【摘 要】目的：明確上消化道出血患者發(fā)生病情變化的危險因素，構(gòu)建患者入院早期病情變化護理預(yù)警模型并進行驗證。方法：選取重慶市某三甲醫(yī)院400例上消化道出血入院患者作為研究對象，采取病例回顧研究方法，以再出血、轉(zhuǎn)入監(jiān)護室及死亡作為病情變化的復(fù)合指標(biāo)，根據(jù)患者是否出現(xiàn)上述病情變化分為病情變化組（176例）及無病情變化組（224例），采用卡方檢驗、t 檢驗及Logistic回歸分析探究病情變化的危險因素，構(gòu)建上消化道出血患者病情變化護理預(yù)警模型，并采用受試者工作曲線（receiver operating characteristic，ROC）評價其預(yù)測效能。結(jié)果：單因素分析發(fā)現(xiàn)，年齡、入院時體溫、入院時脈搏、入院時呼吸、性別、非甾體類抗炎藥使用、就診主訴（黑便、嘔血）、血紅蛋白在病情變化組與無病情變化組組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義（Plt;0.05）。二元logistics回歸分析發(fā)現(xiàn)，年齡（OR=1.02，95%CI=1.00～1.03）、性別（OR=2.27，95%CI=1.36～3.77）、非甾體類抗炎藥使用（OR=2.32，95%CI=1.32～4.09）、入院時體溫（OR=7.36，95%CI=3.17～17.08）、就診主訴黑便（OR=2.09，95%CI=1.04～4.22）、嘔血（OR=4.42，95%CI=2.13～9.19）、入院時呼吸（OR=0.78，95%CI=0.67～0.91）、血紅蛋白（OR=0.98，95%CI=0.98～0.99）是上消化道出血患者發(fā)生病情變化的獨立影響因素，構(gòu)建病情變化護理預(yù)警模型的ROC 曲線下面積AUC=0.790，模型校準(zhǔn)度Hosmer-Lemeshow 檢驗：χ2=3.702，P=0.883，提示擬合度良好。結(jié)論：構(gòu)建的病情變化護理預(yù)警模型具有可靠的預(yù)測價值，為入院時早期篩查上消化道出血患者潛在病情變化、進行預(yù)見性護理提供了參考。

【關(guān)鍵詞】上消化道出血患者；病情變化；危險因素；預(yù)警模型

【中圖分類號】R47 【 文獻標(biāo)志碼】A 【 收稿日期】2024-08-07

上消化道出血（uppergastrointestinalbleeding，UGIB）是指屈氏韌帶以上的消化道，包括食管、胃、十二指腸或胰、膽等病變，胃空腸吻合術(shù)后吻合口附近疾患引起的出血，具有病情重、變化快、易反復(fù)的特點，是臨床上常見的危急重癥[1-2]，其中有15%～20%的患者在入院24 h內(nèi)會出現(xiàn)血流動力學(xué)紊亂及器官衰竭等病情變化，其病死率可達(dá)2%～15%。入院早期對患者進行病情危重程度評估，盡早做出危險度分層對防范病情變化等潛在風(fēng)險事件發(fā)生至關(guān)重要[3-6]。研究顯示，為識別患者病情危重程度及病情變化，臨床常使用Glasgow Blatchford評分系統(tǒng)（Glasgow-Blatchford Score，GBS）及Rockall 危險性評分（Rockall risk score system，RS）對住院的上消化道出血患者進行病情評估，對再出血及死亡等病情變化進行風(fēng)險預(yù)測[7-9]?！都毙陨舷莱鲅痹\診治流程專家共識（2020版）》也指出，針對上消化道出血患者可結(jié)合GBS評分劃分患者的危重程度并提供分層護理措施在上消化道出血的救治中有著重要價值[10]。但GBS評分計算復(fù)雜，需要收集大量的實驗室及臨床數(shù)據(jù)以及RS評分評價指標(biāo)還需要內(nèi)鏡檢查結(jié)果，均不能在患者入院時即刻獲取，這使得患者病情變化風(fēng)險的早期識別與不良事件的預(yù)見性護理成為難點[11-13]。因此構(gòu)建入院早期篩查使用的病情變化風(fēng)險護理預(yù)警模型，以早期識別可能發(fā)生病情變化的高風(fēng)險患者，進行分層式預(yù)見性護理具有積極的臨床意義。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取重慶市某三甲醫(yī)院2018年1月至2022年12月收治的400例UGIB患者作為研究對象，進行病例回顧性分析，其中男性260 例，女性140 例；年齡16～93 歲，平均年齡（64.50±14.34）歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①明確診斷為上消化道出血患者；②基本資料齊全；③無認(rèn)知功能障礙及精神疾??；④疾病結(jié)局明確。排除標(biāo)準(zhǔn)：①合并有下消化道或者其他臟器的出血；②妊娠期及哺乳期婦女；③呼吸循環(huán)衰竭、腎功能衰竭或多器官衰竭的患者；④明確有血液系統(tǒng)疾病的患者；⑤雖病情需要但拒絕轉(zhuǎn)入監(jiān)護室患者。

