急性呼吸衰竭患者无创通气相关性肺炎的临床相关因素:一项前瞻性队列研究
《Heart & Lung》:Clinical factors associated with noninvasive ventilation–associated pneumonia in acute respiratory failure: a prospective cohort study
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时间:2026年10月24日
来源:Heart & Lung 2.5
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无创通气(NIV)因并发症发生率较低,被优先选择作为急性呼吸衰竭的治疗方式,但NIV仍可能与严重并发症相关,如医院获得性肺炎。然而,与NIV相关肺炎的危险因素仍缺乏充分表征。
调查呼吸重症监护病房(ICU)中使用NIV治疗急性呼吸衰竭的患者中与NIV相关肺炎的相关因素。
无创通气(NIV)因并发症发生率较低,被优先选择作为急性呼吸衰竭的治疗方式,但NIV仍可能与严重并发症相关,如医院获得性肺炎。然而,与NIV相关肺炎的危险因素仍缺乏充分表征。调查呼吸重症监护病房(ICU)中使用NIV治疗急性呼吸衰竭的患者中与NIV相关肺炎的相关因素。在这项前瞻性队列研究中,我们随访了因急性呼吸衰竭入住三级医院呼吸重症监护病房的成年患者。所有患者在入院时均未患肺炎。所有患者均接受NIV治疗,并每日监测医院获得性肺炎的发生情况,该肺炎采用标准化标准进行定义。进行多因素logistic回归分析以识别与NIV相关肺炎独立相关的因素。在2023年3月至2024年5月期间入院的191名符合条件的患者中,84例发生NIV相关肺炎。年龄与肺炎发生不独立相关。多因素分析显示,口腔卫生不良、分泌物控制不佳和较长的NIV持续时间与NIV相关肺炎独立相关。发生肺炎的患者ICU住院时间更长,抗生素调整率更高。在接受NIV治疗急性呼吸衰竭的患者中,口腔卫生不良、分泌物控制不佳和延长NIV暴露与NIV相关肺炎独立相关,而年龄、脓毒症和衰弱则不是。这些发现表明,与床旁护理和NIV暴露相关的临床因素可能与肺炎发展更为相关,而不仅仅是年龄。无创机械通气(NIV)是治疗各种病因急性呼吸衰竭的广泛使用的呼吸支持方式。与有创机械通气相比,NIV并发症风险较低,患者耐受性通常更好。尽管NIV的呼吸机相关肺炎(VAP)风险较低,但NIV期间医院获得性肺炎的发病率仍约为5%。老年人发生医院获得性肺炎的风险增加,可能与免疫衰老、年龄相关生理变化、多病共存和营养不良有关。与年轻患者相比,接受插管的老年人VAP发生率更高、机械通气时间更长、死亡率更高;因此,NIV在此年龄组中通常被优先选择。除了年龄外,口腔卫生、分泌物管理和床旁护理等临床因素也可能与肺炎发展有关。尽管与有创机械通气相关的VAP相比,NIV相关肺炎的报告较少,但关于其相关危险因素的数据仍然有限。确定与NIV期间肺炎相关的潜在可调节临床因素可改善呼吸ICU患者的支持性护理策略。因此,我们旨在调查接受NIV治疗急性呼吸衰竭患者中与NIV相关肺炎的相关因素。2023年3月至2024年5月期间因急性呼吸衰竭入住三级医院ICU并接受NIV治疗的成年患者被筛查是否符合纳入标准,若符合条件则纳入本前瞻性队列研究。纳入18岁及以上因急性呼吸衰竭入住ICU并在入院时接受NIV治疗的患者。急性呼吸衰竭(ARF)的标准为:pH <7.35 或 PaCO2 >45 mmHg 或 PaO2 <55 mmHg 或 PaO2>1在2023年3月至2024年5月期间入院的191名符合条件的患者中[平均年龄70±12];COPD急性加重和下呼吸道感染(LRTI)是最常见的ICU入院诊断。15%的患者NIV失败,ICU死亡率为14%。总体而言,58%的患者出院回家。最常见的合并症是高血压、充血性心力衰竭和糖尿病;98%的患者至少有一种合并症(表1)。此外,47%在本前瞻性呼吸ICU队列中,口腔卫生不良、分泌物控制不佳和较长的NIV持续时间与接受NIV治疗急性呼吸衰竭的患者发生NIV相关肺炎独立相关。相反,在多因素分析中,年龄、脓毒症和衰弱与肺炎发展不独立相关。发生NIV相关肺炎的患者ICU住院时间更长,需要更频繁的在接受NIV治疗急性呼吸衰竭的患者中,年龄、脓毒症和衰弱与NIV相关肺炎不独立相关,而口腔卫生不良、分泌物控制不佳和延长NIV暴露与其发展独立相关。鉴于观察性设计,这些发现应被解释为相关性而非因果关系。总体而言,这些发现表明,与气道护理和NIV相关的临床因素本研究按照《赫尔辛基宣言》的原则进行,并获伊斯坦布尔健康科学大学伦理委员会于2022年12月30日批准(批准号2022/28)。ICU入院时,患者或(在适当情况下)其法定授权代表例行提供书面同意,允许将常规护理期间产生的匿名临床数据用于科学研究。本观察性研究不涉及任何研究特定的本研究未获得任何资金。(资助/设备/药品:无。)数据如有需要可提供。在撰写本稿件过程中,作者使用了ChatGPT(OpenAI)以协助语言编辑并提高清晰度和可读性。所有AI辅助内容均由作者审核和编辑,作者对稿件的准确性、完整性和最终内容承担全部责任。本稿件为原创作品,此前未发表,目前也未在其他地方考虑发表。没有可能被视为同一或非常相似工作的重复发表或相关投稿。Nazl? Deniz Cosar:撰写–审阅与编辑、撰写–原稿、可视化、验证、资源、项目管理。Sinem Gungor:指导、资源、方法学、形式分析、数据整理、概念化。Eylem Tuncay:指导、方法学、数据整理、概念化。Ozlem Yazicioglu Mocin:资源、可视化、调查。Zuhal Karakurt:方法学、形式分析、数据整理、指导。Nazl? Deniz Cosar | Sinem Gungor | Eylem Tuncay | Ozlem Yazicioglu Mocin | Zuhal Karakurt?aycuma州立医院呼吸科,宗古尔达克,土耳其
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