ICU转出患者睡眠障碍风险列线图预测模型的构建与验证

彭仁梅，钱荣，李亚军，段缓，陈莲芳，刘玉文

（1.武汉大学人民医院护理部，湖北 武汉 430060；2.蚌埠医学院a.护理学院；b.卫生管理学院，安徽 蚌埠 233030；3.蚌埠医学院第一附属医院重症医学科，安徽 蚌埠 233030）

ICU 转出患者睡眠障碍是指ICU 患者在转出ICU 后存在睡眠剥夺、节律紊乱和结构异常等现象，是ICU 转出患者最常见的并发症之一[1]。据统计，ICU 转出患者睡眠障碍患病率为29.55%～58.93%[2]，其影响可长达数年。Miranda 等[3]发现，长期睡眠不足会引起促炎细胞因子产生，改变患者的免疫反应，增加患者对感染的易感性，同时激活交感神经系统和副交感神经系统，导致神经递质水平发生紊乱，改变患者的血压，引起心动过速，增加耗氧量，诱发低氧血症，减少红细胞生成等，不利于患者健康的恢复。相关研究[4-5]也证实了这点，长期睡眠障碍会促使患者记忆力下降、认知减弱、易疲劳、自理能力下降、诱发ICU 后综合征等。目前，国内关于ICU 转出患者睡眠障碍的研究尚关注不足，因此，构建ICU 转出患者睡眠障碍风险预测模型，早期识别高危人群，尽早给与干预措施尤为重要。故本研究在分析ICU转出患者睡眠障碍影响因素的基础上构建风险列线图预测模型，旨在为临床医护人员提供有效、便捷的筛查工具，为临床预见性护理提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象 选取蚌埠市某2 所三级甲等医院综合ICU 住院治疗并成功转出的794 例患者为研究对象。纳入标准：（1） 在ICU 住院时间≥24 h；（2）年龄≥18 周岁； （3）患者知情同意且愿意参加本研究。排除标准：（1）研究对象中途退出，拒绝参加本研究；（2） 患者和家属在随访期间放弃治疗者；（3）在随访期间出现其他影响患者睡眠的应激性事件（如离婚、亲人离世等）；（4）患者入住ICU前就存在睡眠障碍；（5）患者在随访期间存在认知障碍（根据简易精神状态量表[6]进行筛查），无法评估者；（6）资料不全，无法溯源者。样本量计算，根据近期1 项前瞻性研究统计ICU 转出患者睡眠障碍发生率为30%[7]，再考虑10%的样本流失率，根据样本量计算公式，，uα/2=1.96，p=0.3，q=1-p=0.7，d=0.05 计算样本量n=359 例。因失访/死亡/随访期间放弃治疗/认知障碍无法评估等原因脱落276 例，最终获得有效样本量为518 例。按时间先后顺序，7∶3 比例分配，其中2021 年8 月-2022 年5 月的363 例为训练集，2022 年6-9 月的155 例为验证集。

1.2 研究方法 一般资料和临床资料调查表 课题组前期通过文献回顾，并结合临床实际情况，设计一般资料和临床资料调查表。一般资料包括年龄、性别、性格类型、家庭人均月收入、职业类型、付费方式、既往病史。临床资料包括：谵妄（根据ICU 意识模糊评估法量表进行评估）、ICU 内感染（以各种培养结果为准）、气管切开、使用镇静药、使用镇痛药、使用血管活性药、特殊治疗（连续性肾脏替代治疗、体外膜肺氧合、主动脉球囊反搏等心肺肾功能支持）、手术、序贯器官衰竭评分、急性生理学与慢性健康状况评分II （Acute Physiology and Chronic Health EvaluationⅡ，APACHEⅡ）、重症监护室疼痛观察工具法评分、Charlson 共病指数评分、营养风险筛查量表、入住ICU 总时间、有创机械通气总时长、转出ICU 时留置侵入性管路数量、患者焦虑、抑郁和创伤后应激障碍等。

1.2.1 医院焦虑抑郁量表 （Hospital Anxiety and Depression Scale，HADS） 该量表主要分为焦虑和抑郁2 个部分，其每个部分各有7 个条目，每个条目分别为0～3 分，总分为42 分，一般以8 分为界[8]。其焦虑和抑郁部分信度系数分别为0.72 和0.68，Cronbach α 系数为0.785[9]。

1.2.2 事件影响量表-修订版 （Impact of Event Scale-Revised，IES-R） 该量表是1997 年Weiss 学者基于1979 年Horowitz 等编制的创伤后应激障碍量表进行修定的，将原来的2 个维度增至为回避、侵袭和高唤醒3 个维度[10]。该量表共有22 个条目，采用0～4 分五级评分法，一般以26 分为界。其Cronbach α 系数为0.89，各因子为0.76～0.83，分半信度为0.93，各因子为0.86～0.90[11]。

1.2.3 匹兹堡睡眠质量指数量表 （Pittsburgh Sleep Quality Index，PSQI） 该量表[12]主要包括7 个方面和18 个条目，主要用来评估人们近1 个月的睡眠情况，每个条目为0～3 分，总分21 分，一般以＞7 分为存在睡眠障碍。于1996 年由我国学者引入并汉化，其主要成分和各条目的Cronbach α 值分别为0.842和0.852[13]。

