手術(shù)病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的研究進(jìn)展

葉 麗，劉 琰，陳 靜，鄭思琳*

1.四川省腫瘤醫(yī)院，四川 610041；2.西南醫(yī)科大學(xué)護(hù)理學(xué)院；3.西南醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院

譫妄是由多種原因引起的一過性意識混亂狀態(tài)，意識障礙和認(rèn)知功能改變是譫妄的主要特征[1]。近年來，隨著醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步，外科手術(shù)安全性逐步提升，手術(shù)治療方式適用人群也逐漸增多。調(diào)查顯示，全世界每年進(jìn)行的外科手術(shù)超過2.3 億例[2]。隨著接受手術(shù)治療的病人人數(shù)增多，術(shù)后并發(fā)癥成為醫(yī)護(hù)人員需要重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。已有研究發(fā)現(xiàn)，受手術(shù)創(chuàng)傷大、病人應(yīng)激反應(yīng)強(qiáng)烈、麻醉風(fēng)險高等[3-4]因素影響，術(shù)后譫妄發(fā)生率較高，為7%～50%。術(shù)后譫妄（postoperative delirium，POD）是指外科手術(shù)后出現(xiàn)的譫妄，是手術(shù)后常見并發(fā)癥之一，主要發(fā)生在術(shù)后1～3 d[5]。譫妄不僅會影響病人預(yù)后，還會增加病人經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)以及國家醫(yī)療支出。已有調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，美國每年因譫妄而產(chǎn)生的醫(yī)療費(fèi)用高達(dá)1 640 億美元，歐洲國家高達(dá)1 820 億美元[6]。目前尚無針對譫妄的有效治療方法，術(shù)后譫妄的管理重在預(yù)防。而風(fēng)險預(yù)測模型作為一種科學(xué)的統(tǒng)計(jì)性評估方法，對評估和及早識別術(shù)后譫妄高危人群具有重要意義?，F(xiàn)通過回顧文獻(xiàn)，旨在了解術(shù)后譫妄概況和術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀，并為術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的開發(fā)和臨床應(yīng)用提供參考。

1 譫妄概述

1.1 譫妄的分型 2017 版歐洲麻醉學(xué)會（European Society of Anaesthesiology,ESA）指南指出[7]，譫妄根據(jù)臨床表現(xiàn)分為3 種類型：①活動亢進(jìn)型譫妄，約占25%，該類型病人覺醒閾值提高，以躁動不安、高度警覺、對刺激極度敏感為主要表現(xiàn)，部分病人可出現(xiàn)幻覺或妄想；②活動抑制型譫妄，約占50%，該類型病人以活動減少、反應(yīng)遲鈍、嗜睡為主要表現(xiàn)；③混合型譫妄，約占25%，該類型病人同時具有活動亢進(jìn)型譫妄和活動抑制型譫妄表現(xiàn)?；顒涌哼M(jìn)型譫妄臨床表現(xiàn)突出，多呈晝輕夜重，醫(yī)護(hù)人員易于發(fā)現(xiàn)，能及時診斷并干預(yù)；而活動抑制型譫妄常見于老年病人，其臨床表現(xiàn)較為隱匿，常不易被察覺，漏診率高。據(jù)統(tǒng)計(jì)，32%～67%的譫妄病人未被識別或診斷[6,8-9]。

1.2 術(shù)后譫妄的診斷 國際疾病分類第10 版精神與行為障礙分類(ICD-10)和第5 版美國精神障礙診斷與統(tǒng)計(jì)手冊(DSM-5)[10]提及的診斷標(biāo)準(zhǔn)是譫妄診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，但其方法較復(fù)雜，需要有經(jīng)驗(yàn)的?？漆t(yī)生進(jìn)行診斷。為了快速識別譫妄，臨床上常使用意識模糊評估法（Confusion Assessment Method,CAM）[6]進(jìn)行術(shù)后譫妄評估，該方法靈敏度及特異度較高（均＞95%），并可被非精神心理專業(yè)醫(yī)護(hù)人員使用（需接受專業(yè)培訓(xùn)）。重癥監(jiān)護(hù)室（ICU）意識模糊評估法（CAM-ICU）[11]也是常用的譫妄評估工具之一，其靈敏度為92%，特異度為98%，主要適用于ICU 內(nèi)氣管插管、氣管切開、有語言障礙的病人。2014 年Marcantonio 等[12]研發(fā)了3 min 譫妄診斷量表(3D-CAM)，該量表含22 個條目，評估時間約3 min。2018 年，楊雪等[13]在征得原作者同意后，對3D-CAM 進(jìn)行漢化。同年，高浪麗等[14]對中文版3D-CAM 進(jìn)行信效度檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，中文版3D-CAM用于評估病人譫妄發(fā)生的敏感度為94.7%，特異度為97.9%，具有較高的診斷價值。此外，譫妄評估量表還包括護(hù)理譫妄篩查量表（Nu-DESC）、ICU 譫妄篩查量表（ICDSC）、譫妄評定量表98 修訂版（DRS-R-98）等[15]。醫(yī)護(hù)人員應(yīng)根據(jù)臨床實(shí)際情況選擇合適的譫妄評估工具。

