2023, Vol. 32
2. 深圳安保公司，深圳 518100
2. AMBULANC (SHENZHEN) Tech. Co., Ltd., Shenzhen 518100, China
机械通气是重症患者常用的生命支持手段，但机械通气本身可导致呼吸机相关肺损伤（ventilator-induced lung injury，VILI）[1]。研究证实，潮气量、应力与应变、驱动压等因素与VILI相关，但均存在一定的局限性[2-4]。近年来提出的机械能（mechanical power, MP），将驱动压、呼吸频率、气道阻力、吸呼比和呼气末正压等影响因素整合在一起，全面评估VILI，进而指导机械通气治疗[5-9]。已有研究报道，与驱动压比较，机械能更能反映ARDS患者肺损伤严重程度和患者预后[10-11]。目前，针对于机械能的临床研究主要聚焦于ARDS领域，机械能的临床价值是否能推广至其他病因的机械通气患者，尚有待证实[12]。急诊重症监护室（emergency intensive care unit，EICU）收治的机械通气的患者病种分布多样，有必要深入了解机械能及其动态变化与机械通气患者预后的相关性。
1 资料与方法 1.1 一般资料回顾性分析2017年12月1日至2020年10月31日本院急诊重症监护室行有创机械通气治疗患者共200例，其中符合纳入标准的患者有105例。该研究通过医院学术委员会伦理审查（伦理审批件号：2022-hs-70）。
1.2 纳入标准18岁以上且首次进行有创机械通气患者；连续机械通气时长超过2 h且为控制通气模式（容量控制或压力控制）；呼吸机参数完整，能够计算出机械能。
1.3 排除标准未年满18岁的患者；呼吸机参数不完整或通气模式不适合计算机械能。
1.4 临床资料收集收集患者的年龄、性别、身高、体重指数，行有创机械通气的病因，进行机械通气前24 h内的生命体征、血气分析、血乳酸、肌钙蛋白T、N端脑钠肽前体、降钙素原、血常规、肝功能、肾功能等，以及使用的血管活性药物的剂量、胸部影像学（X光或CT），进行APACHE Ⅱ，SOFA评分。呼吸机相关参数与呼吸力学指标：将24 h内的呼吸机记录分为13个节点，每个节点相差2 h，气管插管时间为第一个节点，依此类推记录至通气第24小时左右，若通气时间不足24 h则分点至通气最后1 h。呼吸机记录数据为：记录时间、呼吸机模式、吸入氧体积分数、潮气量、实际呼吸频率、分钟通气量、呼气末正压、吸气流速、气道峰压、吸气压力。
1.5 病例分组根据纳入病例是否在院内死亡作为分组依据，将患者分为生存组与死亡组。
1.6 机械能的计算容量控制模式下：
|
MP：机械能，VE：分钟通气量，peak pressure：气道峰压，PEEP：呼气末正压，Inspiratory flow：吸气流速。
压力控制模式下：
MP =0.98·RR·Vt·[PEEP+△Pinsp]
MP：机械能，RR：呼吸频率，Vt：潮气量，PEEP: 呼气末正压，△Pinsp：压控模式下，施加于吸气末正压之上的压力。
将机械通气期间第1个24小时内的呼吸机记录按2 h一个节点，分为13个节点；每个节点计算各自的机械能，最后取13个节点的机械能平均值进行运算。
1.7 统计学方法采用IBM SPSS Statistics 23.0统计软件和MedCalc Staistical Software 19.4.1进行统计分析，正态分布的计量资料使用均数±标准差（x±s）表示，不符合正态分布的计量资料用中位数（IQR）表示，两组间比较采用成组t检验或Mann-Whitney U检验。计数资料使用例数(率) [n (%)]表示，两组间比较采用χ2检验或Fisher精确概率法。采用多因素Logistic回归分析机械能与机械通气患者病死率的关系，使用MedCalc进行ROC曲线绘制和ROC曲线对比，以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 机械通气存活组和死亡组的临床资料比较在105例行有创机械通气的患者中，院内存活80例，院内死亡25例，机械通气院内病死率23.8%。在机械通气的病因分布方面，重症肺炎42例，慢性阻塞性肺疾病9例，休克31例，急性脑血管病10例，急性呼吸窘迫综合征13例。两组之间的基础疾病，如慢性肺部疾病、心血管疾病、慢性肾功能不全、恶性肿瘤，以及性别比例、年龄和体温、心率、呼吸频率和心率的比较，差异均无统计学意义(P > 0.05)。在实验室检查方面，PaO2、PaO2/FiO2、乳酸水平和降钙素原在两组间的差异有统计学意义(P < 0.05)。院内死亡组的分钟通气量、机械能、住院天数，以及APACHEⅡ和SOFA评分值均显著高于存活组(P < 0.05)。见表 1、表 2。
| 基础疾病 | 存活组(n=80) | 死亡组（n=25） | P值 |
| 男性（n，%） | 60(72.5) | 20(80) | 0.60 |
| 年龄[岁, M (IQR)] | 74.5(63, 82) | 72(63, 84) | 0.80 |
| 基础疾病（n，%） | |||
| 慢性肺部疾病 | 20(25) | 10(40) | 0.15 |
| 心血管疾病 | 20(25) | 7(28) | 0.77 |
| 神经及肌肉疾病病史 | 18(22.5) | 3(12) | 0.25 |
