2023年7月同济大学附属肺科医院麻醉科文献精读

编译：肖卓然  审校：杨浩

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单肺通气强度与术后呼吸衰竭：一项医院登记研究

胸部手术后死亡的主要原因与急性肺损伤及其导致的术后呼吸衰竭（Postoperative Respiratory Failure, PRF）有关，呼吸机诱导肺损伤是PRF的病因之一。在接受全身麻醉的外科手术患者中，通气时的机械功率（Mechanical Power, MP）与更高的PRF风险有关。作者针对胸部手术单肺通气（One-Lung Ventilation, OLV）期间的通气强度与PRF之间的关系以及MP和通气强度对PRF的预测能力进行了基于注册表的研究，发现更高强度的OLV（以MP评估）与PRF呈剂量依赖性相关。低MP可能是降低胸部手术患者PRF风险的一个新靶点。

本文章由Aiman Suleiman等人于2023年5月发表于Anaesthesia Critical Care & Pain Medicine杂志。

摘要

背景

研究表明，在双肺通气的情况下，高强度机械通气（以高MP评估）与PRF有关。我们研究了在OLV期间较高的MP是否与PRF相关。

方法

在这项基于注册表的研究中，纳入了新英格兰三级医疗网络中2006年至2020年接受全身麻醉与OLV进行胸部手术的成年患者。

在通过预先定义的术前和术中因素广义倾向评分加权的队列中，评估了OLV期间的MP与PRF（七天内紧急无创通气或再次插管）之间的关联。研究了与双肺通气相比，单肺通气中MP和强度在预测PRF中的重要性。

结果

在878名纳入的患者中，106名（12.1%）出现PRF。在OLV期间，患有或不患有PRF患者的MP中位数（四分位间距/IQR）分别为9.8焦耳/分钟（7.5–11.8）和8.3焦耳/分钟（6.6–10.2）。OLV期间较高的MP与PRF有相关性（ORadj 1.22/每增加1 J/min；95%CI 1.13–1.31；p＜0.001），并以U型剂量-反应曲线为特征，在6.4 J/min时PRF的概率最低（7.5%）。

PRF预测因子的优势分析显示，与双肺通气相比，OLV期间的驱动压力对呼吸频率和潮气量、MP动态成分和MP静态成分的影响更大（对Pseudo-R2的贡献分别为0.017、0.021和0.036）。

结论

高强度OLV主要由驱动压力驱动，其与PRF呈剂量依赖性相关，可能构成机械通气的一项靶标。

引言

每年有2%至6%的患者在胸部手术后在医院内死亡[1，2]。死亡的主要原因与导致术后呼吸衰竭（PRF）的急性肺损伤有关，PRF指需要紧急无创通气[3]或重新插管[4]。事实上，胸部手术是与PRF发生相关性最大的手术[1,5]。

PRF的病因是多因素的。有人提出了围手术期一系列“多重打击”损伤事件，包括双肺通气、单肺通气（OLV）过程中呼吸机诱导的肺损伤、手术本身以及伴随的再扩张/再灌注损伤[6]。与传统通气方式相比，接受OLV的患者发生气压创伤、涡旋创伤、肺血管损伤和氧中毒的风险更高。

高吸气压力造成的压力、高潮气量造成的压力和较高的呼吸频率已被确定为呼吸机诱导肺损伤的关键驱动因素[9-11]。一个综合概念是机械功率（MP），它可以估量输送到呼吸系统的能量，从而估计通气强度。较高的MP与急性呼吸窘迫综合征患者的死亡率增加有关[12]。此外，在接受全身麻醉的外科手术患者中，它与更高的PRF风险有关[13]。然而，胸部手术OLV期间的通气强度与PRF之间的关系尚不清楚。因此，我们假设OLV期间较高的MP与PRF风险增加有关。

