吴晓霞,岳伟岗,闫柏灵,李斌
兰州大学第一医院重症医学科,兰州 730000
机械通气是重症医学科(ICU)危重患者出现呼吸衰竭时最主要的治疗措施之一,当呼吸衰竭改善后机械通气患者能否成功撤机又是ICU 医护人员面临的一大挑战。撤机失败可能导致患者住院时间延长,呼吸机并发症增多,增加病死率[1-2]。机械通气患者由正压通气转为自主呼吸时,胸腔内压变化会导致患者心脏前后负荷明显增加,而心脏功能无法代偿增加的心脏负荷是导致患者撤机失败的常见原因之一[3-4]。传统的浅快呼吸指数、氧合指数等指标只关注了患者的肺功能状态,并未关注患者心脏功能,因此对撤机结果的预测价值并不理想。脉搏氧饱和度容积信号包含搏动性信号、非波动性信号,搏动性信号反映了一个心动周期内指端血容量的变化,其中脉搏灌注指数(PI)和脉搏灌注变异指数(PVI)与心输出量密切相关,通过监测PI和PVI可以评估患者的心脏功能[5-6]。本研究通过监测机械通气患者自主呼吸试验(SBT)前和SBT结束时PI、PVI,计算SBT前后PI和PVI的变化值(ΔPI、ΔPVI),并分析SBT前PI、PVI及ΔPI、ΔPVI对机械通气患者撤机结果的预测效能。
1.1 临床资料 选取2021 年1—12 月兰州大学第一医院收治并准备撤机的机械通气患者116 例。纳入标准:①经口气管插管接呼吸机辅助通气大于48 h;②通过撤机筛查[7]:吸入氧浓度≤40%,呼气末气道正压≤5 cmH2O,血流动力学稳定不需要血管活性药物,呛咳能力好。排除标准:①年龄<18 岁;②存在房颤等心律失常者;③存在外周血管疾病指端指脉氧信号不稳定者。所有纳入机械通气患者在撤机过程不再使用镇静药物,继续使用镇痛药物使CPOT 评分<1 分。患者通过撤机筛查后使用T-管模式进行SBT,SBT的持续时间为30 min。若患者出现下述情况时[浅快指数(呼吸频率/潮气量)>105,呼吸频率≤8或者≥35次/分,自主呼吸潮气量<4 mL/kg,心率>140 次/分或有心律失常发生,氧饱和度<90%[8]]停止SBT,转为机械通气。若患者拔管后自主呼吸时间超过48 h 即认为撤机成功,若患者再次机械通气、或再次插管、或使用无创呼吸机则认为撤机失败,根据撤机结果将患者分为撤机成功组(90例)和撤机失败组(26例)。
1.2 SBT 前和SBT 结束时PI、PVI 监测及ΔPI、ΔPVI计算 使用Masimo 脉搏血氧仪Radical7 监测SBT前和SBT 结束时的PI 和PVI,PVI=(PImax-PImin)/PI最大×100%,其中PImax为呼吸周期中PI 的最大值,PImin为呼吸周期中PI 的最小值,计算SBT 前、SBT 结束时PI和PVI的变化(ΔPI、ΔPVI)。
1.3 统计学方法 采用SPSS21.0 统计软件。符合正态分布的计量资料以±s表示,组间比较采用独立样本t检验或U检验;利用ROC 评估SBT 前PI、PVI、ΔPI、ΔPVI 对机械通气患者撤机结果的预测价值。P<0.05为差异有统计学意义。
2.1 两组SBT前及SBT结束时PI、PVI和ΔPI、ΔPVI比较 SBT 前及SBT 结束时PI、PVI 和ΔPI、ΔPVI 比较见表1。
表1 两组SBT前及SBT结束时PI、PVI和ΔPI、ΔPVI比较(%,± s)
表1 两组SBT前及SBT结束时PI、PVI和ΔPI、ΔPVI比较(%,± s)
注:与撤机失败组比较,*P<0.05。
