Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗風險預測模型的構(gòu)建及驗證

Construction and verification of risk prediction model for weaning failure of patients with type Ⅱ respiratory failure with mechanical ventilation

BAI Ping，WANG YeWuxi Second People′s Hospital，Jiangsu 214000 ChinaCorresponding Author WANG Ye，E-mail：519427914@qq.com

Keywords type Ⅱ respiratory failure;mechanical ventilation;weaning failure;Nomogram graph;predictive efficiency;influencing factors

摘要 目的：探討Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗的風險因素，據(jù)此建立列線圖預測模型并進行驗證。方法：回顧性選取本院2017年2月—2022年2月收治的337例Ⅱ型呼吸衰竭病人為研究對象，根據(jù)機械通氣撤機失敗與否分為失敗組和成功組;采用多因素Logistic回歸分析法分析Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗的影響因素，然后基于多因素分析結(jié)果采用R 3.4.3軟件繪制列線圖模型，另繪制受試者工作特征（ROC）曲線以評估預測模型的預測效能，繪制校準曲線圖并采用Bootstrap法檢驗預測模型的校準度。結(jié)果：納入的337例Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機后，46例撤機失敗，失敗率為13.65%;多因素分析結(jié)果顯示，呼吸機相關(guān)肺炎、入院時低磷血癥、自主呼吸測試（SBT）前低磷血癥、SBT前淺快呼吸指數(shù)、拔管時清蛋白水平、拔管時C反應(yīng)蛋白水平、機械通氣時間、拔管時氧分壓、拔管時二氧化碳分壓、拔管時氧合指數(shù)、急性生理學及慢性健康狀況評分系統(tǒng)（APACHEⅡ）評分是Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣撤機失敗的影響因素（P＜0.05）。ROC曲線下面積（AUC）為0.875［95%CI（0.813，0.927）］，靈敏度和特異度分別為77.27%、86.90%;內(nèi)部驗證一致性指數(shù)為0.837，表明校正曲線與標準曲線貼合度較好。結(jié)論：Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗的影響因素較多，基于影響因素構(gòu)建的列線圖模型具有一定的預測價值，可為預防Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗的管理提供參考。

關(guān)鍵詞 Ⅱ型呼吸衰竭;機械通氣;撤機失敗;列線圖模型;預測效能;護理;影響因素

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2024.08.021

Ⅱ型呼吸衰竭常由慢性阻塞性肺疾病、慢性肺源性心臟病、重癥肺炎等引起，其發(fā)病機制是由于多種原因?qū)е碌姆尾客夤δ苷系K，進而使機體不可自主進行氣體交換，從而引起一系列綜合征［1］。機械通氣是目前治療Ⅱ型呼吸衰竭的有效手段［2］，可保證病人通氣量，改善換氣功能，維持動脈血氧濃度，若病人病情好轉(zhuǎn)則可選擇合適時機撤機;但撤機受到多種因素影響易造成撤機失敗，增加呼吸機肺炎的發(fā)生風險，嚴重威脅病人生命安全［3］。因此，評估Ⅱ型呼吸衰竭病人撤機失敗的風險因素以制定合理干預方案對降低撤機失敗風險具有重要意義。既往研究多使用多因素Logistic回歸分析Ⅱ型呼吸衰竭病人撤機失敗的影響因素，但存在無法整合多個因素的缺點［4］。列線圖模型近年來常被用于臨床預測疾病不良因素，可整合多個風險因素，直觀表達結(jié)果，增加目標事件的準確性，有助于更加精準地量化風險［5］。相關(guān)研究報道，列線圖模型在預測腦卒中手術(shù)病人醫(yī)院感染風險中具有良好的區(qū)分度和校準度，且預測效能較好［6］。但關(guān)于列線圖模型預測Ⅱ型呼吸衰竭病人撤機失敗的相關(guān)報道較少。本研究通過回顧Ⅱ型呼吸衰竭病人的臨床資料分析其撤機失敗的影響因素，并據(jù)此構(gòu)建風險預測列線圖模型，以期降低Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗發(fā)生率，改善病人預后。

