預測ICU獲得性衰弱風險的列線圖模型的建立和驗證*

卓冰華 林枝珠 黃海娟 蔡燕清 林振孟

隨著人口老齡化、入住重癥監護室（intensive care unit，ICU）患者人數增多、重癥醫學技術水平提高后患者死亡率下降，使ICU 幸存者人數急劇增多。由于重大疾病的創傷、ICU 特殊環境、治療的不良反應，使得ICU 幸存者出現認知障礙、體能活動受損、社會功能下降、不良情緒加重等癥狀[1-2]。

ICU 獲得性衰弱（intensive care unit-acquired weakness，ICU-AW）是ICU 常見、嚴重、長期的并發癥之一，臨床表現為無明確原因引起的神經肌肉功能紊亂、四肢對稱性癱瘓、麻痹、反射減弱和肌肉萎縮，但面部肌肉不受影響[3-4]。ICU-AW 短期內造成機械通氣脫機困難、住院時間延長、醫療費用增加，會引起出院后機體功能和生活質量降低，1 年內死亡率增加。ICU-AW 在進入ICU 后第2 天或機械通氣后數小時出現，即使疾病治愈后癥狀仍持續數月，甚至數年[5-6]。研究表明，早期識別ICU-AW 的高危患者并及時制訂個性化的干預措施可有效減少患者的不良癥狀[7]。本文探討ICU-AW的獨立危險因素，建立個體化列線圖模型，為臨床工作人員早期發現并管理提供參考，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2018 年4 月-2021 年8 月在福建省腫瘤醫院重癥監護室治療的289 例患者的臨床資料。納入標準：（1）年齡18～75 歲；（2）首次進入ICU 治療；（3）機械通氣時間≥48 h；（4）臨床資料完整；（5）治療好轉，轉入普通病房。排除標準：（1）既往合并神經肌肉疾病，如格林巴利綜合征、腦或脊髓損傷等；（2）神志不清，語言障礙等無法配合；（3）合并骨折。根據是否出現ICU-AW 分為ICU-AW 組和非ICU-AW 組。本研究經本院倫理委員會批準。

1.2 方法 收集患者性別、年齡、吸煙史、體重指數（BMI）、高血壓、糖尿病等臨床資料。探討ICU-AW 的獨立危險因素，建立個體化列線圖模型。采用急性生理學與慢性健康狀況評分（acute physiology and chronic health evaluation，APACHE Ⅱ）評估病情的嚴重程度，分值范圍為0～71 分，得分越高，風險越大。總分≥15 分劃分為重癥，＜15 分劃分為非重癥[8]。在患者進入ICU 24 h 內各項指標的最差值進行APACHE Ⅱ評分。

采用醫學研究理事會（medical research council，MRC）評分評估患者ICU-AW 的發生情況。判斷患者6 組肌群（肩外展、肘屈曲、腕伸展、髖關節屈曲、膝關節外展、踝關節背屈）的肌力，總分為0～60 分，得分越高表示肌力越強。當MRC 評分＜48 分時表明存在ICU-AW，否則為非ICU-AW[9]。在患者由ICU 轉入普通病房時進行MRC 肌力評估。

1.3 統計學處理 應用SPSS 26.0 進行數據分析，當計量資料符合正態分布時，以（）表示，采用獨立樣本t檢驗進行兩組間比較，當符合偏態分布時，以M（P25，P75）表示，采用秩和檢驗進行比較；計數資料采用χ2檢驗進行分析；應用R（R4.1.1）軟件構建列線圖預測模型，使用Hosmer-Lemeshow 驗證模型的擬合度，采用受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）、校正曲線評估模型的區分度和準確度。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 ICU-AW 發生情況的單因素分析 所有患者中ICU-AW 的發生率為33.9%（98/289）。單因素分析表明，ICU-AW 組和非ICU-AW 組性別、年齡、APACHEⅡ評分、使用糖皮質激素、使用神經肌肉阻滯劑、機械通氣時間比較，差異均有統計學意義（P＜0.05），見表1。

