1、基金项目河南省科技厅科技计划项目(编号:162207310004)。通信作者老年脑卒中患者脑卒中重症监护室后综合征风险预测模型的构建孟晓冰,陈梦琳,许梦敏,闫 芳,陈云霞(河南省人民医院 脑血管病医院 河南省护理医学重点实验室 郑州大学人民医院 河南郑州450000)【摘 要】目的:构建并验证老年脑卒中患者脑卒中重症监护室后综合征(PICS)风险预测模型。方法:采用便利抽样法选取 2022年 4 月 1 日2023 年 4 月 30 日 ICU 收治的 104 例老年脑卒中患者为研究对象,根据转出 ICU 3 个月内是否出现 PICS 将患者分为发生组(32 例)和未发生组(62 例),比较两
2、组性别、年龄的人口学及临床资料,采用二元 Logistic 回归分析建立相关影响因素预测模型,建立受试者工作特征(ROC)曲线评估模型预测精准性;回顾性收集 2021 年 6 月 1 日2022 年 3 月 31 日 ICU 收治的63 例老年脑卒中患者的临床资料,带入风险预测模型中验证其准确性。结果:两组年龄、心理弹性得分、机械通气时间、入住 ICU时间、同室患友死亡情况比较差异有统计学意义(P0.01,P0.05);Logistic 回归分析显示,心理弹性得分、机械通气时间、入住ICU 时间是影响 PICS 发生的因素(P0.01,P0.05);PICS 发生风险预测模型 Y=-0.591
3、,心理弹性得分 值为 0.007,机械通气时间 值为 0.130,入住 ICU 时间 值为 2.596;将预测模型带入 ROC 曲线进行分析可知,该预测模型敏感度为 0.929、特异度为0.887、约登指数为 0.816、界值为 0.336、曲线下面积为 0.948;验证模型所得曲线下面积为 0.954,特异度为 0.850,敏感度为 0.952,SE 为 0.024,95%CI 为 0.9070.988,两 ROC 面积比较差异无统计学意义(Z=-0.192,P=0.848)。结论:心理弹性得分、机械通气时间、入住 ICU 时间是影响 PICS 发生的因素,基于上述因素构建的风险预测模型经验
4、证具有较好准确度、敏感度。【关键词】老年脑卒中;重症监护室后综合征;风险预测;模型构建;敏感度;准确度中图分类号:R473.54 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1006-7256.2023.19.005 文章编号:1006-7256(2023)19-0017-04Construction of Risk Prediction Model of Post-ICU Syndrome in Elderly Stroke PatientsMeng Xiaobing,Chen Menglin,Xu Mengmin,et al(Henan Provincial Peoples Ho
5、spital,Zhengzhou Henan 450000,China)【Abstract】Objective:To construct and verify the risk prediction model of post-intensive care unit syndrome(PICS)in elderly stroke pa-tients.Methods:A total of 104 elderly stroke patients who were admitted to ICU from April 1,2022 to April 30,2023 were selected as
6、the research objects.According to whether PICS appeared within 3 months after they were transferred from ICU,the patients were divided into the occurrence group 32 cases and the non-occurrence group 62 cases.The demographic and clinical data of of gender and age in the two groups were collected and
7、compared,and the prediction model of related influencing factors was established by binary logistics regression analysis,and the working characteristics(ROC)of the subjects were established.The clinical data of 63 elderly stroke patients from June 1,2021 to March 31,2022 were retrospectively collect
8、ed and brought into the risk prediction model to verify its accuracy.Result:Compared with the non-occurrence group,the occurrence group had higher age,psychological resilience score,mechanical ventilation time and ICU stay time,and the death rate of roommates was higher(P0.01,P0.05).Logistic regress
