谵妄是一种常见的临床综合征，其特征是意识、认知功能或知觉紊乱，有急性发作和波动的过程［1］。术后谵妄（postoperativedelirium，POD）通常在手术后5d内发生和发展［2］，后果包括高昂的治疗费用、住院时间延长、死亡率增加等，而且几乎所有谵妄发作病人都会出现永久性的认知缺陷［3］。由于大脑功能的改变，POD在老年病人中非常多见，2023版《中国老年患者术后谵妄防治专家共识》指出，我国65岁以上非心脏手术病人POD发生率为6.1%~57.1［4］。为了准确预测POD的发生，提前采取预防措施，国内开发了许多POD风险预测模型，适用范围包括心胸外科［5］、骨科［6］、头颈外科［7］、胃肠外科［8⁃9］等，但是，这些预测模型的适用范围主要为单专科领域，难以进行推广使用。国外一些针对所有内科病人［10］、外科病人［11⁃12］、住院病人［13］的普适性谵妄预测模型的适用范围更广，有的预测模型［14］已被推广使用，并被证明有较好的预测性能。本研究基于对国外普适性POD预测模型的研究以及对国内外POD危险因素的系统检索，构建了一个具有普适性的老年病人POD风险预测模型（universalpredictionofpostoperativedeliriuminelderlysurgicalpatients，UPRE⁃PODES），并将其转换为简易评分表，以期在不降低模型预测性能的同时扩大模型的适用范围，为实现谵妄的同质化管理奠定基础。

1、对象与方法

1.1　研究对象

采用回顾性调查方法，将2022年5月1日—10月31日就诊于汕头市中心医院骨科、胃肠外科、心胸外科、肿瘤外科的病人作为研究对象。纳入标准：年龄≥60岁；行外科手术治疗。排除标准：既往有精神病史或术前出现精神异常；入院时存在谵妄；入住时间<24h。本研究已通过医院伦理委员会审批（受理号：〔2021〕科研076）。本研究应用Logistic回归分析构建模型，将开发队列分为训练集和验证集。按时间先后顺序，在总样本量的分配中，训练集、验证集样本量的比例为2∶1［15］。本研究共纳入14个自变量，根据样本量计算公式［16］要求，每个自变量需要谵妄病人10~20例，且老年病人POD发生率为18.8%［17］以及考虑10%的样本流失，因此，训练集所需样本量至少为14×10/0.188/0.9=828例，验证集所需样本量至少为414例，总样本量至少为1242例。本研究最终纳入1250例。

1.2　研究方法

1.2.1　选择变量

1）国外普适性谵妄预测模型。本研究前期对基于术前筛查的POD预测模型（pre⁃operativepredictionofpostoperativedeliriumbyappropriatescreening，PROPDESC）和梅奥谵妄预测模型（Mayodeliriumprediction，MDP）进行外部验证［18］，并对其中的21个预测因子进行单因素分析和Logistic回归分析，结果发现，急诊入院、年龄、蒙特利尔认知评估（MontrealCognitiveAssessment，MoCA）中的句子重复和序列减法是老年病人POD的独立危险因素。

2）系统检索。以“deliriumORdeliriaORdeliriumsORacutedelirium”“postoperativeORpostoperativeperiod*ORpostsuigical/postsurgicalORsurgerypast”“riskfactor*ORriskassessment”为英文检索词，以“老年OR高龄”“谵妄OR急性意识波动”“手术OR术后OR手术后”“危险因素OR预测因素OR预测OR影响因素OR相关因素”“指南OR指引OR共识OR证据OR系统评价OR系统综述OR荟萃分析ORMeta分析OR整合分析OR元分析”为中文检索词，采用主题词结合自由词的形式，依据“6S”证据模型，自上而下对各大指南网站、学会网站和数据库进行系统检索，最终纳入13篇文献［1⁃2，19⁃29］，提取了10个变量，包括急诊入院、谵妄病史、痴呆症、高血压、肺部感染、疼痛、低氧血症、认知障碍、美国麻醉医师协会（AmericanSocietyofAnesthesiology，ASA）身体状况分级、日常生活活动能力（ActivitiesofDailyLiving，ADL）受限。

