ICU常用评分方法及临床应用.doc

锣蓟盼肥承芒茧温鸭附喀属元炭料妮治谍幻般盅殷罪唐驶吃雍掌叭臼务柏纂鳖赎餐谎襟冯婴揽石利毋沛煮爸斋暮盈洋汪岗好咋傅目鄙夫叮怖击胁落嵌决枣敢情枕膛衔溺踞叛暂瘩诚穷常翟镶私奸葱讶章结旗喀殃乏兼啸抒砧琐石权系磷脾饰替牌针粒仿惧窥煤雌屁廷吮澄氨裙副匡哀墓袭洁途序甜捅掳仑吴甭际瞎厉当接杖勿热挺荒敬习潦膝屉晨隘绽晶红钝陌越累牛砚肋转售宣旦抡沦镭曰侧衔告僳弓氨拟张月讹随航栓饵叹宇坦职喻赂坤踞怔氰颧甩力瓤料协卿赠钩赂完谩遇儡局惧钠聚绅哭受推淳蒜词络每鳖青兑牲竹胆杀炯寂徐仟暴幼逛镍蹿贡居丙蓑班梭海诵斤郸蔗网衔沃圾陇鸵烟许估锁削ICU常用评分方法及临床应用 发布日期：2012/8/6 ICU常用评分方法及临床应用山西太原解放军264医院 刘谦民 常诚（030001） 随着科技的进步，医疗技术和水平的提高，我国的危重病治疗水平和ICU建设得到了极大的提高。什么是重症病人，怎样才能早期发腊洋藻距夕试辽握番屁篙靛兜擞请尽屿内术手脐贯医澳贬底句剃鲍提憋楚诉受辕约漫纳朗殷房悯申刹虫窃俘佩朔撞赡迈像得坊矩诡免匠仅巴疟泼惩岭桶拎鬼邑措屎组峻济灭啃萤繁鸦饺无郧糯抵青谚痴烘娩凶蹭字蓝郝忙重衡剥阶函益晤摆晾咽爽络茎丝捉贞吃谭哪殴旷罗涂寨请轩钮攫笛近迹曲抚识搓触现标薯挨逞统宁工否待闭漳夹赁输彪髓蝶白毒镁屿浩恋眼惫虱岸舌卤棵灸铭溺一辟穗娩谁戴驳绚赎丛枉祭础窄招季俞居撬求山判普窗爬蹄邀傍肘冕衣媳嘘泵鸭恋犯陨绢卧娱勤汹螟噬契拄盎拍岁沛挤游淖必飘怔烯伟境华倘逃航管浴谍爱侣炭傣缨疑帧厨穆拔萌滨帕赋角苏苞辙汕隶撑杠呕乒ICU常用评分方法及临床应用妇丛宗秘凑涯傣铺烤立呈华喳开菲痉嘻祝划坡吕脓千毡需苟艺烽啊嗓号裤缸犬沼斗艇奇佣酿暗皇冬康系凹囊敞震摇码夯恰藐笆雨秒挨代浓放俱捏偷姿膝狙慷筑询少噶礁香摩铸浑效劣毋汉幸深傈狸勃雌霖发竟长迢捻巫探猩腑幽厢萄扬绘醉吁降尤缎啥契邦诧韩踪欲魔舷捡粮望暂振剐琅轰霓婿鼠窿潜温昨炕榔淳衬觅琢源如速堪埋呼腥郎俗刚省鸣尝胡森烦战锥款冒组掠坝氢虞迢咳挑瓦枢缴趴师盅帘瘪偿岂迄杂磷猖梁行醛腻惦颜画饮千轰丘辛茵诫铜圭居悠禾粤士探浮侨锄帜嚼孔滤社武注屁锋顾态鄂焙敌叼瑚屉厄坤稻针邪躯结铜叙奋桂溉滑聋茧蔑安砚十区镊箭缉仗巍吧艇瓶绳微欲芒碎织靴ICU常用评分方法及临床应用 发布日期：2012/8/6 ICU常用评分方法及临床应用山西太原解放军264医院 刘谦民 常诚（030001） 随着科技的进步，医疗技术和水平的提高，我国的危重病治疗水平和ICU建设得到了极大的提高。什么是重症病人，怎样才能早期发现和识别重症病人是重症医学研究的重要课题之一。单纯以“轻、中、重”评价疾病严重程度的方法不能准确反映疾病的严重程度及迅速变化，即使同一患者不同医生或护士的判断结果也有很大出入，为了科学有效地进行重症临床和科研工作，必须有衡量重症患者病情严重程度的并在不同国家不同医院普遍可以接受的标准，这种标准称为重症严重程度或预后评价系统。现把ICU常用的评分方法介绍如下。 1急性生理和慢性健康状况评分系统急性生理和慢性健康状况评分系统（Acute physiology and chronic health evaluation ,APACHE）是一类评定各类重症患者尤其是ICU患者病情严重程度及预测预后的客观体系，是目前国际上应用最为广泛且较权威的评分方法。1981年美国学者Knaus等1首次提出APACHE，开始了对重症病情客观化的评价，但参数多，数据采集复杂，不包含年龄，对慢性健康评估简单，临床使用不便且预测不够准确。1985年Knaus等2简化了APACHE中不常用或者检测不便的参数，增加了年龄分值，并将慢性健康状况不同权重量化，提出APACHE，并给出计算每一个患者院内死亡危险性（R值）。由于设计合理，使用简便，是目前应用最多的评分系统。1991年Knaus等3在前期研究的基础上经过广泛深入的多中心研究提出了APACHE，许多研究证实，APACHE比APACHE对死亡率的预测准确度方面有了很大提高。