危重癥腸內營養支持患者再喂養綜合征風險預測模型的構建與應用檢驗

李芳芳 卜晶 高菲 劉靜 邸乃健

再喂養綜合征（refeedingsyndrome，RFS）是指機體營養不良或長期饑餓情況下，因重新攝入營養物質引起的急性代謝障礙，多發生于再喂養72 h 內，是ICU 危重癥患者中的高風險并發癥[1-2]。腸內營養是危重癥患者的首選營養支持方式，應激狀態下危重癥患者機體代謝水平高，盡早實施腸內營養支持能降低營養不良風險，但易并發RFS[3]。陳曦等[4]研究認為，RFS 是一種潛在致命性綜合征，因缺乏特異性癥狀，極易被忽略，且該研究發現，RFS 與急危重癥患者近期不良預后具有相關性，對病情恢復、生命安全均有影響，是危重癥患者護理的重點之一。韓欣怡等[5]研究顯示，現有文獻對危重患者再喂養綜合征定義、發生現狀、早期識別、診療及預防展開了系列研究，能為臨床護理提供參考，但尚未形成有效的評估工具，不利于臨床識別RFS 高危患者。鑒于此，本研究對危重癥腸內營養支持患者再喂養綜合征發生的影響因素進行篩選，據此構建RFS 風險預測模型。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選取我院2019 年7 月—2022 年8 月收治的行腸內營養支持的危重癥患者為研究對象。納入條件：符合ICU 收治標準，且首次入住；機械通氣患者；確定行腸內營養支持，且支持時間超過3 d。排除條件：合并其他可能造成低磷血癥的疾病；合并高磷血癥患者；維持性血液透析治療、甲狀旁腺切除術患者；合并其他惡性腫瘤患者；孕婦或哺乳期患者；研究中途退出或臨床資料缺失患者。研究經醫院倫理委員會審核批準（批號：倫2020-013 號）。患者家屬對研究知情，簽署知情同意書。

1.2 診斷標準

當前臨床并未形成RFS 的診斷金標準，研究根據RFS 定義進行診斷，即危重癥患者在喂養72 h 內血清磷水平小于0.85 mmol/L，或在基線水平下0.16 mmol/L 以上、降幅超過30%；患者有低鉀、低鎂、低鈣或高鈉血癥等癥狀；出現多系統臨床癥狀，如譫妄、肺水腫、心律失常等，出現以上情況，則可判定為RFS，據此將患者分為RFS 組、非RFS 組，統計各組例數[6]。

1.3 資料收集

由經統一培訓的2 名護士采用統一信息表采集患者信息，包括性別、年齡、BMI、糖尿病史、營養風險篩查（NRS 2002）評分、急性生理與慢性健康狀況評分（APACHE Ⅱ評分）、白蛋白水平、前白蛋白濃度、喂養前胰島素使用、喂養前利尿劑使用、喂養方式、喂養速度、營養液類型、營養液溫度、熱量攝入水平、蛋白質攝入水平、持續滴注時間。

1.4 質量控制

信息收集表錄入過程均遵循雙人雙錄入原則，且完整數據由專人管理，每月隨機抽查部分數據（10%），以核查患者資料的完整、真實及準確性，如出現數據信息缺失或差異，則重新核查并修訂，以實現對研究質量的控制。

1.5 數據分析方法

采用SPSS 22.0 統計學軟件實施處理，計數資料計算百分率，組間率的比較采用χ2檢驗；多因素分析采用二分類Logistic 回歸，根據因子偏回歸系數構建風險預測模型的回歸方程；采用H-L 擬合優度檢驗、ROC 曲線下面積對模型預測能力進行評價。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 危重癥腸內營養支持患者RFS 發生的單因素分析

單因素分析顯示，危重癥腸內營養支持患者RFS 發生的影響因素有年齡、合并糖尿病、NRS 2002 評分、白蛋白水平、前白蛋白水平、喂養前胰島素使用情況、喂養前利尿劑使用情況、喂養方式、喂養速度、營養液溫度、熱量攝入、蛋白質攝入、持續滴注時間（P＜0.05）。見表1。