1.2 研究方法

通過文獻研究發(fā)現(xiàn)，UGIB患者病情變化通常包括再出血等原因?qū)е虏∏樽兓虿∏榧又匦柁D(zhuǎn)入監(jiān)護室甚至死亡等一系列病情惡化的表現(xiàn)[14-16]，結(jié)合臨床實踐本研究以是否發(fā)生再出血、轉(zhuǎn)入監(jiān)護室或死亡作為病情變化的復(fù)合指標(biāo)。采取文獻研究法與專家咨詢法將性別、年齡、就診主訴、吸煙史、飲酒史、出血就診次數(shù)、體溫、血壓、脈搏、非甾體類抗炎藥用藥史等，是否發(fā)生再出血、轉(zhuǎn)重癥監(jiān)護室及死亡納入病例資料收集，進行病歷回顧研究。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

本研究采用SPSS 26.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行統(tǒng)計分析，符合正態(tài)分布的定量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，不符合正態(tài)分布的連續(xù)變量用Ｍ（Q25，Q75）表示。以再出血、轉(zhuǎn)入監(jiān)護室及死亡作為評價病情變化的復(fù)合指標(biāo)將患者分為病情變化組與無病情變化組，符合方差齊性時組間定量資料比較采用獨立樣本t 檢驗，定性資料采用χ2檢驗和Fisher精確概率法，比較2組基本資料及臨床表現(xiàn)組間具有統(tǒng)計學(xué)差異（Plt;0.05），運用多因素二元logistic回歸分析病情變化的影響因素并構(gòu)建護理預(yù)警模型，以Bootstrap法重復(fù)抽樣1 000次對模型進行內(nèi)部驗證，采用ROC 曲線下的面積及Hosmer-Lemeshow檢驗來驗證模型的區(qū)分度與擬合度，危險因素與結(jié)局的關(guān)系以列線圖形式呈現(xiàn)。

2 結(jié)果

2.1 文獻研究結(jié)果

經(jīng)文獻研究納入15篇文獻，按JBI2014版證據(jù)預(yù)分級和推薦級別系統(tǒng)Level 1～Level 5 級其中Level 3 文獻12 篇，Level 4文獻1篇，Level 5文獻2篇，見表1。

2.2 一般資料

400例UGIB患者一般資料見表2。

2.3 UGIB患者病情變化單因素分析

單因素分析發(fā)現(xiàn)年齡、入院時體溫、入院時呼吸、性別、非甾體類抗炎藥、就診時主訴、血紅蛋白在UGIB患者病情變化與無病情變化組組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義（Plt;0.05，表3）。

2.4 UGIB患者病情變化多因素回歸分析

將年齡、入院時體溫、入院時呼吸、性別、非甾體類抗炎藥、就診主訴、血紅蛋白納入多因素二元logistic 回歸分析，發(fā)現(xiàn)7個因素均為UGIB患者病情變化的獨立影響因素（Plt;0.05，表4）。

2.5 UGIB患者病情變化護理預(yù)警模型構(gòu)建與驗證根據(jù)多因素二元logistic 回歸分析結(jié)果構(gòu)建預(yù)測模型如下。

logit（p）=?69.69+2.00×（入院時體溫）+0.74×（黑便）+1.49×（嘔血）＋0.82×（性別）+0.84×（非甾體類抗炎藥）+0.02×（年齡）-0.25×（入院時呼吸）-0.02×（血紅蛋白）。

