預后評分體系在下消化道出血中的應用進展

李 艷 茍國娥 馮 潔 張耀平 黃曉俊

消化道出血傳統(tǒng)上分為上消化道出血(upper gastrointestinal bleeding,UGIB)和下消化道出血(lower gastrointestinal bleeding,LGIB)。下消化道出血定義為屈氏韌帶以遠的腸道出血,文獻報道發(fā)生率為(33～87)/10萬[1]。急性下消化道出血(acute lower gastrointestinal bleeding,ALGIB)指發(fā)病時間不足72h,占所有消化道出血的20%～30%[2～4]。ALGIB通常是自限性的,大多數(shù)患者可通過保守治療緩解,總體預后良好,住院期間病死率為3.4%～8.8%,死亡主要是由于不穩(wěn)定的合并癥[5,6]。然而仍有部分患者出現(xiàn)嚴重的持續(xù)性出血或再出血,甚至危及生命,需要緊急住院以及內鏡或介入放射學、外科手術等止血干預措施[5]。通過危險分層準確判斷患者病情的嚴重程度,有助于區(qū)分需住院密切監(jiān)測和早期干預的LGIB高風險患者,以及可能安全出院并在門診隨訪管理的低風險患者,對于制定臨床決策、合理分配日益緊缺的醫(yī)療衛(wèi)生資源具有重要意義。近年來國外較多研究者已研究出一些評分模型來預測LGIB的不良結局,包括嚴重出血、再出血、死亡等,亦提出了識別不良結局低風險患者的評分系統(tǒng),而國內尚缺乏相關的研究。

一、預測LGIB患者不良結局的評分系統(tǒng)

1.Strate評分:Strate評分于2003年提出,旨在識別LGIB嚴重出血的高危患者,根據(jù)7個獨立危險因素:心率≥100次/分、收縮壓≤115mmHg、暈厥、無腹部壓痛、初始評估4h內持續(xù)出血、使用阿司匹林、Charlson共病指數(shù)評分>2分[7]。將患者分為3組:低危(無危險因素)、中危(1～3個危險因素)、高危(>3個危險因素),嚴重出血的可能性隨著危險因素數(shù)量的增加而增加。其中嚴重出血定義如下:入院后24h內持續(xù)出血(輸血≥2個單位紅細胞或血細胞比容降低≥20%);或臨床穩(wěn)定24h后再出血(額外輸血或血細胞比容降低≥20%或出院后1周內因LGIB再入院)。該定義標準被后來的研究者廣泛采用。在包括275例ALGIB患者的驗證隊列中,該評分預測嚴重出血的受試者工作特征曲線下面積(area under the curve,AUC)為0.75,低、中、高危組患者嚴重出血的發(fā)生率分別為6%、43%、79%[8]。Oakland等[9]研究發(fā)現(xiàn),該評分能較好地預測LGIB患者輸血(AUC為0.72),但預測再出血的能力弱。Xavier等[10]則研究表示,Strate評分與嚴重出血無關。Tapaskar等[11]同樣研究指出其預測嚴重出血的表現(xiàn)欠佳(AUC為0.68)。

2.Velayos評分:Velayos等[12]于2004年提出LGIB風險評估系統(tǒng),主要預測嚴重出血和院內不良結局包括死亡。評分納入3個危險因素:初始血細胞比容≤35%、初次醫(yī)學評估后1h有異常生命體征(收縮壓<100mmHg或心率>100次/分)、初次直腸指檢時有大量血液。危險因素越多,嚴重出血的風險越高,而嚴重出血是院內不良結局的獨立預測因子。在原始數(shù)據(jù)中,有0、1、2和3個危險因素的患者嚴重出血的發(fā)生率分別為0、17%、57%和79%。該評分的局限性為來自單中心小規(guī)模研究,僅納入94例ALGIB患者。此外與Strate等不同,Velayos等將嚴重出血定義為患者離開急診室后任何時候發(fā)生臨床顯著的持續(xù)出血或再出血,出現(xiàn)異常生命體征(收縮壓<100mmHg或心率>100次/分)或輸血超過2個單位紅細胞。然而,缺乏統(tǒng)一的定義可能會影響這些危險因素的預測價值。

