医用黏胶性皮肤损伤(medical adhesive related skin injury,MARSI)为重症监护室(intensive care unit,ICU)病人常见的医源性皮肤损伤,主要表现为医用黏胶移除后皮肤出现红斑、水疱、糜烂及撕裂等症状,且持续时间≥30min[1]。ICU病人多病情危重,皮肤修复和抵抗能力弱,使用医用黏胶多且期间因创口分泌渗出液、唾液/汗液、消毒剂等因素,成为MARSI发生的高危群体[2]。有研究显示,MARSI为ICU病人发生皮肤损伤的主要类型,发生率为3.6%～36.0%,发生后会因其局部皮肤疼痛、感染,增加病人治疗难度,降低医疗质量与服务体验[3]。因此,临床将MARSI的防治作为护理工作和护理质量评价中的重点。既往研究对MARSI相关影响因素进行分析,得出发生MARSI与病人因素和护理因素均存在相关性,但结论并未一致,且当前多集中于预防干预和影响因素分析层面,对于临床早期筛查和识别高危病人风险的工具较为有限[4-5]。故本研究将结合既往经验和结论,在明确MARSI独立风险变量基础上,进一步构建可视化、量化的风险预测模型,就其临床价值进行探究,为临床识别高危病人,并提出可行性的管理策略提供借鉴性意见,现报道如下。

1、资料与方法

1.1 临床资料

选取2021年1月1日—2023年1月1日我院收治的108例ICU病人作为研究对象,纳入标准:1)年龄≥18岁;2)入住ICU前未发生MARSI;3)研究期间使用过医用黏胶产品;4)病人知情并自愿参与本研究。排除标准:1)入住ICU<24h;2)患有先天性皮肤疾病;3)近1个月内有皮肤过敏史;4)临床病历不完整或中途退出研究者。研究中,假设采用χ2检验来分析危险因素与病人MARSI的关系,根据统计学计算公式[6],最终纳入病人108例。

1.2 调查工具与方法

1.2.1 一般资料调查表

查阅文献,并结合我院病人临床情况自行设计调查问卷。1)病人因素:性别、年龄、体质指数(body mass index,BMI)、合并基础病;2)临床因素:疾病种类、是否手术、机械通气、应用抗凝剂、使用抗生素、ICU住院时间、皮肤水肿情况、皮肤是否干燥、皮肤是否潮湿、急性生理与慢性健康评分(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation,APACHE)Ⅱ[7]、Braden评分[8]、营养风险筛查(Nutritional Risk Screening,NRS2002)[9];3)实验室指标:血清总蛋白、血红蛋白、血清清蛋白。

1.2.2 MARSI评价与分类标准

以2013年国际皮肤护理及造口护理协会发布的标准[10]进行分类。1)表皮剥脱:皮肤角质层随胶布一同移除,伴有红斑或水疱;2)皮肤撕裂伤:皮肤层部分或全部分离;3)张力性损伤:皮肤表皮与真皮分离导致的水疱;4)皮炎:胶布接触区界限分明并伴有红斑、水疱;5)浸渍:皮肤出现发皱、发白与发灰现象;6)毛囊炎:毛囊周围红肿可发展为丘疹或脓疱。

1.2.3 调查方法

收集病人资料,临床症状和体征、实验室指标值在入住ICU后24h内获得。收集过程由1名具备丰富的临床经验以及经过专业化培训和考核的人员独立进行,收集完毕后采用双人法对数据进行核查、统计分析。为避免偏倚,本研究均采用统一的黏贴使用和移除技术,即无张力黏贴法、高举平台法固定导管、采用最小角度移除法移除黏胶产品,规定每周二、周四统一更换电极片、透明贴膜。

1.3 统计学方法

采用SPSS26.0软件进行统计分析,符合正态分布的定量资料用均数±标准差(±s)表示,行t检验;定性资料采用例数、百分比(%)表示,行χ2检验。反之则用中位数(四分位间距)表示,用Mann-Whitney U检验。将单因素分析中差异有统计学意义的变量进行Logistic回归分析。最后绘制列线图风险预测模型,采用Hosmer-Lemeshow(H-L)检验、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)及应用检验评价模型预测效果。以P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 ICU病人MARSI发生情况