| 恶性肿瘤 | 9(11.3) | 2(8) | 0.64 |
| 慢性肾功能不全 | 13(16.2) | 3(12) | 0.61 |
| 机械通气的病因（n，%） | |||
| 重症肺炎 | 32(40) | 10(40) | 1.00 |
| 慢性阻塞性肺疾病 | 7(8.8) | 2(8.0) | 0.91 |
| 休克 | 24(30) | 7(28) | 0.85 |
| 急性脑血管病 | 7(8.8) | 3(12.0) | 0.63 |
| 急性呼吸窘迫综合征 | 10(12.4) | 3（12） | 0.90 |
| 指标 | 存活组(n=80) | 死亡组（n=25） | P值 |
| 体温（℃） | 36.8(36.4, 37.3) | 36.5(36.1, 37.6) | 0.31 |
| 心率（次/min） | 103(86, 115) | 100(77, 134) | 0.65 |
| 呼吸（次/min） | 18(15, 20) | 16(15, 23.5) | 0.82 |
| 收缩压（mmHg） | 121±28.1 | 123.5±37.1 | 0.73 |
| 舒张压（mmHg） | 71±19.7 | 73±26.7 | 0.77 |
| 血气分析指标 | |||
| pH | 7.35±0.10 | 7.30±0.16 | 0.06 |
| PaCO2（mmHg） | 39.1(34.1, 49.3) | 37.7(33.5, 520) | 0.81 |
| PaO2/FiO2 | 241±121 | 183±123 | 0.04* |
| HCO3-(mmol/L) | 23.3(19.4, 27.2) | 21.4(16.8, 24.7) | 0.14 |
| 血乳酸(mmol/L) | 2.1(1.1, 4.1) | 3.5(2.1, 6.5) | 0.02* |
| 血生化指标 | |||
| WBC（109/L） | 12.9(9.03, 16.50) | 12.6(5.72, 18.95) | 0.50 |
| Hb (g/L) | 105±28.4 | 102±27.5 | 0.70 |
| PLT(109/L) | 207±101 | 186.±122 | 0.44 |
| Cr (mmol/L) | 90.5(71, 189) | 134.4(76, 262) | 0.17 |
| TBil(μmol/L) | 10.4(7.3, 20) | 16.2(8.4, 22.3) | 0.28 |
| K+(mmol/L) | 4.1(3.6, 4.5) | 3.9(3.5, 4.8) | 0.79 |
| Na+(mmol/L) | 139(5.9) | 137(7.4) | 0.17 |
| CTnT(ng/L) | 64(40, 192) | 77(40, 351) | 0.52 |
| NTproBNP(pg/mL) | 1 979(422, 9 000) | 7 756(1 435, 9 000) | 0.18 |
| 降钙素原(ng/mL) | 0.31(0.15, 2.25) | 3.55(0.26, 8.50) | 0.03* |
| 机械通气参数 | |||
| 呼气末正压(cmH2O) | 7(6, 8) | 7(6, 9) | 0.51 |
| 气道峰压(cmH2O) | 27(22, 32) | 28(22, 33) | 0.42 |
| 潮气量(mL) | 425(388, 466) | 436(414, 470) | 0.38 |
| 呼吸频率(次/min) | 16(15, 18) | 17(15, 20) | 0.24 |
| 吸入氧体积分数(%) | 46(40, 56) | 49(41, 60) | 0.54 |
| 分钟通气量(L/min) | 7.04(5.88, 7.83) | 8.32(6.91, 8.77) | 0.01* |
| 机械能（J/min） | 14.37(3.55) | 16.12(3.55) | 0.04* |
| 住院天数(d) | 17(12.00, 26.25) | 10(4.41, 17.00) | 0.01* |
| APEACHⅡ评分 | 16(13, 23) | 22(15, 26) | 0.04* |
| SOFA评分 | 5(3, 7) | 8(6, 10) | 0.00* |
单因素Logistic回归分析显示，PaO2/FiO2、MP和SOFA评分与机械通气患者院内死亡有显著相关性(P < 0.05)。对经单因素分析有统计学意义的自变量做多因素Logistic回归。结果显示PaO2/FiO2（OR=1.015，P=0.044）、MP（OR=1.813，P=0.039）、SOFA评分(OR=2.651，P=0.010)可作为预测机械通气患者院内死亡的危险因素。见表 3。
| 自变量 | 回归系数 | 标准误 | Wals值 | OR值 | 95%CI | P值 |
| PaO2/FiO2 | 0.015 | 0.008 | 4.049 | 1.015 | 1.000~1.030 | 0.044a |
| 血乳酸 | 0.146 | 0.082 | 3.155 | 1.158 | 0.985~1.361 | 0.076 |