模型ROC 曲線下面積AUC 為0.790，Hosmer Lemeshow檢驗χ2＝3.702，P=0.883，模型具有較好預(yù)測價值，擬合度良好。取最大Youden指數(shù)0.462時，靈敏度為67.5%，特異度為78.7%，模型區(qū)分度良好，見圖1。

2.6 列線圖繪制及外部驗證

病情變化風(fēng)險列線圖繪制（圖2）；列線圖校準(zhǔn)圖顯示校準(zhǔn)曲線與理想曲線擬合較好（Pgt;0.05），預(yù)測值與實際觀察值具有良好一致性（圖3），選取50例UGIB患者對模型進行外部驗證，通過ROC曲線下面積和Hosmer-Lemeshow 檢驗來對模型進行驗證，結(jié)果顯示AUC=0.869（95%CI=0.763～0.974）預(yù)測價值良好；χ2=10.255，P=0.248，該模型風(fēng)險預(yù)測與實際發(fā)生率在統(tǒng)計學(xué)上不存在明顯差異，模型擬合效果良好（圖4）列線圖最佳閾值為118.1分，當(dāng)總分gt;118.1時認(rèn)為患者發(fā)生病情變化風(fēng)險較高，本模型預(yù)測發(fā)生病情變化病例為27例，實際發(fā)生了24例；預(yù)測不會發(fā)生病情變化為23例，實際未發(fā)生26例，預(yù)測準(zhǔn)確率為87.9%。

3 討論

3.1 UGIB早期風(fēng)險識別的重要性及構(gòu)建預(yù)警模型的意義

UGIB 病情兇險變換快，對患者入院時進行早期的病情變化風(fēng)險評估十分重要，有利于臨床針對性管理以降低病情變化帶來的死亡風(fēng)險[31-32]。導(dǎo)致UGIB患者發(fā)生病情變化的危險因素較多，醫(yī)護人員要對相關(guān)危險因素有足夠認(rèn)識才能迅速做出判斷，從而根據(jù)患者情況采取針對性預(yù)防措施[33-34]。風(fēng)險預(yù)警評估是幫助護理人員識別病情變化風(fēng)險的有效手段，通過風(fēng)險評估將患者病情進行高危、低危的劃分，盡早識別病情變化的風(fēng)險，并及時提供預(yù)見性干預(yù)，能有效改善患者預(yù)后[35]。本研究基于UGIB患者發(fā)生病情變化風(fēng)險的危險因素進行研究構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型，有利于入院時患者的早期風(fēng)險識別與評估，為護理人員展開針對性護理提供依據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)年齡、入院時體溫、入院時呼吸、性別、非甾體類抗炎藥、就診主訴（黑便、嘔血）是UGIB患者發(fā)生病情變化的獨立危險因素，建立護理預(yù)警模型為護理人員提供UGIB患者入院時病情變化風(fēng)險評估篩查的臨床工具，有十分重要的臨床價值。

3.2 構(gòu)建的UGIB病情變化護理預(yù)警模型具有較好的區(qū)分度與校準(zhǔn)度

目前針對病情變化的預(yù)測多使用評估表進行，臨床一般采用GBS評分及RS評分，但由于RS評分系統(tǒng)包含了內(nèi)鏡檢查結(jié)果不可在入院當(dāng)時獲取，GBS評分則有較多評價項目且不便于計算而使其不適用于入院早期篩查病情變化高風(fēng)險患者，限制了針對病情變化風(fēng)險因素的預(yù)見性護理的有效開展[1，36]。本研究通過對UGIB 患者發(fā)生病情變化進行單因素分析發(fā)現(xiàn)病情變化與年齡、入院時體溫、入院時呼吸、性別、非甾體類抗炎藥、就診時主訴及血紅蛋白有關(guān)，將相關(guān)的因素進行二元logistic回歸分析構(gòu)建病情變化風(fēng)險護理預(yù)警模型，曲線下面積AUC=0.790，進行驗證該模型擬合度良好，能實現(xiàn)患者病情變化風(fēng)險篩查。繪制列線圖最佳閾值為118.1分，靈敏度0.710，特異性0.732，當(dāng)患者評分超過118.1時可以被認(rèn)為是發(fā)生病情變化風(fēng)險的高危人群。列線圖是一種通過帶有刻度線段所展示的平面圖形，使預(yù)測結(jié)果更可讀易懂，為護理人員提供了早期評估患者病情變化風(fēng)險的直觀、有效的工具，符合臨床護理預(yù)警需求，同時本預(yù)警模型所運用的指標(biāo)均可在患者入院當(dāng)時快速獲取無需借助輔助檢查，對患者入院時的早期篩查具有較高可操作性。

