中国实用内科杂志
实至名归用者为尚
来源：中国实用内科杂志（ID：zgsynkzz）作者：桑文涛1,2，程凯1，边圆1，潘畅1， 杨可慧1,2，徐峰1，陈玉国1作者单位：1.医院 2.山东大学齐鲁医学院本文刊登于《中国实用内科杂志》年第41卷第3期述评栏目DOI：10./j.nk030101引用本文：桑文涛，程凯，边圆，等.重症患者院内心脏骤停预警模型研究现状[J].中国实用内科杂志,,41(3):-,.摘要：与普通病房内患者相比，重症监护病房内患者院内心脏骤停的发生率更高，预后更差。研究显示，多数院内心脏骤停的发生可以预测并能够进行有效预防。目前许多国家和地区已构建了预警模型指导院内心脏骤停的预防和救治，预测指标包括病史、生命体征和检验检查等。文章对国际上预测重症患者发生院内心脏骤停的预警模型研究现状进行概述，帮助医护人员早期识别并预防该事件的发生，进而改善患者预后。关键词：重症患者；院内心脏骤停；早期识别；预警模型；重症监护病房心脏骤停（cardiacarrest，CA）是临床常见的急危重症之一，病死率极高，重症监护病房（intensivecareunit，ICU）内患者院内CA的预后更差。研究显示，多数院内CA的发生可以预测并能够进行有效预防。目前许多国家和地区已构建了预警模型指导院内CA的预防和救治，预测指标包括病史、生命体征和检验检查等。本文对国际上预测ICU内患者发生院内CA的预警模型研究现状进行概述。1CA定义CA是指心脏机械活动停止，循环征象消失，若能得到及时有效的心肺复苏等措施救治，患者可恢复自主循环，生存概率较大；若未能得到及时有效的施救，患者很可能死亡[1]。2院内CA现况重症患者院内CA（in-hospitalcardiacarrest，IHCA）发生率高，病死率高。美国每年约有29万例IHCA，每例住院患者中有9~10例，而ICU中IHCA的发生率远高于院内平均水平[2]。研究显示，美国ICU内发生的IHCA占总IHCA的51%，其床位数约为总床位数的9.0%[3-4]；英国ICU内IHCA的发生占总IHCA的17.3%，其床位数仅占总床位数的1.2%[4-5]；ICU住院患者中IHCA的发生率可高达7.81%[6]。IHCA一旦发生，预后往往不佳，研究显示，IHCA的总体存活出院率约为20%，其中，ICU内患者预后更差，其死亡风险是普通病房患者的7.6倍[2,6]。因此，预防ICU患者IHCA的发生尤为重要。3院内CA预警模型越来越多的证据显示，某些生命体征和检验指标的变化可以预测IHCA的发生[7-8]。在年美国心脏协会心肺复苏和紧急心血管护理指南更新中，将预防作为IHCA生存链的首要环节[9]。IHCA预防成功的关键，在于早期识别高风险患者并给予干预，从而降低IHCA的发生率，提高出院存活率。目前，已有多种基于生命体征和检验指标的早期预警模型可以用于IHCA的早期识别，包括早期预警评分（earlywarningscore，EWS）、修正早期预警评分（modifiedearlywarningscore，MEWS）、国家早期预警评分（nationalearlywarningscore，NEWS）、CA风险分类（cardiacarrestrisktriage，CART）等[10-12]。但是，上述评分多是基于所有入院患者开发，在重症患者中的应用证据较少。此外，ICU病房各项监护措施比较完善，有更多有潜在预测价值的指标可以纳入模型，从而提高预测准确性。目前，用于预测ICU成人患者发生IHCA的预警模型主要有梅奥心脏重症监护室入院风险评分（MayoCICUadmissionriskscore，M-CARS）及预警仪表板（earlywarningdashboard，EWD）等[13-14]。下文将对现有重症患者IHCA的预警模型进行介绍及评价，希望可以借此增强医护人员预警重症患者发生IHCA的意识，提高医护人员早期识别IHCA的能力。3.1 M-CARS M-CARS是由妙佑国际医疗（曾用名梅奥诊所）的Jentzer等在年设计开发的评分模型[13]。研究共纳入例心脏重症患者，包括4例患者的模型推导队列及例患者的模型验证队列，最终纳入入院时Braden压疮评分、红细胞分布宽度、尿素氮、血清阴离子间隙以及CA、休克和呼吸衰竭等因素，见表1。该模型预测心脏重症监护室内患者的死亡风险，其受试者工作特征黄线下面积（areaunderthecurve，AUC）达0.90，可以有效地预测院内死亡。但该模型亦存在不足：仅纳入入院时的数据，很难做到实时监测；疾病较为单一，仅纳入心血管重症患者数据，是否可应用于疾病种类复杂的综合ICU患者目前尚无证据证实；纳入指标与多数评分模型有较大区别，且未与常用的预警模型等进行比较，仍需要其他中心的验证。3.2 EWD 年美国的Kavanaugh等[14]进行了一项单中心回顾性病例对照研究，纳入ICU住院患者，将年龄、糖尿病、肥胖及24项包括生命体征、实验室数据、呼吸机信息及相关临床表现的变量纳入分析，并最终推导出包括心率、少尿、透析、碳酸氢根、肌酐、国际标准化比值、白细胞计数、氧合指数（PaO2/FiO2）、PaO2/FiO和应用升压药物共10项指标构建的IHCA及患者全因死亡的预测模型。该研究为危重患者提供了高效的辅助监测系统，应用该系统可动态预测危重患者发生IHCA的风险，实现了高危患者的远程监控、密切监测及迅速评估，有助于减少IHCA的发生，降低危重患者病死率。