2 風(fēng)險預(yù)測模型概述

疾病風(fēng)險預(yù)測模型是指通過數(shù)學(xué)公式，利用特定預(yù)測因子估計(jì)當(dāng)前某個特定個體患某種疾病或發(fā)生某種結(jié)局的可能性[16]。疾病預(yù)測模型可用于協(xié)助醫(yī)護(hù)人員幫助病人提前做出預(yù)防性生活方式改變以及進(jìn)行預(yù)防性治療、護(hù)理等，從而幫助病人將某種不良結(jié)局發(fā)生的可能性降低。預(yù)測因子涵蓋的范圍可包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、病史、體格檢查結(jié)果、臨床病歷數(shù)據(jù)等[17]。目前常用的預(yù)測模型構(gòu)建方法為通過Logistic 回歸和Cox 回歸統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析結(jié)局發(fā)生的獨(dú)立影響因素，再根據(jù)每個獨(dú)立影響因素的回歸系數(shù)建立風(fēng)險預(yù)測模型，或者將獨(dú)立影響因素引入R 軟件，構(gòu)建列線圖風(fēng)險預(yù)測模型。一個完整的預(yù)測模型包括建模和驗(yàn)證2 個部分，即包括建模組和驗(yàn)證組，驗(yàn)證方法分內(nèi)部驗(yàn)證和外部驗(yàn)證，常用的外部驗(yàn)證方法為選用70%的樣本量構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型后將剩余30%的樣本量作為驗(yàn)證組進(jìn)行驗(yàn)證。模型預(yù)測性能以及優(yōu)劣性評價主要依據(jù)校準(zhǔn)度和判別效果，校準(zhǔn)度常采用Hosmer-Lemeshow（H-L）檢驗(yàn)方法進(jìn)行擬合優(yōu)度評價，判別效果常采用受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）評估。

3 術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀

3.1 我國術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀 我國學(xué)者對譫妄發(fā)生風(fēng)險因素研究較多，但對術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型研究相對較少，且主要集中于對骨科手術(shù)病人[18-19]、腹部手術(shù)病人[20]、帕金森病病人[21]、心臟手術(shù)病人[22-24]和術(shù)后進(jìn)入ICU 的病人[25]的術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型構(gòu)建。