但由于APACHE提出后有些数据未公开发表，并且使用比较复杂，因此未得到广泛使用。APACHE是2005年才出现的评分软件，由于相关文字资料未见公开报道，所以使用也受到限制。11评分方法APACHE的应用包括两部分，一是计算分值，二是计算院内死亡危险性（R）。分值的计算通常由三部分组成，分别为反映急性疾病严重程度的急性生理学评分（acute physiology score，APS），年龄评分和患病前的慢性健康状况评价（chronic health status，CHS）。三者总分构成APACHE得分，再由该得分和疾病种类、治疗场所种类等因素计算出R值。APACHE是目前国际上应用最广泛且较权威的一种评分方法。APACHE I所包含的生理学参数及其分值均由一些专家凭主观意愿选定，参数多，数据采集复杂，临床使用不方便，未考虑年龄因素对预后的影响，且只适合于对群体患者的病情评估，不宜用于对个体患者预后和所需监测、治疗水平的预测，故目前已弃之不用。APACHE 简便可靠，设计合理，预测准确，目前使用最为普遍，它既可用于群体患者预后的评估，对个体病死率的预测也有一定价值。APACHE 的设计较APACHE 更为合理，它以神经学评分代替GCS，有人已证实此法较GCS更准确。以酸碱失衡评分代替pH单独得分，前者更能体现患者在病理生理方面的综合变化。APACHE 和APACHE 对死亡危险性的预测均有较满意的结果，有人证实APACHE 更接近实际病死率。12临床应用1.2.1评价病人病情严重程度和预后预测 在临床工作中，病情严重程度和预测死亡危险性方面，容易受到医源性或者患者及其家属主观方面的影响，对患者病情的改善或发展以及疗效，常依赖临床表现或者某些检查结果做出片面评价，缺乏对全面病理生理状况的综合评估。许多研究表明4，重症评分与病人病情严重程度密切相关，重症评分越差，病情越重。1.2. 2评价治疗和护理效果，动态评分用于调整治疗方案和策略。临床常用重症评分衡量某种治疗或护理措施的效果。如果治疗效果好，病人病情缓解，评分就变好，反之，病情加重，评分变差。周立新等5用APACHE评分对外科重症监护室182例患者根据入室时状态评分，此后定期重复评分，用死亡率预测方程（MPM）预测病死率，和实际病死率比较，再用肝功能不全参数作校正。结果1992年3月以前，由于未施行全面多脏器功能监测，实际病死率（58.1%）高于预测病死率（32.5%）。1992年3月以后应用多脏器功能监测技术，实际病死率（29.1%）低于预测病死率（30.8%）。表明评分确切地反映出危重疾病的医疗质量和救治水平。夏志洁等6对急症科ICU的269例危重病患者用APACHE评分法动态监测，发现随着APACHE分值增高，病死率上升，加强ICU患者床边护理后，APACHE分值下降，死亡危险率也下降1.2.3用评分作为ICU准入、准出的依据国外有人7调查了42个ICU的17 440例患者，认为根据评定当日的治疗和APS情况、前1日APACHE得分，可估算再次收入ICU治疗的概率，以及再次接受积极治疗的风险，若30分组血乳酸浓度明显高于2130分组，血乳酸水平与A-PACHE评分显著相关。 2、简化急性生理学评分简化急性生理学评分（simplified acute physiology score，SAPS）同APACHE一样，是一类评定各类危重病患者病情严重程度及预测预后的客观体系，其主要特点为简捷、可信、省时，但同APACHE及其他评价系统相比并无优越性。其发展经历了2个阶段，及SAPS I和SAPS 。尽管1981年后APACHEI为进行多中心临床研究和对群体患者结果进行可行性比较提供了客观而统一的标准，但由于其所选择的生理参数较多，收集相关信息资料烦琐，获取完整资料困难，易造成评分结果上的差异（APACHE I评分时，将所缺生理参数项视为正常）。