材料与方法

2.1研究设计

在这项医院注册研究中，我们分析了2006年至2020年间在美国马萨诸塞州三级学术医院贝斯以色列女执事医疗中心进行的胸部手术病例。补充数字内容1，S1.1部分提供了有关数据收集的详细信息。该研究获得了当地机构审查委员会（IRB）的批准（方案编号：2021P000275），放弃知情同意要求。

2.2研究人群

接受全身麻醉与OLV进行胸部手术的成年患者有资格纳入。排除了美国麻醉师协会（ASA）身体情况分级大于IV、急诊程序入院的患者，以及根据术前计划插管入手术室或术后维持插管的患者。我们采用了完全病例法，只纳入暴露、结果和所有混杂变量数据完整的患者。

2.3暴露和结局测量

主要暴露因素被定义为OLV期间的MP，根据OLV期间潮气量（Vt）、呼吸频率（RR）、呼气末正压（PEEP）和峰值吸气压力（Ppeak）的中值估计，这些值可获得逐分钟的记录。高原吸气压力（Pplat）可通过使用用于计算MP[13]最终公式中的Ppeak来近似。使用已验证的公式计算暴露量：MP（J/min）=0.098*RR*Vt*[PEEP+½（Pplat-PEEP）+（Ppeak-Pplat）][14]。进一步分别计算MP的静态成分（RR*Vt*PEEP）和动态成分（RR*Vt*（Ppeak -PEEP））。

主要结局是PRF，定义为术后7天内的紧急无创通气或再次插管。有关暴露和结局测量的详细信息，请参见补充数字内容1中的S1.2。

2.4混杂模型

根据现有文献和临床合理性[13]，选择将预先定义的混杂变量整合到我们的模型中。包括年龄、性别、体重指数、阻塞性睡眠呼吸暂停、吸烟状况、限制性肺病、风险评分（ASA身体状况分类和术后呼吸并发症预测评分‘SPORC’）[15]，胸外科手术类型（肺叶切除术、胸腺切除术和其他纵隔手术、肺切除术、楔形切除术、食管胃切除术、肺剥脱术、气管支气管成形术、胸膜固定术和其他胸膜手术）、手术方法（开胸与胸腔镜）、硬膜外镇痛、年龄调整的最小肺泡浓度，术中药物的累积剂量（血管升压药、非去极化神经肌肉阻断剂、新斯的明、短效和长效阿片类药物）、舒更葡糖的使用[16]、浓缩红细胞单位数、晶体和胶体输注量、降压累计持续时间[17]、手术持续时间、OLV持续时间、吸入氧浓度和手术年份。补充数字内容1，S1.3部分提供了与混淆控制相关的详细信息。

2.5初步分析

在我们的初步分析中，我们创建了一个以预先定义混杂因素为条件的广义倾向评分。之后，我们通过广义倾向评分加权的逻辑回归分析，估计了OLV期间MP和PRF之间的剂量效应关系。在第二步中，我们进行了另一项逻辑回归分析，如前所述，根据确保一致性的广义倾向评分进行了调整[18]。选择这种利用广义倾向评分的方法的原因在于它在推断因果关系方面具有优越性，并且能够在少数自由度的前提下容纳大量的混杂列表[19]。补充数字内容1，S1.4部分提供了初步模型的详细信息。

2.6二次分析

在二次分析中，我们使用预测因优势分析研究了MP（驱动压力、Vt和RR）中包含的呼吸机参数在预测PRF中的相对重要性。

我们进一步研究了MP的动态成分[RR*Vt*（Ppeak -PEEP）]与静态成分（RR*Vt*PEEP）相比的相对重要性。补充数字内容1，S1.5部分提供了二次分析的详细信息。

2.7探索性分析

在一次探索性尝试中进行了多项分析，研究1）OLV和双肺通气之间的MP差异与PRF之间的关系；2） 整个手术期间的MP与PRF之间的关联；3） 双肺通气期间MP与PRF之间的关系；4） OLV期间MP相对于双肺通气的相对重要性（持续时间加权），通过预测因子优势分析预测PRF；以及5）手术期间MP早期与晚期增加与PRF之间的关联。补充数字内容1，S2.1-5部分提供了探索性分析的详细信息。

