多臟器超聲聯合臨床指標預測有創機械通氣患者脫機后結局

彭 湃,朱 虹,孫飛一,張 博,張 妍,韓世權,潘曉芳*

(1.大連理工大學附屬中心醫院超聲影像科,2.內科重癥監護病房,遼寧 大連 116033)

有創機械通氣(invasive mechanical ventilation, IMV)是支持急危重癥呼吸衰竭患者生命的有效手段[1],但IMV時間過長可引發呼吸機相關并發癥及血流動力學不穩定等而致死亡率升高。有效評估脫機條件、掌握最佳脫機時機及預測脫機后結局是臨床工作的重點與難點[2]。心、肺及膈肌功能障礙為導致脫機失敗的常見原因[3-4]。超聲所獲肺、心臟及膈肌功能參數對于指導IMV脫機具有重要意義[5]。本研究基于多臟器超聲及臨床指標構建列線圖,評估其預測IMV患者脫機后結局的臨床價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 前瞻性納入2021年1月—12月大連理工大學附屬中心醫院收治的357例因呼吸衰竭而接受IMV[6]患者,IMV采用壓力輔助控制通氣模式,潮氣量6～8 ml/kg體質量,每分通氣量可維持正常通氣功能,呼氣末正壓5～8 cmH2O;357例中,男211例、女146例,年齡36～98歲、平均(74.4±0.6)歲;住院時間均≥24 h;根據IMV脫機后結局將患者分為生存組(n=200)及死亡組(n=157)。排除標準:①孕婦;②氣管切開后;③主動放棄治療;④資料不全。本研究經院倫理委員會批準(YN2020-028-09)。檢查前患者或家屬均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 脫機前采用Mindray M7便攜式彩色多普勒超聲儀于床旁掃查心臟、下腔靜脈、肺及膈肌等多,并記錄以下其參數。心臟功能及容量狀態相關參數[7]包括左心室射血分數(left ventricular ejection fraction, LVEF)、每搏輸出量(stroke volume, SV)、左心室舒張功能(left ventricular diastolic function, LVDF)(分為正常及Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級LVDF不全)、三尖瓣環收縮期位移(tricuspid annular plane systolic excursion, TAPSE)、下腔靜脈內徑(inferior vena cava diameter, IVCD)及下腔靜脈塌陷率(collapse rate of inferior vena cava, CIVC);肺功能相關參數包括肺超聲B線評分(lung ultrasonic B-line score, LUBS)及胸腔積液(以仰臥位積液寬度>40 mm或坐位積液平面超過第6肋間隙為大量胸腔積液);膈肌功能相關參數[5]包括左(L)、右(R)側膈肌厚度(diaphragm thickness, DT)、膈肌移動度(diaphragmatic displacement, DD)、膈肌增厚分數(diaphragmatic thickening fraction, DTF)及膈肌淺快呼吸指數(diaphragmatic rapid shallow breathing index, D-RSBI)。由具有3年以上工作經驗的超聲科主治醫師及副主任醫師各1名分別測量上述超聲參數3次,取其均值進行分析。見圖1。

1.3 臨床參數 記錄IMV患者合并重癥疾病、住院時間、IMV時間及脫機前序貫器官衰竭估計評分(sequential organ failure assessment score, SOFA)、急性生理學與慢性健康狀況評分系統Ⅱ(acute physiology and chronic health status scoring system Ⅱ, APACHE Ⅱ)、氨基端前腦鈉素(N-terminal pro-brain natriuretic peptide, NT-proBNP)、超敏肌鈣蛋白以及心率和呼吸頻率。

1.4 統計學分析 采用R 3.6.1軟件進行統計分析。以Kolmogorov-Smirnov法對計量資料進行正態性檢驗,以±s表示符合正態分布者,行獨立樣本t檢驗。采用χ2檢驗比較計數資料。針對單因素分析結果顯示差異有統計學意義的參數,以單因素和多因素(納入單因素分析結果P<0.1變量)logistic回歸分析篩選IMV患者脫機后死亡的獨立危險因素,并以之構建多元回歸模型列線圖,預測IMV患者脫機后結局。將數據集隨機分為訓練集(n=178,脫機后116例存活、62例死亡)和驗證集(n=179,脫機后84例存活、95例死亡),繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線,計算曲線下面積(area under the curve, AUC),評估列線圖的預測效能。基于驗證集數據繪制校準曲線,評估列線圖校準度。以決策曲線分析(decision curve analysis, DCA)評估列線圖的臨床價值。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料及超聲相關參數 組間合并心血管系統疾病和代謝性疾病及SOFA評分差異均無統計學意義(P均>0.05),其余一般資料差異均有統計學意義(P均<0.05),見表1。

