65例呼吸窘迫綜合征新生兒患兒機械通氣撤機失敗影響因素的 Logistic 回歸分析及護理干預策略

魏艷麗,王秋菊,晉 迪

新生兒呼吸窘迫綜合征(neonatal respiratory distress syndrome,NRDS)是導致新生兒呼吸衰竭或病死的主要原因,臨床常采用機械通氣糾正患兒缺氧狀態,我國NRDS患兒發病率為5%～10%,撤機失敗率為22%～28%,因而如何采取措施降低撤機失敗率已成為研究重點[1]。長期通氣可能增加并發癥發生風險,撤機指征受血氣分析、氧供需求等影響,通常情況下撤機指征主要依賴于臨床醫生個人經驗,缺乏客觀評估方法[2]。目前新生兒科中撤機預測指標尚缺乏數據支撐,導致撤機失敗率居高不下[3]。目前尚無基于循證的預測撤機失敗的方法,因而本研究從多方面探討NRDS患兒撤機失敗的影響因素,以明確高危因素,并建立Logistic回歸模型,探究其對撤機失敗的預測價值,為預防NRDS患兒機械通氣撤機失敗提供臨床依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2020年1月—2023年3月本院NRDS患兒為研究對象,以65例撤機失敗患兒作為研究組,另選取同期65例撤機成功患兒為對照組,兩組一般資料見表1。本研究經本院倫理委員會審核批準。納入標準:符合NRDS診斷標準[4];符合機械通氣指征者;未伴有宮內感染性肺炎者;未合并凝血功能障礙者;監護人簽署知情同意書。排除標準:合并先天性肺發育畸形、先天性心臟病等先天性發育異常疾病者;伴有神經肌肉疾病、遺傳代謝性疾病者;高頻通氣、意外脫管者;撤機前確診心律失常者;因外科手術需插管治療者。

1.2 方法

1.2.1 治療方法及機械通氣指征、撤機指征

兩組患兒予以抗生素、熱量供給、液體復蘇等常規治療。機械通氣指征與撤機指征[5]:1)機械通氣指征:采用德爾格Babylog 8000呼吸機進行通氣治療,滿足機械通氣標準后進行上機。2)撤機指征:原發疾病控制并好轉;自主呼吸恢復并可維持有效通氣量;壓力支持、同步間歇指令通氣等輔助通氣時,吸氧濃度(FiO2)≤0.4、吸氣末峰壓(PIP)≤18 cmH2O,平均氣道壓<8 cmH2O,呼氣末正壓≤6 cmH2O,且動脈血氣分析結果維持正常。

1.2.2 撤機失敗標準[6]

撤機失敗標準定義為脫機后48 h內需再次使用呼吸機治療。

1.2.3 收集臨床資料

收集臨床資料,包括性別、出生胎齡、出生體重、1 min Apgar評分、5 min Apgar評分、肺表面活性劑使用次數、機械通氣時間、產前激素使用、地塞米松使用、利尿劑使用、吸痰耐受力差、多臟器損害、動脈導管未閉、呼吸機相關性肺炎、撤機時高呼吸窘迫、撤機當日體液入量、撤機時自主呼吸頻率、FiO2、PIP、平均動脈壓(MAP)、撤機時PO2、撤機時PCO2、碳酸氫根、肺部感染。吸痰耐受能力[7]:吸痰后10 s內,血氧飽和度升高幅度≥85%定義為耐受,否則視為非耐受。

1.3 觀察指標

1)比較兩組臨床資料并分別采用單因素、多因素分析撤機失敗的影響因素。2)依據多因素分析結果建立Logistic回歸模型,并對該模型進行驗證。

1.4 統計學方法

2 結果

2.1 單因素分析

出生胎齡<37周占比、出生體重<2 500 g占比、1 min Apgar評分低、5 min Apgar評分低機械通氣時間長、吸痰耐受力差、多臟器損害、呼吸機相關性肺炎、撤機時呼吸窘迫、撤機當日液體入量多、撤機時自主呼吸頻率高、撤機時PCO2濃度高、肺部感染為撤機失敗因素,見表1。

2.2 多因素Logistic回歸分析

以是否撤機成功為因變量(失敗=0;成功=1),以機械通氣時間、吸痰耐受力差、撤機時高PCO2、撤機時自主呼吸頻率、多臟器功能損害、發生呼吸機相關性肺炎、胎齡為自變量納入多因素Logistic回歸分析,結果顯示,機械通氣時間長、吸痰耐受力差、撤機時高PCO2、撤機時高自主呼吸頻率、多臟器功能損害、發生呼吸機相關性肺炎、胎齡<37周為撤機失敗的獨立危險因素(P<0.05),見表2。