3）病人一般资料。为了避免遗漏重要的信息，本研究提取了病人的一般资料。经过课题小组讨论，纳入病人的入院方式、性别、年龄、手术部位作为变量。综上所述，本研究共纳入14个变量，分别是入院方式、年龄、MoCA认知评估中的“减法任务”和“重复任务”、谵妄病史、痴呆症、高血压、肺部感染、疼痛、低氧血症、ASA分级、ADL评分、手术部位、性别。

1.2.2　资料收集方法

1）训练集资料收集方法。临床研究护士使用训练集数据收集调查表，通过电子病历系统对病人14个变量数据进行收集。其中，入院方式、性别、年龄、手术部位从病人的一般资料中提取；谵妄病史是指病人在既往手术治疗后或本次术前曾有谵妄发作，从前期研究中提取；痴呆症、高血压、肺部感染是指病人在入院时根据疾病诊断标准被诊断为痴呆症、高血压、肺部感染，从入院诊断中提取；疼痛是指在病人入院时存在中度疼痛或有使用止痛药的护理记录，从病史记录和护理记录中提取；低氧血症是指病人在入院时即出现血氧饱和度（SpO2）≤95%或动脉氧分压（PaO2）≤80mmHg，从病史记录和护理记录中提取；MoCA认知评估中的“减法任务”和“重复任务”，从前期研究中提取；ASA分级和ADL评分从病史记录和护理记录中提取。

2）验证集资料收集方法。抽取开发队列中后1/3的数据作为验证集，针对整个建模过程中的所有步骤进行内部验证。因此，在训练集数据处理完毕并构建模型后，采用与建模集相同的资料收集方法对验证集研究对象进行资料收集。

3）结局事件的资料收集方法。本研究结局事件为病人发生POD，即病人术后24h内至病人出院至少出现1次混淆评估方法（ConfusionAssessmentMethod，CAM）评估阳性结果。该评估包括4个条目：①急性起病或精神状态的波动性改变；②注意力集中困难；③思维混乱；④意识状态的改变。诊断要求必须满足①和②，并且至少满足③或者④中的1条或2条［24］。

1.2.3　模型评价方法

采用受试者工作特征曲线下面积（areaunderthereceiveroperatingcurve，AUROC）、模型校准度（Hosmer⁃Lemeshow，H⁃L拟合优度）及模型预测效能（灵敏度、特异度、准确性）对训练集和验证集中模型的表现进行评价。

1.2.4　质量控制

收集数据前，确定变量收集的种类、诊断标准，将指标定量化、格式化和标准化，设计训练集/验证集的资料收集调查表，确保每个科室的数据收集者可以准确理解数据收集的意义、方法和内容，能严谨、客观地从事资料收集工作［30］。本研究采用均值填补法处理数据缺失，即以变量中未缺失观察值的均数估计该变量中存在的缺失值，在缺失值处理后，变量的均数不变。每个科室由1名研究护士独立提取结局变量，另1名研究护士独立提取危险因素变量，由第3名研究者对结局变量和危险因素变量的资料进行配对整合。使用SPSS软件录入数据时，由双人核对无误后录入数据。

1.2.5　统计学方法

采用Logistic回归构建预测模型。将单因素分析中P<0.10的变量纳入Logistic回归分析。为了方便解释实际问题，将连续变量转化为离散变量（如将年龄变量转化为60~74岁组和≥75岁年龄组），并对所有分类变量进行赋值，根据各独立影响因素的回归系数构建预测模型。通过将各因子回归系数除以最小回归系数后的值取整［31⁃32］，将模型调整为简化的风险评分。

2、结果

2.1　一般资料

共纳入行外科手术治疗的骨科、胃肠外科、心胸外科、肿瘤外科老年病人1250例，其中，训练集833例，验证集417例，训练集和验证集病人一般资料比较，差异无统计学意义（P>0.05），见表1。

表1　训练集和验证集病人一般资料比较

2.2　训练集POD组与非POD组单因素分析

对训练集POD组（n=147）与非POD组（n=686）老年病人的14个变量进行单因素分析，结果见表2。

表2POD组和非POD组14个变量的单因素分析

2.3　训练集POD组与非POD组的多因素分析

将是否发生POD作为因变量（发生=1，未发生=0），将单因素分析中P<0.1的变量（手术部位、性别、年龄、入院方式、谵妄病史、痴呆症、肺部感染、低氧血症、MoCA句子重复、MoCA序列减法、ASA分级、ADL评分）作为自变量纳入Logistic回归分析，自变量赋值方式见表3。Logistic回归分析结果显示：年龄、入院方式、谵妄病史、痴呆、肺部感染、蒙特利尔认知评估（MoCA）句子重复、MoCA序列减法、ADL评分是老年病人POD的独立危险因素（P<0.05）。见表4。根据表4中各指标分析结果的回归系数，构建老年病人POD风险预测模型，logit（P）=1.018×年龄+1.340×入院方式+1.798×谵妄病史+3.086×痴呆+0.845×肺部感染+1.063×MoCA句子重复+1.911×MoCA序列减法+0.951×ADL评分－5.806。