| 降钙素原 | 0.045 | 0.040 | 1.314 | 1.046 | 0.968~1.131 | 0.252 |
| 分钟通气量 | 0.181 | 0.140 | 1.676 | 1.198 | 0.911~1.575 | 0.195 |
| MP | 0.595 | 0.289 | 4.246 | 1.813 | 1.029~3.194 | 0.039a |
| APEACHⅡ评分 | 0.073 | 0.035 | 4.408 | 1.076 | 1.005~1.152 | 0.058 |
| SOFA评分 | 0.975 | 0.379 | 6.607 | 2.651 | 1.261~5.577 | 0.010a |
| 注：PaO2/FiO2 : 动脉氧分压/吸入氧体积分数，MP: 机械能，aP < 0.05 | ||||||
使用ROC曲线检验PaO2/FiO2、MP和SOFA评分在预测机械通气患者院内死亡的效能，PaO2/FiO2、MP和SOFA评分的AUCs依次为0.62、0.63和0.75。使用MedCalc软件计算，PaO2/FiO2的最佳截断值为≤202，敏感度66.7%，特异度为57.9%，MP的最佳截断值为＞13.62，敏感度82.6%，特异度45.8%，SOFA评分的最佳截断值为＞6，敏感度76.4%，特异度67.9%。进一步将MP与SOFA评分联合，AUC为0.77，其对机械通气患者院内死亡的预测效能高于单独使用MP，具有统计学意义（P < 0.05），见图 1，表 4。
|
| 图 1 MP、MP联合PaO2/FiO2、SOFA评分预测机械通气患者院内死亡的ROC曲线 Fig 1 The AUCs of MP, MP combined with PaO2/FiO2 and the MP combined with SOFA score for predicting in-hospital death with invasive mechanical ventilation |
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|
| 危险因素 | AUC(95%CI) | 最佳截断值 | 敏感度 | 特异度 | 阳性似然比 | 阴性似然比 |
| MP | 0.63(0.53~0.73) | ＞13.62 | 82.6% | 45.8% | 1.53 | 0.38 |
| PaO2/FiO2 | 0.62（0.51~0.72） | ≤202 | 66.7% | 57.9% | 1.59 | 0.58 |
| SOFA评分 | 0.75（0.63~0.84） | ＞6 | 76.4% | 67.9% | 2.38 | 0.35 |
| MP+PaO2/FiO2 | 0.63(0.53~0.73) | 82.6% | 45.8% | 1.53 | 0.38 | |
| MP+SOFA评分 | 0.77（0.64-0.85） | 70.6% | 77.4% | 3.12 | 0.38 |
机械通气本身导致呼吸机相关肺损伤（ventilator-induced lung injury，VILI）是机械通气患者临床预后的独立危险因素。寻求一种床旁、简单易行且能准确可靠反映VILI的指标或评分量表，是指导临床医生合理调整呼吸机参数和进行肺保护通气的重要手段。在本研究中，机械通气院内死亡组的PaO2/ FiO2降低，血乳酸、降钙素原(PCT)、机械能和分钟通气量升高更为明显。PaO2/FiO2是机械通气患者最常用的指标，用于呼吸衰竭的严重程度分层，治疗监测和预后评估。同时，PCT是被广泛证实的感染相关性炎症标记物，能用于细菌性感染的诊断、危险分层和预后评估，较WBC、CRP或hs-CRP有更好的诊断效能。乳酸是机体无氧代谢的客观指标，乳酸升高和乳酸清除率下降均可作为机体病情严重程度的评估指标，是危重症患者的独立死亡危险因素。更为重要的是，PaO2/FiO2、PCT和血乳酸均能通过床旁检测技术（POCT）快速获取，能够满足快速评估病情和动态滴定指导治疗的临床需求。
潮气量、应力与应变、驱动压均与VILI的发生有关。VILI发生的本质是在机械通气过程中，机体的肺部承受了过高的应力，引起肺泡过度膨胀，肺部病变不均质性所致的应力（应变）不均一性可加重VILI。临床中，吸气末跨肺压代表了应力，动态监测跨肺压可以很好的指导呼吸机参数设置，减少VILI发生。然而，跨肺压需要进行食道压监测，无法常规开展。驱动压（平台压与呼气末正压的差值）能床旁获得，是在吸气过程中驱使呼吸系统扩张膨胀的压力，被证实与吸气末跨肺压有良好的正相关性，且与ARDS患者VILI的发生和预后有良好的预测效能。本研究结果并未提示单独的呼吸力学指标，如潮气量、气道峰压、呼气末正压和呼吸频率与机械通气患者院内死亡无明显相关，而分钟通气量在两组之间存在差异。对此，可能的原因如下：①目前，关于跨肺压、驱动压、小潮气量等参数与VILI的临床研究主要聚焦于ARDS领域，急诊重症监护室收治的机械通气的患者病种分布多样；②VILI的发生多种因素交互的结果，包括与压力（应力）和容积（应变）相关的压力伤和容积伤，也包括肺泡周期性开放和塌陷导致的“剪切伤”，以及大量炎症因子释放所致的“生物伤”。机体存在胸壁弹性阻力增高的状态（肥胖、腹内压升高），以驱动压来滴定呼吸机参数设置，会导致实际吸气末跨肺压过低，而潮气量、跨肺压、驱动压、气道峰压并不能很好评估剪切力所致的VILI。