1 對象與方法

1.1 研究對象

回顧性分析我院2017年2月—2022年2月收治的337例Ⅱ型呼吸衰竭病人的臨床資料，根據(jù)機械通氣撤機失敗與否分為失敗組46例，成功組291例。納入標準：1）確診為Ⅱ型呼吸衰竭［7］;2）符合機械通氣臨床適應(yīng)證（二氧化碳分壓≥13.30 kPa，且長期無法排出氣道分泌物），并實施機械通氣治療;3）臨床病歷與隨訪資料完整。排除標準：1）合并惡性腫瘤、血液系統(tǒng)疾病、感染性疾病、自身免疫性疾病及嚴重肝、腎功能障礙者;2）有無創(chuàng)正壓通氣禁忌證和氣管插管禁忌證者。337例病人中男176例，女161例;年齡56～89（70.35±8.12）歲;體質(zhì)指數(shù)（BMI）18.28～23.69（21.81±1.09） kg/m2;病因：慢性阻塞性肺疾病192例，重癥肺炎69例，肺源性心臟病35例，支氣管阻塞27例，其他14例。

1.2 方法

1.2.1 撤機前測評

所有研究對象經(jīng)常規(guī)治療與機械通氣治療后，撤機前均需要實施自主呼吸測試（SBT）［8］，標準為：1）導致Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣的原因得到控制;2）血流動力學穩(wěn)定，需要小劑量或無需藥物控制;3）病人意識清楚，自主呼吸能力及咳嗽能力較好;4）血氧飽和度（SaO2）≥90%，氧分壓≥70 mmHg，吸氧濃度≤40%，呼氣末正壓≤4～8 cmH2O（1 cmH2O=0.098 kPa）。通過上述SBT測試后進行撤機拔管。

1.2.2 撤機失敗判定及分組

機械通氣撤機失敗的判定標準：1）病人在撤機后72 h內(nèi)再次出現(xiàn)呼吸窘迫、循環(huán)不穩(wěn)定;2）病人在撤機后呼吸衰竭，需重新上機;3）病人出現(xiàn)昏迷、焦躁等精神狀態(tài)異常現(xiàn)象。符合上述任意一條則判定為撤機失敗。

1.3 資料收集

收集內(nèi)容包括性別、年齡、BMI、病程、吸煙史、飲酒史、呼吸機相關(guān)肺炎、胃腸功能受損、入院時低磷血癥、SBT前低磷血癥、SBT前淺快呼吸指數(shù)、SBT前呼吸頻率、機械通氣時間、拔管時血清清蛋白、拔管時血紅蛋白、拔管時C反應(yīng)蛋白以及拔管時24 h氧分壓、二氧化碳分壓、分鐘通氣量、氧合指數(shù)、急性生理學及慢性健康狀況評分系統(tǒng)（APACHE Ⅱ）評分等。

1.4 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 18.0軟件進行統(tǒng)計分析，定量資料以均數(shù)±標準差（x±s）表示，采用獨立樣本t檢驗;定性資料以例數(shù)和百分比（%）表示，采用χ2檢驗。Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗的影響因素分析采用多因素Logistic回歸分析;采用R 3.4.3軟件繪制列線圖模型;同時應(yīng)用Bootstrap法進行內(nèi)部驗證，繪制受試者工作特征（ROC）曲線以評估列線圖模型的預測效能。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 臨床資料

