白志宝

佛山市第一人民医院，广东 528000

颈静脉穿刺针是一种用于化疗、血液透析、临床麻醉、危重病人救治及肠外营养等的操作技术，是临床建立中心静脉通路比较常用的途径[1-2]。随着危重手术、需要反复静脉输液病人及复杂手术的增加，颈静脉穿刺针技术已被广泛应用于危重、长期输液和肿瘤病人[3-4]。颈静脉穿刺时可能会对周围组织和颈动脉造成损伤而发生血肿、血胸、气胸及急性呼吸窘迫综合征（ARDS）等并发症[5]。ARDS 是由肺外原因或肺内原因引起的，以顽固性低氧血症为显著特征的一种临床综合征[6]，病死率较高。据相关文献报道，ARDS 的病死率可达60%左右[7]。因此，及早确定颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的危险因素具有十分重要的临床意义。目前，有关颈静脉穿刺的报道大多集中于穿刺方式的研究，进一步探讨颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 危险因素的报道较少。本研究在Logistic 回归分析的基础上建立预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS的风险列线图模型，以期为颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的防治提供理论支持。

1 对象与方法

1.1 对象 选取2017 年3 月—2020 年4 月在我院胃肠外科进行诊治的2 400 例颈静脉穿刺针病人作为研究对象。纳入标准：年龄≥18 岁；病例资料完整；治疗时采用了颈静脉穿刺针；病人及家属对本研究知情同意。排除标准：妊娠期或哺乳期妇女；患有恶性肿瘤疾病；入院时已存在ARDS；住院时间＜24 h；中途退出治疗或者中途失访者。

1.2 ARDS 的判定标准[8]①肺动脉楔压≥18 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）或 无 心 功 能 不 全 的 证据；②氧合指数≤300 mmHg；③急性起病；④胸部X线片显示双肺斑片状阴影。

1.3 资料收集方法 收集病人的临床资料进行分析，包括性别、年龄、体质指数（BMI）、高血压、糖尿病、住院时间、是否输血、休克、肺部感染、低氧血症、饮酒、吸烟及血清白蛋白等资料。

1.4 统计学方法 采用R（R3.5.3）软件分析颈静脉穿刺针病人的有关数据，应用χ2检验分析定性资料，t检验分析定量资料，运用Logistic 回归分析筛选颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的危险因素。选择R（R3.5.3）软件包及rms 程序包建立颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的风险列线图模型，采用caret 程序包及Bootstrap 自抽样法进行内部验证，计算一致性指数（C-index），并绘制校正曲线、受试者工作特征曲线（ROC）和决策曲线。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 影响因素的单因素分析 2 400 例颈静脉穿刺病人中有40 例病人于颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS，ARDS 的发生率为1.67%，ARDS 组和无ARDS 组病人临床资料比较见表1。

表1 两组病人临床资料比较

2.2 颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 影响因素的多因素分析 以是否发生ARDS 为因变量（无ARDS=0；ARDS=1），将年龄、糖尿病、休克、肺部感染、低氧血症及吸烟等单因素分析有统计学意义的项目作为自变量，进行多因素Logistic 回归分析，具体赋值情况见表2。结果显示，年龄≥60 岁、糖尿病、休克、肺部感染、低氧血症及吸烟是颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS的危险因素（P＜0.05）。见表3。

表2 自变量赋值情况

表3 颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 影响因素的Logistic 回归分析结果

2.3 预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 风险列线图模型的建立 基于危险因素建立预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的风险列线图模型见图1，年龄、糖尿病、休克、肺部感染、低氧血症及吸烟6 个变量轴得分相加即为总分，不同总分对应的是发生ARDS 的不同概率。总分115～390 分对应颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的概率为0.1～0.9。结果显示：模型一致性指数为0.817（0.780，0.854）；校正曲线与理想曲线基本一致，见图2（横轴代表列线图预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的发生概率，竖轴代表颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的实际发生概率，对角虚线是理想曲线，实线是列线图的预测性能，若与对角虚线越接近，说明本列线图模型预测性能越优异）；ROC 曲线下面积（AUC）为0.791，见图3；决策曲线显示阈值概率为2%～96%时具有较高的净获益值，见图4。

