NSRAS量表在降低新生儿医源性损伤应用中的meta分析

苏颖 胡君红 韦月秀 朱景兰 谢叶玲 韦小乐

【摘 要】 目的：系统评价NSRAS量表在降低新生儿医源性损伤中的应用效果。方法：使用计算机检索PubMed、中文期刊全文数据库（CNKI）、中国生物医学文献数据库（CBM）、万方数据库。选择前瞻性的将NSRAS量表以预防为目的预测新生儿医源性损伤的相关研究文献，检索时间为自建库开始至2019年，由2名研究人员独立筛选文献、提取资料，并采用质量评价工具（QUADAS）标准进行质量评价，使用MetaDisc 1.4进行Meta分析并辅以Revman 5.3绘制相关的条性图和表格。结果：共纳入8各篇文献，共计7240名研究对象，合并灵敏度（SEN）为0.56（95%CI，0.47～0.65），异质性检验I2=90.1%，P<0.0001;合并特异度（SPE）为0.90（95%CI，0.87～0.94），异质性检验I2=94.0%，P<0.0001。合并诊断比值比（DOR）经计算为17.6（95%CI，14～21.2），异质性检验I2=76.5%，P=0.0103。结论：NASAR评估量表可以较为准确地预估新生儿医源性损伤，有较为良好的预判性，可在临床新生儿护理中应用。

【关键词】

NSRAS量表;新生儿;医源性损伤;Meta分析

新生儿的皮肤较为脆弱，其厚度一般只能达到成人的40%左右，而且发育不成熟，在新生儿护理过程中，极容易发生因使用粘性较大的医用胶带或新生儿自身皮肤抵抗力差出现皮炎、压疮等医源性皮肤损伤[1-2]。针对此类现象，国际推出NSRAS量表，该量表用于预测评估新生儿医源性损伤，打破以往护理人员凭经验判断缺乏客观性的新生儿皮肤护理短板，被广泛使用在新生儿临床护理中，是现今判断新生儿是否出现医源性损伤的一份较为可靠的依据[3-4]。尽管使用广泛，但在临床应用阶段中，也有相关报道对不同量表与NSRAS诊断效能进行对比。对此，本研究对NSRAS评估的相关文献进行meta分析，以期为今后的临床诊断及干预提供帮助。NSRAS具体评分细则见表1。

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

1）文献纳入标准：①研究类型：临床诊断性研究;②研究对象：新生儿;③研究内容：评估NSRAS评分表对新生儿医源性损伤的研究;④干预措施：新生儿出生后立即进行NSRAS评估，根据结果进行干预护理，计算新生儿医源性损伤的发生率;⑤结局指标：医源性损伤发生率、灵敏度、特异度、阳性预测值（SPN）、阴性预测值（SPE）等。若无全面指标，则至少文献内所提供的原始数据可以计算SPN及SPE值;⑥文种仅限中、英文。

2）文献排除标准：①文献内无具体的研究数据可提供;②重复发表的文献;③综述、个案报道。

1.2 文献检索方法

使用计算机检索CNKI、PubMed、中国生物医学数据库（Chinese biomedical literature database，CBM）及万方数据库。检索自建库开始至2019年所有相关文献。并对已纳入文献的参考文献进行追溯，补充纳入符合标准的文章。主要检索词包括NSRAS、newborn、iatrogenic、injury、iatrogenic injury、新生儿、医源性损伤、评分表等。

1.3 资料提取

由2名研究人员独立进行数据检索，并互相核对。如遇分歧，则由第3名研究人员帮助进行讨论解决。提取的信息包括：1）纳入研究的基本信息：第一作者、发表时间、研究所在地区;2）被评估新生儿的基本情况：患儿数量、胎龄、体质量、医源性损伤发生率，及敏感度、特异度等临床背景资料。并对已采纳的文献制定提取表格。