337例Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣撤機后，46例撤機失敗，失敗率為13.65%;失敗組和成功組性別、BMI、病程、吸煙史、飲酒史、胃腸功能受損、SBT前呼吸頻率、拔管時血紅蛋白、拔管時分鐘通氣量比較差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）;失敗組年齡≥70歲、呼吸機相關(guān)肺炎、入院時低磷血癥、SBT前低磷血癥、SBT前淺快呼吸指數(shù)、拔管時C反應(yīng)蛋白水平、機械通氣時間、拔管時二氧化碳分壓、APACHEⅡ評分高于成功組（P＜0.05），拔管時血清清蛋白水平、拔管時氧分壓、拔管時氧合指數(shù)低于成功組（P＜0.05）。見表1。

2.2 Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗的影響因素

將機械通氣撤機失敗與否作為因變量，將單因素分析中差異有統(tǒng)計學意義的指標作為自變量進行賦值（見表2），并納入多因素Logistic回歸分析。結(jié)果顯示，呼吸機相關(guān)肺炎、入院時低磷血癥、SBT前低磷血癥、SBT前淺快呼吸指數(shù)、拔管時血清清蛋白水平、拔管時C反應(yīng)蛋白水平、機械通氣時間、拔管時氧分壓、拔管時二氧化碳分壓、拔管時氧合指數(shù)、APACHEⅡ評分均是Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣撤機失敗的影響因素（P＜0.05）。見表3。

2.3 Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗的風險預測列線圖模型的構(gòu)建

將多因素分析篩選出的11個變量作為預測指標，以撤機失敗發(fā)生風險作為結(jié)局指標構(gòu)建Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗的風險預測列線圖模型，將所有預測指標評分相加得到總分，繼而得到對應(yīng)的撤機失敗發(fā)生概率。見圖1。

2.4 風險預測列線圖模型的驗證

內(nèi)部驗證結(jié)果顯示，一致性指數(shù)為0.837［95%CI（0.768，0.867）］，校正曲線和標準曲線擬合度較好，見圖2。ROC曲線分析結(jié)果顯示，列線圖模型預測Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗的ROC曲線下面積（AUC）為0.875［95%CI（0.813，0.927）］，靈敏度和特異度分別為77.27%、86.90%，見圖3。

3 討論

3.1 構(gòu)建Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗風險預測模型的意義

Ⅱ型呼吸衰竭又稱高碳酸型呼吸衰竭，具有高發(fā)病率的特點［9］。目前，臨床治療Ⅱ型呼吸衰竭主要以機械通氣為主，可有效改善病人通氣功能，但部分病人在撤機拔管后仍存在撤機失敗的風險。本研究337例Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣撤機后46例撤機失敗，失敗率為13.65%，與關(guān)曉楠等［10］研究結(jié)果一致。Ⅱ型呼吸衰竭撤機失敗嚴重威脅病人生命健康，需積極整合影響Ⅱ型呼吸衰竭撤機失敗的風險因素以協(xié)助臨床工作者提前制定針對性防控措施，提高撤機成功率。