1.3 资料收集的方法 ICU 全体医护人员经过统一培训后，对一般资料和临床资料进行记录，由研究者本人进行实地监控和收集。ICU 转出患者睡眠障碍主要在患者转出ICU 1 个月后在医护人员随访记录的基础上，由研究者本人再次电话随访评估其睡眠情况，以PSQI 评分＞7 分作为睡眠障碍的判定标准。

1.4 统计学方法 使用SPSS 25.0 和R 4.2.1 软件统计分析。单因素和多因素分析采用SPSS 25.0，计数资料采用χ2检验，以n，%表示，计量资料，经Kolmogorov-smirnov(K-S)检验均为非正态分布，采用非参数检验，以M（P25，P75）表示；单因素有统计学意义的纳入二元Logistic 回归，P＜0.05 为差异有统计学意义。模型的构建及验证采用R 4.2.1。根据二元Logistic 回归筛选的变量构建列线图模型；训练集数据采用加强Bootstrap 法重抽样1 000 次进行内部验证，验证集数据进行外部验证；以C 指数评价模型的区分度；calibration 校准曲线评估模型的校准度。

2 结果

2.1 ICU 转出患者睡眠障碍发生现状 本研究共随访了518 例患者，217 例（41.9%）患者发生睡眠障碍，其中训练集151 例（41.6%），验证集66 例（42.6%）。

2.2 ICU 转出患者睡眠障碍影响因素的单因素分析 结果显示，谵妄、ICU 内感染、气管切开、使用镇静药、使用镇痛药、使用血管活性药、焦虑、抑郁、创伤后应激障碍、特殊治疗、既往病史、年龄（岁）、序贯器官衰竭评分、APACHE II 评分、Charlson 共病指数评分、营养风险筛查量表评分、入住ICU 总时长、转出时侵入性管路、有创机械通气时长差异有统计学意义（P＜0.05），见表1。

表1 ICU 转出患者睡眠障碍影响因素的单因素分析

2.3 ICU 转出患者睡眠障碍影响因素的多因素分析 以是否发生睡眠障碍为因变量，单因素P＜0.05的因素为自变量，纳入二元Logistic 回归分析，相关赋值见表2。结果显示，入住ICU 总时间、APACHE II、Charlson 共病指数、气管切开、焦虑、抑郁、创伤后应激障碍、ICU 内感染、转出时侵入性管路是ICU 转出患者睡眠障碍的独立影响因素。见表3。

表2 ICU 转出患者睡眠障碍影响因素的二元Logistic 回归分析赋值表

表3 ICU 转出患者睡眠障碍影响因素的二元Logistic 回归分析

2.4 ICU 转出患者睡眠障碍风险列线图的绘制根据Logstic 回归筛选的9 个变量，绘制ICU 转出患者睡眠障碍风险列线图，见图1。该列线图是将患者ICU 内的每个因素对应的评分标尺进行评分，相加后得到的总分对应的ICU 转出患者睡眠障碍发生风险即为预测的ICU 转出患者睡眠障碍发生的概率。

图1 ICU 转出患者睡眠障碍发生风险的列线图模型

2.5 ICU 转出患者睡眠障碍的预测效果验证 对模型进行Hosmer-Lemeshow（H-L）检验，结果显示，χ2=13.562，P=0.094。内部验证使用训练集数据通过加强Bootstrap 法重抽样1 000 次进行验证，计算出C 指数为0.926（95%CI:0.898～0.953），最佳截断值为0.266，灵敏度为82.55%，特异度为92.05%。校准图

3 讨论

3.1 ICU 转出患者睡眠障碍受多种因素的影响

3.1.1 患者自身的心理因素 本研究中，患者的焦虑、抑郁、创伤后应激障碍是ICU 转出患者睡眠障碍的独立影响因素。有研究显示，焦虑抑郁的患者肾上腺皮质功能亢进，会大量分泌一种盐皮质激素，这种盐皮质激素快速上升会影响褪黑素分泌，造成入睡困难、睡眠浅、梦多、早上醒不来、醒来疲惫、头疼等情况[14]。Difrancesco 等[15]研究也证实了这点。李淑敏等[16]的研究也表明，重症创伤后应激障碍是其见图2；验证集数据进行外部验证，计算出C 指数为0.930（95%CI:0.889～0.972），校准图见图3。图2 和图3 均显示，预测的ICU 转出患者睡眠障碍发生风险与实际ICU 转出患者睡眠障碍发生风险具有较高的一致性。发生睡眠障碍的危险因素。因此，医护人员可通过干预其心理因素，来降低其睡眠障碍的发生。