1.4 文献质量评价

根据QUADAS条目逐条按“是”“否”“不清楚”进行评价。“是”为满足，“否”为不满足或者未提及，“不清楚”指该项在文献中未充分提及或信息不全面。整个过程由资料提取的2名研究人员继续进行评价，如遇分歧，由第3名研究人员进行辅助判断。

1.5 统计分析

统计已经纳入研究的有效数据，如：TP、FP、TN、FN等。采用Meta-Disc和Revman统计软件进行数据分析。首先检验异质性，阈值效应和非阈值效应均可引起异质性。所纳入研究的灵敏度与特异性如成负相关，则存在阈值效应，应进行SROC曲线拟合并计算ROC曲线下面积;若存在非阈值效应，则应进行亚组分析。由于本文所纳入文献过少，因此不宜进行亚组分析。故根据已纳入的各研究进行灵敏度、特异度、诊断比值比（DOR）统计量进行合并，绘制出森林图。若P>0.05，I2≤50%，则提示异质性差异无统计学意义，应采用固定效应模型进行分析;反之，则应采用随机效应模型。

2 结果

2.1 纳入文献结果

经筛选，最终有8篇文献，共计7240名研究对象纳入此次Meta分析研究。所纳入的研究对象中有625名新生儿出现医源性损伤，6615名未出现医源性损伤。8篇文献发表时间为1997至2018年，其中中文5篇，英文3篇。有5篇文献采用国际NPUAP-EPUAP压疮分级标准为医源性损伤评判标准，有3篇以临床操作作为判断医源性损伤的标准，所纳入文献均可以直接或间接计算出敏感度和特异度，患者的临床基本信息较为详细。纳入研究的临床基本信息特征见表2。

2.2 質量评价

采用QUADAS评分工具对所纳入的研究进行质量评价，结果显示，所有纳入的文献评分均在10分以上，说明此次纳入文献的质量较高。见表3。

2.3 NSRAS预测新生儿医源性损伤的准确性

通过SROC曲线平面图，可以发现结果并不呈“肩臂”状分布（见图1），说明该异质性由非阈值效应引起（灵敏度对数与1-特异度对数的Spearman相关系数为0.5，P=0.67，差异无统计学意义）。选用随机效应模型进行分析。

對SEN、SPE、DOR进行Meta分析，森林图如图2所示，合并SEN为0.56（95%CI，0.47～0.65），异质性检验I2=90.1%，P<0.0001;合并SPE为0.90（95%CI，0.87～0.94），异质性检验I2=94.0%，P<0.0001。合并DOR经计算为17.6（95%CI，14～21.2），异质性检验I2=76.5%，P=0.0103。见表4。

3 讨论

评估新生儿是否出现医源性损伤是NICU的护理重点，尤其对早产儿来说，本身发育不完善，极易出现诸如压疮等医源性损伤，并引发一系列并发症，对新生儿提早进行医源性损伤预测有助于新生儿正常生长发育，降低新生儿并发症发生率[5-6]。对护理人员来说，一份可靠准确的评估量表至关重要。NSRAS是目前国际上普遍应用的一项预测新生儿医源性损伤的评估表，关于该量表的研究较多，但评价各不相同[7-9]。本次研究发现，NSRAS评估表的合并敏感度为0.56，合并特异度为0.90，SROC曲线下面积为0.81，说明NSRA在预测新生儿医院性损伤上有较为准确的预判性，表明NSRAS评估表对于干预新生儿医源性损伤护理有一定的临床价值。

除此之外，阳性似然比、阴性似然比也是诊断效率的测量指标，本次Meta分析的阳性似然比为5.6，说明有医源性损伤的新生儿患者阳性评分率为无医源性损伤新生儿的5倍;阴性似然比为0.17，说明NSRAS评估为阴性医源性损伤的新生儿仍有17%的概率存在医源性损伤。可见，该量表在准确性方面还可以进一步完善。

综上所述，NSRAS评估量表具有较高的预测价值，但仍可以进一步提高其准确性，建议参考临床其他评估量表，进行全面评估，为临床新生儿护理提供更好的帮助。

参考文献

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