持續與間斷氣囊壓力監控在機械通氣病人中應用效果比較的Meta 分析

劉 悅，張博寒，王艷玲，肖 倩

首都醫科大學，北京100069

機械通氣病人由于氣管導管的介入，呼吸道的防御機制受到損害，導致氣管氣囊上方大量分泌物聚集，從而容易發生誤吸和呼吸機相關性肺炎（ventilator associated pneumonia，VAP）。誤吸在機械通氣病人中的發生率為50%[1]，且增加了病人發生VAP 的風險。VAP 作為機械通氣病人較為常見的并發癥，其發生率為2.0%～22.2%[2-3]。VAP 的發生可延長病人住院時間，增加病人死亡率，死亡率為20%～71%[4]。在多項研究中，氣囊壓力是VAP 或誤吸發生的危險因素[5-7]。氣囊充氣不足可導致氣囊上方分泌物進入氣道，從而發生誤吸和VAP，而過度充氣則會造成氣道損傷。近年來，對氣管氣囊壓力的間斷或連續控制已成為防止VAP 和誤吸的一項預防措施。持續氣囊壓力監控（continuous control of tracheal tube cuff pressure）是指應用連續控制系統，實時動態反映氣囊壓力，從而進行相應的自動和手動調節，使氣囊壓力時刻保持在目標壓力下。美國《急重癥醫院呼吸機相關性肺炎預防策略(2014 版)》[8]指南指出自動調節氣囊壓力理論上可以減少VAP 的發生（推薦等級：Ⅲ級）。中華醫學會重癥醫學分會發布的《呼吸機相關性肺炎診斷、預防和治療指南(2013)》[9]指出應持續監測并控制氣管氣囊壓力，以降低VAP 的發生（推薦等級：2B）。既往有多項隨機對照試驗比較了持續和間斷氣囊壓力監控對VAP的預防效果，但結果不盡相同，且研究樣本量較小。De Pascale 等[10]（樣本量56 例）和楊正宇等[11]（樣本量96 例）的研究均表明，持續氣囊壓力監控對降低VAP發生率沒有效果；但Nseir 等[12]（樣本量122 例）和毛秋瑾等[13]（樣本量39 例）的研究均證明持續監控氣囊壓力可顯著降低VAP 發生率。因此，本研究全面檢索氣囊壓力持續監控相關文獻，運用Meta 分析方法，評價持續和間斷監控氣囊壓力的安全性和有效性，以期為臨床工作提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 納入與排除標準

1.1.1 納入標準 ①研究類型：隨機對照試驗（RCT）；②研究對象：18 歲以上采用人工氣道的機械通氣病人；③干預措施：持續監控組措施為持續監控氣囊壓力，間斷監控組措施為間斷監控氣囊壓力；④結局指標：主要結局指標為誤吸和VAP 發生率，次要結局指標為氣囊壓力達標率、24 h 聲門下引流量、機械通氣時間、重癥監護室（ICU）住院時間、ICU 死亡率。

1.1.2 排除標準 ①無法獲得全文；②數據不夠完整，無法納入研究；③動物實驗。

1.2 檢索策略 系統檢索PubMed、EMbase、The Cochrane Library、BMJ Best Practice、Web of Science、ProQuest Dissertations 英文數據庫以及中國生物醫學文獻數據庫（SinoMed）、萬方、中國知網（CNKI）等中文數據庫，檢索日期從建庫至2020 年5 月31 日。采用主題詞與自由詞結合的方式進行檢索，中文檢索詞為（套管壓力OR 氣囊壓力）AND（誤吸OR 呼吸機相關性肺炎）；英文檢索詞為：(pulmonary aspiration OR ventilator associated pneumonia) AND (cuff pressure OR pcuff)。同時篩查相關文獻的參考文獻，以查漏補缺。

以PubMed 為例，檢索策略為：

#1 (pulmonary aspiration[MeSH Major Topic] ) OR (ventilator associated pneumonia [MeSH Major Topic])

#2 (ventilator associated pneumonia[Title/Abstract]) OR(pneumonia[Title/Abstract]) OR (aspiration[Title/Abstract]) OR(microaspiration[Title/Abstract])OR (VAP[Title/Abstract])

#3 (cuff pressure[Title/Abstract])OR (pcuff[Title/Abstract])

#4 (#1 OR #2)AND #3

1.3 文獻篩選與資料提取 2 名研究人員分別按照納入與排除標準獨立篩選所有文獻的標題和摘要，初步納入文獻后，閱讀全文再次進行篩選。2 名研究人員分別對納入文獻進行數據提取，提取資料包括文獻特征（作者、年份、國家、標題、期刊）、研究特征（每組病人例數、每組干預措施）、病人基線特征[年齡、急性生理與慢性健康評分（APACHE）Ⅱ評分]和所有研究結局。若有資料缺失，聯系研究的通訊作者以補充資料。2 名研究人員之間的爭議通過討論或征求第3 名研究人員的意見來解決。

