張雪梅，董 雪，郭燕杰

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)械通氣技術(shù)已在重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)得到廣泛應(yīng)用，而呼吸機(jī)相關(guān)性肺炎(ventilator associated pneumonia,VAP)是ICU需要機(jī)械通氣病人常見且嚴(yán)重的并發(fā)癥之一。VAP是指接受機(jī)械通氣48 h后或機(jī)械通氣撤機(jī)、拔管后48 h內(nèi)發(fā)生的肺炎[1]。在所有接受機(jī)械通氣治療的危重病人中，VAP的發(fā)生率為10%～20%，死亡率為25%～50%[2-7]。病人在住院期間發(fā)生VAP后會(huì)使住院時(shí)間延長、費(fèi)用增加、發(fā)病率及死亡率增高等不良后果[8-10]。并且，VAP使得醫(yī)院感染問題不斷，逐漸發(fā)展成一個(gè)需要全球攻克的重大公共衛(wèi)生難題。因此，對(duì)早期預(yù)防VAP的實(shí)施針對(duì)性的干預(yù)措施非常重要，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測是預(yù)防VAP的重要一步，根據(jù)預(yù)測結(jié)果選擇相應(yīng)有效的護(hù)理對(duì)策?，F(xiàn)對(duì)國內(nèi)外VAP的危險(xiǎn)因素及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型進(jìn)行綜述，為VAP風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型構(gòu)建及臨床應(yīng)用提供參考。

1 疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的概述

疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型[11]是指以引起疾病的多種危險(xiǎn)因素為基礎(chǔ)，建立統(tǒng)計(jì)模型，用來預(yù)測具有某些特殊人群的未來某種事件發(fā)生的概率。疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型還可將疾病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)，進(jìn)而醫(yī)護(hù)人員可以針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別不同的群體實(shí)施針對(duì)性的干預(yù)措施。VAP風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型能夠有效幫助臨床醫(yī)護(hù)人員快速、準(zhǔn)確地篩查VAP病人的危險(xiǎn)因素，及時(shí)有效地針對(duì)高危人群采取相應(yīng)的預(yù)防措施，降低VAP病人的死亡率。

2 VAP的危險(xiǎn)因素

2.1 宿主因素 影響VAP發(fā)生的宿主因素包括年齡、免疫功能低下、基礎(chǔ)疾病、誤吸、長期臥床、意識(shí)障礙和消化道細(xì)菌定植等。隨著年齡的增加，病人呼吸器官逐漸老化以及免疫功能低下，少量的致病菌就可導(dǎo)致VAP的發(fā)生，一旦發(fā)生VAP其病情會(huì)迅速進(jìn)展[12]。合并基礎(chǔ)疾病的病人VAP的發(fā)病率也會(huì)更高，有研究表明，慢性阻塞性肺疾病(COPD)被認(rèn)為是VAP發(fā)展的一個(gè)危險(xiǎn)因素，這可能與氣流阻塞導(dǎo)致無法產(chǎn)生有效的咳嗽，以及皮質(zhì)類固醇對(duì)肺宿主防御的抑制作用有關(guān)[13]。體位不當(dāng)也是VAP發(fā)生的危險(xiǎn)因素，而半臥位更有利于痰液的排出，從而減少誤吸的發(fā)生[14]。格拉斯哥評(píng)分是用來評(píng)估腦外傷病人的意識(shí)狀態(tài)，評(píng)分越低，意識(shí)障礙越嚴(yán)重[15]，越容易喪失自主排痰的功能，VAP發(fā)病率就越高。氣管內(nèi)導(dǎo)管的放置會(huì)刺激口咽部分泌物并沿著管道向下遺漏，易造成局部創(chuàng)傷和炎癥的發(fā)生，而使細(xì)菌定植消化道內(nèi)[16]。

2.2 醫(yī)源性因素 影響VAP發(fā)生的醫(yī)源性因素包括重癥監(jiān)護(hù)室滯留時(shí)間、機(jī)械通氣時(shí)間過長、侵入性操作、留置胃管、手術(shù)、住院時(shí)間、胃酸抑制劑使用、抑制中樞神經(jīng)系統(tǒng)藥物使用和早期抗生素不規(guī)范使用等有關(guān)。韓明星等[17]Meta分析表明，病人在機(jī)械通氣期間進(jìn)行手術(shù)和住院時(shí)間延長是引起VAP發(fā)生的兩個(gè)獨(dú)立危險(xiǎn)因素，這可能與病人病情較重，建立人工氣道而破壞了人體正常的防御機(jī)制有關(guān)。機(jī)械通氣時(shí)間過長是VAP發(fā)生的又一個(gè)重要危險(xiǎn)因素，長時(shí)間機(jī)械通氣導(dǎo)致下呼吸道黏膜損傷，生物膜的逐漸形成，又容易導(dǎo)致定植細(xì)菌的增加。侵入性操作包括氣管切開、氣管插管、非計(jì)劃拔管和再插管和腸內(nèi)營養(yǎng)等方面，有創(chuàng)操作的增加，使得VAP的發(fā)病率也越來越高。研究表明，有創(chuàng)操作每增加1次，VAP的發(fā)病率就增加2.3%[18]。Garibaldi等[19]研究表明，發(fā)現(xiàn)17%的術(shù)后病人患有肺炎，VAP的增加與較長的手術(shù)時(shí)間和吸煙史密切相關(guān)。抗生素不規(guī)范的使用，容易改變身體內(nèi)正常的微生物環(huán)境，非致病菌被破壞，而致病菌被大量繁殖。

