新生兒機械通氣撤機失敗的影響因素及預測指標分析

朱鳳芹 徐艷 劉文強 王軍

機械通氣(Mechanical ventilation，MV)是危重新生兒維持有效呼吸不可缺少的一部分。盡管近年來在使用非侵入性呼吸支持方面取得了巨大進展，但相當一部分極早早產兒和危重疾病新生兒仍需要氣管插管和侵入性機械通氣。由于長期通氣與并發癥、死亡率增加等有關[1-4]，因此需要早期撤機或拔管。通常，撤機指征的評估主要仍依賴臨床醫生個人經驗，并受血氣分析、氧供需求和通氣設置的影響[5]，然而這些評估往往是主觀的、不精確的，缺乏客觀的評估方法，并沒有減少撤機失敗率。既往常規的撤機指征不能完全評估新生兒能否成功撤機，預測撤機的指標在新生兒科缺少數據，使得撤機準備評估，向復雜化邁進。因此，本研究旨在從多方面探討新生兒撤機失敗的影響因素，確定高危因素，尋找預測指標，減少撤機失敗率。

資料與方法

一、研究對象

選取徐州醫科大學附屬醫院2015年1月1日至2019年12月31日期間新生兒重癥監護病房neonatal intensive care unit(NICU)接受有創機械通氣治療時間≥72 h并存活的新生兒350例為研究對象。按照撤機標準撤機，根據撤機48 h內是否再次插管，分為撤機成功組與撤機失敗組。撤機成功組303例，其中男性186例，女性117例；撤機失敗組47例，其中男性31例，女性16例。排除標準：① 先天性發育異常如：先天性胸廓及肺發育畸形、復雜型先天性心臟病、多發畸形等；② 神經肌肉疾病、遺傳代謝性疾病等；③ 高頻通氣、意外脫管；④ 機械通氣期間死亡或撤機前自動出院；⑤ 撤機前確診心律失常；⑥ 在撤機時接受任何鎮靜或血管活性藥物；⑦ 因外科手術需要插管。所有數據均來自患兒電子病歷和我院NICU臨床數據庫。徐州醫科大學附屬醫院機構審查委員會批準。

二、研究方法

1 機械通氣指征[6]所有新生兒均采用德爾格Babylog 8000呼吸機進行通氣，根據2015版新生兒機械通氣常規，滿足機械通氣標準進行上機。

2 撤機指征[6]① 導致機械通氣的原發疾病控制并好轉；② 自主呼吸恢復，并能維持一定的有效通氣量；③ 在同步間歇指令通氣(synchronized intermittent mandatory ventilation，SIMV)或壓力支持(pressure support ventilation，PSV)等輔助通氣時，吸入氧濃度(fraction of inspired oxygen, FiO2)≤0.4, 吸氣末峰壓(peak inspiratory pressure, PIP)≤18 cmH2O(1 cmH20=0.098 kPa)，平均氣道壓(MAP)<8 cmH2O，呼氣末正壓(positive end-expiratory pressure, PEEP)≤6 cmH2O等較低通氣條件下，動脈血氣結果維持正常。

3 撤機失敗判定[5, 7]撤離呼吸機后48小時內需要再次插管接有創機械通氣。

4 再次插管指征 當出現下列一項或一項以上時需考慮再次插管：① 呼吸功能障礙(低氧血癥、高碳酸血癥、明顯呼吸費力、呼吸衰竭、大量肺不張); ② 動脈血氣分析顯示pH<7.25，且PCO2>60 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)；③ 當FiO2達到60%，氧飽和度仍小于88%；④ 每小時呼吸暫停大于2 次，或任何一次呼吸暫停不能通過刺激緩解，需正壓通氣才能改善；⑤血流動力學不穩定(如主要臟器大出血、心跳驟停等)。

三、觀察指標

兩組撤機前觀察指標：性別、出生胎齡及體重、Apgar評分1分鐘及5分鐘、產前激素使用、肺表面活性劑、咖啡因應用、地塞米松使用、地塞米松距離撤機的使用時間、利尿劑、吸痰耐受能力、機械通氣時間、撤機時體重、撤機時有無呼吸窘迫、撤機當日液體入量、撤機時自主呼吸頻率及心率、有無多臟器損害、有無動脈導管未閉(patent ductus arteriosus，PDA)、有無呼吸機相關性肺炎(ventilator associated pneumonia，VAP)、撤機前機械通氣模式(SIMV or PSV)、撤機前呼吸機參數(FiO2、PIP、MAP、PEEP)及血氣分析結果(PH、PO2、PCO2、HCO3)。