108例病人中,发生MARSI23例,发生率为21.30%,作为MARSI组。损伤类型:表皮剥脱7例(30.43%),皮肤撕裂伤5例(21.74%),张力性损伤1例(4.35%),皮肤炎症10例(43.48%);损伤部位:头面部7例(30.43%),颈部3例(13.04%),双上肢5例(21.74%),双下肢5例(21.74%),臀部2例(8.70%),躯干部1例(4.35%);黏胶类型:静脉敷料3例(13.04%),电极片3例(13.04%),固定管路敷料8例(34.78%),皮肤防护敷料6例(26.09%),其他3例(13.04%)。未发生MARSI的病人85例(78.70%),作为对照组。

2.2 不同特征ICU病人MARSI发生的单因素分析(见表1)

表1 不同特征ICU病人MARSI发生的单因素分析(n=108)

2.3 ICU病人MARSI发生的多因素Logistic回归分析

将ICU病人是否发生MARSI作为因变量(发生=1,未发生=0),将单因素分析中差异有统计学意义(P<0.05)的因素作为自变量进行Logistic回归分析,自变量赋值情况见表2。Logistic回归分析结果显示,年龄、BMI、皮肤是否潮湿、Braden评分、NRS2002评分、APACHEⅡ评分均为ICU病人MARSI发生的独立风险变量(P<0.05),见表3。

表2 自变量赋值情况

表3 ICU病人MARSI发生的多因素Logistic回归分析

2.4 建立ICU病人MARSI的列线图预警模型

基于6项ICU病人MARSI的独立风险因素,构建列线图预警模型,见图1,其中各变量相对应的评分依次为80、100、91、82、71、72分,总分为550分,如1例ICU病人年龄>60岁、BMI<18.5kg/m2、Braden评分为19分且皮肤潮湿,则该病人MARSI的发生风险为100+80+50+82=312分,根据图示可直接得出其MARSI的风险约为33%。

图1 ICU病人MARSI的列线图预警模型

2.5 ICU病人MARSI的列线图预警模型检验

2.5.1 拟合优度检验

使用H-L检验可以评估模型的拟合程度,当P>0.05时,表示模型的拟合与观察值之间无明显差异,即模型具有较好的预测符合度。本研究应用H-L检验对风险预测模型的拟合进行评估,结果显示,χ2=4.561,P=0.683(P>0.05),这表明本次回归方程模型的拟合优度良好。

2.5.2 鉴别效度检验

根据风险预测模型绘制的ROC曲线和计算得到的AUC来评估模型的鉴别效度。一致性指数(C-index)范围为0.5～1.0,数值越大,表示模型的区分度越好。结果显示,本研究构建的风险预测模型的C-index为0.818,表明模型具有较好的区分能力。校准曲线的斜率接近1,见图2。AUC范围为0.5～1.0,面积越大,表示模型的预测能力越好,见图3。结果显示,本研究构建的风险预测模型的AUC为0.861[95%CI(0.623,0.858)],表明模型具有较高的预测准确性,敏感度为78.94%,表明模型能够有效地识别出真阳性的病人,特异度为97.18%,表明模型可以很好地排除真阴性的病人。

图2 风险预测模型的校准曲线

图3 风险预测模型的ROC曲线

2.5.3 风险预测模型的验证

根据训练集、验证集样本比例8∶2,计算得到验证集样本量为22例,按照上述相同的纳入与排除标准,采用便利抽样法从2021年1月—2023年1月的ICU病人中选取22例形成验证集,采用模型进行评价,据此计算模型预测准确率,结果显示,ICU病人MARSI预测发生4例,实际发生2例,预测未发生MARSI的18例中实际未发生MARSI的16例,计算得到预测准确率为(2+16)/22×100%=81.81%。

