改良的早期预警评分联合动脉血氧饱和度监测对门诊新型冠状病毒感染患者病情及预后的评估作用

魏海英,张晓婷

(郑州大学附属郑州中心医院 门诊办公室,河南 郑州 450007)

新型冠状病毒感染(corona virus disease 2019,COVID-19)自2019年12月首次报告至今,在全球范围内累计已感染6亿5千万人,导致近660万人死亡[1-2]。随着2023年1月8日国家COVID-19疫情防控政策调整为“乙类乙管”,门诊出现COVID-19患者就诊高峰;COVID-19最常见的并发症是急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS),且氧分压下降会增加肺炎相关并发症[3],最终导致病死率上升。但早期急性肺损伤(acute lung injury,ALL)所致“快乐低氧”[4]不易被发觉,如不及时发现轻型患者的缺氧状态,部分患者可能转化为危重型,因此国家要求针对门诊就诊的COVID-19患者“脆弱人群”进行经皮动脉血氧饱和度(percutaneous arterial oxygen saturation,SpO2)和心率监测[5]。改良的早期预警评分(modified early warning score,MEWS)由Subbe等[6]于2001年系统提出,目前已经成熟运用于临床各年龄段患者的病情评估中[7],它是基于血压、心率、呼吸频率、体温和神志的简易便捷评分系统。本研究拟通过MEWS评分联合SpO2监测,早期识别门诊重症COVID-19患者,正确分流处置,保障门诊患者医疗安全。

1 对象与方法

1.1 研究对象

1.1.1纳入标准

根据《新型冠状病毒感染诊疗方案(试行第十版)》[8],符合下列诊断标准的患者纳入研究:年龄≥18岁;具有COVID-19的相关临床表现;具有以下一种或以上病原学、血清学检查结果,新冠病毒核酸检测阳性、新冠病毒抗原检测阳性、新冠病毒分离、培养阳性、恢复期新冠病毒特异性IgG抗体水平为急性期4倍或以上升高。

1.1.2排除标准

年龄<18岁;因流感病毒、腺病毒、呼吸道合胞病毒等其他已知病毒性肺炎及肺炎支原体衣原体感染就诊于COVID-19康复门诊;因非感染性疾病如血管炎、皮肌炎和机化性肺炎等类似病毒性肺炎影像学表现就诊于COVID-19康复门诊;因其他病毒引起的上呼吸道感染就诊于COVID-19康复门诊;未签署知情同意书。

1.1.3一般情况

2022年12月15日至2023年1月15日于郑州大学附属郑州中心医院COVID-19康复门诊累计就诊4 326人次,其中符合纳入标准的共有3 028人次,461人次随访失访,198人次因合并其他已知呼吸道病毒感染排除,162人次因合并非感染因素导致肺部影像学改变排除,3人次校正MEWS评分≥8排除研究,22人次因未签署知情同意书或拒绝提供病史资料排除,最后2 182人次纳入统计学分析,其中对照组1 098人次,校正MEWS评分组1 084人次,其一般资料见表1。

表1 两组患者一般资料比较

按照就诊前是否依据校正MEWS评分法评估患者的MEWS评分及SpO2,将研究对象分为对照组及校正MEWS评分组。校正MEWS评分<8分且符合下列标准之一的患者,判定其为重症[8]。符合下列任何1条且不能以COVID-19以外其他原因解释:(1)出现气促,呼吸频率≥30次·min-1;(2)静息状态下,吸空气时指氧饱和度≤93%;(3)动脉血氧分压(partial pressure of oxygen in arterial blood,PaO2)/吸氧浓度(fraction of inspired oxygen,FiO2)≤300 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa),高海拔(海拔超过1 000 m)地区应根据PaO2/FiO2×[760/大气压(mmHg)]对PaO2/FiO2进行校正;(4)临床症状进行性加重,肺部影像学显示24～48 h内病灶明显进展>50%。

1.2 研究方法

回顾性分析对照组及校正MEWS评分组就诊前是否有病情评估及相关干预措施:对照组未进行任何就诊前病情评估且未给予相关诊疗干预措施;校正MEWS评分组均按照表2评估校正MEWS评分,并按照评分结果给予相应门诊处置。筛查门诊COVID-19重症转归患者的相关高危因素,并评估校正MEWS评分作为筛查门诊COVID-19重症转归患者指标的可行性。

表2 校正MEWS评分法

校正MEWS评分法见表2,对应门诊处置如下。(1)≤4分:病情稳定,门诊正常就诊。(2)5分:病情可能恶化,门诊优先就诊。(3)6～7分:病情重,需转急诊治疗。(4)≥8分:潜在危险大病情危重,需立即抢救治疗。以校正MEWS评分>5分作为“潜在危重症”触发报警值[6]。

1.3 观察指标

(1)门诊就诊后15 d内重症转归率、病死率、住院前门诊停留时间、住院时间;(2)门诊COVID-19患者SpO2、校正MEWS评分;(3)SpO2、校正MEWS评分对重症转归的预测能力。

