·论 著·

临床决策系统助力提高脓毒症休克集束化治疗依从性

刘春霞,张 坤,郝贵珍,韩卫彦,戈 澜,申丽旻*

(河北省人民医院重症医学科,河北 石家庄 050051)

[摘要] 目的 提高医护人员对脓毒症休克集束化治疗的依从性和执行率。方法 选择脓毒症休克患者144例随机分为对照组和试验组。对照组按指南要求在脓毒症休克诊断1 h、3 h、6 h内分别完成既定的集束化治疗措施;试验组利用重症智能临床决策系统脓毒症休克质量控制模块,建立脓毒症休克诊断后1 h、3 h、6 h内的集束化治疗路径流程,系统在每个特定的时间段及时、反复对医护人员进行提醒,直到脓毒症休克集束化治疗措施各指标完成。比较两组集束化治疗效果,包括1 h、3 h、6 h目标完成率、平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)、中心静脉压(central venous pressure,CVP)、中心静脉血氧饱和度(central venous oxygen saturation,ScvO2)、6 h乳酸清除率(lactate clearance,LCR)、尿量、去甲肾上腺素剂量、结局指标。结果 试验组集束化治疗1 h、3 h、6 h目标完成率均高于对照组(P<0.05),两组MAP、CVP、尿量比较差异无统计学意义(P>0.05),试验组ScvO2、6 h LCR低于对照组,去甲肾上腺素高于对照组(P<0.05),试验组ICU住院时间短于对照组(P<0.05),两组28 d病死率比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论 重症智能临床决策系统通过对数据汇总分析可及时预警、诊断脓毒症休克,通过特定时间段内及时、反复提醒,可以促进脓毒症休克集束化治疗各项目的有效实施,改善脓毒症休克患者的治疗效果,提高脓毒症休克治疗效率和医疗护理质量。

[关键词] 休克,脓毒性;重症智能临床决策系统;集束化治疗 doi:10.3969/j.issn.1007-3205.2021.09.010

脓毒症休克也被称作感染性休克,病死率高达25%[1]。严重脓毒症和脓毒症休克管理指南于2004年首次发表,并于2008年、2012年和2016年更新四版指南均对集束化治疗的重要性和必要性进行了强调,并对脓毒症休克诊断3 h和6 h内要完成的工作内容进行了规范和要求[2]。但仍有部分医护人员(尤其是护士)不了解指南,其执行指南的时间观念、意识和依从性差,完善患者转科时的病历需要时间较长,医嘱开立和执行时间较长,导致集束化治疗的及时性和有效性与指南要求存在差距[3]。信息化平台的支持能够保证数据采集的客观性和准确性,也能够实现数据分析的自动化和科学性,在助力推行高品质医疗护理流程方面有不可替代的作用。通过临床决策系统与信息化平台结合,对超出阈值或未完成的项目内容进行实时、反复提醒,达到提高脓毒症休克医疗护理质量的目的[4]。现将应用信息化流程对脓毒症休克集束化治疗措施的执行改善情况报告如下。

1 资 料 与 方 法

1.1 一般资料 选取2018年3月—2020年3月我院重症医学科(intensive care unit,ICU)收治的脓毒症休克患者144例随机分为对照组和试验组。两组性别、年龄、病情严重程度[急性生理学与慢性健康状况Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ,APACHEⅡ)评分]、原发病资料比较差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性,见表1。纳入标准:①符合中华医学会重症医学分会《中国严重脓毒症/ 脓毒性休克治疗指南(2014)》的诊断标准[5];②入住ICU确诊脓毒症休克,且住ICU时间>6 h。排除标准:因各种原因导致无法完成本研究者。

表1 两组一般资料比较
Table 1 Comparison of general data between two groups (n=72)