3 VAP風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀

3.1 基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)構(gòu)建的VAP風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

3.1.1 基于列線圖 黃歡歡等[20]基于單中心回顧性研究，收集了203例ICU機(jī)械通氣病人，用LASSO回歸篩選出年齡、急性生理與慢性健康評(píng)分系統(tǒng)Ⅱ(APACHEⅡ)評(píng)分、侵襲性操作次數(shù)、機(jī)械通氣時(shí)間和意識(shí)障礙為VAP發(fā)生的危險(xiǎn)因素，Logistic回歸分析表明，APACHEⅡ評(píng)分≥20分和機(jī)械通氣時(shí)間≥2周為VAP發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，該模型ROC曲線下面積為0.817，實(shí)際臨床價(jià)值還有待驗(yàn)證。薛瑩等[21]選用ICU進(jìn)行機(jī)械通氣治療的198例病人，采用LASSO分析和Logistic回歸分析建立ICU機(jī)械通氣病人發(fā)生VAP的風(fēng)險(xiǎn)列線圖模型并進(jìn)行驗(yàn)證，該模型風(fēng)險(xiǎn)因素包括年齡≥60歲、聯(lián)用抗菌藥物、血清白蛋白<40 g/L、機(jī)械通氣時(shí)間≥7 d、住院時(shí)間≥14 d、使用抑酸劑、氣管切開及糖尿病等8個(gè)危險(xiǎn)因素，模型一致性指數(shù)為0.836[95%CI(0.803～0.869)]，模型ROC曲線下面積為0.815，決策曲線顯示閾值概率在5%～84%范圍時(shí)具有較高的凈獲益值。該模型預(yù)測效果較好，適用于臨床醫(yī)護(hù)人員對(duì)VAP高風(fēng)險(xiǎn)病人進(jìn)行使用。但該模型只進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，未來還需要擴(kuò)大樣本量，進(jìn)行外部驗(yàn)證以驗(yàn)證其臨床應(yīng)用效果。王錦棟等[22]對(duì)合并2型糖尿病的ICU機(jī)械通氣治療的136例病人構(gòu)建預(yù)警模型，結(jié)果顯示，合并2型糖尿病的ICU機(jī)械通氣病人發(fā)生VAP的危險(xiǎn)因素有糖化血紅蛋白(HbA1c)、格拉斯哥昏迷(GCS)評(píng)分、APACHEⅡ評(píng)分、ICU住院時(shí)間、氣管插管時(shí)間，預(yù)警模型下ROC曲線下面積為0.884[95%CI(0.830～0.938)]，該模型具有良好的精確度和區(qū)分度。但該模型選擇病例數(shù)較少，容易對(duì)其研究結(jié)果造成一定的偏倚，還需對(duì)該模型進(jìn)行更深入的驗(yàn)證，以便更好地應(yīng)用于臨床。戴旭紅等[23]回顧性分析某院190例老年病人發(fā)生重癥肺炎感染的危險(xiǎn)因素，結(jié)果顯示，機(jī)械通氣時(shí)間>7 d、ICU停留時(shí)間>15 d、合并基礎(chǔ)疾病、口腔衛(wèi)生差、應(yīng)用抗菌藥物種類≥2種和APACHEⅡ>15分是其發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，模型的一致性指數(shù)C-index為0.872[95%(0.854～0.891)]，表明該模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測精準(zhǔn)度較高。Wu等[24]結(jié)合病例對(duì)照和前瞻性隊(duì)列研究的2項(xiàng)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行二次分析，采用Logistic回歸分析構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,神經(jīng)肌肉阻滯劑、嚴(yán)重急性呼吸窘迫綜合征(ARDS)、因非計(jì)劃手術(shù)入院、創(chuàng)傷等4個(gè)是獨(dú)立危險(xiǎn)因素，其ROC曲線下面積為0.744[95%(0.644～0.844)]，模型擬合可接受(Hosmer-模型P=0.185)，具有良好的判別能力。DCA顯示，當(dāng)VAP概率閾值為1%～61%決定干預(yù)時(shí)，VAP預(yù)測列線圖是臨床有用的。利用現(xiàn)有的變量，該模型可以應(yīng)用預(yù)測急性呼吸窘迫綜合征病人在ICU住院后發(fā)生VAP。在臨床實(shí)踐中醫(yī)護(hù)人員可以利用VAP預(yù)測圖評(píng)估ARDS病人發(fā)生VAP的風(fēng)險(xiǎn)，并在早期提出預(yù)防策略，使這些危重癥病人有較好的預(yù)后。