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2.2 SBT 前PI、PVI 及ΔPI、ΔPVI 对机械通气患者撤机结果的预测价值 SBT 前PI 预测撤机结果的AUC为0.616(95%CI:0467~0.764),对撤机结果预测无统计学意义;当SBT 前PVI>14.0%时,其预测机械通气患者撤机成功的灵敏度为86.1%,特异度为79.2%,AUC 为0.860,95%CI为0.766~0.953;当ΔPVI>10.5%时,其预测机械通气患者撤机成功的灵敏度为91.7%,特异度为83.3%,AUC 为0.905,95%CI为0.831~0.978;当ΔPI>12.5%时,其预测机械通气患者撤机成功的灵敏度为88.9%,特异度为80.8%,AUC 为0.936,95%CI为0.877~0.996。详见图1。
图1 PI、PVI预测机械通气患者撤机结果的ROC
机械通气是ICU 呼吸衰竭患者的重要治疗手段,但有研究显示不必要地延长机械通气时间可能带来气压伤,破坏上呼吸道保护机制,甚至增加患者病死率[9-10]。因此,当患者原发病得到控制、整体病情改善,及时撤机非常重要。目前临床上最常用的指导撤机的方法为SBT,但SBT 通过的患者中仍有3%~19%因撤机失败而被迫再插管[11-12]。分钟通气量、最大吸气压力、呼吸频率、浅快呼吸指数、0.1 s气道闭合压力和顺应性—速率—氧合—压力指数等是目前临床常规用来评估患者能否撤机的指标,但这些指标都不同程度受到患者临床状态的影响。临床上,除了肺损伤、呼吸机萎缩、气道自洁能力减弱、镇静药物蓄积等常见导致撤机失败的原因外,心脏功能不会也常常引起患者的撤机失败[3,11]。患者在撤机过程中,胸腔内压由正压转变为负压,撤机过程中心脏前后负荷的增加成为评估患者心脏功能的“运动负荷试验”[13]。早期的临床和基础实验都充分证明了心功能不全是导致患者失败的原因[4,14],而通过评估和预测影响撤机结果的心源性和非心源性因素,尽早采取相应的措施就可能避免撤机失败。
脉搏氧饱和度容积信号可以无创、有效地监测患者的心输出量。PI和PVI是两种典型的脉搏氧饱和度容积信号参数,可以连续动态监测心输出量及其变化[15-16]。PI 为监测部位搏动性组织(小动脉血流量)吸收的光量(AC)占非搏动性组织(静脉血、肌肉和其他组织)吸收的光量(DC)的百分比。PVI 是对整个呼吸周期中PI 动态变化的测量,反映了胸腔内压力和回心血量之间的平衡。SBT 过程中胸内压力的变化会直接影响心脏的充盈和排空,导致心输出量、指尖脉搏压力和容积随呼吸的变化的周期性变化[17]。BEURTON 等[18]研究显示,被动抬腿试验时PI 增加大于9%,可以准确预测患者的容量反应性,同时被动抬腿试验过程中ΔPI 和ΔCI 之间存在良好的相关性,表明PI 的动态变化也可用于评估患者的容量反应性。本研究显示,SBT 前PI 无法有效地预测机械通气患者撤机结果,但是撤机过程中撤机成功组的PI 明显增加,撤机失败组无明显变化;ΔPI 可以有效预测患者的撤机结果。如果心脏功能处于Frank-starling 曲线的上升段,心肺相互作用可能会导致更大的PVI,这表明患者有能力代偿撤机后增加的心脏负荷。本研究还显示,撤机成功组SBT 前PVI 显著高于撤机失败组,SBT 前PVI 及ΔPVI对撤机结果具有良好的预测价值。因此,在撤机前通过监测PI、PVI 及其变化值,进而评估患者心功能状态,尽早采取利尿等处理措施,就可以减轻心脏负荷的增加,而避免撤机失败,改善患者预后。撤机成功组和撤机失败组SBT 后PI、PVI 比较虽有统计学差异,但用于预测机械通气患者撤机结果已无意义,故剔除进行下一步预测实验。需要注意的是,PI和PVI与监测部位皮肤血管收缩舒张状态密切相关,容易受到温度、疼痛刺激、交感兴奋、神经阻滞等因素的影响。在不同体表部位(前额、耳朵和手指)测量的PVI 与液体负荷后ΔCI 的相关性有显著差异[19-21]。同时,PI 和PVI 也无法识别因肺功能受损、呼吸肌疲劳、痰排痰减弱、镇静药物积累而导致的脱机失败。
总之,SBT 前PI 无法有效地预测机械通气患者撤机结果,但SBT 前PVI 及ΔPI、ΔPVI 对机械通气患者撤机结果有良好的预测价值。