表3　自变量赋值情况

表4POD影响因素的Logistic回归分析

2.4　老年病人POD风险预测模型简易评分表

根据Logistic回归分析结果，通过将各因子回归系数除以最小回归系数后的值取整［31⁃32］，将模型调整为简化的风险评分，见表5。

表5　老年病人POD风险预测模型简易评分表

2.5　训练集POD风险预测模型的预测价值

2.5.1POD风险预测模型的拟合效果

根据预测模型计算病人发生POD的风险，采用ROC曲线检验病人模型与病人发生POD的拟合效果，见图1。AUROC为0.925［95%CI（0.902，0.949）］。

图1　训练集预测模型预测病人发生POD的ROC曲线

2.5.2　模型的校准能力

采用H⁃L拟合优度检验评价模型的校准能力，结果显示，χ2=10.797，P=0.213。

2.5.3　模型的预测性能

采用灵敏度、特异度、准确性检验模型的预测性能。以约登指数最大值为预测模型的最佳临界值。当ROC曲线的约登指数为0.717，模型取得最佳临界值，模型得分为5分，此时病人的灵敏度为84.4%，特异度为87.3%。当模型得分≥5分时，认为病人有谵妄的风险，在训练集的833例病人中，评分表准确预测发生POD的病人例数为124例，准确预测不会发生POD的病人例数为599例，因此，准确率为：（124+599）/833×100%=86.8%。

2.6　预测模型的内部验证

模型的内部验证是针对整个建模过程中的所有步骤，包括变量转换、变量筛选、模型选择、对数据缺失值的插补进行验证。验证集共纳入417例老年病人，其中79例病人（18.9%）发生了POD。验证集模型的AUROC为0.918［95%CI（0.884，0.951）］，见图2。H⁃L拟合优度检验χ2=3.361，P=0.910。以约登指数最大值为预测模型的最佳临界值。当ROC曲线的约登指数为0.678，模型取得最佳临界值，模型预测谵妄风险5分，此时模型的灵敏度为83.5%，特异度为84.3%，预测准确率为84.2%。

图2　验证集预测模型预测病人发生POD的ROC曲线

3、讨论

3.1　普适性谵妄风险预测模型研究的意义

随着POD相关研究的不断深入，一些手术科室根据各自疾病专科特点构建POD风险预测模型，同一手术科室也存在不同的风险评估工具，这些工具评估标准不统一，不利于模型的推广使用。普适性谵妄风险预测模型是从不同手术病人群体中开发的，可在不同外科中使用。近年来，随着医疗机构信息化建设的推进，部分医疗机构在谵妄评估、风险预测等方面已经实现了信息化管理［32］。临床决策支持系统（clinicaldecisionsupportsystem，CDSS）将人工智能技术和计算机的信息存储、提取及逻辑推理功能相结合，模拟临床诊疗和护理思维，以帮助医护人员快速做出决策［33］。通过将预测模型内置到CDSS系统，对谵妄风险等级进行幕后计算并将结果提供给医护人员，可以实现谵妄的早期预警。该模式有利于谵妄的同质化管理，但是，谵妄管理策略的同质化与病人谵妄风险的特异性之间存在矛盾［33］，需要一个兼顾不同外科病人谵妄风险的特异性和一致性，在扩大模型适用范围的同时不降低模型预测性能的普适性谵妄风险预测模型。采用非药物多组分方法进行一级预防被广泛认为是治疗谵妄最有效的策略［34］。因此，在临床应用中，通过使用UPRE⁃PODES预测模型筛选谵妄高危病人，立即启动相应的谵妄预防方案，如日常生活活动能力训练方案、认知功能训练方案、老年病人肺部感染预防护理方案等，将有利于降低老年病人POD发生率。