3.NOBLADS評分:Aoki等[13]基于8個因素(使用非甾體抗炎藥、無腹瀉、無腹部壓痛、收縮壓≤100mmHg、使用非阿司匹林抗血小板藥物、白蛋白<30g/L、Charlson共病指數(shù)評分≥2分、暈厥),于2016年提出NOBLADS評分,其預測的終點事件包括嚴重出血、對輸血和止血措施的需求以及住院時間,總分0～8分,積分<2分為低危,≥2分為高危。在內部驗證中,預測嚴重LGIB的AUC為0.76,優(yōu)于BLEED、Strate、Velayos評分。作者還納入511例ALGIB患者對評分進行外部驗證,在預測嚴重出血、死亡、輸血方面表現(xiàn)良好(AUC分別為0.74、0.83和0.71),低危患者嚴重出血發(fā)生率為0～9.7%,積分2～4分的患者這一比例為27.2%～59.9%,而≥5分的患者則為93.5%[14]。然而Oakland等[9]表示該評分預測再出血、輸血和止血干預的效能均弱(AUC為0.52～0.68)。Tapaskar等[11]研究發(fā)現(xiàn),該評分具有一定的預測輸血的能力(AUC為0.72),但不能預測嚴重出血。NOBLADS評分是亞洲第一個針對ALGIB患者的預后評估模型,但在評分研發(fā)隊列中只納入接受結腸鏡檢查的患者,可能會遺漏無法進行結腸鏡檢查或在沒有結腸鏡檢查的情況下立即接受手術或介入放射學干預的患者,導致選擇偏倚。

4.Sengupta評分:Sengupta等[15]以預測LGIB患者30天病死率作為目的,納入美國一個大型醫(yī)院數(shù)據(jù)庫的4044例患者,于2017年提出Sengupta評分,包含8個指標:年齡、神志改變、慢性腎臟疾病、轉移性癌癥、使用抗凝藥物、慢性肺部疾病、入院血細胞比容、入院白蛋白水平。范圍-10～26分,分為4個積分段:-10～1分、2～4分、5～8分、9～26分。評分的內部驗證在同一數(shù)據(jù)庫的另外2060例LGIB患者中進行,4個積分段對應的30天病死率分別為4.4%、7.3%、9.1%和26.0%,AUC為0.72。Tapaskar等[11]研究發(fā)現(xiàn),該評分是預測入住重癥監(jiān)護病房的最佳模型(AUC為0.74),但未分析其對死亡風險的預測能力。Sengupta等的研究是對LGIB患者危險分層的最大規(guī)模研究,且通過評估30天病死率而不是院內病死率,可能識別出院后短期死亡風險較高的患者,然而在原始數(shù)據(jù)庫中沒有記錄LGIB患者的入院生命體征,可能遺漏對死亡等不良結局的預測指標。

二、預測LGIB患者安全出院的評分系統(tǒng)

1.Oakland評分:Oakland評分是2017年根據(jù)英國143家醫(yī)院2336例LGIB患者的數(shù)據(jù)提出的,用于識別可安全出院的低風險患者,從而減少醫(yī)療資源的消耗[9]。安全出院即沒有以下情況:再出血、輸血、內鏡、放射學或手術等止血措施、院內死亡、出院后28天內因再出血而入院。評分納入7個指標:年齡、性別、既往LGIB住院病史、直腸指檢結果、心率、收縮壓、血紅蛋白水平。總分0～35分,得分≤8分表明有95%的可能性安全出院,允許在門診隨訪管理,而>8分表明患有嚴重的LGIB,需住院干預,且分數(shù)越高出現(xiàn)不良結局的風險越大。Oakland評分預測安全出院的AUC為0.84,優(yōu)于Blatchford、AIMS65、BLEED、Strate、NOBLADS和臨床Rockall評分,且預測再出血、輸血需求的表現(xiàn)最佳(AUC分別為0.74和0.92)。隨后Oakland等[17]納入美國140家醫(yī)院的38067例LGIB患者作為外部驗證隊列,預測安全出院的AUC為0.87,當?shù)梅帧?分時,有98.4%的可能性安全出院。Tapaskar等[11]表示該評分是LGIB患者嚴重出血的最佳預測工具(AUC為0.74),且較好地預測輸血需求(AUC為0.86)。盡管英國及歐洲下消化道出血指南均建議使用Oakland評分作為LGIB危險分層工具,但仍有得分≤8分的患者發(fā)生了再出血或死亡等不良結局,在廣泛應用之前需要進一步明確該評分是否可以在臨床安全實施[1,18]。此外,對于門診管理的LGIB患者,失訪將是該策略的重大風險。