表2 機械通氣撤機失敗多因素Logistic回歸分析

2.3 構建Logistic回歸模型及其有效性、擬合效果

利用7個獨立危險因素構建Logistic回歸模型:Log(P)=-4.036-0.857×出生胎齡+1.438×機械通氣時間+1.988×吸痰耐受力差+2.148×多臟器損害+2.316×呼吸機相關性肺炎+3.154×撤機時自主呼吸頻率+2.992×撤機時PCO2。經檢驗顯示,似然比χ2=206.421,DF=7,P<0.001,提示模型建立具有統計學意義;Waldχ2=141.263,DF=7,P<0.001,提示模型構建有效。采用Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗顯示χ2=10.275,DF=7,P=0.685,提示模型擬合效果較好。

2.4 Logistic回歸模型對撤機失敗的預測價值

以機械通氣時間長、吸痰耐受能力差、撤機時高PCO2、撤機時高自主呼吸頻率、多臟器功能損害、發生呼吸機相關性肺炎、胎齡<37周經Logistic回歸模型擬合生成聯合預測因子,采用roctab sepsis pre1,d命令,列出聯合預測因子取不同值時對應的敏感度、特異度,AUC為0.912[95%CI(0.816,0.957)],預測敏感度為84.62%,特異度為87.69%。

3 討論

NRDS患兒早期出現呼氣末期肺泡萎縮,隨著病情進展可引起呼吸困難、呼吸衰竭[8]。目前探究NRDS患兒撤機失敗的影響因素及構建預測模型已成為研究重點。

本研究發現機械通氣時間長、吸痰耐受能力差、撤機時高PCO2、撤機時高自主呼吸頻率、多臟器功能損害、發生呼吸機相關性肺炎、胎齡<37周為撤機失敗的獨立危險因素,因而臨床醫生應重視上述危險因素,并采取相應干預措施,以降低撤機失敗率。NRDS患兒呼吸發育不成熟,可能需要長時間機械通氣,而機械通氣時間延長可能增加潛在肺部疾病發生風險[9]。本研究中研究組吸痰耐受力差占比高于對照組,與朱鳳芹等[10]研究結果相近。分析其原因可能為機械通氣時吸痰可有效清除呼吸道分泌物,以保持氣道通暢、保證足夠氧合,但NRDS患兒吸痰后臨床表現較差,吸痰可抽出肺內富氧氣體,促使氧儲備量減少,而脫離呼吸機時易發生部分肺不張,致使低氧血癥發生。本研究發現研究組撤機時PCO2濃度高于對照組,這與既往研究結果相似[11]。NRDS患兒未能產生足夠的自發潮氣量,若NRDS患兒達到撤機標準,但撤機時PCO2較高,仍需考慮推遲撤機時間。撤機過程與自主活動變化有關,自主呼吸頻率是衡量生理性穩定的指標,其變異性大小與呼吸系統疾病惡化程度有關[12]。本研究自主呼吸頻率是NRDS患兒撤機失敗的危險因素,表明撤機階段NRDS內在行為變化與撤機失敗存在一定聯系。本研究結果顯示,研究組多臟器損害占比高于對照組,因而預見性評估NRDS患兒疾病發展,動態監測重要臟器功能及生命體征。呼吸機相關性肺炎發生時呼吸功能減弱,同時高濃度氧生成大量超氧、過氧化氫等物質,可干擾細胞代謝,造成肺組織損傷[14]。本研究發現研究組呼吸機相關性肺炎占比高于對照組,究其原因可能為呼吸機相關性肺炎患兒肺部順應性較差,易加重肺損傷,增加撤機失敗風險。因而臨床治療中應盡可能縮短呼吸機通氣時間、總用氧時間,以減少撤機失敗發生。新生兒胎齡越小,其機體免疫功能發育、呼吸道發育越不完善,撤機后易發生呼吸肌疲勞[15]。本研究發現研究組出生胎齡<37周占比高于對照組,提示出生胎齡越小則撤機失敗風險越高。同時本研究基于上述危險因素建立Logistic回歸模型,該模型具有一定有效性且擬合效果良好,其預測撤機失敗的AUC為0.912,提示Logistic回歸模型預測撤機失敗具有臨床應用價值。

基于上述危險因素,撤機失敗主要措施:1)撤機前評估NRDS患兒病情發展狀況,密切監測患兒意識、多臟器功能損傷情況。2)撤機前需試停呼吸機1 h,待患兒病情平穩后再撤機,減少吸痰次數。3)每日使用紫外線循環消毒,并及時更換體位,以防止誤吸。4)機械通氣時應適當補充維生素、免疫球蛋白等。5)針對伴有呼吸機相關性肺炎患兒,應合理使用抗生素等治療,盡可能減少機械通氣時間。6)醫務人員應提高氣道管理技能,以降低撤機失敗風險。

綜上所述,機械通氣時間長、吸痰耐受能力差、撤機時高PCO2、撤機時高自主呼吸頻率、多臟器功能損害、發生呼吸機相關性肺炎、胎齡<37周為NRDS患兒撤機失敗的獨立危險因素,基于上述危險因素建立Logistic回歸模型,該模型可用于預測撤機失敗,臨床醫生應依據上述模型預測結果,采取個體化撤機方法,針對性消除危險因素,以降低撤機失敗率。