图1 预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的风险列线图模型

图2 预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的风险列线图校正曲线验证

图3 预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的风险列线图模型的ROC 曲线

图4 预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的风险列线图模型的决策曲线

3 讨论

颈静脉穿刺病人一旦发生ARDS，治疗难度和治疗成本将会进一步加大，给病人造成痛苦，甚至还会增加病人的死亡风险[9-10]。因此，探讨颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的危险因素具有非常重要的临床意义。本研究结果显示，颈静脉穿刺针拔出后ARDS 的发生率为1.67%，稍高于Kogan 等[11]报道的心脏手术后ARDS 的发生率（0.61%），提示颈静脉穿刺针拔出后ARDS 发生率较高，值得临床医生重点关注。

Logistic 回归是一种能够研究分类观察结果和一些协变量之间关系的非线性概率型的预测模型，医学领域常用于分析诱发疾病的高危因素[12-13]。本研究Logistic 回归分析结果显示，年龄≥60 岁、糖尿病、休克、肺部感染、低氧血症及吸烟是颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的危险因素（P＜0.05）。杨晓平等[14]报道，年龄是ARDS 的危险因素，高龄病人比较容易发生ARDS，考虑可能是随着年龄的增长，机体的器官功能逐渐减退，自身免疫力下降，胸廓和肺的顺应性下降，从而增加了ARDS 的发生风险。黄立学等[15]报道，糖尿病是ARDS 的危险因素，糖尿病病人比较容易发生ARDS，可能是由于糖尿病病人血糖长期处于较高的水平，容易发生炎症反应，导致肺部内皮细胞受损，使弥散能力受损，从而造成ARDS 的发生。郭晓芳等[16]报道，休克是ARDS 的危险因素，休克病人比较容易发生ARDS，可能是由于休克病人微循环存在障碍，导致肺表面活性物质减少，肺顺应性下降，从而增加了ARDS 的发生风险。郭小芙等[17]报道，肺部感染是ARDS 的危险因素，存在肺部感染的病人比较容易发生ARDS，肺部发生感染会加剧炎症反应，造成肺血管上皮细胞受损，影响肺功能，从而增加了ARDS 的发生风险。刘东昇等[18]报道，低氧血症是ARDS 的危险因素，存在低氧血症的病人缺氧严重时，呼吸加深，呼吸频率加快，造成二氧化碳分压降低，从而增加ARDS的发生风险。罗明华等[19]报道，吸烟是ARDS 的危险因素，香烟中含有尼古丁等有害物质，经吸入进入机体后会造成肺部炎症，使肺功能下降，从而导致ARDS的发生。

列线图能够把复杂的数据变成可视化图形，主要是由预测模型的变量、变量相应的得分和预测事件的发生概率3 部分组成，一般用于表达预测模型中各变量之间的关系，列线图模型在医学领域被广泛应用[20-21]。本研究基于筛选出的危险因素建立了预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的列线图模型，每项危险因素均对应一条有刻度的线段，线段的长度表示该项危险因素对ARDS 的贡献度，线段端点表示指标分类情况。与张友健等[22]构建的风险评估模型相比，本研究建立的列线图具有可视、可读的特点，操作方便快捷，医务人员在理解和使用起来也比较容易。本研究列线图中显示，年龄≥60 岁为95 分，糖尿病为99 分，休克为93 分，肺部感染为75 分，低氧血症为87 分，吸烟为83 分，医护人员可以通过病人的各项目得分情况个体化预测颈静脉穿刺针拔出后ARDS 的发生概率，及早识别高风险病人并对其进行重点监护。同时，医务人员应识别能够控制的危险因素，及时对病人进行合理干预，如加强血糖管理，加强生命体征监测，控制感染，缓解低氧状态，禁止吸烟，从而尽可能降低ARDS的发生率。本研究预测模型一致性指数为0.817（0.780，0.854），校正曲线的预测值与实测值基本一致，列线图模型AUC 为0.791，提示列线图的预测精准度较好。另外，本研究发现决策曲线的阈值概率在2%～96%时，采用本列线图预测颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的风险具有较高的净获益值，提示该列线图的临床预测效用较好。

4 小结

综上所述，年龄≥60 岁、糖尿病、休克、肺部感染、低氧血症及吸烟是颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS的危险因素，本研究构建的列线图模型对颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 的预测具有较高的准确性，有助于筛查ARDS 高风险病人，提前制定适当的防治措施。另外，本研究为回顾性分析，样本均来自1 所医院，结果可能存在偏倚，因此，有关颈静脉穿刺针拔出后发生ARDS 危险因素结果的探讨仍需要今后进行更多的临床试验加以验证。