3.2UPRE⁃PODES预测模型的独立危险因素

3.2.1　痴呆

本研究结果显示，痴呆病人发生POD的风险是非痴呆症病人的21.880倍，评分表赋值为4分。痴呆是认知障碍的总称，认知障碍是慢性的、进行性的。欧洲麻醉学会关于术后谵妄的循证和共识指南［2］、意大利关于老年住院病人谵妄的预防、诊断和治疗共识［35］明确指出，患有痴呆的老年病人更易发生POD。2002年发表于JournaloftheAmericanGeriatricsSociety的一篇文献对谵妄叠加痴呆的患病率、相关特征、预后和治疗进行系统综述，强调了早期识别和预防痴呆病人谵妄的重要性［36］。一项旨在确定谵妄对死亡率的预后影响的对照研究发现，谵妄叠加痴呆相比单独痴呆的病人有更高的死亡率［37］。因此，可以通过模型预测老年痴呆病人发生谵妄的风险，从而进行早期干预。

3.2.2　急诊入院

本研究中，急诊入院的病人发生POD的风险是平诊入院病人的3.819倍，评分表赋值为2分。相关研究表明，老年病人因器官生理功能退化、认知功能减退，发生谵妄的风险较高，加上急诊科各类不良因素的刺激，急诊入院的老年病人常处于应激状态，易发生应激反应和定向障碍，加速和加重谵妄的发生［38］。国外研究报告，急诊科老年病人谵妄发生率为7%~20%［39］。谵妄的早期识别和及时处理可逆转老年住院病人的负性结局［40］。因此，在护理工作中应密切关注急诊入院的老年病人是否出现精神状态的急性波动、注意力不集中、思维混乱、意识水平改变等谵妄症状。

3.2.3　认知障碍

认知障碍是POD的重要危险因素［21］。安大略省注册护士协会（RegisteredNurses'AssociationofOntario，RNAO）关于《老年人谵妄、痴呆和抑郁的评估和护理的临床实践指南》建议，使用临床评估和有效的工具评估有谵妄风险的老年人（证据级别：Ⅰa）［22］。简易便携式精神状态问卷［41］、迷你认知测验（Mini⁃Cog）［42］或MoCA［43］是常用的认知评估工具。但这些认知评估项目都比较耗时。Lancet关于老年人谵妄的研究指出，当时间非常紧张时，定向评估和注意力任务，如倒着命名星期几（不允许有错误）或月份（允许有1个错误），连续减7（5次减法允许有1个错误），或倒着背诵数字跨度（通常为3个或更多）可以代替基本筛选［34］。本研究采用的是MoCA短期认知评估中语言和注意领域的2个检查项目［有2次减7的减法错误（赋值为2分）、无法成功复述1个句子（赋值为1分）］对病人进行简单的认知测试，结果表明，这样的认知测试操作简便，耗时较短，病人更易于接受，并且有着较好的预测效果。

3.2.4　谵妄病史

苏格兰校际指南［23］、印度临床实践指南［20］、RNAO临床实践指南［22］、美国加强康复和围术期质量倡议联合共识声明［2］明确将谵妄病史作为病人发生谵妄的危险因素，这可能与有谵妄病史的病人本身大脑储备量减少有关，在同样的内、外环境下，存在谵妄病史的病人较无谵妄病史的病人更易诱发谵妄发作。本研究中，存在谵妄病史的病人发生POD的风险是无谵妄病史病人的6.036倍，评分表赋值为2分。

3.2.5　肺部感染

肺部感染是老年病人发生POD的一个重要诱因。本研究结果显示，肺部感染病人发生POD的风险是无肺部感染病人的2.329倍，评分表赋值为1分。张承华等［44］认为，术前合并肺源性心脏病、肺部感染是发生POD的独立危险因素。肺部感染时病人因有效通气量减少，影响脑部供血供氧，容易发生谵妄［45］。肺部感染病人痰液增多、老年病人术后因呼吸功能下降引起低氧血症，是病人肺部感染后易引起谵妄的原因之一［46］；感染导致的营养消耗也会促使老年病人发生POD［47］。因此，肺部感染需要引起护理人员的高度重视，对肺部感染病人提前采取干预措施，如及时化痰、吸氧、加强营养等。

