ICU获得性肌无力的影响因素分析及风险预测模型的构建

吴永花,袁善斌

重症监护病房获得性肌无力(ICU-AW)具体指的是重症病人出现进行性的全身肢体衰弱,且这种情况除了危重病以外,其他原因无法解释的一种临床综合表现[1]。ICU-AW不光严重影响了病人康复效率与预后,还提升了后续护理管理与治疗难度[2-3]。因此,医务人员还需对ICU-AW发病及影响因素进行深入分析,以期为后续ICU-AW预防以及针对性护理干预、治疗提供一定支撑。目前已有多位学者对ICU-AW发病的高危影响因素进行分析,但不同研究所得结论存在一定争议,缺乏相对统一的风险评价与预测体系[4-5]。本研究以其他学者研究为基础,收集我院2019年7月—2022年9月收入重症监护病房(ICU)的102例病人临床资料,全面分析了影响ICU-AW发病的因素,构建了较为规范的风险预测模型。同时,本研究回顾性收集2017年6月—2019年6月入住ICU的70例病人临床资料,将其带入风险预测模型中进行准确度验证,结果发现模型具有较好准确度。具体如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2019年7月—2022年9月入住我院ICU病房的102例病人为研究对象。其中,男60例,女42例;年龄31～76(52.78±8.89)岁;严重感染31例,严重创伤20例,急腹症如消化道穿孔、肠梗阻疾病24例,心脑血管疾病17例,其他10例。根据其是否出现ICU-AW将其分为肌无力组(49例)、对照组(53例)。本研究符合《赫尔辛基宣言》内容。

1.2 诊断标准

参照文献拟定ICU-AW诊断标准[6-7]:有脓毒症、多器官功能障碍综合征(MODS)等原发危重疾病;体征存在四肢无力、机械通气撤机困难;出现的肌无力症状无法用除原发危重疾病以外的其他原因进行解释;英国医学研究委员会(MRC)量表评分在48分内。同时符合上述4项可确诊为ICU-AW。

1.3 纳入与排除标准

纳入标准:在我院综合ICU、急诊ICU收治的病人;年龄>18岁;急性生理与慢性健康评分Ⅱ(APACHE Ⅱ)≥15分,属于危重病人;意识清楚,能够配合检查或昏迷经治疗后病情缓解恢复意识且能够配合检查;行机械通气;签署知情同意书。排除标准:入组前存在原发肌肉疾病如脊髓损伤、重症肌无力等;无法进行较为精准的肌力评估;③院内死亡;颅内外伤入院或中枢神经疾病入院;入组前3个月内行外科神经手术;入ICU前已存在肌无力表现;妊娠期妇女或检查结果不清晰。

1.4 方法

通过查阅病历、询问家属或病人等方式,收集病人人口学、病情资料、治疗情况。人口学资料包括性别、年龄;病情资料包括高热(连续2 d体温超过39 ℃)、APACHEⅡ评分、合并高血糖、合并低蛋白血症、合并脓毒症、MODS、急性肾损伤、低氧血症、贫血、休克指数;治疗情况包括静脉营养干预、血管活性药物治疗、神经肌肉阻滞剂治疗、激素治疗、镇静剂治疗、机械通气时间、予每日唤醒等。由2名医务人员对上述资料进行核对与确认,采用双机录入方式记录至Excel表格中进行后续相关统计分析。有1名具有5年以上临床经验的医生对病人ICU-AW进行诊断。

1.5 统计学方法

2 结果

2.1 两组病人一般资料比较

肌无力组年龄、APACHEⅡ评分高于对照组,机械通气时间长于对照组,合并脓毒症、MODS、高血糖、急性肾损伤病人占比高于对照组,接受静脉营养、神经肌肉阻滞剂、镇静剂、每日唤醒干预病人占比高于对照组(P<0.05)。见表1。

2.2 ICU-AW影响因素的Logistic回归分析

以年龄、APACHEⅡ评分、机械通气时间、脓毒症、MODS、高血糖、急性肾损伤、静脉营养、神经肌肉阻滞剂、镇静剂、每日唤醒为自变量,病人有无ICU-AW为因变量,赋值见表2。Logistic回归分析显示脓毒症、MODS、急性肾损伤、镇静剂、每日唤醒、APACHEⅡ评分、机械通气时间是影响ICU-AW的因素(P<0.05)。见表3。