这也在某种程度上表明，单凭上述任一指标量化VILI均存在一定的局限性。机械能整合了压力、呼吸频率、PEEP、吸气/呼气时间比等因素，理论上能够更全面和更精准评价机械通气患者是否发生VILI。在基础实验研究方面，Protti等[13]和Cressoni等[14]研究表明，机械能不超过12.1 J/min时，即使给予大潮气量（38 mL/kg）或快呼吸频率（22次/次），均不会导致健康猪发生VILI。而一旦机械能超过阈值（12.1 J/min），VILI则必然发生。Maia等[15]研究发现，辅以肺复张提供较低的机械能，能显著降低大鼠机械通气相关的肺泡损伤标志物释放，减轻VILI。Guérin等[16]研究发现机械能与ARDS患者的预后相关，且将机械能12 J/min作为预测患者90 d生存率的阈值。Serpa Neto等[17]通过分析8 207例机械通气成年患者，发现机械能与患者住院病死率相关，机械能超过17 J/min时，患者院内死亡的风险持续增加。进一步的亚组分析显示，当机械能处于较高水平，即使采用小潮气量或低驱动压的通气策略，患者的病死率仍偏高。在本研究中，院内死亡组的机械能显著高于存活组，机械能是急诊机械通气患者院内死亡的主要因素；机械能联合SOFA评分对于机械通气患者院内死亡有着良好的预测效能。必须指出的是，目前针对于机械能的临床研究均为回顾性分析。
本研究存在以下不足之处：①为回顾性研究，纳入病例数相对较少，为单个时间点的机械能观察，未能评估机械能的动态改变与预后的关系；②未纳入反映肺泡损伤的标志物，且未能计算与VILI相关的驱动压。
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
作者贡献声明 朱永城、李敏: 设计实验、统计学分析、论文撰写; 何鋆、王双卫、高贵锋、王瑞强: 设计实验、分析数据、论文修改; 莫均荣、江慧琳: 统计学分析、分析数据; 冯雪珍、李云妹：采集数据、数据整理; 陈晓辉、林珮仪: 文章的知识性内容作批评性审阅、工作指导
| [1] | Vieillard-Baron A, Dreyfuss D. Ventilator-induced lung injury: follow the right direction! another piece of the puzzle in the ventilator-induced lung injury epic[J]. Am J Respir Crit Care Med, 2017, 196(11): 1366-1368. DOI:10.1164/rccm.201708-1563ED |
| [2] | Goligher EC, Costa ELV, Yarnell CJ, et al. Effect of lowering vt on mortality in acute respiratory distress syndrome varies with respiratory system elastance[J]. Am J Respir Crit Care Med, 2021, 203(11): 1378-1385. DOI:10.1164/rccm.202009-3536OC |
| [3] | Chen L, Jonkman A, Pereira SM, et al. Driving pressure monitoring during acute respiratory failure in 2020[J]. Curr Opin Crit Care, 2021, 27(3): 303-310. DOI:10.1097/MCC.0000000000000827 |
| [4] | 张文博, 蒋宇, 刘晓伟, 等. 机械通气压力参数对急性呼吸窘迫综合征预后评估的研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2020, 29(1): 121-125. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2020.01.019 |
| [5] | Gattinoni L, Tonetti T, Cressoni M, et al. Ventilator-related causes of lung injury: the mechanical power[J]. Intensive Care Med, 2016, 42(10): 1567-1575. DOI:10.1007/s00134-016-4505-2 |
| [6] | Vasques F, Duscio E, Pasticci I, et al. Is the mechanical power the final word on ventilator-induced lung injury? -we are not sure[J]. Ann Transl Med, 2018, 6(19): 395. DOI:10.21037/atm.2018.08.17 |
| [7] | Vasques F, Duscio E, Cipulli F, et al. Determinants and Prevention of Ventilator-Induced Lung Injury[J]. Crit Care Clin, 2018, 34(3): 343-356. DOI:10.1016/j.ccc.2018.03.004 |