表1 危重癥腸內營養支持患者RFS 發生的單因素分析

2.2 危重癥腸內營養支持患者RFS 發生的二分類Logistic 回歸分析

研究以RFS 為因變量（未發生=0；發生=1），以單因素分析得到的RFS 發生的影響因素為自變量，自變量賦值見表2，據此構建二分類Logistic 回歸方程，結果顯示，危重癥腸內營養支持患者RFS 發生的影響因素有合并糖尿病、NRS 2002評分、白蛋白水平、前白蛋白水平、營養液溫度、蛋白質攝入量、熱量攝入、喂養速度,其中，合并糖尿病、NRS 2002 評分≥3 分、白蛋白水平＜35 g/L、前白蛋白水平＜150 g/L、營養液溫度為36～38℃、蛋白質攝入≥1.2 g/（kg·d）、熱量攝入＞25%標準熱量、喂養速度＞50 ml/h 的危重癥腸內營養支持患者RFS 發生的概率更大。見表3。

表2 自變量賦值

表3 危重癥腸內營養支持患者再喂養綜合征發生影響因素的多因素分析

2.3 危重癥腸內營養支持患者RFS 征風險預測模型的構建與驗證

2.3.1 危重癥腸內營養支持患者RFS風險預測模型的構建 根據多因素分析結果確定的預測因子（即影響因素）的偏回歸系數，擬合危重癥腸內營養支持患者再喂養綜合征風險預測模型的回歸方程，以構建模型，得到：

而f（χ）=-4.625+2.604× 合 并 糖 尿 病+ 0.868×NRS 2002 評分+2.287× 白蛋白水平+2.451× 前白蛋白水平+1.028× 營養液溫度+2.334×蛋白質攝入+1.669×熱量攝入+2.130×喂養速度。

查閱患者臨床資料，了解合并糖尿病、NRS 2002 評分、白蛋白水平、前白蛋白水平、營養液溫度、蛋白質攝入、熱量攝入、喂養速度8 個變量情況，參考表2 確定變量賦值（取0、1 或2），代入公式進行計算；如變量賦值全取0，則f（χ）=-4.625，變量賦值全取1 或2，則f（χ）=12.415，將f（χ）代入P值計算公式，得到P范圍為0.01 ～1.00，結合最佳截斷值判定患者再喂養綜合征發生風險。

2.3.2 危重癥腸內營養支持患者再喂養綜合征風險預測模型的驗證

（1）H-L 擬合優度檢驗：針對預測模型實施H-Lχ2檢驗，結果顯示，χ2=2.462，P=0.117，差異無統計學意義，提示模型有滿意的預測符合程度，預測結果與實際情況較一致，擬合度較好。

（2）ROC 曲線分析：繪制ROC 曲線，結果顯示，ROC 曲線下面積為0.821，靈敏度、特異度分別為0.857、0.700，約登指數為0.557，最佳截斷值為25.73%，見圖1。

圖1 模型預測危重癥腸內營養支持患者RFS 風險的ROC 曲線

（3）臨床應用檢驗：研究采用模型評價研究對象的RFS 風險，按最佳風險截斷值將患者分為預測RFS 組、預測非RFS 組，得到預測RFS 的68患者中實際發生RFS 共60 例，預測非RFS 的208例患者中實際非RFS 共199 例，計算得到預測準確率為（60+199）/276×100%=93.84%。通過繪制受試者工作曲線，得到AUC 為0.882（95%CI：0.818 ～0.946），靈敏度、特異度分別為0.893、0.716，約登指數為0.609，見圖2。

圖2 驗證模型預測危重癥腸內營養支持患者RFS 風險的ROC 曲線

3 討論

3.1 危重癥腸內營養支持患者RFS 發生影響因素分析

3.1.1 自身狀況因素 危重癥腸內營養支持患者RFS 發生影響因素中自身狀況因素有合并糖尿病，糖尿病是臨床常見慢性疾病，危重癥患者合并糖尿病情況下，會促進胰高血糖素、皮質醇分泌，導致機體分解代謝機制加劇，機體出現持續性的電解質消耗，可誘發營養不良，導致RFS 風險增大；同時，為穩定病情，臨床需對合并糖尿病的危重癥患者采取胰島素治療，這會刺激鈉鉀ATP 酶形成，導致進入細胞的鈉、鎂離子量增大，進而誘發系列電解質紊亂，機體其他系統功能也會受到不同程度的影響，并發RFS 風險增大[7-11]。龍興霞等[12]研究顯示，糖尿病史是ICU 腸內營養患者RFS 發生的影響因素，與本研究結論一致，該研究顯示，有糖尿病史ICU腸內營養患者并發RFS 是無糖尿病史患者的2.536倍。