表1 ICU-AW發生情況的單因素分析

表1 （續）

表1 （續）

表1 （續）

表1 （續）

2.2 ICU-AW 發生情況的多因素分析 多因素分析結果表明，性別、年齡、APACHEⅡ、使用糖皮質激素、使用神經肌肉阻滯劑、機械通氣時間是發生ICU-AW 的獨立危險因素（P＜0.05），見表2。

表2 ICU-AW發生情況的多因素分析

2.3 ICU-AW 列線圖預測模型的建立 基于多因素分析結果建立ICU-AW 列線圖預測模型，見圖1。

圖1 ICU-AW列線圖預測模型

2.4 ICU-AW 列線圖預測模型的驗證 使用Bootstrap 法對列線圖模型進行驗證，校正曲線表明原始曲線和理想曲線的吻合良好，見圖2。Hosmer-Lemeshow 檢驗結果顯示模型的擬合優度良 好（χ2=6.619，P=0.578）。ROC 曲線下面積為0.734，95%CI（0.672，0.796），表明模型具有較好的區分度，見圖3。

圖2 ICU-AW列線圖預測模型校正曲線

圖3 ICU-AW列線圖預測模型的ROC曲線

3 討論

3.1 ICU-AW 發生情況及不良影響 ICU-AW 是ICU 最常見的神經肌肉損傷，可由危重病多發性神經病、危重病肌病或肌肉廢用性萎縮單獨或聯合引起。本研究中，ICU-AW 的發生率為33.9%。與先前研究相似，德國一項對149 例ICU 幸存者進行隨訪，44%患者出現ICU-AW，其中高達62%的ICU-AW 患者癥狀持續存在10 年以上[10]。Sidiras等[11]研究表明在128 例ICU 患者中，36 例在出院后診斷為ICU-AW；ICU-AW 延長住院時間、增加死亡率、降低出院6 個月后的社會功能、嚴重損害生活質量。一項前瞻性研究對ICU 出院患者進行5 年的隨訪，ICU-AW 發生率為38.8%；ICU-AW 不僅降低肌力、功能狀態和身體機能，而且增加5 年死亡率[12]。

3.2 ICU-AW 的列線圖預測模型分析 列線圖又稱諾模圖，是將影響臨床事件的獨立危險因素以線段的形式展示出來，有助于準確判斷患者出現某個臨床結局的概率，目前在臨床實踐中已廣泛應用[13-14]。本研究構建的列線圖預測模型ROC 曲線下面積為0.734，95%CI（0.672，0.796），校正曲線表明原始曲線和理想曲線基本一致，Hosmer-Lemeshow 檢驗結果顯示模型的擬合優度良好，表明模型具有較好的預測效能，有利于醫護人員篩選高危患者并制訂個體化的臨床決策。

3.3 ICU-AW 的獨立危險因素 本研究中，女性患者出現ICU-AW 是男性的1.96 倍。可能是由于女性的肌肉收縮速度慢、力量較小；同時，體內激素水平容易受外界的影響而出現神經肌肉紊亂[15]。

本研究中，年齡＞65 歲的患者更容易出現ICUAW。原因考慮為隨著年齡增加，機體生理功能逐漸退化、免疫力下降、疾病的康復緩慢，同時，老年患者常合并多種基礎疾病，認知能力差、身體的儲備不足[16]。

本研究中，APACHE Ⅱ評分是ICU-AW 的重要影響因素。APACHE Ⅱ評分是評估患者病情嚴重程度及預后的重要工具。危重患者的肌肉蛋白質分解極大增多、電解質紊亂、組織修復緩慢[17-18]。

本研究中，使用糖皮質激素后發生ICU-AW 的風險更高。糖皮質激素是特定危重患者的關鍵治療方法，具有很強的抗炎和抗纖維化作用，縮短難治性感染性休克患者的機械通氣時間、降低器官衰竭和死亡率。然而，糖皮質激素引起特定基因表達的變化，使得內分泌功能紊亂、抑制蛋白質合成、促使體內脂肪重新分布，導致肌肉萎縮，增加ICUAW 的發生[19]。

本研究中，使用神經肌肉阻滯劑后出現ICUAW 的概率更高。神經肌肉阻滯劑積聚在運動神經終板膜上的N2 受體，限制神經肌肉接頭中的信號傳導，造成骨骼肌麻痹、肌肉萎縮[20]。

本研究中，機械通氣時間是ICU-AW 的危險因素。長時間的機械通氣后患者的活動受限、使用鎮靜藥物增多，使肌球及肌動蛋白的合成和分解失衡、肌力下降；機械通氣時，膈肌無法發揮作用，引發萎縮、損傷[21]。

總之，本研究構建列線圖預測模型具有良好的預測效果，為識別高危患者并采取積極的預防措施提供依據。