| [8] | Mead J, Takishima T, Leith D. Stress distribution in lungs: a model of pulmonary elasticity[J]. J Appl Physiol, 1970, 28(5): 596-608. DOI:10.1152/jappl.1970.28.5.596 |
| [9] | Collino F, Rapetti F, Vasques F, et al. Positive End-expiratory Pressure and Mechanical Power[J]. Anesthesiology, 2019, 130(1): 119-130. DOI:10.1097/ALN.0000000000002458 |
| [10] | Marini JJ, Rocco PRM, Gattinoni L. Static and dynamic contributors to ventilator-induced lung injury in clinical practice[J]. Am J Respir Crit Care Med, 2020, 201(7): 767-774. DOI:10.1164/rccm.201908-1545CI |
| [11] | Paudel R, Trinkle CA, Waters CM, et al. Mechanical power: a new concept in mechanical ventilation[J]. Am J Med Sci, 2021, 362(6): 537-545. DOI:10.1016/j.amjms.2021.09.004 |
| [12] | Costa ELV, Slutsky AS, Brochard LJ, et al. Ventilatory variables and mechanical power in patients with acute respiratory distress syndrome[J]. Am J Respir Crit Care Med, 2021, 204(3): 303-311. DOI:10.1164/rccm.202009-3467OC |
| [13] | Protti A, Cressoni M, Santini A, et al. Lung stress and strain during mechanical ventilation: any safe threshold?[J]. Am J Respir Crit Care Med, 2011, 183(10): 1354-1362. DOI:10.1164/rccm.201010-1757OC |
| [14] | Cressoni M, Gotti M, Chiurazzi C, et al. Mechanical power and development of ventilator-induced lung injury[J]. Anesthesiology, 2016, 124(5): 1100-1108. DOI:10.1097/ALN.0000000000001056 |
| [15] | Maia LA, Samary CS, Oliveira MV, et al. Impact of different ventilation strategies on driving pressure, mechanical power, and biological markers during open abdominal surgery in rats[J]. Anesth Analg, 2017, 125(4): 1364-1374. DOI:10.1213/ANE.0000000000002348 |
| [16] | Guérin C, Papazian L, Reignier J, et al. Effect of driving pressure on mortality in ARDS patients during lung protective mechanical ventilationin two randomized controlled trials[J]. Crit Care, 2016, 20(1): 384. DOI:10.1186/s13054-016-1556-2 |
| [17] | Serpa Neto A, Deliberato RO, Johnson AEW, et al. Mechanical power of ventilation is associated with mortality in critically ill patients: an analysis of patients in two observational cohorts[J]. Intensive Care Med, 2018, 44(11): 1914-1922. DOI:10.1007/s00134-018-5375-6 |