崔 娜，高占成

(北京大学人民医院，北京100044)

撤机是恢复患者自主呼吸、脱离呼吸机的过程。过早撤机可能加重呼吸负担，导致呼吸肌疲劳，而延迟撤机可能产生多种并发症，时至今日撤机时机仍是临床医生面临的难题。撤机的流行的理论是逐渐减少呼吸机支持并让患者承担进一步增多的呼吸;以往认为能否撤机成功取决于采取何种呼吸机模式，但呼吸衰竭长时间不能脱机应首先取决于患者自身情况，所以就需要有可以简单测量和广泛应用的预测指标，目的是确定某个患者可以恢复自主呼吸的最早时间，并确定什么患者在脱机试验中容易失败。浅快呼吸指数(RSBI)以呼吸频率/潮气量(f/VT)表示，它可以定量的阐述浅快呼吸的程度［1］，其升高被认为是呼吸神经肌肉储备(呼吸肌做功能力)和呼吸负荷之间不平衡的一个应激反应。国内外对RSBI能否预测撤机成功进行了众多研究，但其研究结论各异，系统评价和Meta可能有助于从不同结论中做出关于RSBI预测效果的确切评价。经检索，目前国内尚无此类研究，国外研究中Meade等［2］总结了多种撤机指标的价值，其中RSBI被认为是对于预测撤机成功有价值的指标之一，虽然此后国内外对于探讨RSBI撤机预测价值的研究仍陆续发表，但国内并未将此指标广泛应用于临床。为此，笔者应用荟萃分析的方法来汇总RSBI对撤机的预测价值，探讨其异质性的原因，便于临床医生了解及应用。

1 方 法

1.1 文献检索 检索中国学术期刊全文数据库(CNKI)、万方数据库，Pubmed、Embase、Web of Science 数据库、Elsevier电子期刊，并检查所有纳入研究的参考文献列表以寻找其他潜在的相关文献。检索策略如下:①检索词采用关键词和自由词，英文:rapid shallow breathing index，RSBI，ventilator weaning，weaning prediction，weaning index，breathing pattern;中文:浅快呼吸指数、呼吸机撤离、撤机、通气机撤除法。②语种仅限中文或英文。③研究年限:1991年5月23日—2012年4月。

1.2 文献纳入标准 ①论文形式发表，符合队列研究的基本要求，探讨浅快呼吸指数对于撤机成功的预测价值;②纳入的患者接受了有创机械通气，且主治医生认为已准备好撤机;③文献记录了评价撤机结果的指标，样本量明确，可提取敏感度和特异度。

1.3 文献排除标准 ①患者年龄小于18岁;②病例－对照研究方案的文献。由2名评论员审查每一篇文章的题目和摘要，根据纳入及排除标准分别独立判断各研究的入选资格，并进一步审查全文作出文章是否合格的最终决定，如意见不一致则经讨论决定。

1.4 质量评定方法 由2名评价员分别独立进行质量评价和资料提取，交叉核对结果，纳入的对照研究参考Cochrane协作网的诊断试验系统评价方法学组推荐采用的QUADAS清单进行评定，评价内容包括:①研究对象代表性，是否研究人员观察了特定的群体，有明显的选择性偏倚;②金标准的合理性，是否详细描述了撤机成功及失败的标准;③试验时间，以避免病情明显变化;④作出撤机决定或评估撤机结果的人员是否知道预测指标(单盲或双盲)。如遇任何分歧通过讨论解决。

1.5 资料提取内容 文献发表时间、患者一般状况(基础疾病种类、机械通气时间等)、呼吸浅快指数监测时间点、撤机成功的定义(分为自主呼吸实验成功、拔管成功、自主呼吸实验后拔管成功)、呼吸浅快指数诊断阈值，撤机成功的敏感度、特异度，撤机成功、失败患者数量。

1.6 统计学方法 采用适用于评价诊断性试验Meta分析的Meta－DiSc1．4 软件进行统计分析［3］，共分4 个阶段:①应用各独立试验中的灵敏度与特异度绘制SROC曲线;②绘制森林图表述各研究间敏感度、特异度差异;③如果通过上述方法证明研究间确实存在有异质性，则用Meta回归探讨异质性来源;④合并统计量及其95%可信区间。如果各研究间异质性由非阈值效应所致，则尝试在同质的亚组内应用固定效应模型合并分析。