表2 变量赋值情况

表3 ICU-AW影响因素的Logistic回归分析

2.3 ICU-AW风险预测模型构建

将Logistic回归分析中7个P<0.05的变量纳入研究进行重复建模,纳入方程中的变量均保持P<0.05。最终进入回归方程的变量有7个,ICU-AW风险预测模型Y=-11.265+1.682×脓毒症+2.710×MODS+2.621×急性肾损伤+1.692×镇静剂-2.715×每日唤醒+0.313×APACHEⅡ评分+0.291×机械通气时间。将预测模型带入ROC曲线进行分析可知,该预测模型敏感度为0.776,特异度为0.943,约登指数为0.719,界值为0.655,曲线下面积为0.926。见表4、图1。

图1 风险预测模型预测ROC曲线

表4 ICU-AW风险预测模型构建

2.4 风险预测模型验证

将我院2017年6月—2019年6月70例ICU病人临床资料带入预测模型公式进行验证发现,验证模型所得曲线下面积为0.917,特异度为0.800,敏感度为0.900,标准误为0.032,95%Cl为0.853～0,980,见图2。采用Hanley &McNeil法对预测曲线与验证曲线进行比较检验发现,两ROC面积比较差异无统计学意义(Z=0.221 6,P=0.824 6)。

图2 验证风险预测模型ROC曲线

3 讨论

ICU-AW是危重病人并发症中较为严重的一种,目前医务人员对ICU-AW发病机制尚未研究透彻,随着医疗技术的发展,ICU病人存活率提升,ICU-AW发病率也出现上涨[8]。由于ICU-AW病因诊断难度较大,一旦出现容易引发危重症病人撤机困难,延长ICU住院时间与增加医疗费用,不但会增加病人家庭负担,还可能增加病人死亡与致残风险[9]。目前,与ICU-AW发病影响因素有关的文献报道较多,主要可分为两种类型,一是与基础疾病相关的危险因素,如脓毒症等;另一种是与治疗因素相关的,如镇静剂干预等[10]。虽然与此相关报道较多,但缺乏较为规范的风险预测模型。本研究以上述两大类型因素为基础,构建了较为完善的风险预测模型,提高了预测精准度。

本研究结果显示,与ICU-AW发病相关的因素较复杂,单因素分析时肌无力组年龄、APACHEⅡ评分高于对照组,机械通气时间长于对照组,合并脓毒症、MODS、高血糖、急性肾损伤病人占比高于对照组,接受静脉营养、神经肌肉阻滞剂、镇静剂、每日唤醒干预病人占比高于对照组,提示众多指标可能参与了ICU-AW疾病的发生、发展。进一步行Logistic回归分析发现脓毒症、MODS、急性肾损伤、镇静剂、APACHEⅡ评分、机械通气时间是ICU-AW的危险因素,每日唤醒是ICU-AW发生的保护因素。符合ICU-AW发生有关的影响因素主要分为两类,一类与基础疾病相关,一类与治疗手段相关。同陈新国等[11]研究结论一致。基础疾病相关因素有脓毒症、MODS、APACHEⅡ评分高、急性肾损伤,治疗方式相关因素有镇静剂、机械通气时间、每日唤醒。与梁晓琼等[12]研究结果不同,本研究未发现激素应用与ICU-AW发病的联系,可能原因为纳入样本不同,且样本来源不同。

此外,本研究创新性将每日唤醒纳入分析,发现每日唤醒是研究中ICU-AW发生唯一的保护因素。推测原因可能为,与使用镇静剂不同,每日唤醒能够避免病人出现过度镇静,能够减少镇静药物的蓄积,对于意识不清病人,每日唤醒能够起到一定的唤醒作用,达到不同程度的ICU-AW康复治疗目的[13-15]。通过ROC分析可知,在对变量进行重复建模后得到的风险预测模型敏感度为0.776,特异度为0.943,约登指数为0.719,界值为0.655,曲线下面积为0.926。将以往病人临床资料带入进行验证发现,验证曲线与预测曲线一致性较高,说明预测风险准确性有一定保障,可用于临床预测参考。

综上所述,脓毒症、MODS、急性肾损伤、镇静剂、每日唤醒、APACHEⅡ评分、机械通气时间是影响ICU-AW的因素,基于上述因素构建的风险预测模型经验证具有较好准确度、敏感度,可供临床参考。