3.1.1 骨科手術(shù)病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建隨著我國老齡化進(jìn)程加快，接受骨科手術(shù)的高齡病人增加。王玉強(qiáng)等[18]在前瞻性研究中納入148 例行擇期手術(shù)治療的全身麻醉高齡骨科病人構(gòu)建術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型，納入的因素包括病人一般信息以及術(shù)前、術(shù)中、術(shù)后相關(guān)臨床病歷資料，通過分析建模組數(shù)據(jù)找出相關(guān)危險因素，再通過Logistic 回歸分析確定進(jìn)入模型的獨(dú)立危險因素，包括年齡≥75 歲、受教育時間＜9 年、術(shù)中輸入異體血。有研究指出，大量輸血可能誘發(fā)譫妄[26]。王玉強(qiáng)等[18]為進(jìn)一步了解輸血類型對術(shù)后譫妄的影響，將輸血情況細(xì)分為術(shù)中輸入自體血和異體血，結(jié)果顯示，術(shù)中輸入異體血的病人發(fā)生術(shù)后譫妄的風(fēng)險是術(shù)中輸入自體血病人的5.650 倍[OR=5.650，95%CI（1.060，30.104）]。王玉強(qiáng)等[18]構(gòu)建的預(yù)測模型AUC=0.66，預(yù)測效能有待提高。譚秀娟等[19]對208 例髖關(guān)節(jié)置換術(shù)后老年病人的譫妄發(fā)生情況進(jìn)行回顧性研究發(fā)現(xiàn)，年齡、體重、血鈉濃度是術(shù)后譫妄發(fā)生的獨(dú)立影響因素，年齡越大，體重、血鈉濃度越低，術(shù)后譫妄發(fā)生風(fēng)險越高。該研究構(gòu)建的列線圖預(yù)測模型操作簡便、適用性較高，但未對預(yù)測模型進(jìn)行驗(yàn)證，其外推性尚待驗(yàn)證；同時，由于該研究為回顧性研究，納入資料的真實(shí)性和準(zhǔn)確性可能存在偏移。王玉強(qiáng)等[18]的研究和譚秀娟等[19]的研究均證實(shí)年齡是術(shù)后譫妄發(fā)生的重要影響因素，但兩項(xiàng)研究樣本量均較小，且納入因素不全面，如疼痛作為“第五大生命體征”[27]，可能是譫妄發(fā)生的重要影響因素，尤其是骨科病人手術(shù)創(chuàng)傷較大、病人年齡較高，更應(yīng)關(guān)注術(shù)后疼痛與術(shù)后譫妄的關(guān)系。其他預(yù)測因子，如社會支持、睡眠障礙、焦慮、抑郁等也可能與術(shù)后譫妄相關(guān)，在今后骨科病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型構(gòu)建中可考慮納入以上因素。

3.1.2 腹部手術(shù)病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建孔騫[20]將252 例在湖州市某三級甲等醫(yī)院接受腹部手術(shù)的老年病人納入研究用于構(gòu)建術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型，最終進(jìn)入Logistic 回歸模型的獨(dú)立影響因素包括年齡、心臟疾病、入院狀態(tài)、睡眠紊亂，該模型AUC=0.841，其靈敏度為52.9%，特異度為96.7%，準(zhǔn)確率為89.9%，說明模型具有一定預(yù)測效能，具有較好的區(qū)分非譫妄病人的能力；研究通過對術(shù)后譫妄發(fā)生危險度進(jìn)行分級，最終分為低危、中危、高危3 級，分級越高說明病人發(fā)生術(shù)后譫妄的風(fēng)險越高，建議醫(yī)務(wù)人員針對不同危險分級提供具有針對性、差異化的醫(yī)療和護(hù)理方案。該研究存在一定不足，如其為回顧性研究，病歷資料的真實(shí)性和準(zhǔn)確性可能存在偏移；研究樣本量?。谎芯繛閱沃行难芯?，樣本代表性較差；研究未考慮病人家庭及社會相關(guān)因素。

3.1.3 帕金森病病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建王雪琪[21]對129 例帕金森病腦深部電刺激術(shù)病人進(jìn)行調(diào)查，觀察指標(biāo)包括病人一般資料、帕金森病專科指標(biāo)、術(shù)前資料、術(shù)前神經(jīng)系統(tǒng)合并癥、術(shù)中及術(shù)后資料，共25 項(xiàng)。通過Logistic 回歸確定術(shù)后譫妄發(fā)生的獨(dú)立危險因素，以術(shù)后譫妄發(fā)生情況作為臨床結(jié)局構(gòu)建列線圖預(yù)測模型，內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果顯示AUC=0.809，模型具有較好的區(qū)分效果。但該研究未納入病人心理狀態(tài)預(yù)測因素，未對模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，其外推性還有待證實(shí)。

