重癥患者腸內(nèi)營養(yǎng)喂養(yǎng)不耐受風(fēng)險篩查方法研究進(jìn)展

魯小丹 汪永斌 劉雨今 金培英

【關(guān)鍵詞】 重癥疾病；腸內(nèi)營養(yǎng)；喂養(yǎng)不耐受；預(yù)測模型；篩查工具

中圖分類號：R473?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A?? DOI：10.3969/j.issn.1003-1383.2023.09.016

喂養(yǎng)不耐受（feeding intolerance，F(xiàn)I）是指患者在腸內(nèi)營養(yǎng)（enteral nutrition，EN）過程中發(fā)生的常見不良反應(yīng)，通常指一系列胃腸道癥狀，如胃殘余量增多、嘔吐、腹瀉、腹痛等，會導(dǎo)致患者腸內(nèi)營養(yǎng)輸注量減少，營養(yǎng)需求得不到滿足，達(dá)不到營養(yǎng)目標(biāo)［1-2］。FI是全球重癥監(jiān)護(hù)室常見的問題，平均約38.3%的患者不能耐受EN［3］。FI與死亡率增加、機(jī)械通氣持續(xù)時間及ICU住院時間延長等不良結(jié)局相關(guān)［4-5］。目前針對FI尚無高級別證據(jù)的治療措施被推薦，靜脈注射紅霉素對FI的治療效果如何尚無定論［6-8］。最新美國腸外和腸內(nèi)營養(yǎng)學(xué)會/重癥監(jiān)護(hù)醫(yī)學(xué)會重癥監(jiān)護(hù)營養(yǎng)指南指出，在重癥監(jiān)護(hù)營養(yǎng)研究中應(yīng)評估營養(yǎng)狀況［9］，F(xiàn)I的早期識別與預(yù)防可以改善重癥患者的營養(yǎng)供應(yīng)和臨床結(jié)局［4］?，F(xiàn)對FI篩查方法的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述，篩查方法包括風(fēng)險預(yù)測模型、評估量表、影像學(xué)檢查及其他特異性指標(biāo)，旨在為臨床早期識別FI高危人群，針對性預(yù)防方案的制訂和實(shí)施，以及篩查工具的選擇和開發(fā)提供參考。

1 FI風(fēng)險預(yù)測模型

臨床風(fēng)險預(yù)測模型是根據(jù)多個預(yù)測因子的值來估計個體現(xiàn)有疾病或未來結(jié)局的風(fēng)險，又叫預(yù)后模型、風(fēng)險評分等［10］。如Framingham危險評分［11］，它可根據(jù)膽固醇水平和非膽固醇因素來計算個體未來10年冠心病發(fā)病概率。隨著精準(zhǔn)營養(yǎng)時代的到來，F(xiàn)I風(fēng)險預(yù)測模型可以作為評估篩查FI高危人群的工具，實(shí)現(xiàn)FI的個體化預(yù)測，有助于臨床早期識別FI患者，幫助醫(yī)護(hù)人員及時采取措施以降低FI發(fā)生率。

1.1 重癥監(jiān)護(hù)室膿毒癥患者喂養(yǎng)不耐受預(yù)測模型

在一項雙中心病例對照研究中［12］，研究者使用一家醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)室的124名膿毒癥患者的人口學(xué)、疾病病史、實(shí)驗室指標(biāo)、營養(yǎng)液成分等27個臨床指標(biāo)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型，根據(jù)患者腸內(nèi)營養(yǎng)過程中出現(xiàn)嘔吐、腹脹、胃殘余量（胃殘余量≥500 mL/24小時）、腹瀉和高腹內(nèi)壓（腹內(nèi)壓>12 mmHg，1 mmHg=0.133 kPa）情況診斷為FI，共構(gòu)建了五個模型，包括邏輯回歸、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、決策樹和深度學(xué)習(xí)模型，并使用來自另一家醫(yī)院71名患者的數(shù)據(jù)來評估外部預(yù)測性能，統(tǒng)計分析顯示深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測性能最佳，下呼吸道感染是最強(qiáng)的預(yù)測因子，通過預(yù)測FI能及時采取預(yù)防措施以減少FI的發(fā)生率。訓(xùn)練集和外部驗證集AUC分別為0.82（95% CI=0.74～0.90）和0.79（95% CI=0.68～0.89）。但該模型也有不足：模型基于回顧性數(shù)據(jù)構(gòu)建，回顧性研究因其預(yù)測因子與結(jié)局指標(biāo)非系統(tǒng)性收集，可能導(dǎo)致信息偏倚；訓(xùn)練集數(shù)據(jù)使用一個中心的樣本，可能存在選擇偏倚，影響在該數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的普遍性，模型是否可以推廣到中國其他地區(qū)或其他國家使用有待進(jìn)一步研究。

