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急性呼吸衰竭患者P0.1动态发展轨迹与临床结局的相关性

2025-07-16 62 上传者：管理员

摘要：目的探讨气道闭合压(P0.1)纵向变化轨迹与急性呼吸衰竭患者预后的相关性。方法选取2022年9月—2023年12月在连云港市第一人民医院急诊重症监护室（ICU）初次接受有创机械通气治疗的75例急性呼吸衰竭患者为研究对象，入院后收集患者人口学特征、一般临床特征及呼吸机相关参数，每日进行3次P0.1测量，并取平均值记录。建立基于群组轨迹模型（GBTM）方法的多轨迹模型对患者P0.1轨迹进行分组，识别具有相似轨迹变化的患者群体。临床结局指标为住院期间全因病死率。使用Cox比例风险回归模型分析轨迹群对患者死亡风险的影响。结果共纳入73例急性呼吸衰竭患者，GBTM分析产生了3组基线特征分布部分差异有统计学意义的轨迹群组。低P0.1增长组31例，P0.1低平组25例；高P0.1增长组（17例）。多因素Cox比例风险回归模型分析，以低P0.1增长组作为参照组，其余两组的住院病死率明显升高，其风险比（HR）及95%可信区间（CI）分别为HR=3.38,95%CI（1.26～9.05）及HR=2.81,95%CI（1.19～10.6）。住院时间处于8 d内，不同轨迹组生存风险差异无统计学意义（P=0.103），住院时间>8 d，则不同P0.1轨迹组生存风险出现差异有统计学意义（P=0.006）。结论急诊ICU内急性呼吸衰竭患者P0.1动态变化轨迹与病死率具有相关性；持续低水平轨迹及高增长轨迹的P0.1与高病死率相关。

关键词：
ARDS
急性呼吸衰竭
死亡风险
气道闭合压
群组轨迹模型
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通常认为,呼吸驱动是呼吸中枢神经网络输出的时间积分,其大小代表了呼吸中枢输出的振幅与频率[1]｡气道闭合压(airwayocclusionpressure,P0.1)被定义为在气道被阻塞后第100毫秒的气道压力下降[2-3]｡尽管其可能会受到呼吸肌无力的影响,但人们普遍认为P0.1是评估中枢呼吸驱动的可靠指标,其直接与神经活动强度相关[4-7]｡目前大多数现代呼吸机上都可以测量P0.1,其为一种简单且非侵入性的指标｡

一些研究表明,有创机械通气中异常的P0.1可能与患者的部分临床结局相关[8]｡首先,过高或过低的呼吸驱动是疾病严重程度的标志,因为其可能是由严重的肺内因素[肺部感染､肺不张､急性呼吸窘迫综合征､(acuterespiratorydistresssyndrome,ARDS)]及肺外因素(躁动状态､全身炎症和内环境紊乱)引起的[9]｡其次,异常的呼吸驱动可能会造成伤害｡一方面,过低的呼吸驱动意味着低的吸气努力,这反过来可能导致膈肌无力和脱机困难[10-11]｡另一方面,过高的呼吸驱动转化为高的吸气努力,这同样可能导致肺损伤[12]和脱机困难｡

群组轨迹模型(group-basedtrajectorymodel,GBTM)是一项基于纵向队列数据的分析技术,识别群体内遵循不同发展轨迹的亚组,并描绘亚组成员的发展轨迹曲线｡GBTM相对克服了横断面数据的局限性,其科学性与可行性已被其他医学队列研究所证实,但目前尚未用于探讨P0.1轨迹与住院病死率的相关性[13-15]｡重症监护病房(intensivecareunit,ICU)住院患者预后情况如何,是许多临床医生关注的问题｡本研究采用连云港市第一人民医院患者数据构建前瞻性队列,探讨P0.1与临床结局指标相关性｡

1、资料与方法

1.1一般资料选取了2022年9月—2023年12月在中国连云港市第一人民医院急诊ICU接受有创机械通气治疗的75例急性呼吸衰竭患者为研究对象,纳入标准:①符合急性呼吸衰竭的诊断;②接受有创机械通气｡排除标准:①年龄<18岁;②预计有创机械通气时间<24h;③对于多次入住ICU的患者,只纳入第一次入ICU的记录｡经纳入､排除标准筛选后,共有75例进入研究队列｡本研究符合《赫尔辛基宣言》相关规定｡

1.2方法由医务人员将入院患者身份信息录入系统,收集患者人口学特征和一般临床特征,在治疗方式及镇静镇痛药物使用上尊重临床医生判断,不进行干涉｡采用经口气管插管接呼吸机维持通气,患者取平卧位｡使用迈瑞生物医疗公司SV600型号呼吸机测量模块进行测量,同一患者于每日9:00~12:00期间相对固定的时间收集数据,在A/C模式下测定P0.1,在相对平静状态下连续测量3次,记录其平均值,同时记录患者呼吸频率､潮气量､呼气末正压(positiveend-expiratorypressure,PEEP)､气道峰压､气道平台压､气道阻断压(expiratoryocclusionpressure,∆Pocc)等呼吸机相关数据,持续收集直至患者成功脱机或入住ICU第28天或死亡｡