3.2 Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗的影響因素

本研究結(jié)果顯示，呼吸機相關(guān)肺炎、入院時低磷血癥、SBT前低磷血癥、SBT前淺快呼吸指數(shù)、拔管時血清清蛋白水平、拔管時C反應(yīng)蛋白水平、機械通氣時間、拔管時氧分壓、拔管時二氧化碳分壓、拔管時氧合指數(shù)、APACHEⅡ評分是影響Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣撤機失敗的影響因素（P＜0.05）。呼吸機相關(guān)肺炎是機械通氣病人常見并發(fā)癥之一，可加重病人病情，增加撤機失敗風險，不利于病人預后。血磷在調(diào)節(jié)酶促反應(yīng)及維持細胞正常結(jié)構(gòu)時發(fā)揮重要作用，機體血磷不足可直接影響細胞磷酸化過程，從而造成急性呼吸衰竭等一系列癥狀。相關(guān)研究顯示，老年慢性阻塞性肺疾病合并Ⅱ型呼吸衰竭撤機失敗病人低磷血癥占比高于撤機成功病人，可能由于血磷水平較低導致白細胞吞噬能力較低，進而造成免疫功能低下，增加了撤機失敗風險［11］。淺快呼吸指數(shù)是一項預測撤機結(jié)果的有效指標，相關(guān)文獻證實淺快呼吸指數(shù)高可增加急性呼吸衰竭病人無創(chuàng)通氣撤機失?。?2］。氧分壓與二氧化碳分壓是判斷呼吸衰竭病人疾病嚴重程度的重要指標［13］。血清清蛋白是臨床中反映機體近期營養(yǎng)和代謝情況的重要指標［14］，血清清蛋白水平較低可導致機體血漿膠體滲透壓下降，進而使循環(huán)血液量降低，最終導致病人機體免疫力下降［15］。相關(guān)研究顯示，慢性阻塞性肺疾病伴呼吸衰竭撤機失敗者的血清清蛋白水平明顯低于撤機成功的病人，因此，對于此類血清清蛋白水平較低的病人，應(yīng)適量補充白蛋白以降低撤機失敗風險［16］。C反應(yīng)蛋白是急性時相反應(yīng)蛋白，機體出現(xiàn)炎癥或細胞損傷時其水平可急速升高，黃琪惠等［17］研究發(fā)現(xiàn)C反應(yīng)蛋白水平越高，機體炎癥則越嚴重，可能影響撤機效果。Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣時間過長可使呼吸肌出現(xiàn)衰弱、疲勞。李嘉［18］的研究發(fā)現(xiàn)，機械通氣時間過長可造成Ⅱ型呼吸衰竭病人出現(xiàn)呼吸依賴，導致病人發(fā)生呼吸機相關(guān)肺炎，進而造成自主呼吸能力減退，增加撤機失敗的風險。相關(guān)研究指出，機械通氣可改變氣道阻力，提高肺泡通氣量、增加含氧量，進而提高氧分壓，同時機械通氣可避免肺泡攻陷，加速二氧化碳排除，繼而降低二氧化碳分壓，因此機體內(nèi)二氧化碳分壓升高、氧分壓降低提示呼吸衰竭病人病情加重，撤機失敗風險更高［19］。氧合指數(shù)可真實反映機體缺氧狀態(tài)及肺部功能，可改善病人撤機預后情況，降低死亡風險［20］。APACHEⅡ評分是臨床常用預測急危重癥病人預后的評分系統(tǒng)，近年來，臨床逐漸用其指導呼吸衰竭病人撤機時機。有研究發(fā)現(xiàn)，APACHEⅡ評分越高呼吸衰竭病人病情越嚴重，其對呼吸機的依賴性越高，越可能導致撤機失?。?1］。

3.3 Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗風險預測模型的效能分析

列線圖模型被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學界，其可通過圖中構(gòu)建的線條長度判斷預測變量的相對重要性，是目前預測事件發(fā)生風險的有效預測模型［22］。本研究將多因素Logistic回歸分析篩選的11個獨立危險因素作為預測指標，構(gòu)建Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗的風險預測列線圖模型，結(jié)果顯示該預測模型具有較好的預測效能，內(nèi)部驗證結(jié)果顯示一致性指數(shù)為0.837［95%CI（0.768，0.867）］，提示模型具有較好的校準度。臨床工作者可將其用于預測Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣撤機失敗的發(fā)生情況，以制定適宜干預措施，降低機械通氣撤機失敗的發(fā)生率。

3.4 預防Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗

臨床護理人員可應(yīng)用氣道分級管理方式縮短機械通氣時間，加強口腔護理，以降低呼吸機相關(guān)肺炎的發(fā)生，同時教會病人腹式呼吸等方式［23］;鍛煉呼吸肌的耐力，預防呼吸肌疲勞，以改善病人淺快呼吸指數(shù)，增強撤機成功機會。還應(yīng)提供足夠的營養(yǎng)支持;病人撤機后改用鼻導管吸氧，根據(jù)病人氧分壓以及二氧化碳分壓調(diào)整氧濃度，同時保持心率＜100/min，呼吸穩(wěn)定在15～25/min，以增加撤機成功機會;對于血磷較低的病人應(yīng)在食物方面補充含磷食物，如牛奶、堅果等，同時每日補充20%～50%的磷酸鹽;積極治療原發(fā)病，控制病情，對于氧合指數(shù)較低的病人應(yīng)給予低流量通氧［24］。