1.2 胃癌術(shù)后管飼不耐受預(yù)測模型

WU等［13］回顧分析了225例胃癌術(shù)后患者管飼不耐受發(fā)生情況，確定了便秘史、術(shù)前美國麻醉醫(yī)師協(xié)會評分、術(shù)后6小時疼痛評分和術(shù)后第一天的白細(xì)胞指標(biāo)是獨(dú)立危險因素，進(jìn)而構(gòu)建了列線圖模型，采用200次自抽樣進(jìn)行內(nèi)部驗證，結(jié)果顯示AUC為0.756，預(yù)測FI的最佳臨界值為0.5410。該模型的敏感性、特異性、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值分別為61.3%、74.6%、70.1%和66.5%。當(dāng)概率>0.5410時，患者發(fā)生FI的可能性為70.1%。該預(yù)測模型可在術(shù)后第一天識別管飼不耐受高風(fēng)險人群，有助于醫(yī)生在腸內(nèi)營養(yǎng)前制訂預(yù)防策略。但該模型也存在局限性：術(shù)前美國麻醉醫(yī)師協(xié)會評分及術(shù)后6小時疼痛評分具有一定的主觀性，可能導(dǎo)致偏差；缺乏外部驗證，推廣性尚未可知。

1.3 神經(jīng)重癥患者腸內(nèi)營養(yǎng)喂養(yǎng)不耐受風(fēng)險預(yù)警模型

李煒等人［14］通過前瞻性分析127例神經(jīng)重癥患者行腸內(nèi)營養(yǎng)后發(fā)生FI的危險因素，基于logistic回歸統(tǒng)計分析最終將高血壓、機(jī)械通氣、鎮(zhèn)靜鎮(zhèn)痛藥物、高血鉀、高血糖、ICU住院天數(shù)、低格拉斯哥昏迷評分作為預(yù)測因子，構(gòu)建了列線圖模型，AUC為0.889，靈敏度為89.13%，特異度為74.07%。該模型具有較高的區(qū)分度，但樣本量較小，缺乏對模型的驗證，預(yù)測FI的效果還需進(jìn)一步評估。

1.4 重癥急性胰腺炎患者FI預(yù)測模型

王富艷等［15］回顧分析118例重癥急性胰腺炎患者發(fā)生FI的相關(guān)危險因素，基于logistic回歸統(tǒng)計分析最終將年齡、空腹血糖、腸內(nèi)營養(yǎng)開始時間、未添加膳食纖維和腹內(nèi)壓作為預(yù)測因子，用R軟件建立了列線圖模型，采用bootstrap法重復(fù)自抽樣1000次內(nèi)部驗證，結(jié)果顯示預(yù)測FI發(fā)生的一致性指數(shù)為0.869，AUC為0.857（95% CI：0.779～0.931），該模型樣本量較小，缺乏外部驗證。

目前已開發(fā)的FI風(fēng)險預(yù)測模型多以列線圖及評分表的形式呈現(xiàn)，可根據(jù)臨床易獲取的指標(biāo)計算FI發(fā)表風(fēng)險，預(yù)測FI的發(fā)生。但研究也存在一些問題：研究大多存在樣本量小，缺乏模型的外部驗證等問題；研究設(shè)計多采用回顧性病例對照研究，預(yù)測模型研究的偏倚風(fēng)險評估工具［16］不推薦傳統(tǒng)的病例對照研究設(shè)計，可用巢式病例對照研究或病例隊列研究設(shè)計以降低偏倚風(fēng)險；研究對象的選取多是單一病種，尚無適合重癥患者普適性的FI風(fēng)險預(yù)測模型。