1.3统计学方法删除缺失比例大于30%的指标,使用随机森林树法对患者未检测导致记录缺失､认为缺失机制为随机缺失的数据进行插补,构建GBTM模型,依据拟合指标贝叶斯信息标准(bayesianinformationcriteria,BIC)和轨迹中个体后验概率均值(averageposteriorprobability,AvePP)选择合适的分组结果｡经多次分组拟合,选择BIC绝对值最小且每组AvePP>0.7作为可接受标准,计量数据符合正态分布和方差齐性规律以(x-±s)表示,组间差异采用t检验,不符合正态分布的计量资料以[M(P25,P75)]表示,组间比较采用秩和检验;计数资料以[n(%)]表示,组间比较采用秩和检验｡离散变量以使用[n(%)]表示,采用χ2检验｡使用Cox比例风险回归模型分析轨迹群对患者死亡风险的影响｡以Kaplan-Meier法进行生存分析及绘图｡采用逐步向前法分段拟合单因素及多因素Cox比例风险回归模型,对生存曲线进一步进行Landmark分析｡以P<0.05为差异有统计学意义｡使用R(4.3.3)进行所有统计分析｡

2、结果

2.1P0.1的GBTM选择所有患者的全部P0.1分布曲线见图1,建立GBTM进行模型拟合｡组1轨迹呈现初始P0.1较低,随着住院时间逐渐升高(-1~-4cmH2O),组2呈现P0.1随住院时间无明显变化(0~-1cmH2O),组3轨迹呈现初始P0.1较高,随着住院时间逐渐升高(-3.5~-7cmH2O),3组Ave-PP均大于0.9｡根据轨迹特征将3组分别命名为低P0.1增长组(31例)､P0.1低平组(25例)､高P0.1增长组(17例),见图2｡

图1所有入组患者的P0.1分布

图2基于GBTM的P0.1轨迹

2.2受试者一般情况本研究预计纳入75例有创机械通气患者,由于呼吸机无法测量部分患者P0.1,排除了2例患者,最终纳入73例患者｡患者年龄为(62.11±17.20)岁,其中男性45例(61.64%),女性28例(38.36%),ARDS患者40例(54.79%)｡患者基线仅在28d病死率与入院时第一次测量的P0.1及Pocc方面的差异具有统计学意义(均P<0.05),其余指标如入院后年龄､身高､体重､心率､血压､序贯器官功能衰竭评分气量､平台压等差异均无统计学意义,3组连续性肾脏替代治疗(continuousrenalreplacementtherapy,CRRT)患者及ARDS患者数量差异无统计学意义(均P>0.05,表1)

表1不同P0.1轨迹分组基线资料的比较

2.3有创机械通气患者P0.1轨迹的多因素Cox比例风险分析在单因素Cox比例风险回归模型分析的基础上纳入不同P0.1轨迹组的多个自变量(P0.1低平组为参照组),采用多因素Cox比例风险回归模型分析不同P0.1轨迹组的死亡风险,在模型一中,P0.1轨迹分组后的单因素Cox回归模型分析示,P0.1低平组HR=3.53,95%CI[(1.06~8.82)],P=0.005;高P0.1增长组[HR=2.95,95%CI(1.22~10.49)],P=0.028｡在模型二中调整GCS､性别､年龄､呼吸频率､平均动脉压､BMI后结果显示,入院时的年龄､BMI为患者住院病死率升高的影响因素(P<0.05),P0.1低平组HR=3.38,95%CI[(1.26~9.05)]､高P0.1增长组[HR=2.81,95%CI(1.19~10.6)]的死亡风险升高(P<0.05),见表2｡

表2P0.1轨迹类型的多因素Cox回归分析

2.4有创机械通气患者P0.1轨迹的Landmark分析

Kaplan-Meier曲线显示早期曲线交叉较明显,不符合ProportionalHazard假定,使用Landmark分析并选择住院时间截断点为8d,住院时间处于8d内,不同轨迹组生存风险差异(P=0.103),住院时间>8d,则不同P0.1轨迹组生存风险出现差异有统计学意义(P=0.006),结合多因素Cox比例风险分析结果,可以认为低P0.1增长组患者生存率较高,见图3｡

图33种P0.1轨迹模式的Kaplan-Meier生存曲线

3、讨论

在临床中,P0.1可以间接评估食道压和呼吸肌压力[16]｡因此,P0.1提供了直接从呼吸机波形中检测异常呼吸努力和过度肺应力的方法,常用于ICU中对有创机械通气患者的呼吸驱动进行床边评估｡许多研究证明,P0.1是预测患者预后及呼吸机脱机的高效预测指标[7,17]｡既往相关呼吸驱动的研究通常专注于ARDS患者,有少部分研究表明,P0.1不仅是预测患者能否成功脱机拔管的指标,也是有创机械通气患者90d病死率的独立危险因素[8]｡既往也有研究证明,P0.1作为早期监测自主呼吸强度的指标,有助于改善患者肺顺应性[18]｡但上述研究仅使用尝试脱机前几小时或入院时固定时间点的数据,多为横断面研究,入院或拔管前的呼吸驱动并不能真实反映患者住院期间的呼吸驱动的动态变化｡

