重症监护病房患者院内获得压力性损伤的危险因素分析

庄秋枫，肖世极，周秀花，李映林

压力性损伤(Pressure Injury，PI)是长期卧床患者的常见并发症，可增加感染概率，降低生活质量，增加医疗费用及病死率，ICU患者压力性损伤发生率16.9%～23.8%[1]，在临床所有科室中最高。压力性损伤的发生是多因素综合作用的结果，了解压力性损伤发生的高危患者，是预防压力性损伤的基本步骤。虽然目前有100多种因素被报道[2]，但在这些研究中，部分压力性损伤发生的危险因素仍具有争议性，对压力性损伤发生的高危因素也缺乏大样本量的研究。本研究利用大型电子病例数据库分析评估压力性损伤的患病率、常见的发生部位以及压力性损伤的危险因素，确定并量化成年患者群体的压力性损伤发生的独立危险因素，以利于针对性加强医疗护理，从而减少与压力性损伤有关的成本。

1 资料与方法

1.1一般资料 2018年9月，本研究获得美国波士顿BID(Beth Israel Deaconess Medical Center，BID)医疗中心重症监护病房的数据库资料(MIMIC-Ⅲ)的使用许可。该数据库由美国麻省理工学院计算机生理实验室建立，包含2001～2012年超过4万例重症患者数据，数据库包含患者入院资料、实验室检查数据、护理记录、药物治疗以及院内外生存数据[3]。该数据库经过申请后可公开访问利用。2019年4～9月，本研究对提取到的数据进行清洗，病例纳入标准：①年龄>18岁；②第1次入住ICU；③入住时间>24 h。排除标准：①缺少年龄、性别、压力性损伤风险评估(在Braden量表上至少检测不到3个项目)数据；②排除入院时及入院4 h内出现压力性损伤[4]；③缺少完整的压力性损伤数据，包括压力性损伤发生时间、压力性损伤部位及压力性损伤分期。经过清洗共有30 171例患者符合纳入及排除标准。

1.2数据收集及基本处理 利用PostgreSQL软件对数据进行提取，主要内容包括人口统计学指标、Braden压力性损伤风险评估量表及其子项评估(下称Braden评分)，生命体征(包括最高体温、末梢血氧饱和度、平均心率、平均动脉压)、实验室检查(包括白细胞、血红蛋白、凝血酶原时间、血小板、肌酐以及碳酸氢根)、危重评分[格拉斯哥昏迷指数评分(GCS)，急性生理学评分-Ⅲ]，治疗措施[是否手术，机械通气，血管升压药的应用，镇静药物，连续肾脏替代疗法(CRRT)]、合并症以及预后指标(ICU住院时间，是否ICU死亡)；压力性损伤患者提取数据包括压力性损伤发生部位，压力性损伤分期以及发生压力性损伤最早时间；实验室数据、生命体征为入院后第1天的平均值，Braden评分提取内容为所有患者入院第1天以及压力性损伤患者压力性损伤发生前24 h的平均值。患者人口统计学指标及实验室检查结果利用MIMIC项目组公布的代码进行提取。由于主要的医疗操作集中于2期以上的压力性损伤患者，且1期压力性损伤的判断受主观影响较大，因此本研究将2期以上[2、3、4期以及深部组织损伤(不可分期压力性损伤)]压力性损伤患者纳入压力性损伤组，1期以下压力性损伤患者纳入对照组。

1.3统计学方法 采用SPSS22.0软件及R软件进行分析。正态分布的组间数据采用t检验，非正态分布的数据采用秩和检验，计数资料组间比较采用χ2检验，检验水准α=0.05。对缺失率小于20%的变量采用多重插补方式进行填补，对缺失值超过20%以上的变量不予纳入统计分析，对组间有统计学差异的变量首先采用Lasso回归进行变量筛选，Lasso回归是在最小二乘法的基础上加入收缩惩罚，通过对收缩惩罚的系数调节筛选参数，当系数为0时即把该参数从模型中剔除，从而选择出对因变量影响较大的自变量，并使用10倍交叉验证进行内部验证。预测性最强的协变量由错误均值在最小值的1个标准差(λ=Lambda.1se)确定。该统计过程由R软件“glmnet”软件包实现，随后将通过Lasso回归分析确定的变量输入到Logistic回归模型中，获取高危因素的OR值。

2 结果

2.1ICU患者压力性损伤发生特征 共有1 667例发生2期以上压力性损伤，46.9%的压力性损伤患者为70岁以上的老年患者。800例(48.0%)压力性损伤发生于入院3 d内，423例(25.4%)发生于入院4～7 d。压力性损伤发生前10个部位是骶尾(44.4%)，臀部(11.7%)、足跟(10.5%)、大腿(5.3%)、背部(3.3%)、手臂(3.2%)、足跟(2.2%)、口腔(2.0%)、面部(1.6%)与踝关节(1.6%)。压力性损伤组中位住院时间8.0(3.5，18.4)d；对照组中位住院时间2.3(1.5，4.1)d。压力性损伤组病死率为19.3%，对照组病死率为6.6%。

