基于呼氣終末正壓水平構建新生兒呼吸窘迫綜合征機械通氣患兒撤機成功的預測模型

Construction of predictive model for successful weaning of mechanically ventilated infants with neonatal respiratory distress syndrome based on positive end expiratory pressure

LIU Xiang，SHEN Zhihui

Nanjing Drum Tower Hospital Group Suqian Hospital，Jiangsu 223800 China

Corresponding Author "LIU Xiang，E?mail：liuxianglxhs@163.com

Keywords "positive end expiratory pressure，PEEP; neonatal respiratory distress syndrome，NRDS; mechanical ventilation; weaning success; predictive model; influencing factors

摘要""目的：探究新生兒呼吸窘迫綜合征（NRDS）機械通氣患兒撤機成功的影響因素，并基于床旁呼吸機呼氣末正壓通氣（PEEP）水平構建預測模型。方法：選取2020年1月—2023年9月本院新生兒監護室接受機械通氣被診斷為NRDS的150例患兒作為研究對象。根據是否撤機成功分為撤機成功組和撤機失敗組。采用單因素分析、多因素Logistic回歸分析方法篩選接受機械通氣的NRDS患兒撤機成功的影響因素，并基于床旁呼吸機PEEP水平構建預測模型，繪制受試者工作特征（ROC）曲線評估模型預測效果。結果：150例接受機械通氣NRDS的患兒中，撤機失敗23例，撤機成功127例；多因素Logistic回歸分析結果表明，呼吸頻率、膈肌淺快呼吸指數（D?RSBI）、出生胎齡、二氧化碳分壓（PCO₂）和PEEP水平是NRDS機械通氣患兒撤機成功的影響因素（Plt;0.05）；構建的預測模型ROC曲線下面積（AUC）為0.886［95%CI（0.818，0.953）］，最大約登指數為0.600，敏感度為65.00%，特異度為93.00%，Hosmer?Lemeshow擬合優度檢驗結果顯示，χ²=7.126（Pgt;0.05），差異無統計學意義，表明模型擬合情況良好。結論：撤機成功與多種因素相關，其中基于床旁呼吸機PEEP水平預測NRDS機械通氣患兒撤機成功有較高價值，撤機前可借助該指標以提高撤機成功率。

關鍵詞""呼氣終末正壓；新生兒呼吸窘迫綜合征；機械通氣；撤機成功；預測模型；影響因素

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2025.07.027

新生兒呼吸窘迫綜合征（neonatal respiratory distress syndrome，NRDS）又稱透明膜病，是一種常見的新生兒疾病，主要由于肺部未充分發育引起的呼吸困難，表現為呼吸急促、困難、鼻翼扇動等呼吸困難，甚至出現發紺、呼吸困難加重、衰竭等嚴重癥狀^［1］。治療這種疾病時，通常依賴呼吸機提供機械通氣條件來改善患兒的呼吸和氧合情況。然而，機械通氣只是一種輔助手段，不宜長期使用。因此，大多數新生兒在呼吸衰竭癥狀得到緩解后會嘗試脫離呼吸機的支持，但撤機過程中仍然存在失敗的風險^［2］。目前，評估撤機時機主要依賴動脈血氣指標等傳統方法，但僅依賴血氣分析可能掩蓋肺組織整體通氣不暢的真實情況，導致撤機失敗率居高不下^［3］。因此，尋找更為有效的預測指標至關重要。隨著床旁超聲技術的廣泛應用，利用這一技術中的呼氣末正壓通氣（positive end expiratory pressure，PEEP）評估機械通氣患兒，成為預測撤機結果的研究熱點^［4］。本研究基于床旁呼吸機PEEP水平構建了一個預測模型，旨在提高NRDS患兒機械通氣撤機成功率。現報道如下。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

選取2020年1月—2023年9月本院新生兒監護室接受機械通氣被診斷為NRDS的150例患兒作為研究對象。納入標準：1）新生兒肺部疾病患兒的胎齡均超過28周，并且在出生后24 h內入院接受治療；2）臨床診斷與《實用新生兒學》^［5］中關于NRDS的相關診斷標準相符合；3）接受機械通氣；4）患兒家屬對本研究知情同意。排除標準：1）合并肺出血、急性肺栓塞等肺部病變；2）存在先天性呼吸系統、消化系統畸形障礙；3）撤機時使用鎮靜或血管活性藥物；4）合并嚴重的心、肝、腎功能不全等多臟器功能異常。根據樣本量估算公式^［6］，自變量為因變量數目的5～10倍，且考慮10%～20%的失訪率。本研究納入16個自變量，最終納入樣本量150例。本研究已通過醫院醫學倫理委員會審核（審批號：20210618）。

