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AECOPD 患者再入院危險因素分析及預測模型的構建

2022-07-31 01:52:32張桂梅陳蜀宋云華吳陽周虹媛
昆明醫科大學學報 2022年8期
關鍵詞:模型研究

張桂梅 ,陳蜀 ,宋云華 ,吳陽 ,周虹媛

(1)昆明醫科大學護理學院,云南 昆明 650500;2)昆明醫科大學第一附屬醫院呼吸與危重癥醫學科,云南 昆明 650032)

慢性阻塞性肺疾病急性加重(acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease,AECOPD)是COPD 患者病程變化中一個重要的臨床分期,常以嚴重的呼吸系統癥狀為特征,是COPD 患者肺功能進一步的惡化、生活質量降低和死亡的主要原因之一[1]。再入院是指前次住院診療結束,患者在出院后無法預測的再次入院,且患者再次入院的原因是相同或相關的疾病[2]。據研究表明,AECOPD 患者30 d 內的再入院率為24%,90 d 內的再入院率為35.1%~43%[3],AECOPD 患者發生再次入院的風險較高,且AECOPD 患者再次入院對其生理、心理、生活質量等方面均產生消極影響,同時伴有嚴重的經濟負擔。目前關于AECOPD 患者再入院的研究多為影響因素研究,患者年齡、文化水平、既往住院史、共病個數等因素均為AECOPD 患者再入院的影響因素[4];但目前尚未形成完整、全面、通用的評估工具來預測AECOPD 患者再次入院。故本研究采用病例回顧性研究方法,構建AECOPD 患者再入院疾病風險預測模型,為早期識別并篩選AECOPD 再入院高風險患者提供評估工具,為延長再入院間隔時間、降低AECOPD 患者致死率及致殘率、醫護人員調整高風險患者的治療和護理提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 研究對象

選取云南省某三甲醫院2016 年1 月1 日至2021 年1 月1 日診斷為AECOPD 且符合納入、排除標準的414 例患者為研究對象,隨機選取其中307 例(70%)患者作為建模組,根據患者是否再入院分為再入院組102 例和非再入院組205 例,剩余的107 例(30%)患者作為驗證組。

納入標準[5?6]:(1)首要診斷為AECOPD;(2)住院時間 >=24 h;(3)經住院治療后好轉出院。排除標準:(1)患者再次入院的原因不是COPD 或AECOPD;(2)患者病歷資料記錄不完全;(3)患者因病情嚴重而死亡或未愈且自動退院;(4)患者在住院期間合并嚴重并發癥,并轉科治療;(5)患者再次入院的地點不是首次入院的醫院。

本研究共納入414 例研究對象,其中再入院患者有139 例,非再入院患者有275 例,其再入院率為33.6%。男性患者351 例(84.8%),女性患者63 例(15.2%);平均年齡為(68.52±9.344)歲;首次平均住院時長為(10.12±3.601)d;平均COPD 病程為(9.63±9.132)a;體重指數平均值為(22.06±4.043);文化程度多為小學110 例(26.6%)及初中130 例(31.8%);其中吸煙史有285 例(68.8%)。

1.2 研究方法

1.2.1 病例資料調查表通過文獻查閱初步制定病例資料調查表,在與3 名呼吸內科的副主任醫師及5 名從事10 a 以上呼吸內科臨床護理工作主管及以上的護士共同進行專家小組會議對初步制定的病例資料調查表的可行性及科學性進行充分討論,最終確定其內容包括:(1)社會人口學資料:性別、年齡、文化程度、COPD 病程、是否為少數民族、BMI、吸煙史、飲酒史、粉塵接觸史、體力勞動史,首次住院時間等;(2)患者入院時的觀察指標:入院時未吸氧下的氧飽和度、二氧化碳分壓、氧分壓、氧合指數等;(3)實驗室檢查結果:血常規、痰培養是否伴真菌感染、凝血功能等;(4)治療因素:鼻導管吸氧濃度、是否使用無創機械通氣、是否使用霧化激素藥物及種類數、是否使用抗生素及種類數、是否使用面罩給氧等;(5)患者既往病史:是否合并高血壓、糖尿病、支氣管擴張等合并癥,是否并發呼吸衰竭、肺心病等;(6)肺功能檢查結果:FEV1預計值、FEV1/FVC 預計值、FEF25預計值、FEF50預計值、FEF75預計值、MMEF75/25預計值、FEV1實測值、FEV1/FVC 實測值、FEF25實測值、FEF50實測值、FEF75實測值、MMEF75/25實測值等。

