危重症病人压力性损伤风险预测模型的构建与研究进展

李萌萌,魏花萍,靳 修,王 冕

1.甘肃中医药大学护理学院,甘肃 730000;2.兰州大学第一医院

压力性损伤影响因素较多、发生原因复杂,也是对重症病人影响较大的皮肤损伤[1],压力性损伤的预防护理在最近几年也被列为护理工作中的重点[2]。而压力性损伤的影响因素较多,且不同疾病的病人都有不同的致病因素[3]。因此,在预测模型的构建中,会有针对不同科室的病人及不同疾病病人的预测[4-6]。在单因素的研究中,有针对肥胖、组织压力、蛋白水平等的相关研究[7-9]。在多因素的研究中,有通过提取基础资料,通过逻辑回归分析,再纳入相关危险因素的研究[10]。在重症监护室(intensive care unit,ICU)中,Braden量表作为常被使用的评估工具,在压力性损伤危险因素的探讨中提供了很重要的危险因子,因此,有很多预测模型将Braden量表与实际危险因素相结合,通过构建列线图模型来进行风险预测[11]。当危险因素与Braden量表相结合时,会有更准确、更个性化的预测[12]。风险预测模型的构建作为压力性损伤预防和护理中的重要步骤,对危重症病人压力性损伤的预防和护理有极大的作用,体现了比量表评分更具有特异性、更详细的危险因素[13]。本研究通过查阅国内外相关文献,从压力性损伤预测模型的构建及危险因素的探讨进行综述,为压力性损伤进一步的研究及预测模型的构建提供依据[14-16]。

1 ICU病人压力性损伤的影响因素

1.1 单因素分析

研究表明,不同人群压力性损伤发生的影响因素不同,而一些重要因素舒张压、组织压力、体质指数等均有较高的影响[17]。Hyun等[8]探讨了肥胖和压力性损伤之间的发生关系,得出ICU病人的压力性损伤发生和体质指数有较大关联,但体质指数的增加对Braden量表预测的准确性并没有显著影响。Grap等[9]持续评估病人在入住ICU后72 d内及前7 d或直到出院的皮肤状况,研究发现,除了组织界面压力外,其他因素比如舒张压、收缩力、剪切力、病人年龄、营养作用、新陈代谢都会影响病人压力性损伤的发生[16,18-19]。而在有关ICU老年病人压力性损伤发生的研究中表明,使用血管加压剂治疗的ICU老年病人发生压力性损伤的风险是未使用血管加压剂治疗的2.84倍[20]。综上,体质指数、组织界面压力、药物的使用等都会影响ICU病人压力性损伤的发生,而在重症病人的护理过程中,这些数据都可以从病人的临床资料中获取。在病人入住ICU时,护理人员在评估病人的基本情况时,就应多加注意对体重、血压、既往用药史等的采集,在发现与常规值不同的病人时,就应及时采取预防措施,关注病人皮肤变化,警惕压力性损伤的发生。

1.2 多因素分析

有研究表明,年龄、ICU住院时间、心血管疾病和肾脏疾病史、翻身检查次数、手术时间、急诊入院、机械通气和较低的Braden量表评分是导致压疮发生的重要因素[21]。也有研究表明,40岁以上的病人中发生风险也同样很高[22]。在ICU病人不同部位黏膜压力性损伤的特征研究中发现,黏膜压力性损伤多见于口腔和鼻部,而且在不同的ICU人群和部位都显示出不同的特征,其预防和护理也都不相同[23]。因此,未来需完善各部位黏膜压力性损伤的监测方案,建立针对性的黏膜压力性损伤风险预测模型。王爱鹏等[24]在探讨经皮氧分压(TcPO2)和经皮二氧化碳分压(TcPCO2)监测在急诊留观病人压力性损伤早期预警中的应用价值得出,TcPO2变异率及PO2分别是病人Braden评分为高危组的独立危险因素,其受试者操作特征曲线(ROC)下面积(AUC)显示,TcPO2变异率对于Braden评分为高危组具有较好的预测价值,TcPO2变异率≥20%的病人具有压力性损伤发生率更高的可能。宋思平[25]通过将收集危重症病人的基础资料,与Braden量表相结合,构建列线图模型得出年龄、ICU住院天数、血清白蛋白水平、血红蛋白水平、皮肤撕裂伤、失禁性皮肤炎、感觉能力和移动能力都会影响压力性损伤的发生。Benoit等[26]在有关ICU压力性损伤的影响因素分析中得出,不同年龄、部位、人群、住院时长及不同的干预方式等都会影响压力性损伤的发生。综上,在多因素的影响下,压力性损伤发生危险因素的分析需要更具个性化的分析,在面对不同的病人时,应注意不同疾病带来的差异,注重病人资料的全面收集。以病人为中心,全方位地分析可能会导致压力性损伤发生的危险因素,及早建立针对性的预测模型。