图2 模型内部验证校准图

图3 模型外部验证校准图

3.1.2 入住ICU 总时间 本研究发现，随着入住ICU 时间的延长，患者睡眠障碍的发生率也随之增加。可能的原因是入住ICU 时间越长接受到ICU 内不良环境的刺激（如灯光、报警的刺激、各种危重症抢救等）、持续有创监护和治疗就越多，迫使患者昼夜节律紊乱，引起褪黑素分泌异常；此外，这种刺激也对患者的心理产生一定影响，加重其睡眠紊乱。Dey等[17]研究已经证了这点。因此，对于住院时间较长的患者应尽量避免不良刺激，尽早给予心理疏导，缓解其心理负担，预防睡眠障碍的发生。

3.1.3 APACHE II 评分 本研究发现，APACHE II评分高的患者发生睡眠障碍是APACHE II 评分低的1.156 倍。APACHE II 评分是目前国内外临床常用的疾病严重程度评估工具，评分越高预示患者接受ICU 治疗时间就越久，疾病预后越差，患者对疾病担忧的情绪可能就越高，发生睡眠障碍的可能性就愈高。Wilcox 等[18]研究已经证实这点，但Wang等[19]发现APACHE II 评分与其睡眠无相关性，可能的原因是睡眠评估的时间为正在ICU 内住院的人群，因受ICU 环境和治疗等混杂因素的影响较多。因此，医护人员应主动对APACHE II 评分高的患者加以关注，及时发现，尽早干预。

3.1.4 Charlson 共病指数 本研究发现，Charlson 共病指数评分高的患者发生睡眠障碍是Charlson 共病指数评分低的1.974 倍。Charlson 共病指数是指存在有2 种或2 种以上临床表现的慢性病共存病人的评分系统，主要是根据19 种慢性疾病的权重总得分进行评估[20]。研究显示[21]，Charlson 共病指数评分与体内褪黑激素水平二者相互反作用影响睡眠。Bernat等[22]也证明，Charlson 共病指数是ICU 转出患者睡眠障碍的危险因素。因此，Charlson 共病指数可作为其预测因素。

3.1.5 气管切开和转出ICU 时侵入性管路数量本研究发现，行气管切开的患者发生睡眠障碍是未行气管切开患者的3.628 倍。可能的原因是气管切开的患者会存在发音受限、进食困难、异物感、气道维护等不适影响患者休息，同时还伴随各种焦虑和担忧，影响其睡眠。但本研究中，转出ICU 时侵入性管路数量是其保护因素。可能的原因是越多管路的留置其滑脱的风险就愈大，加上临床医护人员强调的滑脱风险，加剧了患者对滑脱的担忧等，当随着管路的拔除，其忧虑解除，睡眠情况也随之改善。因此，对于此类患者，要及时做好管路的护理和指导，解除患者不必要的担忧，必要时建立科学的ICU 转出患者管路管理方案。

3.1.6 ICU 内感染 本研究发现，ICU 内感染的患者发生睡眠障碍是未感染患者的7.604 倍。可能的原因是感染导致炎症介质发生紊乱，如血清中白细胞介素、C 反应蛋白、高单核-巨噬细胞增高等提高了抗原呈递能力，诱导中性粒细胞在神经系统中聚集，促进炎症介质的释放，引起神经元变性，导致睡眠障碍[23]。同时也有研究[24]显示，睡眠与炎症相互作用，长期睡眠障碍会削弱身体防御系统，导致全身慢性轻度炎症，而炎性病原体的增加又会导致患者发生睡眠障碍。因此，医护人员在关注患者睡眠的同时，应该及时关注患者的感染情况，动态掌握患者的炎性指标，控制和制定可行的感染管控措施，改善其睡眠情况。

3.2 ICU 转出患者睡眠障碍预测模型的科学性与实用性 对模型进行H-L 检验，提示模型的拟合度较好。根据受试者工作曲线下面积＞0.9，提示模型区分度良好[25]。本研究建立的预测模型内外部验证的C 指数分别为0.926 和0.930。calibration 校准曲线重合度也较好，说明模型校准度高。本研究中最佳截断值为0.266，可区分其高危和低危人群，且纳入的预测因素均为临床常见和较易获取的数据，构建的列线图可在患者转出ICU 后直接预测ICU 转出患者睡眠障碍的发生率，判断是否睡眠障碍的高危人群，不会加重临床医护人员的工作量，具有很强的实用性，值得临床推广使用。有利于临床医务人员对ICU 转出患者睡眠障碍高危人群的识别，尽早启动各种干预手段，减少其睡眠障碍的发生，促进患者健康的恢复。

4 结论

本研究构建的ICU 转出患者睡眠障碍预测模型变量包括入住ICU 总时间、APACHE II 评分、Charlson 共病指数评分、气管切开、焦虑、抑郁、创伤后应激障碍、ICU 内发生感染、转出ICU 时侵入性管路数等9 个预测因子，验证结果显示该模型的预测能力较好，具有一定的实用价值。但本研究纳入的对象仅为蚌埠市内的2 所三级甲等医院综合征ICU的患者，且疾病类型不同，纳入的样本和变量也有限。因此，期待今后开展多中心、大样本的研究，对该模型的预测能力进一步验证。

[致谢]感谢蚌埠医学院卫生管理学院（数据挖掘方向）刘玉文教授对本文统计学方面的指导和帮助！