但EWD纳入因素过多，过于复杂，计算较为困难，在日常工作中推广应用有一定难度；同时推导模型过程中纳入患者较少，对照组及病例组仅约30例患者；且该模型未进行内部验证，更未与常用预警模型进行比较，其预测效果未得到广泛认可，仍需进一步验证。3.3 超级ICU学习算法（superICUlearneralgorithm，SICULA） SICULA是Pirracchio等[15]在年利用重症监护医学信息数据库（MIMICⅡ），纳入例患者的人口学信息、生命体征、实验室指标、影像学结果、医嘱信息等变量，利用逻辑回归、逐步回归、贝斯叶广义线性模型、神经网络模型、分类树等12种算法，交叉验证，拟合形成的新评分模型，最终纳入年龄、格拉斯哥昏迷评分、收缩压、心率、体温、PaO2/FiO2、尿量、尿素氮、白细胞计数、碳酸氢根、钠离子、钾离子和胆红素水平，入院类型以及获得性免疫缺陷综合征，转移性癌症，血液系统恶性肿瘤等17项预测因子。SICULA可以有效地预测ICU内患者的死亡风险，其AUC值可达0.88。研究者亦医院ICU进行了外部验证，AUC值为0.94，且具有良好的校准特性，更加证实了SICULA的预测价值[15]。但是该模型推导过程受限于数据库数据限制，未采用急性生理学与慢性健康状况系统评分（acutephysiologyandchronichealthevaluation，APACHE）Ⅲ等更新的评分，模型准确性可能受到影响；同时，MIMICⅡ数据库多纳入心脏ICU内患者数据，ICU的类型限制了评分对重症患者的普适性。3.4 APACHEⅡ APACHE评分系统是年由Knaus等[16]研究者结合患者急性生理学评分、年龄评分和慢性健康状况等提出的预测ICU内患者病死率的评分系统，并在年更新为APACHEⅡ评分系统。目前APACHEⅡ评分系统已成为世界上应用最为广泛的危重患者预后评价系统。APACHEⅡ评分系统理论最高分为71分，分值越高表示病情越重，评分系统提出了计算每例患者死亡危险度的公式，并以校正系数消除了疾病种类的影响。目前研究表明，该评分系统可以精确地评估患者的病情严重程度，并与患者的预后情况密切相关[17]。但APACHEⅡ评分系统在预测ICU患者IHCA发生上并未获得高质量研究证实，且该评分系统所纳入变量均为入住ICU24h内的数值，无法做到动态监测评估。3.5 序贯器官衰竭评估评分（sequentialorganfailureassessmentscore，SOFA） SOFA评分是年由欧洲危重病医学会建议和创建的定量、客观地描述器官功能障碍的评分模型，其主要目的不在于预测患者预后，而是客观描述危重患者的一系列并发症[18]。该模型纳入呼吸、凝血、肝脏、心血管、中枢神经和肾脏等多系统的变量，包括：PaO2/FiO2、血小板、胆红素、低血压、格拉斯哥昏迷评分和血肌酐等6项，评分变量力求简单、客观、易获得，考虑到患者病情随时间变化，可每日进行计算以评估患者器官衰竭的自然进程。后续研究发现，SOFA评分在预测重症患者器官功能障碍的发生率和严重程度方面也有较好的表现[19]。最近，研究者通过修正SOFA评分的部分内容以预测某一系统疾病的发生，目前研究证实，其可应用于预测脓毒症、百草枯中毒、重症产妇、心血管重症、慢性阻塞性肺疾病急性加重等的病死率，且均有较好的预测价值[20-24]。随着电子病历的发展，快速且自动化计算的SOFA评分将在患者评估和决策中发挥更大的作用。目前，有研究者利用电子数据进行SOFA评分的计算，发现电子自动计算SOFA评分可行而高效[25]。这种实时数据的更新与计算更有助于我们实现快速准确的病情评估，并及早干预，减少重症患者病死率，改善预后。3.6 改良早期预警评分（modifiedearlywarningscore，MEWS） MEWS是Subbe等研究者在年提出的一种改良的危重症评分方法，用于早期识别急诊科潜在的危重患者，指导分流和救治[10]。有研究者将MEWS的应用范围扩展到预测收入ICU患者的预后，发现有一定的可行性[26]。研究显示，MEWS对ICU内创伤患者预后的AUC值为0.，能够快速、动态地评估ICU内创伤患者的病情危重程度，其预测能力与APACHEⅡ评分的预测能力相当[27]。但MEWS对于ICU内患者IHCA的预测缺少较高质量的研究证据。4总结与展望经过20余年的探索，研究人员发现血压、心率、体温等生命体征以及病史和检查结果等可预测IHCA的发生，并以此为基础建立了多种早期预警模型，包括数项针对重症患者的预警模型，见表2。↑↑点击可查看大图最近的研究结果提示，以生命体征变化趋势作为预测因子可以进一步提高预警模型的准确性，也有研究者认为心电图QT间期变异性能更好地预测IHCA发生[8]。而且，随着大数据时代的到来及人工智能技术的发展，将预警模型建立于大数据及人工智能技术之上，通过患者实时信息，建立起早期、动态识别IHCA的自动化预警模型也成为了可能。因此，进一步提高对重症患者IHCA的预测效能，构建出更方便、准确、迅速、乃至智能化的预警模型，将是该领域下一步研究的重要方向。这一领域的研究，也必将对提高医护人员早期识别重症患者IHCA的能力，减少IHCA发生，改善患者预后具有重要意义。参考文献（略）中国实用内科杂志实至名归
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