2 预测模型的构建与评估量表的应用

2.1 预测模型的构建

2.1.1 基于紧急护理电子健康记录(EHR)的风险预测模型

在多因素的动态模型预测中,Shui等[27]在紧急护理(EHR)中提取变量(诊断、药物、实验室结局、图表),通过回归分析分别构建住院过程中24、72、168 h后的各动态预测模型对压力性损伤的各风险值进行较好的预测,且预测模型可以在入住ICU 7 d内做出很好的判断,比Braden量表的使用会更久一些。同时也发现,在纳入风险因素的时候,如果医护人员在病人进入ICU之前就进行干预,也会减少医院获得性压力性损伤的发生[16,28-29]。在探讨急性皮肤衰竭(ASF)与压力性损伤的联系中,得出压力性损伤与ASF之间有众多的相互影响因素[30]。也提醒了临床医生在识别到相关因素时,应尽快制定预防措施,以防ASF的发生。但也存在一定的局限性,比如过度依赖于文档的准确性,而且EHR文档中数据的复杂性及护理病人流程的不一致性都可能导致差异的发生[31]。并且在记录过程中,会出现护理人员记录主观性的差异,以及所处的环境与其他ICU的差异性[32]。因此,在往后风险预测模型的构建中,应尽量减少差异,确定样本量的可比性,更应注意不同环境不同病人带来的基础数据的差异[17,20,33]。

2.1.2 基于危险因素的预测模型

在危重症病人压力性损伤风险预测模型的构建中,有研究使用23个预测因素来探讨对压力性损伤的影响[34]。研究结果表明,其中年龄、男性、糖尿病史、机械通气、ICU住院时间是ICU病人压力性损伤的高危因素[35]。其中对预测因素的纳入也都不尽相同,根据不同的研究,所采用的建模方法也不相同。Deng等[36]在主要纳入的预测因素中,有年龄、ICU住院时间、舒张压、Braden量表得分、机械通气等。Cho等[37]纳入年龄、男性、入院途径、ICU住院时间、疾病诊断、肠瘘、留置导尿等危险因素。Komici等[38]纳入年龄、简易营养评估量表得分、Norton量表得分、左心射血分数等影响因素。Cramer等[39]在纳入影响因素时,将Ⅰ期压力性损伤、格拉斯哥昏迷量表得分、血尿素氮浓度、动脉血氧分压、白蛋白浓度、ICU住院时间、糖尿病史等纳入研究。在以上以及更多的预测模型构建中可以得出,研究方法、预测因素的纳入、验模方法、样本特征以及研究医院科室的不同等都会影响研究结果[40]。综上,在危重症病人压力性损伤预测模型的构建中,应对模型构建的数据库有根据性的选择,对危险因素的纳入以及基础资料的收集要全面准确。在基于EHR数据的预测下,要确保数据的真实有效,剔除重复数据,保证数据输入及输出阶段的严格审查。在纳入危险因素时,要根据不同科室及医院的差异性,纳入具有统计学意义及不同疾病病人特殊价值的预测因素。在建立预测模型时,能运用多种建模方法,对同一数据下的模型进行比较,最后选取具有最佳预测效果的模型。