组别性别(例数)男性女性年龄(x-±s,岁)APACHEⅡ评分(x-±s,分)原发病(例数)腹腔感染肺感染血流感染泌尿系感染其他感染对照组413176.38±7.2120.55±4.852618128 8试验组403279.32±6.7321.65±6.232717147 7χ2/t值0.0282.5291.1820.335P值0.8670.0130.2390.992

本研究经医院医学伦理委员会申请批准,与患者家属签署《知情同意书》。

1.2 方法

1.2.1 对照组 按中国严重脓毒症/脓毒性休克治疗指南和“国卫办医函〔2015〕252号”国家卫生计生委办公厅关于印发重症医学专业质控指标(2015年版)的通知要求,常规执行脓毒症休克集束化治疗方案[6-7]:1 h内完成测量乳酸(lactate,Lac),采集血培养标本,应用广谱抗菌素,低血压或Lac≥4 mmol/L时给予30 mL/kg晶体液进行复苏,在液体复苏后血压仍低给予升血压药物治疗,确保平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)≥65 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa);若1 h内规定的项目没有完成,可延迟在3 h内完成;若仍没有完成可延迟在6 h内继续完成。若患者Lac≥4 mmol/L,容量复苏后仍持续低血压,需立即测量中心静脉压(central venous pressure,CVP)和中心静脉血氧饱和度(central venous oxygen saturation,ScvO2),对初始Lac值高的患者需复测Lac。

1.2.2 试验组 采用东软重症智能决策支持系统提供的整套脓毒症休克集束化治疗管理方案,依据脓毒症休克最新指南,对疾病进行管理。具体流程构建如下:重症智能决策支持系统自动从医院信息系统(hospital information system,HIS)、实验室信息系统(laboratory information system,LIS)、监护仪等设备即时提取患者的体温、心率、血压、CVP、ScvO2、Lac、降钙素原(procalcitonin,PCT)、血常规等,对疑似脓毒症休克的患者向医护人员发出预警。一旦医生从重症智能决策支持系统确认脓毒症休克诊断成立,系统立即进入脓毒症休克集束化治疗管理流程,并按照1 h、3 h、6 h应完成的内容逐项自动提示,对未完成项目进行间断提醒,直至目标完成。系统自动统计出脓毒症休克集束化治疗1 h、3 h、6 h完成率,上报到质控平台,便于进一步分析改进。

1.3 数据采集 以脓毒症休克确诊后1 h、3 h、6 h为节点,重症智能决策支持系统设定需完成的提醒项目,具体数据采集方法如下。脓毒症休克确诊1 h内要求完成:①查血气,测量Lac浓度,重症智能决策支持系统从LIS系统提取到第一次Lac值,即自动打钩,默认完成。②留取血培养,血培养从HIS非药品医嘱内提取,以护士签署执行时间为准,从确诊脓毒症休克到护士签字执行时间控制在1 h内时,重症智能决策支持系统即默认为1 h内完成。③应用广谱抗菌素,重症智能决策支持系统从HIS系统提取包含头孢、西林、培南、沙星、替加环素、霉素、阿米卡星、利奈唑胺、黏菌素、康唑等字眼的抗菌素,即默认为在1 h内使用了抗菌素;④对低血压者给予30 mL/kg晶体液,重症智能决策支持系统对低血压的判断方法:在系统开始计算1 h内给予升压药,如去甲肾上腺素、肾上腺素、多巴胺等即默认为患者存在低血压。重症智能决策支持系统对30 mL/kg晶体液的判断方法:根据患者入科体重计算液体量,包括晶体液≥500 mL的生理盐水、林格液、5%葡萄糖氯化钠等。⑤对Lac≥4 mmol/L者给予30 mL/kg晶体液,重症智能决策支持系统提取项目①中的Lac值,若Lac≥4 mmol/L,按项目④中的晶体液给予;若血压不低或Lac<4 mmol/L,不需要完成④、⑤步骤,即可记为完成1 h任务。