3、讨论

3.1 ICU病人MARSI发生率高于其他人群

本研究结果显示,108例病人中共23例发生MARSI,发生率为21.30%,与Crespo等[11]研究中报道的住院儿童MARSI发生率为17%相比较存在差异。郭卫婷等[12]发现老年人MARSI发生率为15.6%,而赖永明星等[13]对门诊病人的研究表明,MARSI发生率为5.9%。以上均表明,MARSI为医院病人常见的皮肤损伤,发生率较高,但ICU病人MARSI发生率明显高于其他人群。原因可能为:1)多数病人伴有创伤、感染、休克等,导致其毛细血管血液循环障碍,皮肤对外源刺激耐受能力降低,且在救治期间,需用医用黏胶固定医疗器械、导管及黏合、保护伤口等,从而增加MARSI发生风险。2)临床护士对MARSI的认知度较低,加上病人处于昏迷或镇静状态中,对皮肤损伤造成的瘙痒、疼痛等感觉、知觉迟钝,无法及时进行症状表述,导致该损伤的护理遗漏率较高。本研究结果也显示,发生MARSI的23例病人中以皮肤炎症最多见,与李素玲等[14]研究结论相似,其次为皮肤撕裂伤、表皮剥脱,其余相对少见,原因是因为:常用的黏胶产品多为天然橡胶,丙烯酸酯、水凝胶和聚氨酯等以及黏胶下残留的渗出液、汗液与消毒剂等均能对皮肤造成一定刺激,与皮肤长期接触后渗透皮肤,破坏皮肤屏障功能,最后导致炎性反应和皮肤红斑的形成。而皮肤撕裂伤和表皮剥脱的形成主要与黏胶使用时间有关,时间长会导致黏胶产品与皮肤间的连接强度大于皮肤细胞间,在黏胶产品移除期间易导致皮肤角质层剥落和撕裂伤口。综上所述,ICU病人MARSI发生率较高,临床护理人员需加以重视和预防。

3.2 ICU病人MARSI发生的危险因素

3.2.1 年龄

本研究结果显示,>60岁的老年病人MARSI发生的风险高于年龄≤60岁病人,与张晓雪等[15]研究结果相似。原因可能为:随着年龄的增长,皮肤的弹性会下降,皮肤的修复和再生能力会减弱,且皮肤角质层细胞也会减少,合成胶原纤维能力慢,导致皮肤含水分减少、角质层脱水变脆、皮肤干燥松弛,皮肤的物理保护功能与年轻人比较也明显减弱,更容易在黏贴和移除医用黏胶时发生拉扯和损伤,从而发生MARSI。因此,在使用医用黏胶时对年长者需特别注意皮肤保护。

3.2.2 BMI

本研究结果表明,BMI>27.9kg/m2或<18.5kg/m2的病人MARSI发生风险更高。原因可能为:1)BMI较高的病人皮下脂肪较多,皮肤表面在黏贴和移除医用黏胶时可能受到拉扯和摩擦,且BMI较高的病人体表面积较大、皮肤皱褶较多,导致黏胶使用期间易聚集汗液和湿气,从而增加潮湿环境导致的皮肤损伤风险,如湿疹、皮肤炎症和摩擦引起的皮肤破损等。2)BMI太低的病人缺乏足够的脂肪垫来保护皮肤免受医用黏胶的摩擦和压力,使得皮肤更容易受到外力的伤害,医用黏胶的黏性导致皮肤表层的剥离或损伤,在黏贴或移除时发生皮肤损伤[16]。

3.2.3 皮肤是否潮湿

有研究表明,汗液分泌旺盛的病人,角质层的通透性增加,皮肤抵抗力下降,容易触发炎性反应[17]。本研究结果发现,皮肤潮湿的病人会增加MARSI发生率。分析原因为,潮湿的皮肤会增加外界物质的渗透性,医用黏胶中的成分可能导致皮肤刺激或过敏,从而引发皮肤损伤;同时潮湿的皮肤表面会使黏胶黏性增加,使黏胶剥离难度增加,导致皮肤摩擦和张力增加,皮肤损伤的风险增加,且医用黏胶在与湿润皮肤接触时,可为细菌提供滋生的环境,加剧皮肤问题。

3.2.4 Braden评分

本研究结果显示,Braden评分是病人MARSI的发生风险因素,Braden评分是一种常用的压力性损伤风险评估工具,其在一定程度上反映了病人皮肤的现况[18]。分析原因为:1)Braden评分低,意味着病人的活动能力受限,例如短期内无法主动改变体位或转动身体,使得身体局部皮肤长时间承受压力,增加皮肤受损的可能性。2)Braden评分较低还可能表示病人的感觉、知觉受损,例如因神经系统病变或麻醉药物的作用,导致病人无法感受到压力或疼痛的刺激,继而增加MARSI的发生。3)Braden评分低的病人通常由于年龄较大、病态或持续卧床等原因,皮肤可能已经变得脆弱或容易受损,这些皮肤缺乏足够的弹性和耐受力,容易受到医用黏胶的摩擦和刺激。然而,李海英等[19]的研究结果表明,压力性损伤的高风险病人也是MARSI的高危病人,两者存在相似的危险因素,但其仍无法单独预测MARS的发生率,还应结合临床其他因素进行共同分析。