4 小結(jié)

本研究結(jié)果顯示，呼吸機相關(guān)肺炎、入院時低磷血癥、SBT前低磷血癥、SBT前淺快呼吸指數(shù)、拔管時清蛋白水平、拔管時C反應(yīng)蛋白水平、機械通氣時間、拔管時氧分壓、拔管時二氧化碳分壓、拔管時氧合指數(shù)、APACHEⅡ評分是影響Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣撤機失敗的影響因素，且本研究建立的列線圖預測模型對Ⅱ型呼吸衰竭病人機械通氣撤機失敗的風險具有良好預測效能，可為臨床防控工作提供參考。

參考文獻：

［1］XU Z P，ZHU L X，ZHAN J Y，et al.The efficacy and safety of high-flow nasal cannula therapy in patients with COPD and type II respiratory failure：a Meta-analysis and systematic review［J］.European Journal of Medical Research，2021，26（1）：122.

［2］ABRAMS D，SCHMIDT M，PHAM T，et al.Mechanical ventilation for acute respiratory distress syndrome during extracorporeal life support.research and practice［J］.American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine，2020，201（5）：514-525.

［3］楊敏，王利凡，歐峻松，等.CRP聯(lián)合RSBI對COPD急性加重期并呼吸衰竭機械通氣撤機的指導價值分析［J］.國際呼吸雜志，2022，42（4）：262-266.

［4］吳國斌，陳興峰，黃芳，等.慢性阻塞性肺疾病急性加重期并發(fā)呼吸衰竭有創(chuàng)機械通氣患者撤機失敗的危險因素分析［J］.中國中西醫(yī)結(jié)合急救雜志，2023，30（1）：46-50.

［5］LI Q X，ZHONG J H，YI D Y，et al.Assessing the risk of rapid fibroid growth in patients with asymptomatic solitary uterine myoma using a multivariate prediction model［J］.Annals of Translational Medicine，2021，9（5）：370.

［6］宋甜田，李亞婷，李倩，等.腦卒中手術(shù)患者醫(yī)院感染風險預測列線圖模型的構(gòu)建［J］.中華醫(yī)院感染學雜志，2020，30（8）：1244-1248.

［7］王洪武，黃琳惠，蔡興俊，等.有創(chuàng)-無創(chuàng)序貫機械通氣治療AECOPD合并Ⅱ型呼吸衰竭患者的臨床療效及影響因素［J］.山東醫(yī)藥，2020，60（13）：79-82.

［8］中華醫(yī)學會重癥醫(yī)學分會.機械通氣臨床應(yīng)用指南（2006）［J］.中國危重病急救醫(yī)學，2007，19（2）：65-72.

［9］袁思成，黃肖玲，華勝毅，等.利用超聲探測評價針刺對慢性阻塞性肺疾病急性加重期Ⅱ型呼吸衰竭患者膈肌功能的影響［J］.中國針灸，2021，41（7）：703-710.

［10］關(guān)曉楠，李艷兵，劉文婷，等.老年心源性呼吸衰竭患者機械通氣后早期拔管失敗的危險因素分析及預測模型建立［J］.中華老年心腦血管病雜志，2022，24（3）：247-250.

［11］李萍，林樺，張愛麗，等.血清磷水平與老年慢性阻塞性肺疾病合并Ⅱ型呼吸衰竭患者機械通氣撤機結(jié)局的相關(guān)性分析［J］.中華老年醫(yī)學雜志，2020，39（6）：613-617.