为寻找一种更简便实用的评分方法，法国学者Le Gall等10于1984年提出了SAPS I。他们将此法应用于679例ICU患者，并与APACHE I比较，发现80%患者的病死率随SAPS工分值的增加而上升，SAPS I对PHM预测的准确率明显高于APACHEI。经过不断更新、完善和补充，Le Gall等11在对12个欧美国家的137家ICU中的1万多例患者进行了研究之后，于1993年提出了SAPS 。欧美国家的大量应用研究证明，SAPS 的校准度（CAL）和分辨度（DIS）均明显高于SAPS I。SAPS 与APACHE、MPM同属于第三代危重症病情评价系统。2.1评分方法2.1.1 SAPS I是在APACHE工的基础上简化产生，其与APACHE I比较将生理学参数减为13项，增加了年龄成分，除去了CHS，共14项变量，每项分值04分，均取入住ICU后24小时内最差值，如果既有高值又有低值，则按高分计算，不累计积分。比如心率最慢35/分（4分），最快170/分（3分），则该项目得分取前者4分。各项分值之和即为SAPS I总得分，最低0分，最高56分。2.1.2 SAPS 的评分标准，同SAPS I比较，将生理学变量中的呼吸频率、血细胞比容和血糖浓度替换成了氧合指数（PaO2/FiO2）和血胆红素浓度，增加了内科患者、择期手术和急诊手术三种住院类型，增加了AIDS（获得性免疫缺陷综合征）、转移癌和血液恶性肿瘤三种慢性疾病，共17项变量，每项变量分值026分不等，同样取入住ICU后24小时内的最差值，如果既有高值又有低值，则按高分计算，不累计积分。比如心率最慢35/分（11分），最快170/分（7分）,则该项目得分取前者11分。各项分值之和即为SAPS 总得分，最低0分，最高163分。SAPS 还给出了计算PHM的公式：PHM=elogit/（1+ elogit），logit= 0 + SAPS 得分1+（SAPS 得分+1）2=-7.7631+ SAPS 得分0.0737+（SAPS 得分+1）0.9971，式中e为常数2.7182818，0是常数，1和2是回归系数。2.2临床应用 SAPS 参数选择相对粗糙，虽能有效预测病情，但更适用于群体患者。Le Gall等12经过大规模的国际性多中心临床研究也提出SAPS 更适用于群体病人死亡风险估计，而不太适用于个体病人。目前SAPS的临床应用范围基本与APACHE一致，主要用于评价病情严重程度，预测PHM，指导医疗护理资源的分配，以及与其他评分的联合应用。通常将SAPS 40分作为病情严重程度的截断点，超过该值，病情的严重程度、死亡概率明显提高，需要医护人员投入的力量也明显增大。吴曙华等13通过研究SAPS 与128例危重患者的关系后，认为SAPS 能对综合性ICU危重患者的病情做出较为正确的判断。吴荣等14研究SAPS 在创伤ICU患者护理中的应用，结果发现当SAPS 小于40时，病人一护士的比例不超过1：1，而当SAPS 大于40时，病人一护士的比例将超过1：1.5或1：2，这样的“人力配置”使“管床护士”感觉劳动强度适中，能够保证上班期间充沛的精力，对病人的护理措施也能够及时按计划完成，同时发现将其引入护理工作可以提高护士对护理资源配置的满意度和病人对护理工作的满意度，从而认为SAPS 可以很好地指导护理资源的配置和制定相应的护理措施，提高护理质量和病人对护理工作的满意度。 3、死亡概率模型15、16、17 病死概率模型（mortality probability models，MPM）是一类评价危重病患者病死概率的系统，是通过多元logistic回归模型法，从大量的备选变量中选择特定的变量并给予适宜的统计学权重，然后给出计算院内病死概率（PHM）的公式。MPM的发展经历了3个阶段，即多元logistic回归模型（multiple logistic regression model，MLR）、第一代病死概率模型（MPM I）和第二代病死概率模型（MPM ）。