1.4 统计学方法

2 结果

2.1 重症转归率、病死率、门诊停留时间、住院时间

2 182人次门诊COVID-19患者中,门诊就诊后15 d内重症转归150人次,重症转归率6.87%,15 d内死亡36人,病死率为1.65%;其中对照组亚重症转归91人,死亡21人;校正MEWS评分组亚重症转归59人,死亡15人。COVID-19患者门诊停留时间(116.24±45.87)min,住院时间(7.73±4.46)d,校正MEWS评分组的15 d内重症转归率较对照组降低(P=0.008),门诊停留时间、住院时间缩短(P<0.001);但两组就诊后15 d病死率比较,差异无统计学意义(P=0.324)。见表3。

表3 两组患者相关资料比较

2.2 SpO2及校正MEWS评分对就诊后15 d内重症转归的预测能力

门诊COVID-19者的SpO2为(95.83±3.64)%,校正MEWS为(2.82±2.24)分。以SpO2作为评价指标,其预测门诊COVID-19患者就诊后15 d内重症转归的临界值为93.5%,其灵敏度为86.44%,特异度为49.37%;校正MEWS评分预测门诊COVID-19患者就诊后15 d内重症转归的临界值为4.5分,其灵敏度为83.05%,特异度为87.32%。见表4。

表4 SpO2及校正MEWS评分的ROC曲线相关参数

2.3 应用随机森林分类法评析MEWS评分预测重症转归模型评估结果

对构成MEWS评分的各项指标进行分析,结果显示在随机森林树中SpO2对重症转归组分类的特征重要性最高,为42.20%,其次为HR和RR,分别为21.60%和18.30%;SBP、体温和意识状态对重症转归组的特征重要性最低,分别为10.30%、6.50%和1.00%。测试集中准确率、召回率均为0.950,精确率为0.951,F1为0.952,模型拟合效果优秀,见表5。

表5 MEWS评分预测重症转归模型评估结果

3 讨论

为了早期识别COVID-19高危患者,国内外已研发了多种预测模型,但这些预测模型多建立在详尽的病史资料收集、实验室数据或胸部影像学检查结果的基础上,且研究对象多为住院患者。例如Wongvibulsin等[9]通过基础疾病、人口学特征、实验室指标(例如C反应蛋白、白介素、D-二聚体、铁蛋白、乳酸脱氢酶)、生命体征(例如最高SpO2、氧合指数、呼吸频率、脉率)等四方面资料,构建了预测住院个体进展为重症或死亡的“重症COVID-19适应性风险预测器”。Zhang等[10]创建了从AI系统提取的定量肺部病变CT参数[磨玻璃影与肺容积比、肺实变与肺容积比、总病变(磨玻璃影及肺实变)与肺容积比等]和临床参数(例如年龄、白蛋白、血氧饱和度、C反应蛋白)作为源数据的c评分体系,并将其应用于预测患者进展(从首次入院的时间)为严重或危重疾病(定义为死亡或临床需要机械通气或转移到ICU)的临床结果。

门诊医疗诊疗行为具有诊疗人次多、就诊环节多、无法全程监控患者、应急变化多等特点;与住院患者相比,诊疗时间较短,临床病史资料相对局限。随着我国COVID-19防控政策的转变,研究时间段内我国COVID-19确诊病例呈指数级增长,每日新增确诊病例最高达46.71%[2],而上述参与构成预测COVID-19患者转归模型的各项检验检查指标往往等候时间长且难以即时取得结果进行分析汇总,因此,目前迫切需要一种适用于预测门诊COVID-19患者临床转归的模型,用来快速评析病情,精准定位潜在COVID-19重症患者。

本研究发现在门诊就诊的一部分COVID-19患者出现Silent hypoxia现象[11],即一些无严重呼吸衰竭(呼吸困难、空气饥饿)主观症状的COVID-19患者,出现与生理学的基本原理相矛盾的氧饱和度极低现象;且该部分患者的病死率远高于出现呼吸困难症状的患者[12]。这使得门诊就诊的COVID-19患者具有潜在急诊患者特点和医疗风险。因此,考虑到能否将既往用于预警急诊及ICU患者病情恶化的MEWS评分用于门诊COVID-19患者的病情评估。

Wongvibulsin等[9]关于预测COVID-19患者转归模型的研究在全球颇具影响力。该研究提示,在构成预测COVID-19患者1、7 d重病或死亡转归的随机森林回归模型的46种因素中,氧合指数、呼吸频率、脉率、体温为前4位因素,其在随机森林模型中的百分比权重最高。Gupta等[13]认为,在室内,入院血氧饱和度是院内COVID-19病情恶化的最具鉴别力的单变量预测因子。因此,本研究将SpO2作为校正因子引入MEWS评分中,设计了校正MEWS评分表,用于门诊重症COVID-19患者的识别和门诊就诊后病情预判。