9、ion analysis showed that the score of resilience,the time of mechanical ventilation and the time of staying in ICU were the factors influencing the occurrence of PICS(P0.01,P60 岁者;入组前3 个月内无 ICU 入住史者;入组后 ICU 入住时间24 h 者。排除标准:入组前存在认知功能异常或有精神疾病者;合并视听功能异常无法完成交流或随访者;合并恶性肿瘤、肝肾功能异常者;参与研究期间病死者;从 ICU 转出后 3 个月
10、内再次因病情变化入住 ICU 者。104 例患者男 60 例、女 44例,年龄 6189(73.127.62)岁。根据其转出 ICU 3个月内是否出现 PICS 将患者分为发生组(42 例)、未发生组(62 例)。本研究符合赫尔辛基宣言相关伦理原则,患者或家属已签署知情同意书。1.2 方法 资料收集:对全部患者的临床资料进行采集与分析,包括年龄、性别(男/女)、受教育程度(中学以下/中学及以上)、是否患有糖尿病、高血压、既往脑卒中病史、有无使用镇静药物、入住 ICU 的时间、同室患友是否死亡。心理弹性的评估:采用心理弹性量表进行评估,此量表包括自我效能、希望、乐观情绪、精神韧性与社会支持,分数
11、越高表示患者心理弹性越好。神经功能缺损程度的评估:采用美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评估患者的神经功能,总分为 042 分,分数越低表示患者的神经功能越理想。构建预测模型:将患者的影响因素纳入重复建模,评估该模型的预测价值。1.3 统计学方法 采用 SPSS 22.0 统计软件处理数据。计数资料以例数、百分比表示,行2检验;计量资料以 xs 表示,行 t 检验;采用二元 Logistic 回归进行影响因素分析并构建相关预测模型,建立受试者工作曲线(ROC)评估预测模型诊断价值,采用 Hanley&McNeil 法对联合曲线与验证曲线进行比较检验。以 P0.05 为差异有统计学意义。2
12、 结果2.1 两组一般资料比较 见表 1。表 1 两组一般资料比较 例(%)项目发生组(n=42)未发生组(n=62)统计值P 值年龄(岁,xs)75.555.2072.605.49t=2.7500.007性别2=0.0090.926 男24(57.1)36(58.1)女18(42.9)26(41.9)受教育程度2=0.0190.890 中学以下11(26.2)17(27.4)中学及以上31(73.8)45(72.6)糖尿病2=0.0200.888 有13(31.0)20(32.3)无29(69.0)42(67.7)高血压2=0.1600.814 有12(28.6)20(32.3)无30(71
13、.4)42(67.7)心理弹性得分(分,xs)28.714.4932.654.38t=-4.450 0.001机械通气时间(min,xs)1045.71202.70 814.06245.09t=5.0620.05NIHSS 评分(分,xs)14.122.1613.662.87t=0.8780.382既往脑卒中史2=0.0890.766 有7(16.7)9(14.5)无35(83.3)53(85.5)镇静药物使用2=0.1040.747 有21(50.0)29(46.8)无21(50.0)33(53.2)入住 ICU 时间(h,xs)72.5012.6660.2711.47t=5.1140.00
14、1同室患友死亡2=8.6800.003 是22(52.4)15(24.2)否20(47.6)47(75.8)2.2 PICS 发生的二元 Logistic 回归分析以年龄、心理弹性得分、机械通气时间、入住 ICU 时间、同室患友死亡(是=1,否=0)为自变量,PICS 发生(发生=1,未发生=0)为因变量。Logistic 回归分析显示,心理弹性得分、机械通气时间、入住 ICU 时间是影响 PICS 发生的因素(P0.05)。见表 2。2.3 PICS 发生预测模型构建 将表2 中3 个 P0.05的变量纳入研究进行重复建模,至纳入方程中的变量均保持 P0.05。最终进入回归方程的变量有 3
15、个,见表 3。PICS 发生风险预测模型 Y=-0.591,心理弹性得分 值为 0.007,机械通气时间 值为 0.130,入住 ICU 时间 值为 2.596。将预测模型带入 ROC 曲线进行分析可知,该预测模型敏感度为 0.929、特异度为0.887、约登指数为0.816、界值为 0.336、曲线下面积为 0.948。见图 1。81齐鲁护理杂志 2023 年 10 月第 29 卷第 19 期表 2 PICS 发生的二元 Logistic 回归分析 项目 值标准误Wald 值自由度P 值OR 值95%CI下限上限同室患友死亡1.0780.7582.02210.1552.9400.66512.