3.2.6ADL评分

≤50分ADL评分可以预测老年病人POD的发生。本研究结果显示，ADL评分≤50分的病人发生POD的风险是ADL评分>50分病人的2.587倍，评分表赋值为1分。黄燕等［48］对我国某三级甲等医院计划接受心脏外科手术的120例病人进行前瞻性队列研究发现，术前日常生活能力衰退是病人发生POD的独立影响因素。2023年版《中国老年患者术后谵妄防治专家共识》［4］也认为，老年病人术后卧床或实施保护性约束等活动受限的措施会增加POD发生率。我国多使用Barthel指数评定量表对病人进食、沐浴在内的10项内容进行ADL评分，该项目已被纳入每例住院病人入院时的常规评估，护理人员可以对该项目的分数进行直接提取，不需进行额外的评估。3.2.7　年龄≥75岁本研究结果显示，年龄≥75岁病人发生POD的风险是年龄60~74岁病人的2.769倍，评分表赋值为1分。年龄是POD的影响因素［1，19，22］。随着人口老龄化，老年住院病人增多，如果对所有老年病人均采取谵妄预防策略会造成医疗资源浪费并增加护士的工作量，通过预测模型筛选高危老年病人，针对性地采取预防措施，可以减少医疗资源浪费和降低护士的工作量。

3.3UPRE⁃PODES预测模型的预测性能

本研究使用AUROC评价模型的整体区分能力。AUROC是评定模型优劣的重要指标，一般情况下，AUROC越大，模型的预测性能越好［49］。本研究训练集模型的AUROC为0.925，验证集模型的AUROC为0.918，均有较好的预测能力。本研究使用H⁃L拟合优度检验反映模型的校准度，即模型预测的符合程度。当P>0.05时认为模型校准度较好。训练集病人POD风险预测模型的H⁃L拟合优度检验，χ2=10.797，P=0.213；验证集病人H⁃L拟合优度检验χ2=3.361，P=0.910，结果均表明预测模型的理论预测值与实际观测值之间并无明显差异，校准度良好，体现了预测模型预测结果的稳健性。本研究使用灵敏度、特异度、准确性评价模型的预测性能。灵敏度用于衡量检测出POD的能力，特异度用于衡量检测出非POD病人的能力。在训练集中，模型的灵敏度为84.4%，特异度为87.3%，准确率为86.8%；在验证集中，模型的灵敏度为83.5%，特异度为84.3%，准确率为84.2%，结果均表明模型有较高的灵敏度和特异度，减少了模型的漏诊率和误诊率，体现了预测模型具有较好的预测性能。

3.4UPRE⁃PODES预测模型

临床应用的建议本研究参考PROPDESC预测模型将模型回归方程转换为评分表，包括8个项目，分别是年龄≥75岁、急诊入院、谵妄病史、痴呆、肺部感染、MoCA句子重复0分、MoCA序列减法0~2分、ADL评分≤50分，这些项目在病人入院时即可获得。评估对象为≥60岁的手术病人，评估时机为入院24h内、术前，评分区间为0~14分。最佳临界值为5分，得分≥5分时，认为病人有谵妄的风险，应立即实施相应的谵妄预防方案。

3.5　本研究的创新性与局限性

本研究构建的UPRE⁃PODES预测模型具有普适性和较高的预测性能，可以在外科老年病人中使用；通过将模型方程转换为简易评分表，有利于模型的推广；模型所有预测项目可直接获得，无须等待其他辅助检查结果，护士在病人入院时即可完成所有项目的评估，尽早采取预防策略。本研究的局限性在于，虽然涵盖了大部分手术类型，但仍有欠缺，需要在更多科室、不同手术类型中进行模型的验证；研究的训练集时间过短，为单中心实验且是回顾性研究，更准确的实际预测效果有待大样本临床实践得出。

4、小结

本研究基于老年病人的特点，结合国外普适性POD预测模型的研究以及国内外POD危险因素的系统检索开发了一个具有普适性的POD风险预测模型，并将模型转换为简易评分表，该评分表适用于大部分手术类型的老年病人，在病人入院时即可使用。通过将普适性模型置入CDSS系统，将有利于谵妄的同质化管理。

参考文献:

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基金资助:汕头市科技计划医疗卫生类别项目,编号:211119096490402;

文章来源:张丹丹,郭媛君,汤舜銮,等.外科老年病人普适性谵妄风险预测模型的构建及验证[J].循证护理,2025,11(09):1768-1776.