3.2.5 NRS2002评分

本研究结果显示,NRS2002评分越高的病人其MARSI的发生风险越高,为ICU病人MARSI的独立风险因素。分析原因为:NRS2002评分是常用于评估病人是否存在营养不良或营养风险的工具,评估结果越高,代表病人处于更高的营养风险,营养不良会导致皮肤组织的营养供应不足,使皮肤更加脆弱,易受医用黏胶的摩擦和刺激。同时,营养不良会影响病人的免疫功能,降低皮肤的自愈能力,导致皮肤损伤修复能力较差,容易发生医用黏胶皮肤损伤,且评分高的病人可能存在体液潴留或水肿的情况,水肿会导致真皮层细胞间水分子增多,表皮张力增加,真皮层细胞黏附力小于皮肤与黏胶之间的附着力,增加MARSI的风险。与张宇等[20]研究表明通过营养风险筛查能有效识别MARSI高危病人的结论一致。

3.2.6 APACHEⅡ评分

本研究显示,APACHEⅡ评分可以作为MARSI独立风险因素。究其原因为:1)由于APACHEⅡ评分越高,意味着病人病情更为严重,通常伴随着多器官功能紊乱,免疫功能下降,使病人的皮肤抵抗力下降,增加皮肤受损风险。2)高APACHEⅡ评分的病人可能存在多种危险因素,如低血压、缺氧、全身炎症反应等,这些因素会导致皮肤局部的血液供应不足,增加MARSI的发生[21]。3)高APACHEⅡ评分的病人通常为长时间卧床或接受重症监护的病人,增加皮肤暴露于压力、摩擦和湿度等因素的时间,容易造成皮肤损伤。4)高APACHEⅡ评分的病人需要接受复杂的医疗干预,包括使用多种医疗器械和设备,医用黏胶使用率高,不当使用或长时间使用均会增加皮肤受损的风险。

3.3 基于ICU病人MARSI风险变量构建的个体化预测模型具有良好预测价值

列线图是一种可视化预测工具,它通过直观的图形展示预测变量之间的关系和对预测结果的影响程度。相较于仅仅使用单一变量进行预测,列线图能够综合考虑多个变量之间的相互作用和影响,从而提高预测的精准度和准确性[22]。张俐丽等[23]为病人构建非小细胞肺癌病人化疗期间肺部感染风险列线模型,显示预测准确度高,且敏感度与特异度较好。本研究基于Logistic回归分析结果绘制的列线图风险预测模型,能根据具体的个体特征和不同的预测变量值来进行个体化的预测,同时本研究采用H-L检验、AUC、临床应用评估模型的预测性能和准确性,H-L检验结果显示,χ2=4.561(P=0.683),表明该模型观察到的MARSI发生率与实际发生情况符合度较高。同时,采用内外部C-index、校正曲线结果显示,C-index为0.818,校准曲线斜率接近1。同时AUC能有效反映模型判定结果的准确率,当模型AUC≥0.80,可考虑在临床应用。而本研究构建模型的AUC为0.861[95%CI(0.623,0.858)],敏感度为78.94%,特异度为97.18%,提示模型有较好的预测能力。最后以验证集样本计算模型预测准确率为81.81%,表明该模型预测准确率较高。

4、小结

本研究通过多因素Logistic回归分析明确ICU病人MARSI风险因素,构建的列线图可以准确量化和评估其MARSI发生的风险。然而,由于本研究的样本量较小且仅来自同1所医院,存在数据偏倚的可能性。因此,需要增加样本量并开展更多的研究来验证该模型的科学性和适用性。同时,未来将关注列线图的智能性,以期为临床评估ICU病人发生MARSI的风险提供更简便的工具和基础。

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文章来源:冯运,周瑛,沈竹霞.ICU病人医用黏胶性皮肤损伤风险预测模型的构建及验证[J].循证护理,2024,10(19):3561-3567.