2.8敏感性分析

为了避免偏差及评估我们结果的稳健性，进行了多项敏感性分析，包括1）将MP分层为二元和五元变量；2） 扩充结局定义，包含术后氧饱和度降低，定义为拔管后前10分钟内外周氧饱和度低于90%达15 s；3） 扩展所述混杂模型以包括双肺通气期间的MP；4） 研究初步相关性，同时排除拔管后前10分钟内术后氧饱和度少于90%≥15 s的患者，这作为即将发生的手术并发症（包括肺不张、漏气或肺炎）的代表[20]；5） 研究与复合结果中单个组成部分的相关性，即无创通气和再插管；6） 根据术前特征（年龄、ASA身体状况分类、SPORC、吸烟、限制性肺病和OSA）进行粗略的精确匹配；7） 调查医疗服务提供者间的差异效应；和8）调查主要关联，同时排除疾病局限于手术肺的患者。敏感性分析的详细信息见补充数字内容1，S3.1-8部分，和补充数字内容2.

2.9统计学分析

通过调查连续变量及其组成部分的分布，以及每个混杂变量类别的患者数量来评估数据质量。使用方差膨胀因子和成对相关系数来解决与主要暴露变量以及混杂变量之间的潜在共线性。所有分析均在Stata（SE 16.0版，StataCorp LLC，大学站，得克萨斯州，美国）和R统计软件（4.1.0版，统计计算基金会，维也纳，奥地利）中进行。补充数字内容1，S1.4-5部分详细讨论了统计层次结构。

结果

3.1研究队列和特征

961名患者符合入选标准。最终研究队列包括了878例病例（图1）。OLV期间MP的中位数（四分位间距[IQR]）为8.5（6.7–10.4）J/min。表1提供了与患者特征和PRF发生时的变量分布有关的进一步细节。

3.2初步分析

在878名患者中，有106人（12.1%）出现PRF。其中，76名患者（8.7%）需要紧急无创通气，39名患者（4.4%）需要再次插管，9名患者（1.0%）二者都需要。未发生PRF的患者在OLV期间的MP中位数（IQR）为8.3焦耳/分钟（6.6–10.2），而发生PRF患者的MP中位为9.8焦耳/分（7.5–11.8）（图2）。在调整后的分析中，OLV期间较高的MP与PRF风险增加有关（ORadj 1.22每增加1J/min；95%CI 1.13–1.31；p＜0.001）。这以U型剂量反应曲线为特征，其中在6.4J/min的中位机械功率下，PRF发生的概率最低（7.5%）（图3）。

与平均人群风险12.1%相比，低于9.7J/min的MP与较低的PRF风险相关。在经广义倾向评分调整的逻辑回归模型中，结果与之保持一致，其中OLV期间较高的机械功率与较高的PRF风险相关（ORadj 1.18每增加1J/min；95%CI 1.11–1.27；p＜0.001；图4）。

图 4 单肺通气期间的机械功率与术后呼吸衰竭（PRF）之间的关系通过调整广义倾向评分的逻辑回归模型预测

3.3二次分析

OLV期间MP的单个成分（包括驱动压力、RR和Vt）的优势分析表明，驱动压力占最主要地位，这取决于其对预测PRF的贡献（排名1，对pseudo-R2的贡献=0.017；图5）。此外，MP的动态（Ppeak -PEEP）和静态（PEEP）成分的优势分析表明，在预测PRF方面，动态成分比静态成分更占主导地位（排名1，对pseudo-R2的贡献=0.021）。

