有创机械通气患者发生急性肾损伤的危险因素分析及列线图风险预测模型构建

王源 杨向红

机械通气是ICU 中常用的一种重要的生命支持手段，据统计，ICU 内有近乎一半的重症患者使用有创机械通气[1]。机械通气除了会对肺部造成影响外，也会加重其他脏器功能受损，导致合并发生多种疾病[2]。急性肾损伤（acute kidney injury，AKI）是ICU 常见的危重病临床综合征，发病率高达50%，并与住院死亡率、住院时间、治疗费用增加等密切相关[3]。然而，目前对有创机械通气治疗的重症患者合并发生AKI 的相关研究结论有争议，部分关于机械通气相关参数对AKI 发生影响的研究结论相互矛盾[4]。因此，为了更好地了解重症患者有创机械通气治疗期间AKI 的发生情况，探讨有创机械通气合并发生AKI 的危险因素，本研究对浙江省人民医院重症医学科接受有创机械通气治疗的重症患者相关临床参数进行回顾性研究，并构建列线图风险预测模型，以便临床早期识别发生AKI 高危风险的有创机械通气患者，做到早期预防与治疗。

1 对象和方法

1.1 对象 选取2020 年7 月至2022 年6 月在浙江省人民医院重症医学科行有创机械通气的患者445 例为研究对象，其中男300例，女145例，年龄20～94（63.45±15.22）岁。多次ICU 住院者仅纳入第1 次住院信息。纳入标准：（1）年龄≥18 岁；（2）使用有创机械通气时间≥48 h；（3）有创机械通气开始后7 d 内包含≥2 次以上血肌酐（serum creatinine，Scr）检查结果。排除标准：（1）机械通气前已发生AKI；（2）机械通气前为慢性肾脏病5 期或已进入透析治疗；（3）病历资料不全。AKI诊断根据改善全球肾脏病预后组织指南定义的AKI 诊断标准[5]。根据机械通气后7 d 内是否发生AKI，分为AKI 组182 例 和 非AKI 组263 例。AKI 组 中，1 期126例，2 期26 例，3 期30 例；发生的主要病因：脓毒症109例，心源性休克30 例，低血容量性休克18 例，肾毒性药物14 例，其他11 例。本研究经浙江省人民医院医学伦理委员会审查通过（批准文号：QT2022348）。

1.2 临床资料收集 本研究通过医院电子病例系统收集患者以下临床资料，（1）一般情况：包括性别、年龄、BMI；（2）基础疾病病史：高血压、糖尿病、慢性肾脏病、恶性肿瘤病史；（3）机械通气开始时的急性生理和慢性健康状况评分Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ，APACHEⅡ）评分、是否合并心力衰竭、是否体外循环术后、是否液体过负荷；（4）实验室指标：包括WBC、Hb、降钙素原（procalcitonin，PCT）、白蛋白、Scr、尿酸、尿素、TBil；（5）AKI 发生前1 天的机械通气参数：呼气末正压（positive end-expiratory pressure，PEEP）、气道峰压、潮气量以及最低PaO2和最高PaCO2值（非AKI 患者的机械通气参数取第7 天数值，不足7 d 则采用机械通气停止前的数值）。

1.3 统计学处理 采用SPSS 25.0 统计软件和R 4.2.1软件。计数资料组间比较采用χ2检验。符合正态分布的计量资料以表示，组间比较采用两独立样本t检验；不符合正态分布的计量资料以M（P25，P75）表示，组间比较采用Mann-WhitneyU检验。采用多因素logistic 回归分析有创机械通气下AKI 发生的危险因素，并通过R 软件绘制列线图预测模型并进行评估。计算模型一致性指数（C-index），采用计算机模拟重复采样法（Bootstrap）进行模型内部验证，评估列线图区分度，绘制列线图风险预测模型的ROC 曲线、Calibration校准曲线、临床决策曲线，并进行Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验，评估列线图风险预测模型精准度。P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 有创机械通气患者发生AKI 的单因素分析 与非AKI 组比较，AKI 组中高血压、糖尿病、慢性肾脏病、恶性肿瘤、心力衰竭、体外循环术后及液体过负荷者占比更高，BMI、PCT、Scr、尿酸、TBil、PEEP、气道峰压明显升高，最低PaO2明显降低，差异均有统计学意义（均P＜0.05），见表1。

表1 有创机械通气患者发生AKI 的单因素分析

2.2 有创机械通气患者发生AKI 的多因素分析 将有创机械通气下是否合并发生AKI 作为因变量，单因素分析中P＜0.01 的变量作为自变量，进行多因素logistic 回归分析，结果显示，体外循环术后、液体过负荷、高PCT、高尿酸、高气道峰压均是有创机械通气患者发生AKI 的独立危险因素（均P＜0.05），见表2。