2 評估量表

王婷［17］通過質(zhì)性訪談，德爾菲咨詢法確定了重癥患者發(fā)生FI的23種危險因素，并構(gòu)成量表條目池，編制了《重癥患者腸內(nèi)營養(yǎng)喂養(yǎng)不耐受風(fēng)險評估量表》，其中危險度較高的條目是急性胃腸功能損傷程度、格拉斯哥昏迷評分、高血糖、長期臥床等，統(tǒng)計顯示AUC為0.95，P<0.001，靈敏度為89.3%，特異度為80%，該量表確定了FI診斷閾值為17分，當(dāng)結(jié)果高于17分時，患者有發(fā)生FI的風(fēng)險，F(xiàn)I風(fēng)險等級分為三級，17～21分為Ⅰ級，22～32分為Ⅱ級，33分以上為Ⅲ級。此風(fēng)險評估量表可以針對性地評估疾病的風(fēng)險并識別其早期跡象，更直觀方便地識別危險因素，并量化風(fēng)險大小，根據(jù)FI風(fēng)險等級制訂預(yù)防措施。但該量表也存在局限性：條目根據(jù)專家意見構(gòu)建，其客觀性有待加強(qiáng)；量表缺乏效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度和金標(biāo)準(zhǔn)，其效度有待進(jìn)一步驗證。

3 影像學(xué)檢查

3.1 急性胃腸損傷超聲（acute gastrointestinal injury ultrasonography，AGIUS）檢查

近年來，床旁超聲檢查在ICU重癥患者的應(yīng)用范圍越來越廣［18］，超聲指標(biāo)已被多項研究證實(shí)可以預(yù)測FI［19-20］。一項前瞻性研究［20］設(shè)計了AGIUS評估重癥患者胃腸功能損傷情況及預(yù)測FI等方面的作用，其包含腸直徑、厚度及腸蠕動頻率等指標(biāo)的測量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)腸道蠕動程度預(yù)測FI效果最好，與蠕動率正常（5～10次/min）的患者相比，蠕動率異常（<5次/min或>10次/min）的患者發(fā)生FI的風(fēng)險增加。AGIUS預(yù)測效果良好，可以降低腸內(nèi)營養(yǎng)的風(fēng)險并促進(jìn)個體化營養(yǎng)方案的實(shí)施。

3.2 胃竇橫截面積（cross-sectional area，CSA）測量

一項前瞻性研究納入了5家醫(yī)院150名經(jīng)胃管行EN持續(xù)3天以上的ICU患者，通過床旁超聲測量前3天EN開始4 h后仰臥位及右側(cè)臥位舒張期CSA，統(tǒng)計分析顯示EN開始后第3天FI的發(fā)生率為28%，第3天右側(cè)臥位CSA預(yù)測FI的AUC為0.699（95% CI：0.514～0.883）。其預(yù)測FI的最佳臨界值為7.092 cm2，敏感性為0.727，特異度為0.755。當(dāng)?shù)?天右側(cè)臥位CSA≥7.092 cm2時，F(xiàn)I發(fā)生率升高［21］。床旁超聲測量CSA可以預(yù)測重癥患者當(dāng)日腸內(nèi)營養(yǎng)FI。但該測量數(shù)據(jù)來自不同醫(yī)院，各中心操作者之間可能存在異質(zhì)性，導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差。

3.3 胃竇回聲強(qiáng)度檢測

回聲強(qiáng)度是指在周圍組織中反射或傳輸超聲波的能力。肌肉超聲回聲強(qiáng)度可以反映肌肉力量及肌肉損傷程度［22-24］。一項前瞻性研究［25］納入了38名行EN的ICU患者，測量EN開始第一天的胃竇回聲強(qiáng)度，通過床旁超聲檢查獲取胃竇B超圖像，再經(jīng)成像處理分析回聲強(qiáng)度，統(tǒng)計結(jié)果表明胃竇回聲較高的患者更可能發(fā)生FI，成功輸注腸內(nèi)營養(yǎng)液會更困難。

由于經(jīng)腹超聲檢查可能受腹腔內(nèi)氣體造成的偽影、腹壁缺損等原因的影響［20］，且超聲檢查高度依賴于設(shè)備和操作者［26］，操作者對一些主觀參數(shù)的解讀，會影響超聲指標(biāo)的客觀截斷值，目前仍需更多的研究結(jié)果來確定最佳腸道超聲檢查指標(biāo)佐證及優(yōu)化超聲評分檢查［19-20］。此外由于各個國家缺乏統(tǒng)一的培訓(xùn)計劃和能力［27］，對重癥監(jiān)護(hù)室醫(yī)護(hù)工作者進(jìn)行規(guī)范的培訓(xùn)仍面臨著挑戰(zhàn)。

4 特異性指標(biāo)