2.2ICU患者出现压力性损伤影响因素的单因素分析 性别、血小板值及合并症(高血压、肿瘤)差异无统计学意义，白蛋白及BMI因缺失数大于20%未纳入统计。35个变量单因素分析结果见表1。

表1 ICU患者发生压力性损伤影响因素的单因素分析

2.3压力性损伤发生的危险因素变量筛选 Braden量表中总分及其子项在单因素中均有统计学差异，为避免多重共线性，多因素分析中只纳入子评分项。通过对单因素分析33个有意义的特征变量作为自变量，以压力性损伤发生为因变量，采用10折交叉验证的方式进行内部验证，确定Lambda.1se作为λ值筛选变量。图1A显示了Lasso法筛选变量过程，33个变量系数值随惩罚系数λ的变化，初始纳入的影响因素的系数被压缩，当系数为0时即从模型中剔除，每条线条代表对应的变量。图1B10折的交叉验证的方式获取最优λ值过程:交叉验证过程中采用ROC曲线下面积法(AUC)为目标参量，每个红点代表对应λ值时目标参量的置信区间，两条线分别对应了lambda.min与lambda.1se。如图1所示，最终筛选出血红蛋白、危重评分、充血性心力衰竭、偏瘫、肥胖、体质量减轻、糖尿病、肾衰竭、脓毒血症、类风湿性关节炎、机械通气、镇静药物、血管活性药物、Braden评分中的摩擦力与剪切力、移动能力、营养摄取能力及潮湿程度共17个变量。

图1 压力性损伤发生的危险因素变量lasso法筛选结果

2.4获得性压力性损伤发生的相关危险因素 将获取的17个变量进行赋值后进行Logistic多因素回归分析，摩擦力与剪切力、移动能力、营养摄取能力及潮湿程度是Braden量表的下属因子，这4个自变量可能存在高度共线性，为探查变量间的共线性，对Logistic回归分析结果进行多重共线性诊断，方差膨胀因子均<5，不存在共线性。采用全部纳入的方式进行回归分析，最终16个因素进入回归模型，见表2。

表2 压力性损伤发生危险因素Logistic多因素回归分析结果

3 讨论

3.1压力性损伤的特征及分布规律 该医疗中心2级以上压力性损伤发生率约5.5%，主要发生时间在入院后第1周，需要提高对这些患者压力性损伤预防的认识。但入院后第1周通常也是患者病情最不稳定的时候，这使得预防压力性损伤变得困难。在压力性损伤分布部位中，最常见的位置是骶尾骨(44.4%)，与此前研究结果[5]相似，压力性损伤的发生是由于短时间来自组织变形的强烈压力和或由于长期不动导致的组织缺血[6]，因此对压力性损伤的护理仍需着重关注骶尾部皮肤情况，保持皮肤清洁、干燥，使用恰当的预防措施。

3.2压力性损伤的危险因素

3.2.1年龄、性别 性别及年龄是否为压力性损伤发生的危险因素是争议的内容。有研究指出男性是压力性损伤发生的危险因素[7]。通过此次分析，性别在压力性损伤的发生中无统计学意义。通常认为年龄越大，皮肤老化使得皮肤变薄、变脆，因此越容易出现压力性损伤[8]。本次研究提示，尽管年龄在压力性损伤组与无压力性损伤组之间存在差异，但经Lasso回归分析筛选后，该因素被压缩剔除。在2019版《压力性损伤/压疮的预防和治疗:临床实践指南》中提出年龄可能为混杂因素[9]。但老年患者通常合并有多种合并症，因此在针对此类患者时仍需注意运用减压床垫、更频繁的翻身措施以减少压力性损伤的发生。

3.2.2医疗措施 本研究结果显示，血管升压药、镇静药的应用及机械通气是压力性损伤发生的高危因素(OR=1.39、2.17、1.34，均P<0.01)。目前尚不清楚血管升压药可能影响压力性损伤发生的确切机制，部分危重症患者病情变化急骤，翻身时可能出现血流动力学变化，导致心脏骤停等情况，血管活性药物的运用可能会加重血流动力学不稳定的情况，因此，临床护士可能会减少患者翻身频率，同时血管升压药会收缩外周血管，以维持内腔重要脏器血流供给，导致外周皮肤的血流供给减少，从而增加了压力性损伤的发生风险[10]。未进行镇静的重症患者，组织缺血后激发感觉运动系统，出现轻微肢体活动，从而减少同一部位长时间压迫。但对于镇静镇痛以及瘫痪的患者，这种保护性感觉运动机制会出现丧失，使压力接触部位如骶尾部、足跟等部位压疮发生率增加[11]。因此针对运用镇静、血管升压药物的患者需要增加防压疮措施。机械通气患者出现压力性损伤的风险也明显高于其他患者，可能原因是机械通气患者，为预防呼吸机相关性肺炎，通常将床抬高30～45°，这样的位置往往使患者着位点皮肤的摩擦力及剪切力增加，从而压疮风险性提高[12]，同时机械通气患者中，常存在一定程度的氧合障碍，也增加压疮的风险。