本研究结果表明,与单一应用SpO2预测COVID-19患者门诊就诊后15 d内重症转归相比,涵盖心率、收缩压、神志等非呼吸因素评价指标的校正MEWS评分具有更高的特异性。这可能是因为虽然COVID-19主要影响呼吸系统,导致间质性肺炎和严重ARDS,但它也影响多个器官系统,尤其是心血管系统[14]。例如,COVID-19可造成内皮细胞活化和损伤、血小板活化和高凝状态[15],导致心肌损伤加重[16-17],增加死亡风险[17]。与无心力衰竭既往史的COVID-19患者相比,既往心力衰竭合并COVID-19患者的病死率增加近2倍[18]。其他参与构成MEWS评分的因素如意识状态、体温等对COVID-19患者预后评估也具有重要意义。相关研究表明,COVID-19患者入院时精神状态改变或卒中的发生预示着院内死亡风险增加[19],COVID-19阳性脑炎患者病死率高达20.0%[20]。COVID-19暴发初期(2019年12月至2020年2月)我国武汉地区COVID-19患者的2项回顾性研究的数据分析表明,入院时体温升高患者具有的病死率更高,更倾向于重症/危重症患者分组[21-22]。

随机森林分类结果显示,呼吸频率的重要性权重低于SpO2和心率,这可能是由于在合并低氧血症的COVID-19患者中呼吸窘迫的比率较低,仅有18.7%[23]报告了呼吸窘迫。Stute等[24]的研究表明COVID-19可导致静息交感神经张力升高,主要效应为直立试验时的夸张心率反应和痛觉抑制,但静息心率和血压不会升高。这与本研究结果不同,本研究结果显示心率和收缩压升高对重症转归的特征重要性分别为21.60%和10.30%。这种差异可能是由于本研究对象的年龄为(50.78±18.75)岁,且14.62%合并心血管系统疾病,而Stute等[24]的研究对象为年轻人;且本研究测量心率和血压时一般需COVID-19患者步行至测量台,在此过程中可能出现了类似于在年轻人身上发现的上述自主神经失调现象。这提示在COVID-19患者的门诊候诊和诊疗活动中,应尽量减少潜在高危患者的自主活动,从而减少心血管事件风险。

Subbe等[6]认为,MEWS评分5分是鉴别危重和非危重患者的最理想临界点,<5分的患者接受门诊治疗或普通病房的治疗,而≥5分的患者有潜在危险因素,需接受高度依赖单元或ICU的治疗。本研究结果表明加入SpO2作为校正因素后,MEWS评分判断门诊COVID-19患者重症转归的截断值为4.5。随机森林分类结果可以解释这种差异:呼吸因素对重症转归的特征重要性为60.50%。41%的COVID-19患者存在低氧血症[23];COVID-19患者较高的低氧血症发生率提高了SpO2因素在校正MEWS评分评估患者重症转归中的权重,从而导致判定患者重症转归的理想临界点降低0.5分。这提示当门诊COVID-19患者校正MEWS评分≥4时,需进一步结合SpO2进行综合评估:校正MEWS评分≥4且SpO2≤93%的患者需引起高度警惕。

本研究结果还显示,研究期间门诊COVID-19患者平均病死率为1.70%,远低于2020年1月武汉地区报告的COVID-19患者病死率4.3%[25],这可能是由于致病菌株的不同和武汉的研究对象为住院患者等因素。相对于对照组,校正MEWS评分组重症转归率低,门诊停留时间和住院时间短,这可能是由于校正MEWS评分的应用普遍提高了医护人员对临床症状无明显差别的潜在高危COVID-19患者的识别意识和主动干预意识,这对保障门诊医疗安全、节省住院医疗资源具有重要意义。虽然两组就诊后15 d内病死率差异无统计学意义,但是校正MEWS评分组的15 d病死率较对照组低,这对于患者及临床医生均具有重大意义。这可能是因为作为一项预警措施,校正MEWS评分引起了临床医生的重视,从而做出更加积极的临床决策。

本研究主要局限性在于:(1)数据来源为单中心;(2)设定了研究终点时间为门诊就诊后15 d,数据终止时一部分患者仍住院治疗并且结局未知,因此将分析数据时的临床结局作为结局数据进行了截尾;(3)本研究仅描述了对照组和校正MEWS评分组应用小分子药物治疗的比例差异无统计学意义,未针对其他门诊治疗措施和住院期间治疗措施进行差异性分析,可能存在混杂偏倚。但是本研究仍提示校正MEWS评分联合SpO2监测可以加强医疗人员对COVID-19病情的潜在风险认知,从而通过改变原有临床治疗决策等方式影响门诊COVID-19患者的重症转归。因此,有必要进一步设计针对门诊COVID-19患者的、追踪至自然临床结局的多中心前瞻性随机对照临床试验,进一步证实上述结论。

4 小结

此项针对门诊COVID-19患者的回顾性队列研究表明,以SpO2作为校正因子的MEWS评分模型可有效识别潜在的门诊重症COVID-19患者并进行预警,这种预警作用有可能促使医疗人员采取更加积极的临床治疗决策,进而影响门诊COVID-19患者就诊后的临床转归和相关医疗经济指标。