1.4 文獻質量評價 2 名研究人員按照Cochrane 系統評價手冊V 5.1.0[14]分別對納入研究的方法質量進行評估。評估內容包括以下7 個方面：①隨機方法；②分配隱藏；③研究人員和參與者盲法；④結局評估盲法；⑤數據的完整性；⑥選擇性報告結果；⑦其他偏倚。4 項及以上被評為低風險的文獻質量評價為A 級，偏倚風險較低；2 項或3 項被評為低風險的文獻質量評價為B 級，偏倚風險處于中度；1 項及以內被評為低風險的文獻質量評價為C 級，偏倚風險較高。評估結束后將2 名研究人員的評估結果進行比較，如有不同，征求第3 名研究人員的意見解決。

1.5 統計學方法 使用Review Manager V 5.3 軟件進行數據分析。二分類變量采用相關危險度（RR）和95% 置信區間（CI）表示，連續性變量采用均方差（MD )及其95%CI 表示。采用χ2檢驗和I2值進行異質性分析，P＜0.1，I2＞50%為存在高異質性，采用隨機效應模型進行Meta 分析；P≥0.1，I2≤50%為異質性可接受，采用固定效應模型進行Meta 分析。為評價本研究結果的穩定程度，將納入的研究逐一排除以進行敏感性分析。利用Begg 秩相關法和Egger 回歸法檢驗發表偏倚并繪制相應的漏斗圖。

2 結果

2.1 文獻檢索結果 去除重復文獻后，共獲得英文文獻491 篇，中文文獻445 篇。通過篩選標題和摘要，排除909 篇文獻；通過閱讀全文，排除10 篇文獻。最終納入17 篇文獻[10-13,15-27]（中文文獻11 篇，英文文獻6 篇）。篩選文獻的流程圖見圖1。

圖1 文獻篩選流程圖

2.2 納入研究的基本特征（見表1）

表1 納入研究的基本特征

2.3 納入研究的方法學質量評價（見表2）

表2 納入研究的方法學質量評價

2.4 Meta 分析結果

2.4.1 誤吸發生率 6 項研究[12-13,15,20,22,25]報告了持續氣囊壓力監控對誤吸的影響，共635 例病人。異質性檢驗P＜0.000 1，I2=81%，采用隨機效應模型進行Meta 分析。結果顯示，持續監控組的誤吸發生率低于間斷監控組，差異具有統計學意義[RR=0.35, 95%CI（0.19, 0.65），P=0.000 9]，見圖2。

圖2 兩組病人誤吸發生率比較的Meta 分析

2.4.2 VAP 發生率 15 項研究[10-13,16,18-27]報告了持續氣囊壓力監控對VAP 的影響，共1 731 例病人。異質性檢驗P=0.26，I2=17%，采用固定效應模型進行Meta分析。結果顯示，持續監控組VAP 的發生率低于間斷監控組，差異具有統計學意義[RR=0.42, 95%CI（0.35, 0.50），P＜0.000 01]，見圖3。

圖3 兩組病人VAP 發生率比較的Meta 分析

2.4.3 氣囊壓力達標率 10 項研究報告了持續氣囊壓力檢測對氣囊壓力達標率的影響。根據目標氣囊壓分為兩組進行分析。一組目標氣囊壓力為20～30 cmH2O，共4 篇研究[12,15-17]納入該分析。異質性檢驗P＜0.001，I2=85%，采用隨機效應模型進行Meta 分析。結果顯示，持續監控組的氣囊壓力達標率高于間斷監控組，差異具有統計學意義[MD=30.90,95%CI（16.70, 45.09），P＜0.000 1]，見圖4。另一組目標氣囊壓力為25～30 cmH2O，共6 篇研究[19,21-22,24-26]納入該分析。異質性檢驗P＜0.000 01，I2=96%，采用隨機效應模型進行Meta分析。結果顯示，持續監控組的氣囊壓力達標率顯著高于間斷監控組，兩組差異具有統計學意義[RR=1.65,95%CI（1.35,2.03），P＜0.000 01]，見圖5。

