咳嗽峰流量与急性脑损伤患者拔管结局的相关性：一项回顾性队列研究

《Chinese Journal of Traumatology》：The relationship between cough peak flow and extubation outcome in patients with acute brain injury: A retrospective cohort study

本研究针对急性脑损伤（ABI）患者拔管失败率高、咳嗽能力评估缺乏客观指标的问题，开展了一项回顾性队列研究，探讨了呼吸机测量的咳嗽峰流量（CPF）与拔管结局的关系。结果表明，CPF是ABI患者拔管失败的独立预测因子，其最佳截断值为68.5 L/min，为临床拔管决策提供了客观、便捷的评估工具，具有重要临床意义。

　　

对于因急性脑损伤（Acute Brain Injury, ABI）而入住重症监护室（Intensive Care Unit, ICU）的患者而言，脱离呼吸机、成功拔除气管插管是治疗过程中的关键一步。然而，与普通患者10%-20%的拔管失败率相比，ABI患者的拔管失败率高达21%-38%，这意味着相当一部分患者在拔管后因呼吸困难等原因需要重新插管，甚至面临死亡风险。拔管失败不仅延长了机械通气时间和住院时间，增加了医疗费用和气管切开率，更是患者死亡的独立危险因素。究其原因，ABI患者常伴有咳嗽能力减弱，无法有效清除呼吸道分泌物，导致气道保护功能不足，从而增加了拔管后发生肺部感染和呼吸衰竭的风险。因此，在拔管前准确评估患者的咳嗽能力，对于预测拔管成功率至关重要。

传统的咳嗽能力评估多依赖于医护人员的主观判断，缺乏客观量化指标。咳嗽峰流量（Cough Peak Flow, CPF）作为评估咳嗽强度的客观指标，在非神经系统疾病患者中已被证实是预测脱机成功的有效工具，通常以60 L/min作为临界值。然而，专门测量CPF需要额外的流速计、微生物过滤器和特殊连接器，并非所有ICU都常规配备，这限制了其广泛应用。此外，尽管近期有研究开始关注CPF在脑损伤人群拔管预测中的作用，但尚未有研究探讨直接利用呼吸机自身集成的流量计所显示的呼气峰流量来代表ABI患者的咳嗽能力，并系统研究其与拔管结局的关系。为了解决这一问题，研究人员开展了本项研究，旨在探索利用呼吸机测量的CPF评估ABI患者咳嗽能力的可行性，及其与拔管结局的关联。该研究论文发表在《Chinese Journal of Traumatology》上。

为开展研究，研究人员主要采用了回顾性队列研究的设计方法。研究在2020年4月至2023年4月期间，于一家省级临床教学医院的ICU进行。研究对象为年龄≥18岁、接受机械通气至少24小时且成功通过自发性呼吸试验（Spontaneous Breathing Trial, SBT）的成年ABI患者。CPF的测量整合在拔管前护理流程中：患者取45°半卧位，在吸痰刺激咳嗽后，立即观察并记录呼吸机显示的3次呼气峰流量的平均值作为CPF值。研究的首要结局指标是拔管失败（定义为拔管后72小时内需要重新插管或死亡）。研究人员收集了患者的人口统计学资料、基础疾病、疾病类型、格拉斯哥昏迷评分（Glasgow Coma Scale, GCS）组成部分、气囊漏气试验结果等数据，并采用单因素及多因素逻辑回归模型分析CPF与拔管失败的关系，同时通过受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic, ROC）曲线确定CPF预测拔管失败的最佳截断值。

3. 结果

3.1. 患者基线特征与结局

研究最终纳入了240名符合条件的ABI患者。根据CPF值将患者分为两组：CPF <60 L/min组（咳嗽能力弱，29人）和CPF ≥60 L/min组（211人）。基线特征比较显示，两组患者在脑损伤类型、高血压病史、入院时插管情况、手术率、瞳孔对光反射、GCS眼部及运动评分、气囊漏气百分比以及浅快呼吸指数（Rapid Shallow Breathing Index, RSBI）方面均无显著差异。然而，在临床结局方面，CPF <60 L/min组的拔管失败率（44.8%）显著高于CPF ≥60 L/min组（8.5%）。此外，咳嗽能力弱的患者机械通气时间更长、气管切开率（10.3% vs 1.4%）、呼吸机相关性肺炎（Ventilator-Associated Pneumonia, VAP）发生率（20.7% vs 3.3%）以及ICU死亡率（13.8% vs 2.8%）均显著更高。Kaplan-Meier生存分析曲线显示，CPF <60 L/min组的72小时成功拔管率显著低于CPF ≥60 L/min组。

3.2. CPF与拔管失败的关系

逻辑回归分析结果显示，CPF与拔管失败显著相关。在经过年龄、性别和GCS运动评分调整后的多因素分析中，CPF每增加一个单位，拔管失败的风险降低（调整后比值比Odds Ratio, OR为0.94）。以CPF ≥60 L/min为参照，CPF <60 L/min的患者发生拔管失败的风险增加了5倍（调整后OR为5.00）。剂量反应关系分析进一步表明，拔管失败率随着CPF值的增加而线性下降。亚组分析结果与总体研究结论基本一致，表明CPF与拔管失败的关系在不同性别、年龄、机械通气时间和瞳孔反应性的患者中均稳定存在。

3.3. CPF预测截断值

ROC曲线分析确定，CPF预测ABI患者拔管失败的最佳截断值为68.5 L/min，其曲线下面积（Area Under Curve, AUC）为0.829，表明CPF具有良好的预测效能。值得注意的是，此最佳截断值高于传统上用于其他患者群体的60 L/min。

4. 讨论与结论

本研究表明，对于成功通过SBT的机械通气ABI患者，CPF与拔管结局显著相关，CPF值越高，拔管失败的风险越低。这是首个利用呼吸机集成流量计测量CPF来客观评估ABI机械通气患者咳嗽能力的研究。研究发现，咳嗽能力弱（CPF <60 L/min）的ABI患者面临更差的临床结局，包括更长的机械通气时间、更高的VAP发生率、气管切开率和ICU死亡率，这提示护理人员需要特别关注这类患者的气道管理，采取积极的预防措施。

本研究提出的CPF测量方法具有重要的临床实用价值。首先，它直接利用呼吸机显示的参数，无需额外设备，便于在ICU中广泛推广。其次，将CPF测量整合到常规的拔管前吸痰操作中，不增加额外的操作负担，使其易于融入临床工作流程。

当然，本研究也存在一些局限性。作为一项单中心回顾性研究，样本量相对有限，特别是拔管失败的病例数较少，可能存在模型过拟合或效应估计偏倚。此外，尽管研究调整了多个混杂因素，但仍可能存在残留混杂，例如镇静水平、感染状态、液体平衡和基础肺功能等未充分评估的因素。同时，因患者气管插管无法评估语言反应，可能导致GCS评分被低估。

综上所述，本研究证实了CPF是ABI患者拔管结局的独立预测因素。研究结果为我们提供了一种客观、便捷的工具来评估ABI患者的气道保护能力，为临床医生制定拔管决策提供了重要的参考依据，有助于降低ABI患者的拔管失败率，改善患者预后。未来需要更大规模、前瞻性的多中心研究来进一步验证本研究的结果和CPF的最佳截断值。