表2 有创机械通气患者发生AKI 的多因素logistic 回归分析

2.3 有创机械通气患者发生AKI 风险的列线图及其效能评价 根据多因素logistic 回归分析筛选出的有创机械通气下影响AKI 发生的主要危险因素，建立列线图预测模型，结果显示，PCT 每增加10 ng/mL，列线图风险预测模型评分增加5.8 分；尿酸水平每增加100 μmol/L，列线图风险预测模型评分增加8.5 分；气道峰压每增加5 cmH2O，列线图风险预测模型评分增加12.5 分；合并体外循环术后时，列线图风险预测模型评分增加18.5 分；合并液体过负荷时，列线图风险预测模型评分增加18 分，见图1。经评估，此模型Cindex 为0.808（95%CI：0.765～0.851），模型预测效能良好。采用1 000 次的Bootstrap 自抽样内部验证，ROC 曲线提示模型具有良好区分度，AUC=0.816（95%CI：0.773～0.858），见图2。Calibration 校准曲线显示列线图预测AKI 发生的风险与实际发生风险之间具有良好的一致性，绝对误差为0.006，见图3。临床决策曲线显示列线图风险预测模型具有良好的净获益率，见图4。Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验提示列线图风险预测模型预测值与实际观测值之间差异无统计学意义（P＞0.05）。

图1 有创机械通气患者发生AKI 风险的列线图

图3 列线图风险预测模型的Calibration 校准曲线

图2 Bootstrap 法验证列线图风险预测模型的ROC 曲线

图4 列线图风险预测模型的临床决策曲线

3 讨论

导致AKI 发生的病因多种多样，本研究通过对有创机械通气治疗的患者进行研究，分析合并AKI 发生的危险因素并构建列线图风险预测模型。本研究结果显示AKI 发生率为40.9%（182/445），69.2%（126/182）的患者为AKI 1 期，病因以脓毒症（59.9%，109/182）为主。有创机械通气的重症患者发生AKI 的高危因素既包含机械通气相关的因素，如PEEP、气道峰压以及低氧等，也包含非机械通气相关因素，如高尿酸、糖尿病、肥胖、慢性肾脏病等基础疾病以及合并休克、脓毒症等。

单因素分析显示高PEEP 与气道峰压可能是导致AKI 的高危因素。PEEP 可以有效避免肺泡周期性开启、闭合造成的萎陷伤，但过高水平的PEEP 易引起肺损伤和肺部炎症的增加，释放大量炎症介质而诱导AKI 的发生[6-7]。此外，PEEP 可以增加胸膜腔内压，降低心脏前负荷、减少回心血量，在循环容量过多或不足时均可造成静脉淤积[8]；同时PEEP 造成的腹腔内压力升高也导致肾脏灌注受损[9]。高气道峰压可引起肺泡过度扩张，造成肺泡上皮和血管内皮发生变形，当超过细胞所能承受的极限时，引起内皮细胞和基底膜的破坏，造成肺泡组织损伤和毛细血管通透性增加，导致肺气肿及肺水肿等肺损伤的发生[10]；肺损伤加重了全身低氧血症，同时激活全身炎症反应，对肾脏功能造成不同程度的影响[11]。此外高气道压也会影响右心功能[12]，加重肾脏血液淤积。在本研究单因素分析中，PEEP 和气道峰压与AKI 发生均有关，但在多因素分析中，发现只有气道峰压与AKI 发生有关，这与Panitchote 等[13]的研究结果相似。

机械通气患者的液体管理很重要。不恰当的大量快速补液可能会引起或加重血管内皮功能障碍或缺血再灌注损伤，改变血管通透性，造成毛细血管渗漏导致肾间质水肿，从而加重肾组织损伤和肾脏功能恶化[14]。机械通气治疗的患者，由于心肺功能异常，更容易受到液体过负荷的影响，因此应当积极评估容量状态和液体反应性，尽可能避免液体过负荷的发生。

本研究显示PCT、体外循环、尿酸同样是AKI 发生的独立危险因素。既往研究表明，PCT 对AKI 有着良好的预测作用[15]；AKI 患者由于全身炎症反应激活以及肾脏清除能力降低，引起血清PCT 堆积[16]；进而通过PCT 的直接细胞毒性反应诱导肾脏系膜细胞凋亡，加重肾脏损伤[17]。体外循环可通过多个因素对肾脏功能造成损伤。除缺血再灌注损伤外，还与肾脏局部血流动力学改变、肾血管收缩和搏动血流丧失有关，这些因素通过氧供需失衡，导致肾小管上皮细胞损伤[18]。高尿酸与AKI 的发生有着紧密的关联，这可能与尿酸结晶析出引起的肾小管阻塞和肾小管上皮细胞损伤有关[19]。

列线图是近期兴起的一种可视化模型，可以更加便捷地计算风险，便于临床医务人员做出决策[20]。本研究将气道峰压、尿酸、体外循环术后、液体过负荷以及PCT 纳入列线图风险预测模型的构建，并通过1 000次Bootstrap 法进行验证。结果显示模型具有良好的预测效能。

综上所述，高气道峰压、高尿酸、体外循环术后、液体过负荷以及高PCT 是有创机械通气患者合并发生AKI 的独立危险因素，构建的列线图风险预测模型可以有效预测有创机械通气患者合并发生AKI 的风险，能够帮助临床早期识别AKI 高危风险患者，做到早期预测、早期干预。但本研究存在一些局限性：本研究是单中心的回顾性研究，样本量偏少且可能会产生选择偏倚；此外，本研究没有纳入病历系统内缺少的部分机械通气参数记录，如平台压等。未来可以增加相关数据，并根据AKI 分级完善模型、进行多中心外部验证，使其更加精准、更加符合临床实际。