1.2 方法

1.2.1 撤機成功的評判標準

撤機后不出現呼吸障礙，或出現呼吸障礙經臨床積極干預后可有效緩解缺氧癥狀，且于撤機后48 h內無需再次行機械通氣者，確認為撤機成功，否則判定為撤機失敗^［7］。

1.2.2 資料收集與質量控制方法

收集患兒的臨床資料，包括患兒性別、機械通氣時間、呼吸頻率、膈肌淺快呼吸指數（diaphragm rapid shallow breathing index，D?RSBI）、出生胎齡、二氧化碳分壓（PCO₂）、PEEP、出生體重、撤機時心率、是否營養支持、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）、氧分壓（PO₂）、碳酸氫根（HCO₃^-）、撤機前機械通氣模式［同步間歇指令通氣（SIMV）或壓力支持通氣（PSV）］、平均動脈壓（MAP）等。由2位研究員獨立地錄入同一份資料，通過核查和比對2名人員所錄入的數據的一致性，來糾正資料錄入過程中的錯誤，從而提高資料的準確性、可信度、完整性和可追溯性。

1.3 統計學方法

采用SPSS 21.0軟件進行統計分析，符合正態分布的定量資料采用均數±標準差（x±s）表示，行t檢驗；定性資料采用例數、百分比（%）表示，行χ²檢驗。將單因素分析中差異有統計學意義的變量（Plt;0.05）納入多因素Logistic回歸分析。采用受試者工作特性曲線（ROC）來評估該預測模型的預測價值，計算ROC曲線下面積（AUC），AUC值越低，說明評估價值越低。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 NRDS機械通氣患兒撤機成功影響因素的單因素分析

經評估，150例患兒中有127例NRDS機械通氣患兒撤機成功，列為撤機成功組；23例患兒撤機失敗，列為撤機失敗組。單因素分析結果顯示，NRDS機械通氣患兒撤機成功的影響因素有呼吸頻率、D?RSBI、出生胎齡、PCO₂、PEEP（Plt;0.05）。見表1。

2.2 NRDS機械通氣患兒撤機成功影響因素的多因素Logistic回歸分析

以是否撤機成功（否=0，是=1）作為因變量，將單因素分析中差異有統計學意義（Plt;0.05）的變量作為自變量納入多因素Logistic回歸分析中，自變量賦值方式均為原值輸入。多因素Logistic回歸分析結果顯示，NRDS機械通氣患兒撤機成功的影響因素有呼吸頻率、D?RSBI、胎齡、PCO₂和PEEP（Plt;0.05），見表2。建立模型Logit（P）=9.608-0.305×呼吸頻率-0.958×D?RSBI+0.324×胎齡-0.204×PCO₂+0.451×PEEP。

2.3 撤機成功影響因素的預測價值

根據多因素分析結果構建預測模型，各影響因素的ROC曲線見圖1。結果顯示，呼吸頻率的AUC為0.681［95%CI（0.579，0.784），P=0.006］；D?RSBI的AUC為0.643［95%CI（0.515，0.772），P=0.029］；PCO₂的AUC為0.699［95%CI（0.605，0.793），P=0.002］；PEEP的AUC為0.643［95%CI（0.497，0.788），P=0.030］；胎齡的AUC為0.733［95%CI（0.633，0.833），Plt;0.001］；預測模型的AUC為0.886［95%CI（0.818，0.953），Plt;0.001］，最大約登指數為0.600，敏感度為65.00%，特異度為93.00%，Hosmer?Lemeshow擬合優度檢驗結果顯示，χ²=7.126，P=0.523，差異無統計學意義（Pgt;0.05），表明模型擬合良好。

3 討論

在機械通氣過程中，呼吸機根據一系列設定的參數和模式，向病人輸送氧氣并調節氣流，以確保病人的肺部充分通氣和氧合。這種方法常被用于搶救病人，特別是對NRDS等危重癥病人，可以降低病死率^［8］。研究表明，在超聲引導下進行肺復張可以降低氣道高壓導致的肺組織損傷，使肺復張過程更加安全和有效^［9］。故可基于床旁呼吸機PEEP水平為順利完成撤機工作制訂撤機計劃。本研究結果顯示，接受機械通氣的150例NRDS患兒中，撤機失敗23例，撤機成功127例，與劉笑藝等^［10］研究結果有所差異，可能與臨床醫師的實踐差異行為有關。