3.1.2 喂養前營養因素 危重癥腸內營養支持患者RFS 發生影響因素中喂養前營養因素有NRS 2002 評分≥3 分、白蛋白水平＜35 g/L、前白蛋白水平＜150 g/L。NRS 2002 是臨床評估患者營養風險的重要工具，而白蛋白、前白蛋白水平是衡量患者營養狀況的重要指標，NRS 2002 評分≥3 分、白蛋白水平＜35 g/L、前白蛋白水平＜150 g/L 提示危重癥腸內營養支持患者喂養前伴有不同程度的營養不良，而此類患者對營養支持的需求大，需及時補充營養物質，以滿足機體能量消耗[13-16]；但經腸內營養實施再喂養時，因營養物質大量攝入，機體合成代謝加劇、胰島素分泌量顯著增大，機體電解質消耗也會發生變化，甚至重新分布，進而引起RFS[17-19]。馮亞婷等[20]對重癥監護室患者RFS 預防與管理最佳證據進行總結，研究發現，NRS 2002 ≥3 分、喂養前低水平白蛋白與前白蛋白患者是RFS 高危風險人群，與本研究結論一致，該研究認為，臨床應加強對患者入院營養狀況的評估，加強對營養不良患者的管理，以降低RFS 風險。

3.1.3 腸內營養 危重癥腸內營養支持患者RFS 發生影響因素中腸內營養有營養液溫度為36～38℃、蛋白質攝入≥1.2 g/（kg·d）、熱量攝入＞25%標準熱量、喂養速度＞50 ml/h。①營養液溫度為36～38℃、喂養速度＞50 ml/h。臨床推薦腸內營養液溫度為近似機體體溫，即37℃左右，以改善機體胃腸耐受表現，降低喂養不耐受發生率；但臨床觀察發現，營養液溫度偏高、喂養速度過快情況下，機體對營養物質的吸收速率增大，機體合成代謝加快，磷酸鹽等物質的消耗量明顯升高，患者出現低磷血癥、低鉀血癥的風險增大，甚至出現多系統功能異常，RFS 風險增大[21-23]。②蛋白質攝入≥1.2 g/（kg·d）、熱量攝入＞25%標準熱量。蛋白質與熱量的攝入能滿足機體能量消耗需求，但不均衡或過度、過快攝入營養物質或熱量，可造成機體胰島素分泌量增大，機體電解質消耗速度加快，磷、鉀、鎂等離子水平下降，患者并發RFS 風險增大[24-26]。而張偉等[27]對重癥患者RFS 影響因素實施Meta 分析，明確了熱量攝人情況、蛋白攝人情況與RFS 發生的關系，與本研究結論一致，該研究認為，應對危重癥患者實施序貫性腸內營養支持，以20 ml/h的初始速度實施喂養，逐漸增大，且入住ICU 前3 d應嚴格控制營養物質攝入量，以目標需求的50%為準，自第4 天起逐漸增大攝入量，并在腸內營養支持期預防性補充電解質、硫胺素，以降低RFS風險[28]。

3.2 危重癥腸內營養支持患者RFS 風險預測模型評價

ROC 曲線下面積能反映模型判斷結果準確率，且ROC 曲線下面積數值越接近1，則預測準確性越好，通常認為ROC 曲線下面積大于0.7，則模型有較好的預測能力[29-30]，而本研究構建的危重癥腸內營養支持患者RFS 風險預測模型ROC 曲線下面積為0.821，提示模型有較好的預測能力。H-L 擬合優度檢驗是評估預測發生率與實際情況符合程度的重要工具，如P＞0.05，則預測結果與實際情況沒有差異，能更好地反映實際情況；此外，臨床實際應用顯示，模型預測準確率為93.84%，預測結果與實際結果接近，肯定了模型識別RFS 風險的能力。此外，模型所涉及的預測因子均可通過查閱患者臨床資料或檢查記錄單獲取，無需評估人員另行測量或計算，能減少工作量，提升模型的可操作性。

為便于獲取病例資料，研究從單一醫院收治患者中取樣，數據來源單一，難以保證其代表性，后續可推廣至地區、全國范圍內的危重癥患者RFS 影響因素調查，以鞏固研究結論。研究在模型具體應用方法上缺乏論述，未能比較其與其他評估工具的效果，難以為臨床提供直接參考，后續可圍繞RFS風險預測模型應用展開研究，通過組間比較明確RFS 風險預測模型的優勢與不足。