3.3 UGIB病情變化危險因素分析

3.3.1 非甾體類抗炎藥會增加病情變化風(fēng)險 本研究發(fā)現(xiàn)，使用非甾體類抗炎藥的患者發(fā)生病情變化是無服藥史的2.32倍，臨床上較多使用的藥物為阿司匹林腸溶片、布洛芬等，與國內(nèi)外研究基本一致。杜小芳和何旭[9]研究報道，長期服用非甾體類藥物（NSAIDs）會導(dǎo)致胃粘膜受損而影響前列腺素合成，前列腺素對胃粘膜有一定的保護作用，從而誘發(fā)并加重UGIB的原發(fā)病，例如消化性潰瘍等，因而增加了出血與再出血的風(fēng)險。當(dāng)患者使用非甾體類藥物時保護因素與危害因素失去平衡，是消化性潰瘍發(fā)生的重要原因之一，同時也與潰瘍的再出血有緊密聯(lián)系，在不能停藥的前提下，建議結(jié)合胃粘膜保護劑同時使用，減少再出血等病情變化風(fēng)險[37]。

3.3.2 高齡患者發(fā)生病情變化風(fēng)險更大 此研究發(fā)現(xiàn)年齡越大越容易發(fā)生病情進展，其原因可能與老年人機體功能下降和基礎(chǔ)疾病的藥物使用等有關(guān)。有研究證明[38]年齡增大是UGIB病情變化致死亡的危險因素，這也與Luo PJ等[39]1項Cox回歸模型分析研究結(jié)果一致。國內(nèi)研究證實老年人隨著年齡增加患心血管疾病的風(fēng)險也隨之上升，由于疾病的治療的需要服用非甾體類藥物例如阿司匹林等的幾率高于年輕人，同時老年人受胃壁粘膜下血管厚且細(xì)的影響導(dǎo)局部粘膜血流供應(yīng)不足，會損害胃粘膜屏障，因此發(fā)生病情變化風(fēng)險都高于年輕患者[9，40-41]。針對高齡患者，應(yīng)考慮增強對基礎(chǔ)疾病及藥物使用的指導(dǎo)，同時根據(jù)情況及時通知醫(yī)生評估藥物使用安全性以減少病情變化風(fēng)險。

3.3.3 男性UGIB患者更容易發(fā)生病情變化 本研究發(fā)現(xiàn)男性發(fā)生病情變化風(fēng)險是女性的2.27倍，這可能與男性生活飲食習(xí)慣及出血原發(fā)病類型有關(guān)。此結(jié)果與李田田等[42]研究結(jié)果相吻合，主要考慮男性飲酒等飲食原因，酒精可以損傷胃黏膜，加重胃粘膜屏障的破壞。男性肝硬化發(fā)病率高于女性，而食管胃底靜脈曲張出血作為肝硬化常見并發(fā)癥是UGIB類型中病情較重且變化較快的，因此男性患者病情變化風(fēng)險可能大于女性[43-44]。

綜上所述，UGIB 患者年齡、入院時體溫、入院時呼吸、性別、非甾體類抗炎藥、就診時主訴均為患者發(fā)生病情變化的危險因素，構(gòu)建的護理預(yù)警模型及列線圖模型具有快速、簡便、準(zhǔn)確的優(yōu)勢，能夠協(xié)助護理人員做出初步的病情變化風(fēng)險篩查，為識別具有潛在風(fēng)險的危重癥患者提供預(yù)見性護理，防止因病情預(yù)判不足導(dǎo)致不良事件發(fā)生，對提高臨床護理質(zhì)量有重要價值，值得臨床推廣應(yīng)用。因本研究的患者來自單中心存在局限性，研究結(jié)果可能受樣本量較小的影響，有待進一步擴大樣本量和進行多中心驗證。

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（責(zé)任編輯：李青穎）