呼吸机相关事件对机械通气患者临床结局的影响：一项巴西ICU的回顾性队列研究

本研究针对机械通气患者中呼吸机相关事件（VAE）的临床负担问题，通过回顾性队列分析，发现VAE发生率虽低（5.99/1000 ventilator-days），但显著延长机械通气时间、ICU及住院时长。采用CDC标准自动化监测算法，证实VAE监测在资源有限地区的可行性，为制定针对性预防策略提供关键依据，对改善机械通气患者预后具有重要意义。

　　

在重症监护医学领域，机械通气是挽救危重症患者生命的关键技术，全球每年约有1500万患者接受此项治疗。然而，这项救命技术却是一把双刃剑—— prolonged use（延长使用）可能引发一系列并发症，甚至增加患者死亡率。其中，ventilator-associated pneumonia（VAP，呼吸机相关性肺炎）长期以来被视为最主要的并发症，其预防 bundles（组合措施）的实施已显著降低VAP发生率。但问题在于，单纯关注VAP可能忽略了其他同样重要的 ventilation-related complications（通气相关并发症）。

2013年，美国国家医疗安全网（NHSN）推出了更全面的 ventilator-associated events（VAE，呼吸机相关事件）监测标准，通过客观的、可自动化的 criteria（标准）来识别机械通气患者中更广泛的并发症谱系。VAE算法包含三层定义：ventilator-associated condition（VAC，呼吸机相关状况）、infection-related ventilator-associated complication（IVAC，感染相关呼吸机相关并发症）和 possible ventilator-associated pneumonia（PVAP，疑似呼吸机相关性肺炎）。这些事件常由肺炎、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、肺不张或肺水肿等引发。

尽管国际感控联盟（INICC）等组织已提供全球VAE基准数据，但不同地区、不同ICU类型的VAE发生率存在显著差异，且来自中低收入国家的数据尤为缺乏。巴西作为南美洲医疗水平领先的国家，其VAE流行病学特征及临床影响尚未有系统研究。此外，VAE监测 traditionally（传统上）依赖人工审核，工作量大且容易出错，而automated surveillance（自动化监测）在资源有限地区的可行性亟待验证。

为解决这些问题，来自巴西圣保罗以色列ita Albert Einstein医院的Milena Siciliano Nascimento团队开展了一项 retrospective cohort study（回顾性队列研究），结果发表在《American Journal of Infection Control》。该研究首次在巴西应用基于CDC标准的自动化算法进行VAE识别，并系统评估了VAE对患者临床结局的影响。

研究人员利用电子病历系统自动提取2023年1月至12月期间所有接受有创机械通气（IMV）的成年患者数据，共纳入709例患者。通过基于CDC标准的自动化算法识别VAE病例，并收集 demographic（人口统计学）、临床特征及结局指标（包括机械通气时长、ICU住院时间、总住院时间和死亡率）。统计分析采用Python进行，连续变量比较使用Student’s t检验或Mann–Whitney U检验，分类变量使用Fisher精确检验。

研究结果显示，在709例机械通气患者中，39例（5.6%）发生VAE，发生率为5.99/1000 ventilator-days。VAE组患者较非VAE组显著 younger（更年轻）（58.7±17.4岁 vs. 63.9±19.2岁，p=0.040），但两组在Charlson合并症指数、SAPS评分、SOFA评分、入院类型及主要诊断方面无显著差异。

在临床结局方面，VAE组患者表现出显著延长的机械通气时间（19.7±27.4天 vs. 4.7±7.9天，p=0.002）、ICU住院时间（25.1±24.7天 vs. 8.7±11.1天，p<0.001）和总住院时间（72.7±73.5天 vs. 45.9±72.1天，p<0.001）。虽然VAE组的ICU死亡率（28.2% vs. 17.5%）和医院死亡率（41.2% vs. 28.5%）有升高趋势，但未达到统计学显著差异。

讨论部分指出，该研究首次在巴西验证了自动化VAE监测的可行性，其VAE发生率处于国际报道的低值范围（5.5–34.9/1000 ventilator-days），可能反映了该院以内科患者为主（79%）的ICU收治特征。与INICC跨国研究报告的11–15/1000 ventilator-days相比，本研究结果强调了 local epidemiology（本地流行病学）数据的重要性。

更重要的是，研究证实了VAE的临床相关性——即使发生率较低，仍显著增加医疗资源消耗和患者负担。这一发现与全球多项研究一致，支持将VAE监测作为改善机械通气患者预后的关键策略。值得注意的是，VAE预防不能简单套用VAP bundle（预防组合），而需针对其多元病因（如液体过负荷、ARDS、肺不张等）采取综合措施，包括最小化镇静、每日自主 awakening and breathing trials（觉醒和呼吸试验）、早期活动、保守液体管理和低 tidal volume ventilation（潮气量通气）等。

研究的优势在于成功将自动化监测应用于真实世界ICU环境，提供了与国际基准可比的本土数据。但作为单中心回顾性研究，其结论需谨慎解读，且未分析VAE的具体病因和可调控风险因素（如液体平衡、通气设置等）。作者表示下一步将重点研究VAE的 etiology（病因学）和优化预防 bundles，并呼吁开展多中心前瞻性研究以确定更有效的预防策略。

该研究的实践意义在于：其一，证明了自动化VAE监测在资源有限地区的可行性，为类似机构提供了可推广模型；其二，强调了VAE监测 beyond VAP（超越VAP）的重要性，推动机械通气并发症防控向更全面、更精准的方向发展；其三，为制定基于本地数据的针对性预防策略提供了科学依据，最终有望改善机械通气患者的临床结局和医疗资源利用效率。