模拟人体生物钟镇静用于ICU机械通气患者的临床研究

目的探讨模拟人体生物钟镇静方案对ICU机械通气患者谵妄及其他临床结局的影响。方法将110例ICU有创机械通气≥12h患者根据是否应用模拟人体生物钟镇静方案分为模拟人体生物钟组(研究组,55例)与非模拟人体生物钟组(对照组,55例),两组再根据使用镇静药物的不同分为右美托咪定组(各15例)、丙泊酚组(各20例)、右美托咪定+丙泊酚组(联合镇静组,各20例)。应用重症监护疼痛观察工具(CPOT)及Richmond躁动-镇静评分(RASS)对镇痛镇静深度进行量化控制,使研究组RASS评分白天维持在0~1分、夜间维持在-1^-2分;对照组昼夜均维持在-1^-2分。记录患者谵妄、呼吸机相关性肺炎等并发症或不良事件发生率,以及机械通气时间、住ICU时间、拔管时间、镇痛镇静药物用量。结果研究组谵妄、呼吸机相关性肺炎、严重低血压及心动过缓发生率显著低于对照组(P<0.05,P<0.01);与同种镇静药的对照组比较,研究组机械通气时间、拔管时间、住ICU时间显著缩短,镇痛镇静药物剂量显著减少(均P<0.05)。结论模拟人体生物钟镇静有助于降低ICU机械通气患者不良反应发生率,缩短机械通气时间、拔管时间及住ICU时间,减少镇静镇痛药物用量,可提高临床疗效。

脓毒症急性肾损伤病理生理机制及早期识别生物标记物研究进展

脓毒症急性肾损伤（acute kidney injury,AKI）在重症医学科中相当常见,已成为重症医学领域亟需关注的重点问题之一。研究显示,在并发AKI的重症患者中,约有50%由脓毒症所引发。1脓毒症AKI诊断标准急性透析质量指导组早年发布了RIFLE标准[1]。最近,全球改善肾脏病预后组织（kidney disease：improving global outcomes,

肝素结合蛋白在脓毒症中的分泌机制及研究进展

脓毒症被认为是宿主对感染反应失调引起的危及生命的器官功能障碍综合征。脓毒症和脓毒性休克是全球主要的公共健康问题,每年影响数百万人群,其中1/4的患者死于脓毒症。与多发伤、急性心肌梗死、脑卒中一样,脓毒症早期被及时识别并给予合理的治疗可以改善预后。

基于MIMIC-Ⅲ数据库的重症患者急性肾损伤预后预测模型的建立

目的基于美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ),探讨重症监护病房(ICU)内影响急性肾损伤(AKI)患者预后的危险因素,并建立AKI预后预测模型。方法根据诊断代码从MIMIC-Ⅲ数据库中筛选年龄≥18岁、首次入ICU且住院记录完整的急性肾衰竭患者(数据库中延用RIFLE诊断标准,本文中诊断表述为AKI)。依据患者出院时生存状态分为存活组和死亡组,分析患者一般资料、基础疾病、损伤因素、发生AKI 24 h内的生命体征及实验室检查、相关干预措施以及预后指标等。采用单因素、多因素Logistic回归分析确定影响AKI患者死亡的危险因素并建立预测模型;用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析该模型对AKI患者预后的预测价值。结果最终纳入4554例AKI患者,死亡862例,病死率为18.93%。对可能与AKI患者死亡相关的因素进行单因素Logistic回归分析,结果显示,年龄、高血压、淋巴瘤、转移癌、万古霉素、阿司匹林、凝血功能异常、心搏骤停、脓毒症或脓毒性休克、有创机械通气、血白细胞计数(WBC)、血小板计数(PLT)、血K+、血尿素氮(BUN)、总胆红素(TBil)、肾脏替代治疗(RRT)、住院时间(LOS)与AKI患者死亡相关〔优势比(OR)和95%可信区间(95%CI)分别为1.002(1.001~1.003)、0.764(0.618~0.819)、1.749(1.112~2.752)、2.606(1.968~3.451)、1.779(1.529~2.071)、0.689(0.563~0.842)、1.871(1.590~2.201)、2.468(1.209~5.036)、2.610(2.226~3.060)、2.154(1.853~2.505)、1.105(1.009~1.021)、0.998(0.997~0.998)、1.132(1.057~1.212)、1.008(1.006~1.011)、1.061(1.049~1.073)、2.142(1.793~2.997)、0.805(0.778~1.113),均P<0.05〕;进一步二元Logistic回归分析显示,淋巴瘤、转移癌、万古霉素、心搏骤停、脓毒症或脓毒性休克、凝血功能异常、有创机械通气、BUN升高、TBil升高、血K+升高或降低、WBC升高为AKI死亡的独立危险因素〔β值分别为0.636、1.005、0.207、0.894、0.787、0.346、0.686、0.006、0.051、0.085、0.009,OR和95%CI分别为1.889(1.177~3.031)、2.733(2.027~3.683)、1.229(1.040~1.453)、2.445(1.165~5.133)、2.197(1.850~2.610)、1.413(1.183~1.689)、1.987(1.688~2.338)、1.006(1.003~1.009)、1.052(1.039~1.065)、1.089(1.008~1.176)、1.009(1.004~1.015),均P<0.05〕。Hosmer-Lemeshow检验显示,AKI预后预测模型能够很好地拟合观察数据(P=0.604)。ROC曲线分析显示,AKI预后预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.716(95%CI为0.697~0.735);当截断值为0.320时,敏感度为71.9%,特异度为60.1%,阳性似然比为1.80,阴性似然比为0.47。结论基于MIMIC-Ⅲ数据库建立的重症患者AKI预后预测模型,可能对AKI预后风险评估及后期干预治疗具有较强的现实意义。