本研究结果证明,ICU有创机械通气的急性呼吸衰竭患者28d病死率受到有创机械通气期间P0.1轨迹的影响｡采用GBTM模型,本研究将ICU的有创机械通气患者分为低P0.1增长组､P0.1低平组､高P0.1增长组｡3组患者的基线情况差异无统计学意义,疾病严重程度无明显区别｡这可能是由于入组患者已经进行了气管插管及部分急诊处理,3组患者具有可比性｡这同时也证明了,仅通过医疗人员于临床中简单获取的数据进行经验性的分析,可能并不能及时区别不同呼吸驱动分型的患者｡进一步采用多因素Cox风险回归分析,调整了不同混杂因素后,发现P0.1低平组､高P0.1增长组的死亡风险是低P0.1增长组的3.38倍和2.81倍｡

考虑感染是ICU患者早期(47.2%)和晚期(36.4%)死亡的主要原因｡且呼吸驱动对机械通气患者远期生存率仍具有影响[6,8]｡P0.1轨迹作为持续评估的纵向指标可能无法在早期明显影响患者生存概率,但随着住院时间增加(>7d),不同的P0.1轨迹分类则开始明显与患者病死率相关｡这可能是对于各种原因的长期机械通气患者,不同P0.1轨迹主要通过持续累积效应影响患者生存率,亦有可能是由于疾病恢复过程中对医疗人员对患者关注程度较前下降｡这意味着临床工作中仅于入住ICU早期监测呼吸驱动是不充分的,应持续评估调整,及时转变高危的呼吸驱动轨迹类型｡

高呼吸驱动意味着呼吸中枢需求较高的分钟通气量[8],其可能导致pendelluft现象以及自主呼吸诱导的肺损伤(patientself-inflictedlunginjury,P-SILI)和呼吸肌损伤的风险｡高P0.1增长组意味着患者在住院期间尽管经过了各种治疗,P0.1仍长期未按照医疗人员的期望保持在正常范围｡既往研究对入院数小时内P0.1进行监测,发现较高的P0.1造成了较差的预后(HR1.19,95%CI[1.04~1.37,P=0.011])[8]｡而初始较高且持续增长的高P0.1增长组显然在有创机械通气期间,使患者膈肌与肺产生了更长时间的疲劳与损伤,并且,高呼吸驱动还可使患者产生“呼吸困难”的感受,也会影响患者的预后[9]｡

较低呼吸驱动会导致膈肌无力,人机不同步等后果,与其相关的最常见原因是镇静和pH升高,这有可能会延长脱机时间,增加再插管､再入院和死亡风险,但这可能仅是其中一方面原因｡低呼吸驱动意味着呼吸中枢仅要求较低的分钟通气量,尽管所有的疾病都会降低呼吸中枢需求的通气量,但持续较低的P0.1证明了疾病过程可能并未得到控制[1]｡同时长期较低的呼吸驱动可能会影响医疗人员对患者预后情况的判断,从而导致这些患者在呼吸驱动未恢复时放弃治疗｡

本研究的优势在于收集了患者每日的P0.1水平并应用纵向数据的分析方法,分析了患者有创机械通气期间呼吸驱动的动态变化轨迹｡我们的研究也有局限性｡首先,尽管我们选择了首次接受有创机械通气治疗的患者,大幅减少了纳入膈肌无力的患者数量,从而减少了P0.1的测量误差,但在呼吸机上直接进行的P0.1测量实际上低估了P0.1[6,8],与膈肌电活动测量方法之间存在差异,但在一般临床实践中,医生常使用的呼吸驱动评估方法多为无创方法,这与我们在研究中使用的一致｡其次,我们并未在收集呼吸驱动数据的同时评估患者镇静程度,尽管调整患者镇静程度在临床实践中广泛用于控制呼吸驱动,但目前已有研究表明,床旁RASS评分和镇静药物类型似乎对P0.1无显著影响[9]｡第三,该研究为单中心研究,纳入患者的数量相对较少,这可能导致分型相对简单,有一定的地理限制,可能不适用于其他人群,未来可以进行多中心探索｡

参考文献:

[13]杜鑫,张芮英,张莹,等.收缩压纵向轨迹与心房颤动的关系[J].中国循环杂志,2017,32(6):584-588.

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[15]黄金杰,李俊娟,张昕蕾,等.收缩压纵向轨迹对新发慢性肾脏病的影响[J].解放军医学杂志,2021,46(1):49-56.

基金资助:江苏省科技计划项目(BE2020670);

文章来源:吴问涛,李小民.急性呼吸衰竭患者P0.1动态发展轨迹与临床结局的相关性[J].中国急救复苏与灾害医学杂志,2025,20(07):911-915.