3.1.4 心臟手術(shù)病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建洪亮等[22]回顧了3 397 例接受心臟手術(shù)治療的病人的臨床資料，病人入ICU 后由管床護(hù)士使用CAM-ICU對其進(jìn)行評估，通過統(tǒng)計(jì)分析，最終進(jìn)入預(yù)測模型的因素包括老年、腦血管疾病史、手術(shù)時間、術(shù)中血壓變異率、術(shù)后血紅蛋白(Hb)、機(jī)械通氣時間、術(shù)后左心室收縮功能、應(yīng)用去甲腎上腺素。將70%的樣本作為建模組，30%的樣本作為驗(yàn)證組，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，AUC=0.932，靈敏度為78.2%，特異度為93.5%。該預(yù)測模型樣本量較大，且進(jìn)行了外部驗(yàn)證，預(yù)測效果較好，通過列線圖呈現(xiàn)，其操作較簡便，有一定適用性。但由于其為回顧性研究，無法將病人睡眠狀況、情緒等因素納入，未對譫妄類型、持續(xù)時間及嚴(yán)重程度進(jìn)行分層研究。Mu 等[24]針對243 例冠狀動脈搭橋術(shù)術(shù)后病人進(jìn)行研究，最終進(jìn)入Logistic 回歸的預(yù)測因素包括血清皮質(zhì)醇、年齡、糖尿病史、手術(shù)時間、術(shù)后第1 天出現(xiàn)并發(fā)癥。該研究未對病人精神狀況及認(rèn)知進(jìn)行篩查，未考慮抑郁、焦慮、認(rèn)知障礙可能對術(shù)后譫妄的影響，且研究僅在術(shù)后對血清皮質(zhì)醇濃度進(jìn)行檢測，未對病人術(shù)前基線水平進(jìn)行分析。

3.1.5 術(shù)后進(jìn)入ICU 的病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建 邢煥民等[25]對240 例術(shù)后進(jìn)入ICU 的病人進(jìn)行術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型研究，以ICDSC 作為術(shù)后譫妄評估工具，基于生理學(xué)和手術(shù)嚴(yán)重性評分系統(tǒng)（POSSUM）[28]評分和前期通過Meta 分析確定的7 個危險因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，最終進(jìn)入預(yù)測模型的獨(dú)立危險因素包括POSSUM 評分、入院前一過性意識喪失、高血壓、糖尿病、酸堿失衡評分。其構(gòu)建的預(yù)測模型AUC=0.832，靈敏度為0.639，特異度為0.886。選取25 例病人進(jìn)行臨床應(yīng)用，將預(yù)測結(jié)果與實(shí)際術(shù)后譫妄發(fā)生情況進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)模型的準(zhǔn)確率為92%，預(yù)測效果較好。但該驗(yàn)證方法選取的樣本量小，后期還需加大樣本量進(jìn)一步檢驗(yàn)實(shí)際預(yù)測效果。POSSUM 是應(yīng)用較廣的外科大手術(shù)后病人并發(fā)癥發(fā)生率和病死率評估工具，邢煥民等[25]研究結(jié)果顯示，POSSUM 評分越高，病人術(shù)后譫妄發(fā)生風(fēng)險越高，假設(shè)病人術(shù)前生理指標(biāo)良好，當(dāng)POSSUM 總分≥45 分時，術(shù)后進(jìn)入ICU的病人發(fā)生術(shù)后譫妄的風(fēng)險高，提示醫(yī)護(hù)人員應(yīng)盡可能幫助病人做好術(shù)前準(zhǔn)備，糾正貧血、水電解質(zhì)紊亂等情況，以改善病人術(shù)前生理指標(biāo)，降低術(shù)后譫妄發(fā)生風(fēng)險。POSSUM 可以幫助醫(yī)護(hù)人員更客觀地評估病人術(shù)前狀況，改良后的POSSUM 適用范圍更廣，可用于肝膽外科、婦產(chǎn)科等手術(shù)病人[29]。今后研究可使用改良版POSSUM 進(jìn)一步探討其對術(shù)后譫妄的預(yù)測效果。

3.2 國外術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀 預(yù)測模型最早應(yīng)用于Framingham 心臟病研究，經(jīng)驗(yàn)證該預(yù)測模型能夠有效預(yù)測美國人口心血管疾病發(fā)生風(fēng)險[30]。國外術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建研究主要包括對心臟手術(shù)病人[31-32]和術(shù)后進(jìn)入ICU 的病人[33]術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建。隨著研究深入，有研究者開始針對術(shù)后譫妄嚴(yán)重程度進(jìn)行預(yù)測模型構(gòu)建。

