全身麻醉患者術中意外低體溫預警指標篩選及應用效果分析

□ 周寧寧 ZHOU Ning-ning 何敏芝 HE Min-zhi 許文偉 XU Wen-wei 陳苑 CHEN Yuan

術中意外低體溫，也稱術中非計劃低體溫，是手術常見的并發癥。意外低體溫會給患者帶來諸多負面影響。采用綜合措施一定程度上能降低術中意外低體溫的發生率，但其發生率仍有22%～90%[1-5]。預測理論可用于預測疾病的發病風險、預后等，預警評分將復雜的臨床指征轉化為簡單的數值，能輔助醫護人員有效篩查、識別目標人群中的高危人群，在急診分診、重癥患者預后判斷、孕婦早產判斷等領域得到應用[6-9]。本文通過分析全身麻醉患者的臨床資料，尋找術中意外低體溫的影響因素，建立全身麻醉患者術中意外低體溫的預警評分系統，以期早期篩查高危人群，早期實施干預。

對象與方法

1.研究對象。采用方便取樣的方法，收集2019年1―10月于浙江大學醫學院附屬杭州市第一人民醫院外科手術的患者。納入標準：(1)在本院進行全身麻醉的外科手術治療患者；(2)年齡≥18周歲；(3)知情同意且自愿參加本研究。排除標準：(1)中樞性高熱手術患者，包括腦外傷和腦部手術、腦血管疾病、癲癇、急性腦積水引起的中樞性高熱；(2)體溫調節異常疾病包括惡性高熱、神經安定劑綜合征；(3)感染性發熱；(4)術前3天內核心體溫＞38℃；(5)鼻咽部疾患，不能選擇其中一種進行術中體溫監測探頭監測體溫者；(6)耳道疾病，影響耳溫槍鼓膜測溫；(7)甲亢、甲減；(8)病案數據缺失；(9)術中需計劃性低溫類手術；(10)靜脈麻醉的全身麻醉手術患者。

2.研究工具

2.1 一般資料調查表。基于循證醫學羅列全身麻醉患者術中意外低體溫影響因素條目16條，將各項條目按自身因素、手術因素、麻醉因素、環境因素、其他因素五方面歸納整理，最終設計和制定一般資料調查表。根據影響因素條目數及人民衛生出版社出版孫振球主編的第三版《醫學統計學》中Logistic回歸分析法樣本量計算公式，確定樣本例數為384例，剔除記錄單信息不全7份，最終樣本量為377例。

2.2 體溫監測工具。全麻手術過程中，采用體溫監測探頭在鼻咽部進行體溫實時監測，術前采用耳溫槍進行耳溫監測。

2.3 術中意外低體溫判斷標準。手術過程中，任何一個時間段的核心體溫＜36℃，即判斷為術中意外低體溫。

3.統計學方法。所有數據輸入Excel文檔，利用SPSS22.0進行統計學分析，以p＜0.05為差異有統計學意義。計量資料符合正態分布使用均數±標準差()進行描述，組間比較使用χ2檢驗。將單因素組間比較中p＜0.05的變量帶入Logistic回歸方程。根據各獨立危險因素的比值比(Odds Ratio，OR)結合臨床實際情況為各個因素賦分，得到預警評分系統。通過計算該預警評分系統的受試者工作特征(Receiver Operating Characteristic，ROC)曲線下面積(Area under the ROC Curve，AUC)評判其判別能力。AUC小于0.7無臨床應用價值，0.7～0.8有一定臨床應用價值，0.8～0.9之間準確性好。

結果

1.設計和制定手術患者一般資料記錄表單。在PubMed、Cochrane、JBI、Embase、BMJ、CBM、中國知網、維普、萬方數據庫及各指南網等中英文數據庫檢索相關文獻。按自身因素、手術因素、麻醉因素、環境因素、其他因素五個方面進行條目羅列。自身因素：包括年齡、性別、體重指數、基礎疾病、心理狀況等；麻醉因素：包括麻醉方式、麻醉用藥、麻醉時間、未加熱麻醉氣體等；手術因素：包括手術時間、消毒液溫度、手術方式、術中出血量、沖洗液溫度及量、輸液液體溫度及量等；環境因素：包括層流環境、房間溫度等；其他因素：包括醫護人員意識淡薄、知識缺乏等。影響因素條目確定后，經研究討論最終設計和制定手術患者一般資料記錄表單，分三部分，在手術過程中，分別由課題組成員的巡回護士、麻醉醫生及恢復室護士進行相關數據的收集和記錄。