圖4 兩組病人氣囊壓力達標率比較的Meta 分析（以20～30 cmH2O 為標準壓力）

圖5 兩組病人氣囊壓力達標率比較的Meta 分析（以25～30 cmH2O 為標準，圖中為例次）

2.4.4 24 h 內聲門下引流量 4 項研究[11,21,25-26]報告了持續氣囊壓力監控對24 h內聲門下引流量的影響，共372例病人。異質性檢驗P=0.02，I2=68%，采用隨機效應模型進行Meta 分析。結果顯示，持續監控組的24 h 內聲門下引流量高于間斷監控組，差異具有統計學意義[MD=18.51,95%CI（16.44,20.59），P＜0.000 01]，見圖6。

圖6 兩組病人24 h 內聲門下引流量比較的Meta 分析

2.4.5 機械通氣時間 10 項研究[10-13,16,21,23-26]報告了持續氣囊壓力監控對機械通氣時間的影響，共1 242 例病人。異質性檢驗P＜0.000 01，I2=92%，采用隨機效應模型進行Meta 分析。結果顯示，持續監控組的機械通氣時間少于間斷監控組，差異具有統計學意義[MD=-2.81,95%CI（-4.37,-1.26），P=0.000 4]，見圖7。

圖7 兩組病人機械通氣時間比較的Meta 分析

2.4.6 ICU 住院時間 6 項研究[10,12,18,24-26]報告了持續氣囊壓力監控對ICU 住院時間的影響，共725 例病人。異質性檢驗P＜0.000 1，I2=83%，采用隨機效應模型進行Meta分析。結果顯示，持續監控組的ICU 住院時間短于間斷監控組，差異具有統計學意義[MD=-3.46,95%CI（-5.01, -1.91），P＜0.000 1]，見圖8。

圖8 兩組病人ICU 住院時間比較的Meta 分析

2.4.7 ICU 住院死亡率 7 項研究[10-11,16,18,25-27]報告了持續氣囊壓力監控對ICU 住院死亡率的影響，共814例病人。異質性檢驗P=0.42，I2=0%，采用固定效應模型進行Meta 分析。結果顯示，兩組病人的ICU 住院死亡率差異無統計學意義[RR=1.01,95%CI（0.84,1.21），P=0.95]，見圖9。

圖9 兩組病人ICU 住院死亡率比較的Meta 分析

2.5 敏感性分析 逐一剔除納入的研究，以對各項結局指標進行敏感性分析。在剔除Jaillette 等[15]的研究后，誤吸發生率指標的異質性從81%降低至18%，氣囊壓力達標率（20～30 cmH2O）指標的異質性從85%降低至0%，剔除該研究后的定量合并結果與所有研究的總體結果一致。剔除李冬英等[19]的研究之后，氣囊壓力達標率（25～30 cmH2O）指標的異質性從96%降低至32%，剔除該研究后的定量合并結果與所有研究的總體結果一致。當剔除莫旻龍等[24]的研究后，Meta 分析結果顯示兩組ICU 住院時間差異無統計學意義[MD=-2.05, 95%CI（-4.46, 0.36），P=0.10]，與所有研究的總體Meta 分析結果相反。逐一剔除其他研究，統計結果均與所有研究的總體Meta分析結果一致。

2.6 發表偏倚分析 VAP 發生率共納入15項[10-13,16,18-27]研究，進行發表偏倚分析，繪制漏斗圖，結果顯示漏斗圖呈現不完全對稱分布，見圖10。進一步進行Begg 秩相關法（Z=1.09,P=0.276）和Egger 回歸法（t=-1.08,P=0.301），結果顯示,該Meta 分析不存在明顯的偏倚。

圖10 VAP 發生率漏斗圖

3 討論

3.1 納入文獻的方法學質量 納入的17 項研究中，15 項研究[10-13,15,17-20,22-27]介紹了隨機序列的產生；但僅有4 項研究[10,15,17-18]采用分配隱藏。由于該研究干預措施容易被研究人員和病人識別，因此沒有研究對干預者和病人盲法；2 項研究[19,27]未描述數據缺失原因，存在高風險；3 項研究[20,22-23]未報告主要結果的測量方法，存在選擇性報告偏倚。

3.2 持續監控氣囊壓力可降低誤吸和VAP 的發生率 本研究顯示，持續監控組的誤吸和VAP 發生率顯著低于間斷監控組。這是因為氣管的介入損傷了氣道排除異物的功能，使呼吸道分泌物聚集在氣囊上方，當氣囊充氣不足時，積聚在氣囊上方的滯留物順間隙下流入氣道內，造成誤吸；分泌物內的病原菌在肺內定植，引發VAP[28]。之前發表的Meta 分析發現，持續監控氣囊壓力有利于降低誤吸和VAP 發生率[29]，這與本研究結果相似。