3.2.1 術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建

3.2.1.1 心臟手術(shù)病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建 Katznelson 等[31]收集了1 059 例心臟手術(shù)病人的相關(guān)資料，通過統(tǒng)計(jì)分析確定了心臟手術(shù)病人術(shù)后譫妄發(fā)生的獨(dú)立危險因素，并構(gòu)建了風(fēng)險預(yù)測模型。研究者收集了病人術(shù)前及術(shù)中的18 個相關(guān)預(yù)測因子，最終進(jìn)入預(yù)測模型的獨(dú)立危險因素包括年齡≥60 歲、術(shù)前抑郁、術(shù)前腎功能不全（肌酐＞150 μmol/L）、復(fù)雜的心臟手術(shù)、圍術(shù)期主動脈內(nèi)球囊泵支持和大量輸血（＞5 U），且術(shù)后譫妄的保護(hù)性因子為術(shù)前使用他汀類藥物，其可使術(shù)后譫妄發(fā)生風(fēng)險降低46%。但研究納入的病人有三分之一接受了不同類型的他汀類藥物治療，研究者未細(xì)分不同他汀類藥物對病人術(shù)后譫妄的影響。同時，該研究納入的預(yù)測因素主要集中于術(shù)前及術(shù)中，對術(shù)后疼痛、鎮(zhèn)靜、低氧血癥等可能影響術(shù)后譫妄發(fā)生的因素未予分析。經(jīng)檢驗(yàn)，Katznelson 等[31]構(gòu)建的模型AUC=0.77，具有一定預(yù)測效能，但未對其進(jìn)行外部驗(yàn)證。2017 年，Lee 等[32]利用600 例心臟手術(shù)病人對該模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，結(jié)果顯示更新后的模型AUC=0.62，區(qū)分度欠佳。未來還需進(jìn)一步進(jìn)行大樣本、多中心、多因素的全面研究，以構(gòu)建預(yù)測效能更好的術(shù)后譫妄預(yù)測模型。

3.2.1.2 術(shù)后進(jìn)入ICU 的病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建 目前ICU 應(yīng)用最廣泛的譫妄風(fēng)險預(yù)測模型為Boogaard 等[34]利用1 613 例ICU 病人相關(guān)資料構(gòu)建的譫妄風(fēng)險預(yù)測（PRE-DELIRIC）模型，但該模型未對病人是否接受手術(shù)進(jìn)行區(qū)分。因此，De La Varga-Martínez 等[33]在 西 班 牙 的6 個ICU 中 開 展 了1 項(xiàng) 觀 察性多中心、前瞻性研究，以CAM-ICU 為評估工具，通過文獻(xiàn)綜述確定了37 種可能的術(shù)前危險因素，共收集了689 例接受心臟手術(shù)病人的相關(guān)臨床資料，隨機(jī)將345 例病人作為建模組，344 例病人作為驗(yàn)證組，經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析，最終進(jìn)入DELIPRECAS 模型的4 個獨(dú)立危險因素包括年齡＞65 歲、簡易精神狀態(tài)檢查量表(MMSE)評分≤26 分、失眠、低運(yùn)動量（每天步行＜30 min）。經(jīng)檢驗(yàn)，該模型建模組的AUC=0.83，驗(yàn)證組的AUC=0.79，合并兩組數(shù)據(jù)后得出總體校準(zhǔn)斜率為0.97。驗(yàn)證結(jié)果表明，該模型具有良好的預(yù)測效能，其校準(zhǔn)性和外推性較好。研究者將從ROC 曲線獲得的敏感性結(jié)果分為4 個風(fēng)險組，低危組（0%～20%）、中危組（＞20%～40%）、高危組（＞40%～60%）和極高危組（＞60%）。目前已有的預(yù)測模型幾乎無法在病人入院24 h 內(nèi)應(yīng)用，而早期診斷及預(yù)防是改善譫妄預(yù)后的 關(guān) 鍵[35]，鑒 于 此，De La Varga-Martínez 等[33]的 研 究重點(diǎn)關(guān)注了病人術(shù)前危險因素，而未納入術(shù)中及術(shù)后的危險因素，其預(yù)測模型納入的4 個危險因素均為定義明確的臨床變量，病人入院后易于測量及識別，便于臨床醫(yī)護(hù)人員使用，且該模型預(yù)測效能較好，在術(shù)后譫妄的早期預(yù)測中具有重要價值。