3.4探索性分析

从双肺通气到OLV的MP变化与PRF之间没有发现相关性（ORadj 1.09；95%CI 0.86-1.38；p=0.49）。在整个手术期间，MP与PRF间存在显著相关性（ORadj 1.21每增加1J/min；95%CI 1.13-1.31；p＜0.001），以及双肺通气和PRF期间的机械功率（ORadj每增加1 J/min1.25；95%CI 1.15–1.36；p＜0.001）。与双肺通气期间的MP相比，OLV期间的机械动力是PRF的更强预测因子（排名1，对pseudo-R2的贡献=0.036，而对双肺通气中pseudo-R2的贡献=0.022）。补充数字内容1，S2.1-5部分提供了更多详细信息。

3.5敏感性分析

在补充数字内容1，S3.1-8部分和补充数字内容2中提供的多个敏感性分析中，主要发现仍然稳健。

讨论

在这项研究中，我们发现OLV期间的通气强度（以较高的MP为特征）与较高的PRF风险相关。优势分析显示，驱动压力对RR和Vt、MP的动态分量对静态分量以及OLV期间的MP对双肺通气预测PRF的贡献更大。

研究报告称，在非胸部手术中，MP越高，PRF发生越多[13]，无呼吸机天数越少，重症监护环境中住院死亡率越高[12]。我们的研究结果将这些观察结果转化为OLV下接受胸部手术的患者，这意味着MP的概念在识别该特定人群有PRF风险的患者方面具有临床价值。我们将紧急无创通气和再次插管作为PRF的临床明显标志。术后无创通气应用可以作为患有多种合并症的老年患者的预防措施，也可以作为缓解呼吸衰竭症状，防止进展为插管的治疗措施（紧急情况）[21]。在我们的研究中，通过分析呼吸科医生的笔记对后者进行了调查。76例（8.7%）患者术后需要紧急无创通气，其中9例（11.8%）患者需要插管。此前一项仅对肺切除患者进行的观察性研究[22]发现，在690名患者中，113名（16.3%）患者出现呼吸衰竭并接受治疗性无创通气，其中13名（14.7%）患者需要插管。这些数字反映了我们的研究，支持将紧急无创通气作为渐进性呼吸衰竭的稳健措施。

我们的数据支持驱动压力在预测PRF方面的主导地位，补充的多项研究也表明驱动压力是术后肺部并发症的最强预测因子[6，24]。这与Park及其同事[25]之前的一项研究一致，在该研究中，OLV期间应用驱动压力引导通气与传统通气相比，术后肺部并发症的发生率较低。然而，在最近的一项大型随机临床试验中[26]，同样的组别发现虽然驱动压力引导的PEEP“滴定”改善了肺力学，但并没有降低术后肺部并发症的发生率。后一项试验的随机化区分了7.1 cmH2O与9.2 cmH2O的驱动压力，这低于先前确定的有害机械通气的阈值[27,28]。此外，降低驱动压力可以通过靶向较小的Vt和个性化PEEP[29]来实现，这可以通过将潮式通气向压力/体积回路的高顺应性部分转移来降低驱动压力。Park及其同事[26]的研究解决了驱动压力的这两方面中之一——通过个性化PEEP（“PEEP组件”）优化潮内顺应性。然而，两组潮气量与随后的吸气末Pplat仍然相似，这意味着没有研究驱动压力的吸气成分。此外，另一项试验表明，与传统的低PEEP水平（4 cmH2O）相比，将PEEP滴定至最低驱动压力的术中OLV降低了术后肺部并发症[30]。

常见情况是，医生倾向于根据Vt或驱动压力的变化来调整RR[31]。在Park等人[26]的研究中，两组的通气频率都保持在10-18 bpm的范围内。根据我们的研究结果，在接受6 mL/min的Vt和15 cmH2O驱动压力的70 kg的患者中，该范围将使MP增加4.1 J/min，从而使PRF的几率增加80%以上。在Colquhoun及其同事[32]对3232名OLV患者进行的多中心队列研究中，也可以看到RR的掩盖作用，在该研究的4年期间，采用针对Vt和PEEP的肺部保护性通气策略后并没有改变术后肺部并发症的发生率。

