ICU常用评分方法及临床应用

1、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

2、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 I,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 I中不常用

3、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 H,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川，许多研究证实，APACHE 川比APACHE H对死亡率的预测准确度方面有了很大提高。但由于APACHE川提出后有些 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。 1 1 评分方法 APACHE的应用包括两部分，一是

4、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o 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

5、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 H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川的设计较 APACHE H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 H和APACHE川对死亡危险性的预测均有较满意的结果，有人证实 APACHE川更接近实际病死率。 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

6、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 H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

7、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 对急症科ICU的269例危重病患者用 APACHE H评分法动态监测， 发现随着APACHE H分值增高，病死率上升，加强ICU患者床边护理后，APACHE H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 IC

8、U 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 H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 H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 S

9、APS n。 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

10、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 n。欧美国家的大量应用研究证明，SAPS n的校准度（CAL ）和分辨度（DIS ）均明显高于 SAPS I。SAPS n与APACHE n、MPM n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

11、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 n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

12、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 n总得分，最低 0分，最高 163 分。SAPS n还给出了计算 PHM 的公式：PHM=elogit/ （1+ elogit）, logit= 3 0 + SAPS n 得分X 3 1+ln（ SAPS n 得分 +1 ）X 3 2=-7.7631+ SAPS n 得分X 0.0737+ ln（ SAPS n得分+1 ）X 0.9971，式中e为常数2.7182818, 3 0是常数，3 1和3 2是回 归系数。 2.2 临床应用

13、 SAPS n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 n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 n 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 n与128例危重患 者的关系后，认为 SAPS n能对综合性ICU危重患者的病情做出较为

14、正确的判断。吴荣等 14研究SAPS n在创伤ICU患者护理中的应用，结果发现当SAPS n小于40时，病人一 护士的比例不超过 1: 1，而当SAPS n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 n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（ mort

15、ality 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 n）。 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

16、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= 3 0 + 3 1X1+ 3 2X2+ 3 kXk,式中 3 0 是常数，3 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 n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3 （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=el

17、ogit/（1+ elogit） , logit= 30 + 3 1X1+ 3 2X2+ +3 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3、SE、RR (相对危险性

18、)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，贝U MPMI0 中的logit= 3 0 + 3 1X1+ 3 2X2+ 3 kXk=-2.9678+0+1.2671+0+0+0.64049+0.55592+0.047789 X 60+0+0.00736 X 120+0+ (-0.045905 )X 100+0.00011589 (100) 2=0.81763。 3.1.3 MPM H 包含了 MPM II 0、MPM n 24、MPM n 48 和 MPM n 72，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。