3.2.3合并症 除了瘫痪外，脓毒血症也是发生压力性损伤的危险因素，同既往的研究结果[13]类似。脓毒血症的患者，组织对血氧的需求量增加，组织中血流速度也明显高于正常人，并出现反应性充血来补充组织氧的不足以及清除代谢产物。因此对脓毒血症的患者，组织耐受缺氧能力下降，组织受到压迫缺血后更容易缺氧坏死[14]，同时由于过度的炎症反应，使细胞和组织水平的灌注和氧合作用都受到严重影响，也增加了压疮发生的风险。其他在不同程度上被认定是影响灌注的合并症如心力衰竭、肾衰竭、糖尿病等，在此次研究中也同样作为发生压力性损伤的危险因素[12]。类风湿性关节炎患者因关节坚硬、慢性血管炎等，出现压疮风险增高，虽然在重症ICU人群中，类风湿性关节炎所占的比例不高，但因其关节组织的僵硬、活动受限，使临床护士对这类人群的护理造成一定困难。合并糖尿病患者压疮风险增加16.0%，需注意到约有25%的ICU患者合并有糖尿病，因此有必要对众多该类患者进行更深入研究，以制订针对性的防护措施。肥胖及体质量减轻发生压疮风险明显高于其他患者。肥胖是否为压疮的高危因素，既往研究结论并不一致[15-16]，本研究结果表明肥胖是压疮的高危因素，可能的原因是脂肪的组织血管过少以及体质量增加造成受压点压力增加，因此更容易发生压疮。需要注意在合并症中，住院期间体质量减轻其发生压力性损伤风险明显高于其他患者。患者的体质量减轻，可能与摄入不充足的食物、食欲下降、吸收不足等有关，不能满足机体能量和蛋白质合成所需的营养，造成营养不足，同时营养不足又成为压力性损伤经久不愈的主要原因。在临床实践过程中，营养支持往往不及时、不充分，不具备个性化和特异性，因此在临床压力性损伤管理工作中，护理人员应积极进行营养干预，评估住院高危压力性损伤风险患者的营养状况，合理进行营养支持。

3.2.4生命体征、血红蛋白及疾病危重评分 体温是否为压力性损伤的危险因素具有很大的争议性，不同的研究结果甚至相反[17]。本次单因素分析提示体温在两组中存在差异，但经筛选后未被纳入回归方程，同时心率及血氧饱和度对压力性损伤也经筛选未纳入最终模型，与涂倩等[18]的研究结果一致。通过分析急性生理学评分-Ⅲ与压力性损伤发生关系，压力性损伤的患者急性生理学评分高于无压力性损伤的患者，差异有统计学意义，在Logistic回归中，将急性生理学评分划分为10等份，每增加1等份，风险增加14%。有研究提出SOFA评分可以帮助预测压力性损伤的发生[19]，不同的危重评分对压力性损伤的不同预测价值有待进一步研究确认。

3.2.5Braden评分 既往研究认为Braden总分18分为压力性损伤发生高危因素[20]，但本研究未将Braden总分纳入回归方程，仅纳入子项，提示临床护士应重视Braden评估的这3项子项，当这3项评分较低时，需采取积极的防压疮措施。研究结果显示，摩擦力与剪切力、移动能力及营养摄取能力是压力性损伤发生的危险因素。

ICU患者压力性损伤风险的影响因素众多，这些影响因素之间关系复杂，且存在一定的相关性，传统的统计学模型进行分析如Logistic回归分析，由于各自变量间的相互影响和相互关联，往往存在估计偏差，很难筛选出最有意义的变量，采用Lasso回归分析可以很好地筛选变量，并避免变量的共线性问题[21]，经筛选后的变量再经Logistic回归分析可以直观评估各项危险因素。本研究存在一定局限，部分因素因缺失值较大(如BMI、白蛋白)，未能纳入评估；另外本次为回顾性病例对照研究，部分因素尚不能确定其因果关系。病例数据来源美国，因人群种族、护理资源以及疾病谱的差异，此次危险因素评估结果可能与国内存在一定差异。但此次研究也给我们带来启示，利用电子病例数据库进行大样本量的分析，有利于综合性ICU护理团队快速辨别压力性损伤发生的高危人群并实施预防。不同合并症患者发生压力性损伤风险各不一致，针对特定的患者应进行个性化压力性损伤评估及预防，以减少压力性损伤的发生。