1.2.2 資料收集方法與質量控制利用醫院的電子病例系統,根據前期設計好的病例資料調查表進行數據的收集,由2 名研究者進行數據的收集,收集過程中嚴格按照納入排除標準進行,病例數據收集完成后進行數據的核對與錄入,最后用SPSS26.0 版本進行數據的統計與分析。

1.3 統計學處理

采用 SPSS26.0 進行統計學分析,符合正態分布的連續變量用均數±標準差()表示,不符合正態分布的連續變量用中位數和四分位數(median 和 IQR)表示,計數資料以頻數、百分比表示。計量資料組間比較,如果服從正態分布采用t檢驗、不服從正態分布采用 Mann-Whitney U秩和檢驗,計數資料組間比較,采用卡方檢驗,以P<0.05 為差異具有統計學意義,根據二元Logistic 回歸構建疾病風險預測模型,以受試者操作特征曲線下面積(AUC)來判斷模型的預測效能。

2 結果

2.1 AECOPD 患者發生再入院的單因素分析

將307 例AECOPD 患者分為再入院組(n=102)和非再入院組(n=205 )進行單因素分析;其中年齡、文化程度、FEV1/FVC 預計值、霧化吸入激素種類、戒煙時長、鼻導管吸入氧氣濃度、COPD 病程、并發癥個數、入院時二氧化碳分壓、FEF25預計值、FEF75預計值、FEV1實際值、FEV1/FVC 實際值、FEF25實際值、FEF50實際值、MMEF75/25實際值、是否體力勞動、是否鼻導管吸氧、是否伴有呼吸衰竭、是否并發肺心病共20 個因素,差異具有統計學意義(P<0.05),見表1。

表1 AECOPD 患者再入院單因素分析( )Tab.1 Single Factor analysis of patient readmission in AECOPD( )

表1 AECOPD 患者再入院單因素分析( )Tab.1 Single Factor analysis of patient readmission in AECOPD( )

*P <0.05。

2.2 AECOPD 患者發生再入院的多因素分析

在進行Logistic 回歸分析前將上述具有統計學差異的因素進行多重共線性的檢驗,根據Kleinbaum DG 的容忍值 <0.10,方差膨脹因子 >10.0 即達到“多重共線性”的標準[7],納入的各變量間均沒有多重共線性。將上述單因素分析具有統計學意義的20 個因素納入Logistic 回歸中,采用逐步向前法,以α入為0.05,α出為0.05 進行回歸分析,其結果表明年齡、霧化吸入激素種類、FEF75預計值、FEV1實際值、是否伴有呼吸衰竭為AECOPD 患者非計劃性再入院的獨立影響因素,見表2。

表2 AECOPD 患者再入院Logistic 回歸分析Tab.2 Logistic regression analysis of patient readmissions in AECOPD

2.3 AECOPD 患者再入院風險預測模型的構建

根據預測模型公式制訂AECOPD 患者非計劃性再入院風險預測模型:P=1/{1+exp[?(3.361 +(?0.043)×年齡+0.638×吸入霧化激素種類 +(?0.539)×FEF75預計值+0.666 ×FEV1實際值 +(?0.691)×呼吸衰竭)]},其中伴有呼吸衰竭賦值為0,不伴呼吸衰竭賦值為1。采用受試者特征工作曲線下面積(AUC)來衡量模型的區分度,以約登指數最大值判斷模型的最佳臨界值。本模型受試者特征工作曲線下面積為0.777,其靈敏度和特異度分別為0.898 和0.549,見圖1。