3.2.1.3 其他病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建Leung 等[36]利用581 例≥65 歲的非心臟手術(shù)病人術(shù)前資料構(gòu)建了病人術(shù)后譫妄預(yù)測模型，并基于該模型開發(fā)了風(fēng)險分層系統(tǒng)：低風(fēng)險組和高風(fēng)險組。該研究指出，術(shù)前譫妄風(fēng)險高、術(shù)后疼痛評分高、術(shù)后阿片類藥物使用劑量高的病人術(shù)后譫妄風(fēng)險高，因此，醫(yī)護(hù)人員可通過譫妄預(yù)測模型確定術(shù)后譫妄高風(fēng)險人群，通過優(yōu)化病人術(shù)后疼痛管理方案降低術(shù)后譫妄發(fā)生率。Sugimoto 等[37]收集了397 例接受開放性腹主動脈瘤手術(shù)的病人術(shù)前及術(shù)中資料構(gòu)建術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型，結(jié)果顯示，年齡≥70 歲、無高脂血癥和失血≥1 517 mL 是術(shù)后譫妄發(fā)生的重要預(yù)測因子。

3.2.2 術(shù)后譫妄嚴(yán)重程度預(yù)測模型的構(gòu)建 有研究者在構(gòu)建術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型后對風(fēng)險進(jìn)行分層，但受樣本量限制可能導(dǎo)致模型過度擬合。美國外科醫(yī)師學(xué)會建立的美國國家手術(shù)質(zhì)量改進(jìn)計(jì)劃（NSQIP）納入了1 414 006 例病人數(shù)據(jù)，包括1 557 種不同的手術(shù)方法，經(jīng)廣泛驗(yàn)證可用于預(yù)測各種手術(shù)病人不良事件結(jié)果[38-39]。為了構(gòu)建術(shù)后譫妄嚴(yán)重程度預(yù)測模型，Lindroth 等[40]招募了97 例病人，分別來源于血管外科、泌尿科、脊柱外科等，并根據(jù)病人術(shù)后不同臨床情境分別采用DRS-R-98、CAM、CAM-ICU 進(jìn)行譫妄評估。為了抵消小樣本量的影響并減少數(shù)據(jù)偏差，研究者采用LASSO 回歸分析方法，該方法可以避免模型擬合過度問題，且已表現(xiàn)出優(yōu)于傳統(tǒng)方法的統(tǒng)計(jì)建模方法[41]。經(jīng)LASSO 統(tǒng)計(jì)分析，將最終進(jìn)入術(shù)后譫妄嚴(yán)重程度預(yù)測模型的預(yù)測因子應(yīng)用于最佳子集回歸，證明最佳擬合統(tǒng)計(jì)模型是一個包含NSQIP 嚴(yán)重并發(fā)癥風(fēng)險（NSQIP-SC）評分和執(zhí)行功能衡量標(biāo)準(zhǔn)（TMT-B）的雙因素線性回歸模型。經(jīng)驗(yàn)證，該模型校準(zhǔn)準(zhǔn)確，AUC=0.81，顯示出中等預(yù)測能力。在該模型中，NSQIP-SC 對術(shù)后譫妄的預(yù)測能力表現(xiàn)優(yōu)于年齡、美國麻醉醫(yī)師協(xié)會（ASA）分級等，表明與手術(shù)病人年齡、合并癥和急性疾病相比，NSQIP-SC 可以提供更準(zhǔn)確的譫妄風(fēng)險評估。雖然Lindroth 等[40]的研究應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)方法較為先進(jìn)，但樣本量較小仍可能對結(jié)果產(chǎn)生影響，且NSQIP 使用受限，今后可在本研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行大樣本的外部驗(yàn)證。

4 小結(jié)

目前，疾病風(fēng)險預(yù)測模型的研究方法已較為成熟，國內(nèi)外研究者針對不同病人構(gòu)建了不同的術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型，有利于幫助醫(yī)護(hù)人員及早識別術(shù)后譫妄高風(fēng)險人群，并采取差異化護(hù)理方案，以降低術(shù)后譫妄發(fā)生風(fēng)險。但各類病人術(shù)后譫妄風(fēng)險預(yù)測模型優(yōu)點(diǎn)及不足存在差異，適用情境不一，其還需更多研究予以完善。