2.2 风险评估量表的使用

2.2.1 Braden量表的使用

有研究表明,Braden量表在预测ICU病人压力性损伤的风险有较大作用[12],但假阳性率较高,评分集中在9～12分,尚不能有效筛选ICU病人发生压力性损伤的高危人群,在Meta分析的结果中,Braden量表的合并敏感度高达0.90,AUC为0.88,则表明该量表的预测有效性较高,分析也存在较大异质性。更有研究表明,在将预测模型与Braden量表相结合后,会有比单独使用量表预测持续时间更长,能帮助护理人员做出更好地判断[41]。Jansen等[42]在一项横断面研究中得出Braden量表在预测ICU病人压力性损伤的发生方面的敏感性和特异性较平衡,是行动不障碍病人预测压力性损伤较好的工具。Wei等[43]在有关Braden量表预测ICU成年病人压力性损伤的Meta分析中表明,Braden量表在成人重症病人中具有中等预测效度,具有良好的敏感性和低特异性。所以有必要进一步开发和修改该工具或生成具有更高预测能力的新工具,以用于ICU人群[44]。宋思平等[12]的研究得出Braden量表对于评估ICU病人压力性损伤发生风险具有等的预测性能,其特异度较低,可能存在过度预测而浪费有限医疗资源的情况。因此,在ICU病人压力性损伤发生的风险评估中,应结合实际情况和病人自身病情状态,开发适合ICU不同病人的压力性损伤风险评估工具[26]。

2.2.2 Norton 量表

Norton量表[45]也是压力性损伤风险评估工具中使用最早的工具,Norton量表的评分项目包括活动能力、移动能力、身体状况、精神状况、失禁情况5个因素,其中活动能力、移动能力是前期ICU病人压力性损伤风险预测模型构建中的独立危险因素。每个项目14分,总分为5～20分,诊断界值是16分。总分越高则说明住院病人压力性损伤发生的可能性就越高。但是Norton量表也存在一定的局限性,因为目前的评估项目暂未对压力、摩擦力、剪切力进行评估,而且参数缺乏操作性定义,因此该量表存在可靠的信度。相比于Braden量表,Norton量表的使用更低一些,因此Norton量表适用于作为压力性损伤风险因素的初步筛查工具。

2.2.3 Waterlow量表

Waterlow量表[46]的项目内容较为全面,包括病人的一般资料(性别、年龄、身高、体重、体型)、组织营养、特殊用药等11个条目,总分为45分,得分越高则住院病人发生压力性损伤的风险就越大,Waterlow量表共分为3个等级,0～9分为无危险、10～14分为轻度危险、15～19分为高度危险。Waterlow量表与Braden量表和Norton量表相比较,其包含的条目较多,对压力性损伤的发生相关危险因素纳入更全面一些。有相关研究表明,Waterlow量表虽然具有较高的内部一致性,但其特异度相对较低[47-49],因此,在使用Waterlow量表评估时可能会存在假阳性的结果。

综上所述,压力性损伤风险评估工具已在国内外有较高的使用率,也有较多针对压力性损伤评估工具的相关研究,然而在使用过程中,其预测准确性还未能统一验证,在使用年龄段不同、适用疾病类型不一、所包含的项目均有差异性的情况下,量表评分的侧重点也不尽相同,评估结果也受影响较大,导致同一量表在不同患病人群中使用效果具有差异性。因此,在以后进行针对性的预测时,应选择合适的量表,在不断改进预测模型的同时也改善量表的预测性能,使量表的评估结果更加准确有效。

3 小结

压力性损伤的发生和预防在众多危险因素的影响下,需要较早地识别和干预才能有效降低发生率。临床常用的量表等较侧重于压力性损伤的预防及风险评分方面的使用,量表的使用存在一定的主观性,而且一致性较差,对于压力性损伤风险因素的预测也存在不同时期和研究人群的差异。危重病人在长期卧床、使用药物频繁、疾病危重且并发症严重及预后较差、组织蛋白含量较低、身体抵抗力下降、意识状态较差等多种因素共存的情况下,对于其皮肤的护理,需要更及时地预警,并需要针对不同病人的情况,准确判断压力性损伤各分期的颜色、深度及在短时间内进行有效危险因素的预测。及早地干预不仅可以降低压力性损伤的发生率,提高病人及家属的满意度,更能及时对护理人员给出预警,提高护理人员对压力性损伤的关注度并及时进行评估干预,减少不必要的操作,节省时间和人力资源。在构建危重症病人压力性损伤预测模型时,应注意不同病人的差异性,注重病人危险因素的识别,要全面、准确、及时地做出判断。在预测模型的构建中,以变量的处理为中心点,力求构建的模型具有高解释度、可适用性,可以更好地指导临床预测。