多因素Logistic回歸分析結果顯示，呼吸頻率、D?RSBI、出生胎齡、PCO₂和PEEP為NRDS機械通氣患兒撤機成功的影響因素（Plt;0.05）。撤機是從依賴呼吸機到恢復自主呼吸的過渡階段，與病人的自主呼吸模式密切相關。研究表明，在撤機過程中，患兒安靜狀態下自主呼吸頻率過快是撤機失敗的高風險因素^［11］，表明撤機失敗與嬰兒在撤機階段的內在呼吸模式變化之間存在一定關聯。因此，在NRDS病人的撤機過程中，監測呼吸頻率的變化至關重要，以便及時調整撤機計劃，降低撤機失敗的風險^［12］。淺快呼吸指數（RSBI）可作為床旁較為容易獲得的撤機指數，而RSBI等撤機參數未能反映呼吸負荷、呼吸肌收縮與呼吸中樞驅動之間的平衡關系^［13］。利用床邊M型超聲來監測膈肌的運動功能，D?RSBI值在撤機成功組中明顯較低，這與周亮等^［14］的研究結果相似，這表明D?RSBI值可以較好地預測NRDS病人在機械通氣后的撤機成功率。研究表明，高水平的PEEP是影響NRDS病人撤機成功的一個關鍵因素^［15］。這表明通過床邊超聲引導選擇最佳的PEEP水平，可以幫助病人實現肺復張，促使更多肺泡保持開放狀態，有效減少右至左分流，改善氧合水平和動態順應性^［16］，高水平的PEEP可以減少肺泡的塌陷，改善肺功能、適當調整PEEP水平可以減少氣道阻力，減輕呼吸機對患兒的負擔，有助于撤機成功^［17］。研究表明，在進行肺復張后，通過床邊超聲確定最佳PEEP水平對病人的血流動力學沒有明顯不良影響^［16］。當新生兒的平均胎齡達到37周時，表明其是足月新生兒，身體器官發育較為完全；但早產兒的肺部順應性小于胸廓，容易導致呼吸肌疲勞；早產兒的胎齡較小，呼吸道發育不完善，黏膜容易水腫，在撤機后可能出現喉部喘鳴；早產兒的免疫功能尚未完全發育，抵抗力較弱，可能影響撤機成功的機會^［18］。本研究結果顯示，PCO₂水平在撤機成功組中明顯較低，這與李軍^［19］的研究結果一致。對NRDS患兒來說，撤機成功通常與PCO₂水平較低有一定關系。在NRDS機械通氣過程中，監測和調節PCO₂水平非常重要，較低的PCO₂水平可能意味著患兒的呼吸功能已經逐漸好轉，肺功能得到改善，適合嘗試撤機^［20］。故在撤機過程中應密切監測PCO₂水平。如果患兒能夠維持穩定的呼吸功能并且PCO₂水平處于正常范圍內，那么撤機就有可能成功。

據此構建的預測模型的AUC為0.886［95%CI（0.818，0.953），Plt;0.001］，最大約登指數為0.600，敏感度為65.00%，特異度為93.00%，Hosmer?Lemeshow擬合優度檢驗結果顯示，χ²=7.126（Pgt;0.05），模型擬合情況良好，表明NRDS機械通氣患兒撤機成功受呼吸頻率、D?RSBI、胎齡、PCO₂和PEEP的影響，通過這些因素可以有效預測新生兒成功撤離呼吸機的可能性，認為在新生兒接受機械通氣期間，通過預測撤機成功率可以提前評估疾病的發展情況，密切監測患兒的意識狀態以及血氣分析結果，等待新生兒情況穩定后再考慮撤機^［21］。

4 小結

綜上所述，撤機成功與多種因素相關，其中基于床旁呼吸機PEEP水平預測NRDS機械通氣患兒撤機成功有較高價值，撤機前可借助該指標以提高撤機成功率。但由于本研究樣本量有限且僅納入本院收治的病人，可能對結果的準確性產生影響。建議進一步進行更大規模、多中心的臨床研究來驗證本研究的結果。

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（收稿日期：2024-05-08；修回日期：2025-01-07）

（本文編輯"薛佳）