兩組撤機后觀察指標：① 無創通氣模式:鼻間歇正壓通氣(nasal intermittent positive pressure ventilation，NIPPV)、持續氣道正壓通氣(continuous positive airway pressure，CPAP)、其他(高流量鼻導管吸氧、低流量鼻導管吸氧或頭罩吸氧)；② 是否霧化。

其中吸痰耐受能力[8]：① 能耐受：吸痰后血氧飽和度(SPO2)在10 s內能迅速上升至85%以上；② 不能耐受：吸痰后SPO2在10 s或更長時間不能上升至85%。

四、統計學分析

結 果

一、兩組撤機前一般情況及臨床變量因素比較

出生胎齡<28、28～32、32～34、35～36、≥37周撤機失敗率發生率分別為50.0%(4/8)、20.0%(22/110)、12.6%(11/87)、7.8%(6/77)、5.9%(4/68)；出生體重<1 500、1 500～2 500、≥2 500 g撤機失敗發生率為23.1%(21/91)、12.3%(19/155)、6.7%(7/104)；撤機失敗組出生胎齡及體重、Apgar評分1分鐘及5分鐘、撤機時體重均明顯低于撤機成功組，機械通氣時間、撤機當日液體入量、撤機時自主呼吸頻率及心率均明顯高于撤機成功組，差異均有統計學意義(P<0.05)。兩組性別、產前激素使用、肺表面活性劑、咖啡因應用、地塞米松使用、地塞米松距離撤機使用時間、利尿劑、PDA、VAP差異均無統計學意義(P>0.05)。撤機失敗組吸痰耐受能力差、撤機時呼吸窘迫、多臟器損害均明顯高于撤機成功組，差異均有統計學意義(P<0.05)(見表1)。

二、兩組撤機前通氣設置及血氣分析結果因素比較

兩組撤機前機械通氣模式及參數差異均無統計學意義(P>0.05)。撤機失敗組血氣分析中PH值低于撤機成功組，PCO2水平明顯高于撤機成功組，差異均有統計學意義(P<0.05)(見表2)。

表1 兩組患兒撤機前一般情況及臨床變量因素比較

表2 兩組患兒撤機前通氣設置及血氣分析結果因素比較

三、兩組撤機后因素比較

撤機成功組與失敗組撤機后無創通氣模式選擇不同，差異有統計學意義(χ2=6.430，P=0.040)，且撤機失敗組CPAP模式占比明顯低于撤機成功組，差異有統計學意義(P<0.05)；撤機成功組與失敗組NIPPV模式及其他模式差異均無統計學意義(P>0.05)。撤機后霧化差異無統計學意義(P>0.05)(見表3)。

表3 兩組患兒撤機后因素比較(例)

四、影響撤機失敗的高危因素

以撤機失敗為因變量，以表(1、2、3)中差異有統計學的因素為自變量，進行多因素logistic回歸分析。結果顯示，機械通氣時間長、吸痰耐受能力差、多臟器損害、高PCO2、撤機時自主呼吸頻率及心率快是撤機失敗的高危因素(P<0.05)(見表4)。

表4 影響患兒撤機失敗的高危因素

五、撤機失敗相關因素的預測價值

ROC曲線下面積AUC分析示PCO2預測效果顯著。利用這個變量建立預測撤機失敗的模型，該模型ROC曲線下面積AUC為0.819，最佳截斷值為47.5 mmHg(見表5及圖1)。

表5 撤機失敗相關因素的預測價值

圖1 相關因素預測撤機失敗的ROC曲線

討 論

本研究從多方面分析撤機失敗的影響因素，因為確定新生兒撤機的理想時間是相當困難且是有爭議的主題。本研究在符合撤機標準下撤機，撤機失敗率為13.4%，略低于既往的報道[3-4, 7]，這種差異可能是人口特征及臨床實踐的差異和文獻中對撤機失敗的不同定義[7]。影響撤機失敗的因素眾多，機械通氣時間長、吸痰耐受能力差、多臟器損害、高PCO2、撤機時自主呼吸頻率及心率快是撤機失敗的高危因素。PCO2預測撤機失敗價值高，曲線下面積為0.819。