3.3 持續監控氣囊壓力可增加氣囊壓力達標率 研究表明，持續監控設備可更好地監測氣囊壓力，將其控制在目標范圍內。Monsel 等[30]的研究表明，對氣囊壓力進行持續控制可增加氣囊壓力的穩定性，降低其可變性，且不影響氣囊的密閉性。而使用傳統的手動壓力表測量時，一是不能隨時反饋氣囊壓力，不能及時為壓力不足的氣囊充氣；二是測量過程本身會造成氣囊內氣體的流失；三是手動測量給醫護人員帶來了更大的負擔，工作人員對壓力監控的依從性不佳。因此，與間斷氣囊測壓相比，持續監控氣囊壓力可提高氣囊壓力的合格率，使氣囊壓力穩定在目標范圍內。Wen等[31]進行的Meta 分析顯示，持續監控氣囊壓力顯著降低了氣囊壓力＜20 cmH2O 和氣囊壓力＞30 cmH2O 的發生率，與本研究的結果一致。

3.4 持續監控氣囊壓力增加了病人24 h 內聲門下引流量 本研究顯示，持續監控組的24 h 內聲門下引流量顯著高于間斷監控組，說明與持續監控組相比，間斷監控組有較多的分泌物進入了氣道。間斷監控組由于不及時監測氣囊壓力，導致氣囊壓力較正常值偏小，使氣囊與病人氣管壁之間存在較大間隙，因而使較多分泌物流入氣道內。24 h 內聲門下引流量結果進一步證明了持續監控氣囊壓力可防止異物進入氣道內，從而減少誤吸和VAP 的發生。

3.5 持續監控氣囊壓力可改善病人預后，但對ICU住院死亡率影響不明顯 本研究發現，持續監控氣囊壓力縮短了病人機械通氣時間和ICU 住院時間，但在病人ICU 死亡率方面差異無統計學意義。之前的Meta 分析發現持續與間斷監控氣囊壓力在機械通氣時間、ICU 住院時間、病死率等方面均未見顯著差異[29,31-33]，這與本研究結果不完全一致。分析原因為：①本研究納入了4 篇近兩年文獻，該文獻未納入以上Meta 分析中，新納入的文獻對結果產生了很大影響；②本研究在納入的文獻中，中文文獻占比大，可能對結果產生影響；③死亡率受疾病種類和個人疾病嚴重程度等多因素影響，氣囊壓力的持續監控很難對此結果產生顯著影響；④所有研究均未提及樣本量計算方法，因此可能難以檢測死亡率陽性效應，有必要進行更多研究來評估持續監控氣囊壓力對病人的長期效果和臨床結局。

3.6 本研究的優勢與局限性

3.6.1 優勢 ①本研究全面檢索中英文數據庫，嚴格按照納入與排除標準篩查文獻；納入的17 項研究分別來自意大利、西班牙、法國、中國；這是針對持續氣囊壓力監控方面的納入文獻數量較多、文獻更新至2020 年5 月31 日的Meta 分析；②將24 h 內聲門下引流量首次納入Meta 分析指標中，其結果進一步豐富了持續監控氣囊壓力的效果；③本研究Meta 分析結果顯示持續氣囊壓力監控可縮短病人機械通氣時間及ICU 住院時間，這改變了既往Meta 分析的結果；④每個研究步驟均由2 名研究人員獨立完成，并嚴格執行Cochrane 系統評價手冊V 5.1.0 的程序和步驟，方法學嚴謹。

3.6.2 本研究的局限性 本研究存在以下局限性：①在這種隨機對照試驗中，無法對受試者和研究人員設置盲法，不能完全控制偏倚。②本研究沒有對持續監控設備的類型進行分類，這可能會影響對氣囊壓力控制的效果。③沒有對氣囊的材料和性狀進行亞組分析，這可能影響病人預后[34]。④本研究的多項分析中，合并異質性較高。其來源可能為研究對象的疾病危重程度、類型不同；其次，持續氣囊測壓裝置分為電動式和自動式，兩者之間存在差異，但本研究未對其分組。值得注意的是，臨床中病人的活動，如咳嗽、體位等，以及醫療干預措施，如吸痰、肌松劑的使用等，均會影響氣囊壓力的穩定，但以上多數研究中，未考慮氣囊壓力的影響因素；此外，目前為止還沒有研究評估持續氣囊壓力監控的長期效果和成本效益；因此，未來還需要大量研究來評估持續和間斷監控氣囊壓力的長期作用。

4 小結

本研究結果顯示，持續監控氣囊壓力可使氣囊壓力穩定在合理范圍內，可有效防止分泌物吸入肺內，從而降低VAP 的發生率。同時，持續監控氣囊壓力改善了病人結局，縮短了病人機械通氣時間及ICU 住院時間。但本研究結果還有待后續研究進一步驗證。