临床工作的角度，开发智能化APP减轻护士工作量，提升工作效率都是非常有必要的，护士满意的同时才能为患者带来更大的益处。

4 小结

本研究将构建的重症患者EEN不耐受防治方案与智能化设备结合是安全可行的，有助于提高临床护士的工作效率及积极性，改善患者的相关指标，减少FI的发生率以及患者的住院时间，值得临床的推广。但本研究为单中心进行，未进行多中心、大样本研究,后期将进行多中心、大样本量的研究，深入探讨该方案对重症患者EEN不耐受的防治效果。