保护性肺通气组的RR（14±3.1）高于“非保护性”肺通气组（12±2.7），因此，在没有考虑驱动压力和RR（PRF主要预测因素）的情况下，使用保护性OLV的传统定义可能掩盖了保护作用。这就强调了利用MP等综合概念的重要性。

在MP分量中，Vt对PRF预测的贡献最低。我们的团队[27]和其他团队[24]先前观察到，对于双肺通气，高Vt（定义＞8 mL\/kg）与术后呼吸并发症之间的关联完全由产生的驱动压力介导。这支持了我们的发现，即驱动压力在预测OLV后PRF时对Vt的主导作用，意味着应在这一背景下对Vt的较低主导作用进行解释。

最近的一篇文章表明，PEEP对肺内空气的运动没有贡献，因此对总MP没有贡献[33]。Gama de Abreu等人[34]认为，随着PEEP的增加，储存在肺中的能量根据呼吸系统的弹性特性影响驱动压力的幅度。在我们的分析中，虽然观察到机械功率的动态分量比静态分量更具主导作用，但这两个分量都有助于预测PRF。

4.1 临床意义

我们观察到OLV期间MP和PRF之间存在U型剂量依赖性的相关性，当MP超过6.4 J/min时，PRF的几率呈线性增加。在一个假设的临床场景中，OLV期间（假设通气肺的静态顺应性为18 ml/cmH2O），以10的RR向70 kg的患者施加5 ml/kg的Vt，PEEP设置为5，平台压力为24.4，峰值压力为27.4 cmH2O，机械功率为6.1 J/min，PRF的调整后绝对风险为7.6%。如果该患者的RR设置为14，Vt设置为6mL/kg，MP将增加到10.9 J/min，PRF校正后绝对风险将达到12.9%。根据我们的研究结果，该调整将导致PRF风险增加80%以上。我们的研究结果也不支持两肺通气和OLV之间MP变化影响PRF的风险，而是整个OLV期间的中值MP。

4.2 局限性

局限性来自于回顾性研究设计，其中的样本选择受到数据和混杂可用性的限制。在最终公式中用Pplat代替Ppeak可能会导致高估驱动压力和MP，特别是我们的结果表明了驱动压力是其主要预测因素。

然而，在之前的一项研究[13]中，我们发现，无论使用Pplat还是Ppeak，MP和PRF之间的关联都保持一致且具有临床相关性。尽管样本量相对较小，但我们的主要模型允许对多种临床相关混杂因素进行调整，并进行了各种敏感性分析来证实我们的发现。另一个限制是缺乏对PRC的明确定义[35]，因此，我们的定义可能遗漏了较轻的病例。然而，我们的主要结局包含客观测量，这增加了与其他不太明确的呼吸系统的临床相关性，并且可以通过不同的数据源进行验证。

4.3 结论

总之，更高强度的OLV（以MP评估）与PRF呈剂量依赖性相关。低MP可能是降低胸部手术患者PRF风险的一个新靶点。

评述

本文采用回顾性研究设计，通过研究单肺通气强度和机械通气的机械功率（MP）与术后呼吸衰竭（PRF）的关系，提出了降低MP可能是减少胸外科手术患者PRF风险的一种新方法，对于胸外科手术患者的术后管理具有重要的指导意义，同时提供了一种新方法，即通过驱动压力、动态MP和静态MP等因素来评估PRF的风险。

原始文献

Suleiman A, Azizi BA, Munoz-Acuna R, et al. Intensity of one-lung ventilation and postoperative respiratory failure: A hospital registry study [published online ahead of print, 2023 May 24]. Anaesth Crit Care Pain Med. 2023;42(5):101250. doi:10.1016/j.accpm.2023.101250

总 编 辑：吕欣  温宗梅  施宏

本期责任总编辑：施宏；编辑：袁旭辉

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