研究表明腹內(nèi)壓聯(lián)合胃殘余量監(jiān)測能有效降低ICU患者早期FI發(fā)生率，使其盡快達(dá)到營養(yǎng)目標(biāo)［28］。重癥患者常會出現(xiàn)腹內(nèi)壓升高［29］，進(jìn)而導(dǎo)致腹部灌注壓下降、腹壁順應(yīng)性下降、血流減慢、腹腔和腸系膜血流減慢、腸系膜靜脈壓升高、臟器腫脹、缺血、胃黏膜 pH值下降及FI等，影響胃腸道的正常功能［30］。一項隨機(jī)對照試驗［31］研究了腹內(nèi)壓監(jiān)測在腹部術(shù)后早期EN中的作用，結(jié)果顯示早期EN前3天的腹內(nèi)壓基線值和腹內(nèi)壓平均值預(yù)測FI的AUC分別為0.784和0.797。當(dāng)腹內(nèi)壓基線的臨界值為12.5 mmHg， 腹內(nèi)壓平均水平的臨界值為11.15 mmHg時，敏感性分別為85.5%和67.3%，特異性分別為60%和73.3%。EN前3天腹內(nèi)壓的基線值和腹內(nèi)壓平均值對于預(yù)測FI具有一定的價值。

然而也有研究表明僅僅依據(jù)腹內(nèi)壓的增加并不能反映存在胃腸功能障礙［32］。盡管現(xiàn)在測量腹內(nèi)壓的技術(shù)比較成熟，但是腹內(nèi)壓的標(biāo)準(zhǔn)化測量仍然受參考點(diǎn)的差異、ICU危重疾病制約下床頭水平的高度及患者體型肥胖等原因的影響，造成腹內(nèi)壓結(jié)果存在異質(zhì)性［33］。此外監(jiān)測腹內(nèi)壓造成醫(yī)療費(fèi)用增加，預(yù)測FI的成本效益分析尚未可知。

5 小結(jié)與展望

重癥患者腸內(nèi)營養(yǎng)FI發(fā)病率高，常常導(dǎo)致患者營養(yǎng)需求得不到滿足，進(jìn)而造成患者機(jī)械通氣時間延長、營養(yǎng)不良等不良結(jié)局，對其早期識別、預(yù)防可以改善重癥患者的營養(yǎng)供應(yīng)與臨床結(jié)局。FI是全球重癥監(jiān)護(hù)室亟待解決的問題，患者營養(yǎng)保健權(quán)國際工作組建議對患者進(jìn)行篩查、診斷、營養(yǎng)評估，以期獲得最佳和及時的營養(yǎng)治療［34］。

現(xiàn)有的篩查方法，如用單一指標(biāo)，腹內(nèi)壓及胃腸超聲指標(biāo)等來預(yù)測FI篩查各有局限性，多指標(biāo)聯(lián)合預(yù)測FI更加可靠。FI風(fēng)險預(yù)測模型是實(shí)現(xiàn)重癥患者FI個體化預(yù)測的科學(xué)工具，但目前仍缺乏適合重癥患者的經(jīng)過廣泛驗證和應(yīng)用的FI風(fēng)險預(yù)測模型。既往預(yù)測模型往往缺乏對研究人群的詳細(xì)描述，導(dǎo)致模型使用者對模型適用性的擔(dān)憂，為了評估今后所開發(fā)或驗證的模型的性能及告知用戶該模型的適用人群，建議未來預(yù)測模型研究參照預(yù)測模型報告規(guī)范指南［35］，詳細(xì)地描述預(yù)測模型研究人群的招募、選擇、預(yù)測因子的篩選、結(jié)局的測量等，進(jìn)而提高預(yù)測模型研究的質(zhì)量。隨著大數(shù)據(jù)信息時代及機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，今后可在重癥監(jiān)護(hù)電子系統(tǒng)中植入預(yù)測模型，通過自動采集預(yù)測因子的方法，人工智能化計算預(yù)測FI風(fēng)險，動態(tài)篩查預(yù)警FI高危人群，科學(xué)指導(dǎo)腸內(nèi)營養(yǎng)方案管理。

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（收稿日期：2022-12-12 修回日期：2022-12-29）

（編輯：王琳葵 潘明志）

基金項目：浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生科技計劃項目（2023KY311）

第一作者簡介：魯小丹，女，護(hù)師，理學(xué)學(xué)士，在讀碩士研究生，研究方向：循證醫(yī)學(xué)、重癥護(hù)理、重癥營養(yǎng)。E-mail：luxiaodan2020@163.com

通信作者：金培英。E-mail：JPY04570518@126.com

［本文引用格式］魯小丹，汪永斌，劉雨今，等.重癥患者腸內(nèi)營養(yǎng)喂養(yǎng)不耐受風(fēng)險篩查方法研究進(jìn)展［J］.右江醫(yī)學(xué)，2023，51（9）：853-857.