2.手術患者基本情況及單因素分析結果。共納入377例全身麻醉的成人手術患者，包括胃腸肛外科49例、胸外科30例、疝外科47例、血管外科22例、骨科36例、泌尿科40例、婦產科60例、肝膽胰外科44例、甲乳外科49例。其中低體溫組94例，男51例，女43例，年齡34～81歲，平均年齡63.13±11.09歲。非低體溫組283例，男115例，女168例，年齡19～79歲，平均年齡51.96±14.97歲。詳見表1。

表1 術中意外低體溫影響因素的單因素分析[n(%)]

3.成人術中意外低體溫影響因素的多元Logistic回歸分析結果。以術中意外低體溫為因變量，將單因素分析中有統計學意義的因素列入自變量，進行賦值，詳見表2。

表2 術中意外低體溫影響因素賦值說明

以手術患者術中是否發生意外低體溫為因變量，以組間單因素分析p＜0.05條目的變量進行Logistic回歸分析，結果詳見表3。

表3 術中意外低體溫影響因素的Logistic回歸分析

4.預警評分系統構建。根據多元Logistic回歸模型中各因素的OR及臨床實際情況，得到成人全身麻醉患者術中意外低體溫預警評分系統。該預警評分系統包含8因素。具體包括患者性別、年齡、手術科室、手術時間、出血量、手術級別、麻醉級別及血制品、液體總入量(ml)，手術患者得分越高，發生術中意外低體溫的風險越大。詳見表4。

表4 成人術中意外低體溫風險預警評分

5.預警評分系統驗證。經驗證集驗證，該預警評分系統的ROC曲線下面積AUC為0.837[95%CI(0.788-0.886)]，0.7～0.8之間，具有一定臨床應用價值。詳見圖1。

圖1 術中意外低體溫預警評分系統ROC曲線下面積AUC

討論

術中意外低體溫是手術患者常見并發癥之一。一旦發生術中意外低體溫，將給患者帶來諸多負面影響。而研究顯示，采用有效預防措施是降低術中意外低體溫發生率的重要舉措。預警評分系統的建立將有效篩選高危人群，督促醫護人員采用綜合措施，有效降低術中意外低體溫的發生。

本研究在單因素分析的基礎上創建了一個包括8個危險因素的預警評分系統。研究顯示，年齡的OR值為1.035，提示在全身麻醉的成人手術患者中，年齡每增長20歲術中意外低體溫的發生風險就增加1.035倍，隨著年齡的增長，手術患者更容易發生術中意外低體溫[10-12]。在性別上，結果顯示，男性是成人全身麻醉發生術中意外低體溫的危險因素之一，這與Sagiroglu[12]結果一致，但與Kleimeyer、Yang[10,13]不一致。

不同科室不同手術級別及麻醉分級的手術，致使術中意外低體溫的發生率差別很大。本研究顯示，不同類別科室的手術發生意外低體溫風險存在差異。相對而言，泌尿外科、骨科、婦產科等易發生術中意外低體溫，甲乳外科、血管外科、疝外科等發生率則相對低。同樣，手術級別越高，麻醉分級越高，術中意外低體溫發生率越高。

眾多研究證實，手術時長是術中意外低體溫發生的重要影響因素之一[14-16]，本研究結果也顯示，手術時長每增加100分鐘，意外低體溫發生率也隨之增加。

研究顯示，術中血制品、液體入量的OR值為1.014，提示入量每增加500ml，術中意外低體溫的發生率就增加1.014倍。因此在全麻手術過程中，手術團隊人員需要嚴格控制液體入量。術中出血量也是意外低體溫的危險因素，該結果與Yi[17]等研究結果一致。

如果我們用該預警評分系統為成人全身麻醉手術患者進行評分，根據所得分值，判斷發生危險程度，進而有針對性地采取干預措施，并將措施落實到位，最終可達到降低術中意外低體溫的發生率目的。

研究不足之處：研究人群為同一家醫院，未采取多中心資料收集和驗證。在今后的研究中，我們需要將該評分系統在不同中心進行前瞻性驗證。