圖1 預測模型在建模組中的ROC 曲線Fig.1 Predict the ROC curve of the model in the modeling group

2.4 AECOPD 患者再入院風險預測模型的效能驗證

將剩余的107 例患者作為研究對象,對模型進行驗證。其中男性患者87 例(81.3% ),女性患者20 例(18.7% );平均年齡(68.64±8.758)歲。實際發生再入院的有37 例,發生率為34.6%。驗證組受試者特征工作曲線下面積(AUC)為0.821,其靈敏度和特異度分別為0.857 和0.7,見圖2。

圖2 預測模型在驗證組中的ROC 曲線Fig.2 Predict the ROC curve of the model in the validation group

3 討論

3.1 AECOPD 患者再次入院的發生率較高

本研究結果顯示,AECOPD 患者再入院率為33.6%,而美國、臺灣和澳大利亞的研究表明COPD 患者30d 內的再入院率分別為7%、16.7%和25%[8?10],在英國COPD 再入院率為32.2%[11],各地區間存在著較大的差異,目前關于AECOPD患者再入院的研究較少。據國內學者張瑞等[12]研究表明,COPD 患者急性加重期再入院率為21.5%,與本研究結果存在差異,這可能與納入研究人群有關,本研究納入的人群為AECOPD 患者,而其再入院的原因是COPD 或AECOPD;AECOPD 患者的肺功能損害較為嚴重、且常伴有細菌及病毒的感染,可能增加了其發生再次入院的風險[13]。AECOPD 患者經治療好轉出院后,咳嗽、咳痰癥狀有明顯緩解,但肺功能已出現不可逆進行性下降,是AECOPD 患者死亡的主要原因之一,故減少COPD 患者急性加重期的發生是患者治療過程中的關鍵環節,識別并預防AECOPD的發生,對改善患者肺功能、提高患者生活質量、緩解患者痛苦、減少家庭社會負擔、提高護理服務質量具有重要意義[14]。

3.2 AECOPD 患者再入院預測模型影響因素分析

3.2.1 高齡易引發AECOPD 患者發生再入院本研究結果顯示患者年齡越大,其再次入院的風險越高。據研究表明,隨著年齡的不斷增長、機體功能的降低、免疫防御機制的衰弱、咳嗽反射能力減弱、多種慢病共存等原因導致老年人成為非計劃性再入院的高危人群[15?16];且此類患者患病時間較長,病情遷延反復,易造成患者心理負擔,不利于疾病的預后。COPD 常見患病人群多為老年人,但由于現代年輕人生活方式的轉變、居住環境的改變等原因,患病人群逐漸趨于年輕化;在關注老年慢病共病問題的同時也應積極預防慢病年輕化的趨勢。

3.2.2 首次住院時使用激素類藥物霧化吸入可有效降低AECOPD 患者再入院的發生糖皮質激素的應用在COPD 治療中具有重要作用,應根據COPD 急性加重異質性,選擇糖皮質激素給藥途徑、劑量和療程[17]。全身使用糖皮質激素會對患者產生諸多不良反應,例如高血壓、消化性潰瘍、機會性感染、激素停用后的反跳現象等,霧化吸入糖皮質激素與靜脈應用糖皮質激素在改善患者肺功能等方面效果相當,且具有副作用小、安全性強、方便、價格低廉等特點[18],因此,激素類藥物霧化吸入是COPD 治療過程中常見的治療方法。霧化吸入糖皮質激素可改善小氣道的痙攣狀態,降低氣道阻力,改善呼吸功能[19]。臨床上首選布地奈德混懸液聯合異丙托溴銨等支氣管舒張劑緩解氣流受限的癥狀[20],據研究表明布地奈德混懸液其抗感染效力是丙酸倍氯米松的2 倍,據有顯著的局部抗感染效果[21]。