16、997年龄0.0650.0970.45110.5021.0680.8821.292心理弹性得分-0.5900.13319.76110.0010.5540.4270.719机械通气时间0.0070.0028.67210.0031.0071.0021.012入住 ICU 时间0.1100.0455.94910.0151.1171.0221.220常量-1.5065.3920.07810.7800.222-表 3 PICS 发生预测模型构建 项目 值标准误Wald 值自由度P 值OR 值95%CI下限上限心理弹性得分-0.5910.12422.82310.0000.5540.4350.706机械通气
17、时间0.0070.0028.89010.0031.0071.0021.011入住 ICU 时间0.1300.0429.76610.0021.1391.0501.235常量2.5962.4071.16310.28113.405-图 1 风险预测模型预测 ROC 曲线2.4 风险预测模型验证 回顾性收集2021 年6 月1日2022 年 3 月 31 日 ICU 收治的老年脑卒中患者63 例临床资料,带入风险预测模型发现,验证模型所得曲线下面积为 0.954,特异度为 0.850,敏感度为0.952,SE 为 0.024,95%CI 为 0.9070.988,见图 2。采用 Hanley&McNe
18、il 法对联合曲线与验证曲线进行比较检验发现,两 ROC 面积比较差异无统计学意义(Z=-0.192,P=0.848)。图 2 验证风险预测模型 ROC 曲线3 讨论PICS 是指患者在深度治疗后出现的一系列功能和认知障碍,包括运动和认知能力下降、焦虑和抑郁等。目前,脑卒中 PICS 发病机制尚未完全明确,但主要与以下几个因素有关5。炎性反应:深度治疗期间,身体会受到严重的应激,导致大量炎性因子的释放,从而导致免疫系统紊乱。这些炎性因子在大脑中也会产生作用,导致神经元损伤和认知障碍。低氧血症:在 ICU 期间,患者可能需要通过呼吸机进行人工通气,这可能导致低氧血症,并对大脑造成损伤,导致认知障
19、碍。长期禁锢和床旁衰弱:ICU 期间,患者需要长时间卧床,无法进行正常的活动6。长期禁锢和床旁衰弱可能导致肌肉萎缩、关节僵硬、手足协调功能下降等问题,进而导致运动和认知能力的下降。脑卒中 PICS 会对患者的康复和生活产生严重的危害,因功能障碍可导致患者无法独立完成常规生活活动,提高再住院率和病死率。除了上述发病机制,一些影响因素也会增加 PICS的发生风险,探究脑卒中 ICU 后 PICS 影响因素非常重要。因为许多因素都与患者是否患有 PICS 相关,如年龄、患病严重程度、住院时间、接受治疗和康复措施等7。对这些因素进行分析和评估可以实现更加精细的临床管理,从而更好地防范和减轻 PICS
20、的影响。董磊等8经单因素与多因素分析发现,PICS 的发生与年龄、ICU 住院时间等有关。本研究详细分析了老年脑卒中患者的临床资料,得出了更多的影响因素,本研究经单因素与多因素分析显示,低心理弹性得分、过长的机械通气时间、入住 ICU 时间长是 PICS发生的独立危险因素。究其原因:心理弹性得分高的个体在遭受创伤后更能适应应激状态,更有可能通过积极的心态和行为来降低 PICS 的风险9。机械通气时间和入住 ICU 时间较长的个体,代表着其病情较为严重,身体处于持续的应激状态,同时面临更多的医疗干预和治疗并发症等问题,可增加 PICS的风险10-11。脑卒中患 PICS 风险预测模型是一种通过评
21、估脑卒中患者在 ICU 期间出现综合征风险的模型。这种模型的构建意义在于,能够根据患者入院时的情况和91齐鲁护理杂志 2023 年 10 月第 29 卷第 19 期医疗数据指标,预测 PICS 发生的风险,通过该模型的应用,临床医生可以及早采取针对性的措施进行干预,避免或减轻脑卒中患者出现 PICS 的风险和后遗症12-14。本研究结果表明,经过筛选,最终确定 3 个与 PICS 发生相关的变量,并建立了一个预测模型,包括心理弹性得分、机械通气时间及入住 ICU 时间。通过将预测模型带入 ROC 曲线进行分析,得出该模型敏感度较高,特异度较高,具有很好的评估脑卒中患者 PICS 风险的能力。这
22、一结论为临床医生提供了可靠的工具,降低 PICS 发生的风险。之所以该模型具有较高预测价值的原因为,该模型建立时选取了多个可能影响 PICS 发生的相关因素,并在建模过程中严谨筛选,剔除了一部分不相关或冗余的变量,最终确定 3 个变量15-16。同时,建模时还采用了逐步回归等方法,优化了变量选择过程,保证了模型的稳定性和准确性。另外,该模型的预测价值较高,因为它能够快速、准确地对患者发生综合征的风险进行评估,有助于帮助医生及时采取有效干预措施,预防或减轻患者发生综合征的风险,提高了患者的治疗效果和康复率,降低了医疗费用和社会负担。因此,该预测模型具有重要的临床应用价值17。综上所述,老年脑卒中
23、患者发生 PICS 的影响因素为心理弹性得分、机械通气时间及入住 ICU 时间,将 3 种影响因素考虑进来并以此构建的风险预测模型经验证具有较好准确度、敏感度,可供临床参考。但本研究存在的问题是,在老年脑卒中 PICS 风险预测模型构建过程中选用的预测变量较少,未考虑到一些可能会影响 PICS 发生的其他相关因素,如心理社会因素等,故预测能力有待于进一步提高。参 考 文 献1 孙艳,李龙倜,杨宝义.出血性脑卒中患者家属 ICU 后综合征临床分析J.湖北医药学院学报,2022,41(3):304-307.2孙艳,李龙倜,杨宝义,等.出血性脑卒中患者家属 ICU后综合征预测模型的构建及评价J.中国
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