2.SHA2PE評分:SHA2PE評分是Hreinsson等[19]于2018年提出的,旨在確定不需要住院干預(包括輸血、內鏡止血、動脈栓塞或手術)的LGIB低風險患者。評分包含6個預測因子:收縮壓<100mmHg、血紅蛋白值、抗血小板治療、抗凝治療、脈搏>100次/分、急診室就診的前4h內出血(不包括直腸指檢后手套上的血液)。得分≤1分表明需要住院干預的可能性極低,允許門診治療。在內部驗證數(shù)據(jù)中,預測LGIB低風險患者的AUC為0.83,陰性預測值為96%。Cerruti等[20]外部驗證了該評分,預測低風險患者的AUC為0.77,陰性預測值為90%,表明評分的陰性預測值太低,無法安全地辨認適合門診管理的低危患者。

三、UGIB和LGIB患者統(tǒng)一適用的評分系統(tǒng)

1.BLEED評分:BLEED評分是1997年由Kollef等[21]在465例急性消化道出血患者隊列中開發(fā)的,預測的主要結果為院內并發(fā)癥(包括再出血、需手術干預的出血、死亡)。通過以下危險因素來評估:入院時有持續(xù)出血、收縮壓<100mmHg、凝血酶原時間>1.2倍參考值上限、不穩(wěn)定的精神狀態(tài)、不穩(wěn)定的合并癥。將患者分為兩組,即低風險組(無危險因素)和高風險組(≥1個危險因素)。高風險患者院內并發(fā)癥的發(fā)生率顯著增高,對輸血需求更多,住院時間更長。Das等[22]研究發(fā)現(xiàn),該評分中持續(xù)出血、不穩(wěn)定合并癥這兩個因素的組合可作為簡化的分診模型,對于急性消化道出血的患者,如果沒有上述因素,則出現(xiàn)院內并發(fā)癥的風險低。但在Newman等[23]的外部驗證中,該評分預測不良結局(入住重癥監(jiān)護病房、緊急手術或死亡)的能力較差(AUC為0.60)。Oakland等[9]也研究發(fā)現(xiàn),BLEED評分對LGIB患者再出血、輸血和死亡的預測效能均弱。一項小型回顧性研究亦表明該評分與LGIB患者嚴重出血之間無相關性[10]。

2.ABC評分:Laursen等[24]通過一項大型國際多中心研究,于2021年提出ABC評分模型,主要預測UGIB和LGIB患者的病死率。評分縮寫代表年齡、血液檢查結果(尿素氮、白蛋白、肌酐)以及合并癥(精神狀態(tài)改變、肝硬化、播散性惡性腫瘤、ASA美國麻醉醫(yī)師協(xié)會評分),總分0～21分,將患者分為低風險(≤3分)、中等風險(4～7分)、高風險(≥8分)3組。在納入4019例UGIB和2336例LGIB患者的驗證隊列中,預測UGIB和LGIB患者病死率的AUC分別為0.81和0.84,優(yōu)于AIMS65、Blatchford和Oakland評分,低、中、高風險組UGIB患者的30天病死率分別為1.0%、7.0%和25.0%,3組LGIB患者的病死率分別為0.6%、6.3%和18.0%。早期識別評分≥8分的高死亡風險患者使醫(yī)生能夠進行有針對性的管理,但還需要進一步研究來證明對ABC評分較高的患者進行早期干預可以改善預后。