3.2.3 AECOPD 合并呼吸衰竭的患者易發生再次入院本研究結果顯示,AECOPD 合并呼吸衰竭患者發生再入院的風險較不合并呼吸衰竭的要高。據研究表明,約20%的COPD 患者由于呼吸肌功能受損和呼吸中樞調控能力異常,而存在或可能進展為Ⅱ型呼吸衰竭[22],而無創通氣治療被認為是有效降低合并呼吸衰竭的COPD 患者死亡率的治療措施之一[23?24],在COPD 患者入院時應盡快進行血氣分析,以篩查患者是否合并呼吸衰竭,確診后應盡早進行無創通氣等治療手段的早期干預,以提高COPD 急性加重期的存活率,防止肺功能的惡化,減少患者再次入院的發生[25?26]。而家庭無創通氣治療對于伴有持續性高碳酸血癥的患者來說,可以有效的降低其死亡率和再入院率[26]。這提示護理人員對COPD 患者健康教育內容應包括家庭無創通氣治療的重要性,且如何對呼吸衰竭等并發癥進行早期識別,并告知患者定期隨訪,及早就醫的重要性。

3.2.4 肺功能對AECOPD 患者發生再入院的影響本研究結果顯示FEF75預計值越高、FEV1實際值越小,AECOPD 患者發生再入院的風險越大。肺功能檢查是疾病診斷、氣流受限程度、治療效果判斷、疾病預后及防控管理的關鍵指標[27]。AECOPD 患者由于病情的加重其肺功能大部分已經達到中重度損害,進而導致其住院頻率及死亡風險的增加。在這種情況下,應根據GOLD2020指南[28]的推薦在有癥狀和(或)有危險因素的人群中早期開展肺功能檢查。FEV1實際值越小提示肺功能受損越嚴重,FEF75預計值越大提示小氣道阻塞程度越大,氣流受限越嚴重;均表明肺功能的進一步惡化,同時增加患者再入院的風險。據國外研究表明,慢阻肺患者每日監測呼氣峰值流量(peak expiratory flow,PEF)有助于早期識別慢阻肺急性加重的發生[29]。可將PEF 監測納入慢阻肺患者的居家管理中,來早期識別急性加重期的發生,阻止肺功能的惡化。

3.3 AECOPD 患者再入院風險預測模型預測效能較好

從模型的區分度來看,受試者特征工作曲線下面積(AUC)作為一種評估模型優劣的指標,其值在0.7~0.9,表示預測效能中等[30],該模型內部驗證的受試者特征工作曲線下面積為0.777,特異度為54.9%,靈敏度為89.8%,表明該風險預測模型具有較好的區分度,能有效區分發生再入院的高風險人群和低風險人群。將本預測模型進行外部驗證,結果顯示受試者特征工作曲線下面積為 0.821,靈敏度為85.7%,特異度為70%。本研究所構建的慢性阻塞性肺疾病急性加重期患者非計劃性再入院風險預測模型具有良好的預測效果,可為再入院風險評估與臨床防治工作提供評估工具。由于 C 反應蛋白、降鈣素原、家庭無創呼吸機的使用等因素非調查醫院常規檢查項目,故本研究可能導致影響因子存在一定程度上的缺失和完善。

本研究發現,年齡、霧化吸入激素種類、FEF75預計值、FEV1實際值、合并呼吸衰竭等因素,可增加AECOPD 患者再入院的風險。本研究所構建的AECOPD 患者再入院預測模型具有良好的預測效能,為早期識別并篩選高風險患者提供了評估工具,并為醫護人員調整高風險患者的治療和護理措施提供了參考依據,為減少患者再次入院、提高生存質量、加強COPD 的防治及節省護理資源提供指導性意見。

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