［12］ACAR H，YAMANOGLU A.Rapid Shallow Breathing Index as a predictor for intubation and mortality in acute respiratory failure［J］.Respiratory Care，2022，67（5）：562-571.

［13］由振華，黃錦宏，趙云根，等.經(jīng)鼻高流量氧療在Ⅰ型呼吸衰竭和二氧化碳潴留不明顯的Ⅱ型呼吸衰竭中的療效［J］.中國醫(yī)藥導報，2021，18（16）：82-85.

［14］MAZZAFERRO E M，EDWARDS T.Update on albumin therapy in critical illness［J］.The Veterinary Clinics of North America Small Animal Practice，2020，50（6）：1289-1305.

［15］TENG W Z，CHEN H，SHI S Y，et al.Effect of bilevel continuous positive airway pressure for patients with type Ⅱ respiratory failure due to acute exacerbation of COPD：a protocol for systematic review and Meta-analysis［J］.Medicine，2021，100（2）：e24016.

［16］黃影蘭，歐少佳，陳卓蓮，等.序貫機械通氣治療AECOPD伴呼吸衰竭的成功率及失敗因素分析［J］.中國醫(yī)學創(chuàng)新，2020，17（12）：123-126.

［17］黃琪惠，張琳.中性粒細胞/淋巴細胞比值、C-反應(yīng)蛋白/白蛋白及低鈣在重癥顱腦損傷并早期呼吸機相關(guān)性肺炎的價值分析［J］.實用醫(yī)學雜志，2021，37（7）：903-908.

［18］李嘉.老年慢性阻塞性肺疾病急性加重期并呼吸衰竭患者機械通氣脫機失敗的多因素分析［J］.中國臨床醫(yī)生雜志，2020，48（1）：57-60.

［19］PAPACHATZAKIS Y，NIKOLAIDIS P T，KONTOGIANNIS S，et al.High-flow oxygen through nasal cannula vs.non-invasive ventilation in hypercapnic respiratory failure：a randomized clinical trial［J］.International Journal of Environmental Research and Public Health，2020，17（16）：5994.

［20］陳燕，張翀，莊園，等.一氧化氮吸入聯(lián)合機械通氣治療對持續(xù)性肺動脈高壓患兒臨床效果、氧合指數(shù)及疾病轉(zhuǎn)歸的影響［J］.解放軍醫(yī)藥雜志，2021，33（12）：56-59.

［21］SUN W，LUO Z J，CAO Z X，et al.A combination of the APACHE Ⅱ score，neutrophil/lymphocyte ratio，and expired tidal volume could predict non-invasive ventilation failure in pneumonia-induced mild to moderate acute respiratory distress syndrome patients［J］.Annals of Translational Medicine，2022，10（7）：407.

［22］LEI Z H，LI S L，F(xiàn)ENG H Y，et al.Prognostic Nomogram for patients with minor stroke and transient ischaemic attack［J］.Postgraduate Medical Journal，2021，97（1152）：644-649.

［23］李敏，段茂海.縮唇腹式呼吸聯(lián)合阻力呼吸訓練器對COPD伴呼吸衰竭患者的康復效果研究［J］.反射療法與康復醫(yī)學，2020，1（19）：148-150.

［24］RICARD J D，ROCA O，LEMIALE V，et al.Use of nasal high flow oxygen during acute respiratory failure［J］.Intensive Care Medicine，2020，46（12）：2238-2247.

（收稿日期：2023-07-17;修回日期：2024-03-31）

（本文編輯趙奕雯 孫玉梅）

作者簡介 柏萍，主管護師，本科

*通訊作者 王燁，E-mail：519427914@qq.com

引用信息 柏萍，王燁.Ⅱ型呼吸衰竭機械通氣病人撤機失敗風險預測模型的構(gòu)建及驗證［J］.循證護理，2024，10（8）：1432-1437.