機械通氣時間長是撤機失敗的高危因素。單因素分析撤機失敗，在胎齡及體重較低的嬰兒中發生率高，與既往的研究一致[3-4,9]，這提示撤機失敗是呼吸發育不成熟的標志，可能需要長時間機械通氣。另一個可能的原因是長時間的機械通氣和隨之而來的呼吸機相關肺損傷，進一步加重了潛在的肺部疾病。雖然機械通氣時間是新生兒VAP的危險因素[10]，盡管我們研究中機械通氣時間較長，但兩組VAP發生率無統計學差異，與劉宏偉等[11]的研究不同。這種差異可能與新生兒VAP定義不明確導致新生兒醫生缺乏知識以及臨床實踐差異有關[10]。所以，制定機械通氣撤機策略及時拔管、大量使用無創通氣，減少撤機失敗風險。

機械通氣時進行氣管插管內吸痰是清除呼吸道分泌物、保持氣道通暢、保證足夠氧合的重要措施[12]。在成人，吸痰耐受能力根據患者吸痰后臨床表現可分度及評分[13]，但對于新生兒，吸痰后一些臨床表現不如成人明顯。盡管氣管內吸痰廣泛應用，但新生兒對吸痰后的客觀反應資料卻很少。我們的回歸分析顯示吸痰耐受能力差是撤機失敗的高危因素。在撤機階段吸痰后兩組SPO2變化不同，一方面與吸痰本身導致肺內富氧氣體被抽出、氧儲備量減少有關[8, 12]，另一方面可能是因脫離呼吸機而中斷PEEP發生部分肺不張導致低氧血癥，間接反應撤機階段的不適應。這一客觀發現表明，吸痰耐受能力可為新生兒撤機階段客觀評估提供了新的研究空間。

多臟器損害是撤機失敗的高危因素，與劉宏偉等[11]的研究一致。機械通氣期間伴有多臟器損害可能會給呼吸、循環及其他多系統等造成影響，內環境失衡，導致撤機失敗。因此，預見性評估新生兒疾病的發展，重要臟器功能及生命體征動態監測，才能有助于穩定撤機。

大多數臨床醫生撤機前考慮監測血氣分析[5]。我們發現高PCO2是撤機失敗的高危因素，與Chawla等[3]、Manley等[4]的報道一致。機械通氣伴有高碳酸血癥的嬰兒不太可能產生足夠的自發潮氣量來成功地撤機，這表明，如果嬰兒達到撤機標準，但血氣PCO2較高(大于47.5 mmHg)，我們可以考慮推遲撤機。

撤機過程代表了一個從機器輔助呼吸到自主呼吸的轉變時期，與自主活動變化有關[14]。我們研究發現，撤機時安靜狀態下，自主呼吸頻率及心率快是撤機失敗的高危因素。這顯示撤機階段嬰兒內在行為變化與撤機失敗存在一種關聯。目前，關于撤機成功與失敗的高質量預測指標資料缺乏，Shalish等[15]的一項薈萃分析顯示自主呼吸試驗(SBT)預測拔管敏感性高，但特異性有限。雖然呼吸及心率次數是生理穩定性的粗略衡量，但兩者ROC曲線分析顯示特異性較高。Draghici等[14]利用心率與心電圖R波之間的間隔呈逆函數定義了心率變異性，Sullivan等[16]發現心率變異性小與呼吸系統疾病惡化有關，且通常在一些臨床癥狀被識別之前出現，隨后Shalish 等[17]也通過心肺行為自動分析測量來預測極早早產兒拔管準備情況。我們的研究撤機前未常規進行SBT程序化脫機，失敗組心肺變化反應了撤機前SBT試驗的不耐受性，為未來進行SBT指導撤機提供有力的數據參考，心肺等生理變量測量也可為早期預防撤機失敗的干預提供了機會。

我們的研究是一項回顧性單中心研究，研究對象數量相對有限。雖然通氣方面有廣泛的指導，但采集血氣分析到撤機的時間間隔也沒有規范，采集過程可能因不穩定因素(比如哭鬧、疼痛等)而干擾結果。盡管有這些局限性，我們的研究還是有一些優勢。這是從更多可干預方面評估新生兒撤機成功與失敗結果的研究。我們的調查結果，應被用來進一步指導臨床、刺激研究，利用這些人口學特征及臨床數據建立撤機準備評估，為未來旨在減少撤機失敗率的各種干預措施的研究提供風險信息。

綜上所述，撤機失敗的影響因素眾多，多種因素同時存在，減少機械通氣時間，臨床癥狀合理掌控，糾正酸堿紊亂，維持自主活動穩定，預測指標評估撤機準備，可減少撤機失敗率，但仍需進一步大樣本對照試驗及多中心驗證。