2 结 果

2.1 纳入研究的基本情况 检索相关数据库共检出相关文献98篇，为英文或中文文献，阅读标题和摘要，初步排除文献30篇，剩余68篇经阅读全文，根据纳入及排除标准排除文献41篇，最后有 27 篇文献［1，4－29］符合纳入标准而进入研究范围，均为已发表的文章，发表年限为1991—2011年。入选文献RSBI的测量方法存在差异，主要分为3类:通过T管(无压力支持状态下)测量，在PSV模式辅助通气下测量、在CPAP模式辅助通气下测量;根据撤机结果不同可分为3类研究:自主呼吸实验成功、自主呼吸实验序贯拔管成功(拔管后自主呼吸大于24 h)、拔管成功(拔管后自主呼吸大于24 h)。按受试人群不同分为4类:慢性阻塞性肺疾病、内科ICU、外科ICU、综合ICU。同一篇文章中可能涉及不同受试人群、测量方法或撤机结果判定，因而得出不同的敏感度及特异度，本文在提取数据资料时将其视为不同研究，以便寻找同质性，并进行分层分析，共有34个研究。

2.2 通过SROC曲线平面图检验有无阈值效应 SROC曲线位于左上角，曲线下面积(AUC)为 0．78［95%CI(0．70，0.87)］，灵敏度与特异度交点最大值(Q值)为0．71。计算灵敏度对数与(1－特异度)对数的Spearman相关系数=0．047，P=0．792，表明不存在阈值效应。见图1。

图1 浅快呼吸指数预测撤机的汇总受试者工作特征曲线

2.3 各研究的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比及诊断优势比森林图 浅快呼吸指数预测撤机的敏感度与特异度Chi－ Square 值分别为 177．08(P ＜ 0．001)、135．73(P ＜0.001)，阳性似然比、阴性似然比及诊断优势比的Cochran－Q 值分别为146．80(P ＜0．001)、112．99(P ＜0．001)及105．08(P＜0．001)，上述指标均得到I2＞50%的结果，提示各项研究之间存在非阈值效应引起的异质性，故需应用随机效应模型汇总结果:敏感度范围0．38 ～1．00，汇总结果 0．87［95%CI(0．85，0．88)］，特异度范围 0 ～0．89，汇总结果 0．40［95%CI(0．36，0．43)］，阳性似然比汇总结果为 1．48［95%CI(1．31，1．66)］，阴性似然比汇总结果为 0．28［95%CI(0．22，0．38)］，诊断优势比(DOR)汇总结果为 6．01［95%CI(4．03，8．96)］。见图2及图3。

图2 浅快呼吸指数预测撤机的敏感度森林图

2.4 用Meta回归探讨异质性来源 研究间异质性来源与受试人群、测量方法、结果判定及盲法均无显著相关。其中盲法试验的精确性要比非盲法试验高1．58倍(RDOR=1．58)，但95%CI(0．67，3．73)，P=0．43，差异仍无统计学意义。

2.5 亚组分析 亚组中具有同质性的指标及其95%CI见表1。

3 讨 论

图3 浅快呼吸指数预测撤机的特异度森林图

呼吸机撤离是呼吸机治疗技术的重要内容，一旦导致呼吸衰竭的病因被去除，即应及时撤离呼吸机，以避免长时间机械通气诱发呼吸机相关性肺炎等并发症。但是，如果撤机、拔管过早，可能导致呼吸衰竭加重或病情反复、费用增加，还可导致再插管和病死率增加。为此，在临床撤机工作中需要应用多种指标预测撤机结果，评估撤机指标的常用条件有:①测定方法简单易行;②无创伤，测定时不增加患者的痛苦或呼吸负荷;③测定结果可重复性好;④测定结果有助于预测能否撤机成功。

“浅快呼吸”的概念最早由Tobin及其同事提出，他们首先注意到当呼吸力量和负荷失衡时经常出现一种小潮气量和高呼吸频率的呼吸现象。1991年，Yang等［1］首次定义浅快呼吸指数，他们对100例内科危重患者进行了前瞻性研究，结果显示浅快呼吸指数可以较好地预测撤机后果(ROC面积0.89)。并且浅快呼吸指数具有测量简单易行的优点:可以由一位呼吸治疗师通过一个简单的仪器测量出来，不需要昂贵或复杂的设备，便于临床广泛应用［4］。

通过Meta分析的方法可以汇总现有各项入选研究，浅快呼吸指数预测撤机成功的SROC曲线下面积为0．78，灵敏度与特异度交点的最大值(Q值)为0．71，表明总体准确度较高。DOR表述了阳性实验结果的受试者比阴性实验结果的受试者患病优势有多大。此次DOR汇总结果为6．01，95%CI(4．03，8．96)，均大于 1，表明浅快呼吸指数有助于区分撤机成功或失败患者。