表1 357例接受IMV患者一般資料

組間R-DD<14 mm、R-DTF<20%及L-DTF<20%占比差異均無統計學意義(P均>0.05),其余超聲參數差異均有統計學意義(P均<0.01),見表2。

表2 357例接受IMV患者多器官超聲參數比較(例)

2.2 logistic回歸分析 LVEF、SV、TAPSE、CIVC、LUBS、R-RSBI,以及合并神經系統疾病、休克、APACHE Ⅱ評分及IMV時間均為脫機后死亡的獨立危險因素(P均<0.01)。見表3。

表3 單因素及多因素logistic回歸分析IMV患者脫機后死亡的獨立危險因素

2.3 構建回歸模型列線圖及評估效能 基于獨立危險因素建立回歸模型列線圖見圖2,其預測訓練集和驗證集IMV患者脫機后死亡的AUC分別為0.86[95%CI(0.86,0.99)]及0.99[95%CI(0.98,0.99)],見圖3。基于驗證集校準曲線(圖4)顯示列線圖校準度良好。DCA(圖5)顯示在概率閾值為0.2～0.8,列線圖的臨床凈獲益較高。

圖2 預測IMV患者脫機后死亡的回歸模型列線圖

圖3 列線圖預測訓練集(A)和驗證集(B)IMV患者脫機后死亡的ROC曲線 圖4 列線圖在驗證集的校準曲線 圖5 基于全部357例的DCA曲線

3 討論

既往IMV患者結局預測模型相關研究[8]多基于自主呼吸試驗(spontaneous breathing trial, SBT)判斷是否脫機;即使通過SBT,仍有11%～26%患者脫機失敗[9]。

超聲評估多臟器功能已成為監測IMV病情的重要手段[10]。本研究納入357例因呼吸衰竭合并多種疾病而接受IMV患者,基于超聲多臟器功能參數及臨床指標建立列線圖預測IMV患者脫機后死亡風險;脫機后157例死亡(157/357,43.98%),死亡率稍高于既往報道的40%[11]。本研究基于多臟器超聲參數及臨床指標共篩選出IMV患者脫機后死亡的10個獨立危險因素,包括LVEF、SV、TAPSE、CIVC、LUBS、RD-RSBI,以及合并神經系統疾病、休克、IMV時間及APACHE Ⅱ評分。合并神經系統疾病、休克及APACHE Ⅱ評分較高者為脫機困難群體,IMV時間>96 h時,發生呼吸機并發癥概率顯著增加[9]。

超聲所獲心臟功能及容量狀態,肺功能和膈肌功能相關參數為評估IMV患者結局的重要指標。心功能不全是IMV患者脫機失敗的重要因素[8],多數研究[12]將嚴重心臟疾病作為脫機的排除標準。本研究發現LVEF、SV及TAPSE為心功能相關因素。既往研究[13]認為左心室舒張功能障礙是IMV患者脫機是否成功的關鍵,但本研究結果顯示,LVDF并非獨立危險因素,原因可能在于本組納入病例合并重癥心血管系統疾病者較多。超聲測量IVCD可無創評估容量反應[14],血容量過荷或過低是反映IMV病情的重要指標,也是綜合評價心臟功能的重要參數[9]。LUBS不僅可判斷肺水腫分級,還能分級評估肺炎、肺不張及肺實變等[15],LUBS>17分預示患者脫機困難程度加大、脫機后結局差的概率顯著提高[5]。嚴重膈肌功能障礙及膈肌痙攣是IMV患者脫機后死亡的重要原因[5];且IMV時間越長,膈肌功能障礙發生率越高。R-D-RSBI反映膈肌呼吸儲備力,本研究以《中國重癥超聲專家共識》推薦的1.3次/分作為閾值進行分析。

既往研究[5]采用多臟器超聲聯合預測IMV脫機失敗的AUC為0.95。本研究基于獨立危險因素構建的列線圖預測訓練集和驗證集IMV患者脫機后死亡的AUC分別為0.86及0.99,模型校準度良好;概率閾值為0.2～0.8時,列線圖的臨床凈獲益較高,提示其具有較高臨床價值,有助于個體化預測IMV患者脫機結局、指導臨床制定治療方案。

綜上,基于多臟器超聲參數聯合臨床指標構建的列線圖可有效預測IMV患者脫機后結局。但本研究為單中心觀察,樣本量有限,有待后續開展更大樣本多中心研究進一步觀察。