3.1.2 基于Logistic回歸模型 Xu等[25]基于回顧性分析，收集了901例病人，篩選出老年機(jī)械通氣病人發(fā)生VAP的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，Logistic回歸分析顯示，包括COPD、ICU入院、機(jī)械通氣方法、使用抗生素?cái)?shù)量、中心靜脈導(dǎo)管數(shù)量、留置導(dǎo)尿管時(shí)間、機(jī)械通氣前使用皮質(zhì)類固醇，該模型新變量的預(yù)測概率的AUC為0.722，Hosmer-仿真方法擬合優(yōu)度檢驗(yàn)表明，擬合優(yōu)度模型較好(χ2=4.613，df=7，P=0.707)。但由于是橫斷面、單中心研究，所有病人均來自同一家醫(yī)院，未來還需要進(jìn)一步的多中心、前瞻性隊(duì)列研究，納入具有不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的參與者。

李巖等[26]收集了574例使用呼吸機(jī)的老年病人，采用多因素Logistic回歸模型篩選出4個(gè)顯著預(yù)測VAP的危險(xiǎn)因素，包括昏迷、平臥位、插管天數(shù)>10 d和插管次數(shù)>2次是VAP發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，該模型ROC曲線下面積為0.851[95%CI(0.801～0.902)，P<0.001]，靈敏度為77.6%，特異度為80.8%，約登指數(shù)為58.4%，顯示此模型預(yù)測能力較好，能夠用于老年病人VAP發(fā)生的識(shí)別和評(píng)估，有助于進(jìn)一步開展VAP的防控工作。張曉雪等[27]對(duì)ICU收治的185例機(jī)械通氣病人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，存在誤吸危險(xiǎn)因素?cái)?shù)量≥3個(gè)(OR=45.086) 、低蛋白血癥(OR=40.718)、機(jī)械通氣時(shí)間越長(OR=1.464)、氣管肺泡灌洗液中α-淀粉酶水平越高(OR=1.016)是導(dǎo)致VAP發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，ROC曲線分析顯示，α-淀粉酶水平在早期預(yù)測VAP發(fā)生的曲線下面積為0.887，高于誤吸危險(xiǎn)因素?cái)?shù)量≥3個(gè)(AUC=0.733)、低蛋白血癥(AUC=0.652)和機(jī)械通氣時(shí)間(AUC=0.664)，最佳截點(diǎn)值為580.90 U/L，預(yù)測VAP發(fā)生的敏感度為94.59%，特異度為75.00%，α-淀粉酶水平對(duì)于預(yù)測早期VAP發(fā)生有一定的價(jià)值。但該預(yù)測受樣本量有限，且其他因素還未得到證實(shí)，需要進(jìn)行更多深入研究。張雯予等[28]對(duì)2 453例ICU住院病人資料納入分析，結(jié)果顯示，年齡≥72歲、新發(fā)腦卒中、入住ICU 24 h內(nèi)APACHEⅡ評(píng)分≥18分、SOFA評(píng)分≥8分等4個(gè)醫(yī)院感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，根據(jù)以上危險(xiǎn)因素建立量表，肺炎早期預(yù)測評(píng)分范圍為0～7分,最佳截?cái)嘀禐?分，ROC曲線下面積為0.83[95%CI(0.74～0.78)]，敏感度為87.28%，特異度為68.56%。隨后包括1 442例醫(yī)院感染病人對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證，顯示該量表預(yù)測效果良好。新的預(yù)測量表簡潔、方便，但還未經(jīng)過外部驗(yàn)證，之后還需要大樣本對(duì)其預(yù)測能力進(jìn)行測試。

4 小結(jié)

目前，國內(nèi)外對(duì)于VAP風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的模型深入研究較少，由于預(yù)測因子數(shù)量不同且內(nèi)容相差較大，使得每一種模型都有其局限性?；趥鹘y(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研制模型，能夠較好地篩查出ICU機(jī)械通氣病人患VAP的危險(xiǎn)因素，有助于為臨床醫(yī)護(hù)人員早期篩查高危人群。在構(gòu)建預(yù)測模型時(shí)還要考慮其有效性和可行性，臨床應(yīng)用時(shí)，要針對(duì)病人個(gè)體情況選擇出最合適的模型。目前國內(nèi)護(hù)理人員對(duì)VAP的認(rèn)識(shí)不足，VAP的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型仍未應(yīng)用到日常護(hù)理工作中。因此，認(rèn)識(shí)并運(yùn)用VAP的預(yù)測模型，提高對(duì)VAP的認(rèn)知水平，更好指導(dǎo)臨床實(shí)踐和改善病人的臨床結(jié)局。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，未來應(yīng)該更好地開發(fā)屬于本土化的預(yù)測模型，提高護(hù)理人員的工作效率。