本研究汇总的阳性似然比为1．48，提示阳性结果(即浅快呼吸指数小于界值)只能将撤机前成功可能性从50%升高至59．7%，这让临床医生不能单纯依据没有发生浅快呼吸来预测患者可以成功撤机。但是此次荟萃分析汇总的阴性似然比为0．28，提示阴性结果(即浅快呼吸指数大于界值)能将撤机前成功可能性从50%降低至21．9%，说明阴性结果对于预测撤机失败价值较大，意味着临床医生可以预测那些发生浅快呼吸的患者最终难以成功撤机。

用随机效应模型汇总的特异度为40%，说明阴性结果(发生浅快呼吸)的患者仅是撤机失败患者中少数的部分，这恰恰反映了撤机与多种因素有关，还有许多因素可导致撤机失败，比如呼吸中枢兴奋性、自主咳痰能力、精神因素引起的紧张、基础疾病病情变化、拔管后气道痉挛、会厌或声带水肿等，浅快呼吸指数所反映的呼吸肌力量与呼吸负荷失衡只是其中的一个因素。用随机效应模型汇总的敏感度为87%，说明大多数的撤机成功患者没有发生浅快呼吸，浅快呼吸指数所反映的呼吸肌力量与呼吸负荷失衡这一因素普遍发生在撤机成功的患者中。换句话说，没有发生浅快呼吸是撤机成功的必备条件之一。

为了解决浅快呼吸指数对指导撤机的特异度低的问题，国内外学者主要采用2种方法:一是联合其他的撤机预测指标，例如Yang［4］联合PI/PImax与浅快呼吸指数后，特异度提高至93%，提示结合了多种因素可更准确地预测撤机结果。二是动态观察浅快呼吸指数在自主呼吸试验中的变化，Segal等［30］认为，可以通过观察2 h SBT过程中浅快呼吸指数的变化值提高撤机预测价值，浅快呼吸指数超过20%的患者撤机失败的可能性较大。另有研究发现撤机失败的患者呼吸逐渐变浅、频率逐渐加快，而撤机成功的患者呼吸频率不变或逐渐减小。

在各个亚组分析中特异度最高的亚组是以自主呼吸实验成功为撤机结果的研究，特异度最低的亚组是以拔管成功为撤机结果组。当患者成功完成一次自主呼吸实验后，影响气道能力的因素可能是拔管结果的重要预测指标，例如咳嗽力量和气道内分泌物的量。Vallverdu等［11］发现再插管发生率最高的是神经系统疾病患者，可能也与此类患者自主排痰功能下降有关。综上所述，浅快呼吸指数更适合预测自主呼吸实验的结果，用以反映患者承担自主呼吸的能力，在撤机和拔管可以分开的今天，指导患者尽早脱离机械通气，而不适用于判断是否可以拔管。

在本次荟萃分析中观察到纳入的研究异质性大，究其原因有几点:其一是不同研究中测量技术不同，其二是缺少判断撤机成功的客观标准。而笔者尚可在相同测量技术和/或相同撤机结果的亚组中发现了同质性，所以建议临床对于浅快呼吸指数的应用可参考相似技术及结果判定的研究。

另外，虽然纳入的部分研究曾提及盲法。但是，即使如此仍不能避免临床医生在选择进行撤机实验的患者时已经考虑到了结果。因此，结果的范围相对较窄，导致实验能够区分患者是否成功的可能性就越小，造成浅快呼吸指数对于撤机结果预测效能的降低。

笔者也将受试人群作为异质性来源进行分析，但是并没有在某种人群的研究中找到同质性，可能与许多研究未将受试人群根据引起呼吸衰竭的原发疾病、性别、年龄、机械通气时间等因素的不同进行详细分类、分别评价有关，曾有研究发现浅快呼吸指数可能由于性别(女性更高一些)或气管套管内径不同而发生显著变化，但鲜有研究详细描述测量不同性别患者或不同气管套管内径时浅快呼吸指数的撤机预测价值。在长时间呼吸机依赖的COPD患者中，无效的吸气努力和肌无力，可能阻止在急性发作的撤机失败患者中浅快呼吸指数的普遍发生，但是对此类特定患者进行的研究数量仍相对较少。还有研究显示浅快呼吸指数的测量也可能受镇静剂的影响，在应用浅快呼吸指数来指导撤机结果时有服用镇静剂病史的患者也应该被注意。

综上所述，本次荟萃分析显示浅快呼吸指数可作为撤机成功的预测指标，浅快呼吸指数所反映的呼吸肌力量与呼吸负荷的平衡是撤机成功的必备条件之一，由于撤机是一个多因素过程，若希望更准确预测撤机结果需结合临床表现及其他撤机预测指标综合分析。

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