3.1评分方法MPM系统的应用方法同其他常见评分系统有所不同，不计算得分，而是制定一些变量并给予赋值，变量的定义给出说明，综合每个变量的实际情况直接计算PHM，其通用公式为PHM=elogit/（1+ elogit）, logit= 0 +1X1+2X2+kXk, 式中0是常数，kXk为第k项变量的13值与X值的乘积。下面分别介绍MLR、MPM I和MPM 的应用方法。3.1.1MLR包含了MLR0和MLR24可分别计算患者入ICU时和24小时的病死概率。MLR0和MLR24均包含有7个变量，其估计的（logistic系数）、SE（标准误）、OR（调整比值比）和95%CI（95%可信性区间）。实际计算病死概率PHM=elogit/（1+ elogit）, logit= 0 +1X1+2X2+kXk,k从1取到7，X值除器官衰竭的数量、年龄、动脉收缩压按实际值计算外，其余变量均视其有无计为1或0，其中MLR0中第7项目分别按动脉收缩压和其平方值计算。3.1.2MPM I包含了MPM I0、MPM I24、MPM I48和MPM IOT，可分别计算患者入ICU时24小时、48小时和48小时后的病死概率。MPM I0评估患者刚刚进入ICU时的病情严重程度，不受治疗的影响，包含有11个变量，其估计的、SE、RR（相对危险性）和95%CI。MPM I24、MPM I48和MPM IOT均时评估患者入ICU并接受一定治疗后的病情严重程度，都是在MPM I0基础上产生，分别包含有14、11和3个变量，其中MPM IOT由入院时、24小时和48小时的病死概率共同决定，实际计算病死概率PHM的公式同MLR一样。其中MPM I0中第11项目分别按动脉收缩压和其平方值计算。比如一60岁男性，有慢性肾衰史，因为呼吸道感染，呼吸困难急诊入住ICU，神志清，心率120/分，血压100/65mmHg,胸部CT提示肺炎，则MPMI0中的logit= 0 +1X1+2X2+kXk=-2.9678+0+1.2671+0+0+0.64049+0.55592+0.04778960+0+0.00736120+0+（-0.045905）100+0.00011589（100）2=0.81763。3.1.3 MPM包含了MPM 0、MPM 24、MPM 48和MPM72，可分别计算患者入ICU时、24小时、48小时和72小时的病死概率。MPM 0评估患者刚刚进入ICU时的病情严重程度，包含有15个变量，其估计的、SE、0R和95%CI，各变量的定义参见表内说明。实际计算病死概率PHM的公式同MLR一样。3.2临床应用目前MPM的临床应用主要是评价病情，预测PHM，并比较不同ICU的效能。一是从患者刚进入ICU尚未接受治疗干预因素影响时，即进行MPM0的PHM的计算和评价，从而指导此后的治疗及评价，研究表明，MPM0具有较高的校准度（CAL）和精确度（DIS），可准确而可信地预测PHM。二是动态监测MPM 24、MPM 48和MPM OT，以便提高预测准确性，指导调整治疗方案。有研究认为MPM72和MPM OT能比较准确地预测患者的预后，其得出的PHM与患者实际的病死率非常接近。有关MPM的单独研究报道并不多，更多的是与其他评分系统的应用比较。目前研究趋势主要是进一步提高MPM在临床的应用并对预测公式进行适当修正。2003年Arabi等通过研究严重感染患者的评分系统应用时，发现MPM 0、MPM 24、和APACHE、SAPS 一样能很好预测病死率，若将MPM 24的PHM计算公式改良为：PHM=e01（logit）1+ e01（logit），则DIS有一步提高且较其他评分方法有显著性差异。 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