除此之外,有證據(jù)表明,一些為UGIB患者設計并經(jīng)過廣泛臨床驗證的評分模型,可能有效地分層LGIB患者的風險。Nakamura等[25]研究發(fā)現(xiàn),Blatchford評分和AIMS65評分高風險LGIB患者的病死率均高于低風險患者,且AIMS65評分是急性消化道出血患者生存率的獨立預后因素。Oakland等[9]研究指出Blatchford評分能較好地預測LGIB患者再出血和輸血(AUC分別為0.74和0.86),而AIMS65評分最能預測死亡(AUC為0.78)。Tapaskar等[11]亦表明,Blatchford評分預測LGIB患者輸血的能力最優(yōu)(AUC為0.87)。一項納入562例UGIB和464例LGIB患者的研究發(fā)現(xiàn),當預測輸血、止血干預、再出血、死亡等綜合不良結局時,Blatchford評分對UGIB和LGIB患者的預測能力相當(AUC分別為0.77和0.78)[26]。

四、展 望

迄今為止,針對LGIB患者已提出了多種預后評分體系,可作為初始分診期間使用的臨床決策輔助工具,特別是在門急診環(huán)境中,幫助醫(yī)生在專業(yè)知識和直觀印象的基礎上增加客觀的風險評估標準。近年來發(fā)布的美國胃腸病協(xié)會、英國胃腸病協(xié)會、歐洲消化內鏡協(xié)會下消化道出血指南均建議對ALGIB患者進行初步危險分層,但證據(jù)等級較低[1,3,18]。正如Oakland等[9]和Tapaskar等[11]研究顯示,目前沒有單一的預測工具能可靠地區(qū)分LGIB的所有不良結局,每個評分系統(tǒng)都有各自的優(yōu)勢和局限性,適用于不同的終點事件,如評估患者出血的嚴重程度可選擇為此開發(fā)的Strate、NOBLADS等評分系統(tǒng),預測輸血需求可采用驗證較好的Blatchford或Oakland評分,而Sengupta、ABC、AIMS65等評分模型可用來預測死亡風險,判斷患者是否需入住重癥監(jiān)護病房也可選用Sengupta評分,識別安全出院的低風險患者則可以考慮Oakland評分。所以在醫(yī)學實踐中,適當?shù)穆?lián)合評估可能會有效提高對患者病情判斷的準確性。

然而與UGIB比較,LGIB評分系統(tǒng)的臨床應用仍然有限。這些模型的一個共同特征是缺乏廣泛的驗證,限制了它們的普遍性。另外,沒有足夠的證據(jù)表明,與有經(jīng)驗的醫(yī)生的臨床判斷比較,風險評分是更好的預后評估工具。因此這些評分系統(tǒng)是否會改善LGIB患者的轉歸或優(yōu)化衛(wèi)生資源的利用還有待進行更多前瞻性、多中心、大規(guī)模的高質量研究。由于LGIB的流行病學、診治和管理策略可能因不同的地區(qū)和機構而異,未來的研究應側重于在具有不同特征的LGIB患者隊列中驗證這些評分,并完善現(xiàn)有的模型。臨床醫(yī)生需反饋應用預后評分體系對實際患者管理和資源利用的影響,這可以通過將自動生成的風險評分嵌入電子病歷中來促進。

此外,理想的評分系統(tǒng)應該對UGIB和LGIB患者均有效,因為在初步評估消化道出血患者時,并不能總是確定出血來源。活躍的上消化道出血可表現(xiàn)為便血,文獻報道約15%的假定ALGIB患者最終發(fā)現(xiàn)出血來源于上消化道,而來自右半結腸出血的患者在少數(shù)情況下也可表現(xiàn)為黑便[4]。無論出血來源如何,使用同一種預測工具可以簡化對胃腸道出血患者的危險分層。因此,制定統(tǒng)一的風險評分應是未來研究的重點。