上消化道出血并失血性休克死亡預測模型構建及臨床應用

謝俊鋒 謝寧生 魏應鳳

（贛州市人民醫院 江西贛州 341000）

上消化道出血是一種消化系統危急急癥，往往來勢兇猛，需要住院治療[1-2]。住院后快速的病情預測尤為重要，因為與下消化道出血相比，上消化道出血發生致命性大出血的可能性更高[3]。目前常用的上消化道出血預測模型Glasgow-Blatchford 評分（GBS）[4]和AIMS65 評分[5-6]的預測臨床死亡能力低于預期，臨床應用十分有限；并且模型內指標獲取難度較大，需要內鏡檢查結果，不利于因上消化道出血并失血性休克患者到急診室的初始風險評估。因此，本研究將回顧分析急性上消化道大出血患者的臨床資料，篩選出其獨立危險因素，構建一個新的預測模型，用于評估死亡風險，便于醫護人員對高?；颊呒皶r干預。

1 資料與方法

1.1 研究對象

回顧性分析2015 年1 月至2021 年9 月期間贛州市人民醫院收治的上消化道出血合并失血性休克患者的相關數據，患者予藥物止血、抗休克治療及內鏡及鏡下止血、血管介入止血或是外科手術治療明確病因，大部分患者經內鏡、介入或外科手術明確出血病因，少數拒絕內鏡、介入或外科手術而不能明確病因者歸為原因不明。記錄患者的一般臨床資料、生化檢查結果及患者預后情況。入選標準：年齡≥18 歲；急性非外傷性、非靜脈曲張性上消化道出血患者。排除標準：外傷性上消化出血患者；食管胃底靜脈曲張性急性上消化道出血患者；出血原因不明者。最終124 例患者入組本研究。主要終點是30 d 病死率，定義為首次出血事件后30 d 內發生的任何死亡。依30 d 內死亡或存活將患者分為死亡組（15 例）和存活組（109 例）。

1.2 數據收集

調閱病史，記錄患者基本臨床資料：性別、年齡、既往病史（包括高血壓、糖尿病、冠心?。⑹欠癫l慢性肝病、7 d 內再出血情況。檢測患者生命體征，包括血壓、心率、脈壓，計算休克指數。血液實驗室檢查包括初始血紅蛋白、血清C-反應蛋白（CRP）、紅細胞計數、白細胞計數、血尿素氮、血乳酸等，均為輸血前的基線化驗。所有入選患者內鏡檢查均在患者出血事件發生24 h 內進行。均使用GIF-HQ290 胃腸鏡（日本Olympus 公司）進行內鏡檢查，并計算GBS、AIMS65 評分。

1.3 統計學方法

采用SPSS 23.0 軟件進行統計分析，計量資料以均數±標準差表示，組間比較采用t檢驗；計數資料采用%表示，組間比較采用卡方檢驗。采用多因素logistic 回歸分析患者30 d 死亡的危險因素。

2 結果

2.1 臨床資料

兩組患者性別、年齡、高血壓史、糖尿病史、冠心病史、舒張壓、收縮壓、心率、平均脈動圧、紅細胞計數、白細胞計數、CRP 等臨床資料差異無統計學意義（P＞0.05）。死亡組血尿素氮水平、血乳酸水平、并發慢性肝病、休克指數≥1.5 和再出血（7 d）患者占比及GBS、AIMS65 評分均高于存活組（表1，P＜0.05）。

表1 臨床資料比較

2.2 危險因素分析及模型構建

將臨床資料比較中存在差異的指標納入多因素logistic 回歸分析，結果顯示，血尿素氮、血乳酸水平和再出血（7 d）是上消化出血患者死亡的獨立預測因子（表2）。構建logistic 回歸預測模型：logistic(P)=-18.366+5.015×血乳酸（mmol/L）+7.078×血尿素氮（mmol/L）+8.530×再出血（7 d）[是：1，無：0]。

表2 logistic回歸分析

2.3 ROC 曲線分析

ROC 曲線分析顯示，3 種模型對上消化道出血30 d內死亡均有較好的預測效能（AUC ＞0.7），其中預測模型的AUC 最高（0.833）。GBS、AIMS65 評分在預測患者臨床死亡方面的差異無統計學意義（表3、圖1）。

圖1 預測模型、GBS、AIMS65評分ROC曲線比較

表3 預測模型、GBS、AIMS65評分ROC曲線比較

3 討論

目前上消化道出血并失血性休克患者的治療仍較棘手，患者急救過程中需要給予輸血、輸液復蘇、抗感染等多種手段對癥治療，術后仍有部分患者出現再出血甚至死亡[7-8]。既往臨床經驗指出，探究患者致死的危險因素并及時地進行干預能夠降低疾病致死率。選擇適當的風險預測模型可篩選出高?；颊?，幫助醫師展開針對性救治措施，對增加高?；颊叩募膊【戎温视袠O高的作用。本研究中，我們收集并分析上消化道出血并失血休克患者的生命體征、過往病史及一系列血液指標，尋找患者死亡的危險因素，建立新的預測模型，與目前臨床常用的GBS、AIMS65 評分進行比較，發現新建的預測模型對上消化道出血并失血性休克患者死亡風險具有較好的預測價值。

本研究結果顯示血尿素氮、血乳酸水平升高及患者再出血（7 d）是患者死亡的獨立危險因素。血尿素氮水平升高提示機體有大量的活動性出血或臟器血液灌注不足的癥狀[9]。上消化道出血并失血性休克患者由于失血量過大，導致機體內循環的血容量急速下降，進而影響腎灌注導致血尿素氮升高。同時大量的血液蛋白質消化產物在腸道被吸收，也使得血尿素氮升高。有研究表明，上消化道出血患者血尿素氮的升高也預示著患者病情的危重，預后不佳[10]。當患者機體出現組織缺氧或器官功能障礙時血乳酸會升高。上消化道對血液的低灌注十分敏感，患者出現失血后，上消化道中腸系膜反射血管收縮，上消化道組織攝氧量急速下降。當出血量進一步增加時會導致患者休克，機體的低血容量加重了組織缺氧，在缺氧情況下血液中丙酮酸被乳酸脫氫酶轉化為過量乳酸，表現為血乳酸水平升高[11]。有研究表明，高乳酸水平可導致上消化道出血患者各組織器官損傷，患者出現不良反應的風險升高，嚴重影預后[12]。

國內外常用GBS、AIM65 評分來預測上消化道出血患者預后不良的風險，但對于不同的臨床結局，預測能力略有差異。研究表明，GBS、AIM65 評分在預測再出血的能力方面不相上下，在預測內鏡或手術治療方面，GBS 優于AIM65，而在預測臨床死亡方面AIM65 優于GBS[13]。這與本研究結果略有差異，本研究表明在預測臨床死亡方面AIM65 與GBS 能力相似，這可能是本研究樣本納入較少，結果存在一定差異。本研究結果顯示，預測模型的AUC 顯著高于GBS、AIM65 評分，這說明預測模型在預測上消化道出血并失血性休克患者臨床死亡方面優于GBS、AIM65 評分。相較于其他兩種預測模型，本研究預測模型的納入指標均是常用的臨床指標，未納入內鏡檢測，指標獲取方便，在患者入院初期能夠快速檢測，方便醫師及早判斷患者死亡風險。

本研究構建的預測模型能準確地預測上消化道出血并失血性休克患者30 d 住院死亡風險，且該模型指標簡單易操作，方便醫師短時間判斷患者病情及預后。本研究不足之處為單中心研究，后續研究須擴大樣本量以進一步佐證本研究結論。