论文摘要
目的:探讨影响慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)并II型呼吸衰竭无创正压通气(NIPPV)治疗效果的因素,建立多因素预测模型。方法:第一步:选取176例AECOPD并II型呼吸衰竭的患者接受无创呼吸机治疗。按照治疗效果分为NIPPV成功组和NIPPV失败组,比较两组患者年龄、性别、稳定期血气分析、氧合指数、FEv1%预计值、FEV1/FVC%指标;比较两组患者无创治疗前的血气分析、氧合指数、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、急性生理学和慢性健康状况评分II(APACHEⅡ)、临床肺部感染评分(CPIS)及血钠、肌酐、血尿素氮、随机血糖、白蛋白及体重指数(BMI)指标;比较两组患者无创治疗后2h的血气分析、氧合指数、GCS评分;比较成功组及失败组治疗前后血气分析、氧合指数、GCS评分的变化。进行多元回归分析,寻找影响无创治疗效果的因素,并建立能预测无创通气预后的回归方程。第二步:将上述回归方程应用于20例因AECOPD并II型呼吸衰竭需要无创治疗的患者,验证预测模型应用于临床实践的有效性。结果:NIPPV成功组136例,NIPPV失败组40例。单因素分析示:1) COPD稳定期:NIPPV失败组患者稳定期FEV1%预计值较高,PaC02值较低,与NIPPV成功组比较差异有显著性(P<0.05);而两组患者在年龄、性别、pH值、氧合指数及FEV1/FVC%的差异无统计学意义(P>0.05)。2)无创治疗之前:NIPPV失败组GCS评分较低,白蛋白及BMI较低,APACHEⅡ评分较高,与NIPPV成功组比较差异有显著性(P<0.05);而两组患者在血气分析、氧合指数、CPIS评分、血钠、血肌酐、尿素氮、随机血糖的差异无统计学意义(P>0.05)。3)无创治疗后2h:NIPPV失败组pH值较低,PaC02较高,GCS评分较低,与NIPPV成功组比较差异有显著性(P<0.05);而两组在氧合指数的差异无统计学意义(P>0.05)。4)NIPPV成功组:治疗后2h,pH值升高,PaC02值降低,与治疗前相比差异有显著性(P<0.05);治疗后2h,氧合指数及GCS评分升高,但差异无统计学意义(P>0.05)。5)NIPPV失败组:治疗前后pH值、PaC02值、氧合指数及GCS评分的差异无统计学意义(P>0.05)。对在单因素分析中差异有统计学意义的指标进行多因素分析,以无创通气成功与否为应变量,以上述有差异的指标为自变量,应用逐步条件模式做Logistic回归分析,筛选出NIPPV治疗后2h的动脉血PaC02值(P=0.011,OR=0.938)和GCS评分=1(P<0.001,OR=77.593)两个独立危险因素。最后得到方程:Logit(Poutcome=成功)=4.587-0.064×(带机后2h PaC02)+4.351×(带机2h GCS=1)。将上述回归方程应用于20例因AECOPD并II型呼吸衰竭需要NIPPV治疗的患者。无创成功的治疗16例患者,成功率为80%;模型成功预测16例患者,预测成功率为80%。结论:1)单因素分析示:稳定期患者的FEv1%预计值,PaCO2值,无创治疗之前GCS评分,白蛋白及BMI, APACHEⅡ评分,无创治疗后2h的动脉血pH值、PaCO2值及GCS评分是影响AECOPD并II型呼吸衰竭无创治疗效果的相关因素。NIPPV成功组:治疗后2h,pH值明显升高,PaCO2值明显降低。NIPPV失败组:治疗前后pH值、PaC02值、氧合指数及GCS评分等指标并无明显变化。2)进一步Logistic回归分析示:NIPPV治疗后2h的动脉血PaCO2值和GCS评分是影响AECOPD并II型呼吸衰竭无创治疗效果的两个独立危险因素。回归方程为:Logit(P outcome=成功)=4.587-0.064×(带机后2hPaCO2)+4.351×(带机2h GCS=1)。3)多因素预测模型能成功应用于临床实践,指导临床医师提高无创治疗的成功率。
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