脓毒症休克确诊3 h内需完成的项目同1 h内任务,不多增加其他项目;脓毒症休克确诊6 h内需完成的项目前5项与1 h内任务相同,此外另加3项:①使用血管升压药物,对早期液体复苏无反应的低血压者维持MAP≥65 mmHg,取脓毒症休克确诊6 h内MAP的平均值,观察是否达标。重症智能决策支持系统对液体复苏无反应的低血压界定:经历液体复苏,即给予晶体液或胶体液(聚明胶肽、羟乙基淀粉、白蛋白等)后,升压药需持续使用。②经液体复苏后,患者动脉血压仍持续偏低或首次Lac值≥4 mmol/L,需测量CVP和ScvO2,重症智能决策支持系统检测到输注了上述晶体液或胶体液后,医嘱执行3~6 h,升压药仍持续使用,判断有CVP和ScvO2的测量值记录,即为达标。③若早期Lac浓度升高,复测Lac浓度,重症智能决策支持系统提取到第一次Lac值≥4 mmol/L,6 h内需要复测;第二次或后续测量值比第一次高,即判定为Lac值升高,也需要复测。

1.4 观察指标 ①两组集束化治疗1 h、3 h、6 h目标完成率;②两组实施集束化治疗6 h的效果指标:MAP、CVP、ScvO2、6 h乳酸清除率(lactate clearance,LCR)(%)=[Lac(T0)-Lac(T6)]/Lac(T0)×100%、尿量、去甲肾上腺素剂量等;③两组结局指标:ICU住院时间和28 d病死率等。

1.5 统计学方法 应用SPSS18.0统计软件分析数据。计量资料比较采用t检验,计数资料比较采用χ2检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 两组集束化治疗1 h、3 h、6 h完成率比较 试验组集束化治疗1 h、3 h、6 h目标完成率均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),见表2。

表2 两组集束化治疗1 h、3 h、6 h完成率比较
Table 2 Comparison of the completion rate of 1 h, 3 h and 6 h bundle therapy betweene two groups (n=72,例数,%)

组别1 h完成数3 h完成数6 h完成数对照组43(59.7)48(66.7)56(77.8)试验组58(80.6)64(88.9)65(90.3)χ2值7.46010.2864.191P值0.0060.0010.041

2.2 两组集束化治疗6 h的效果指标比较 两组MAP、CVP、尿量比较差异无统计学意义(P>0.05);试验组ScvO2、6 h LCR低于对照组,去甲肾上腺素高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。见表3。

表3 两组集束化治疗6 h的效果指标比较
Table 3 Comparison of therapeutic effect indexes of two groups at 6 hours after bundle therapy

组别MAP(mmHg)CVP(mmHg)ScvO2(%)6 h LCR(%)尿量(mL/h)去甲肾上腺素(μg·kg-1·min-1)观察组73.15±10.2311.28±3.1772.15±4.1136.85±9.5743.00±14.130.84±0.16对照组72.23±9.8611.85±3.8270.78±3.8732.37±8.7645.76±11.760.93±0.19t值0.5490.9742.0592.9301.2693.074P值0.5840.3320.0410.0040.2060.003

2.3 两组集束化治疗的结局指标比较 试验组ICU住院时间短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组28 d病死率比较差异无统计学意义(P>0.05)。见表4。

表4 两组集束化治疗的结局指标比较
Table 4 Comparison of outcome indicators of bundle therapy between two groups (n=72)

组别ICU住院时间(x-±s,d)28 d病死率(例数,%)对照组9.01±1.8727.8(20)试验组7.98±1.8916.7(12)t/χ2值3.2872.571P值0.0010.109

3 讨 论

“脓毒症休克集束化治疗”一直是拯救脓毒症运动指南推行和实施的核心策略,重点强调脓毒症休克诊断3 h、6 h内及时有效实施集束化治疗的必要性和重要性,并多次被各国研究证明能显著改善脓毒症和脓毒症休克患者的预后,自2005年一直被视为提高脓毒症或脓毒症休克治疗质量的基石[1,8]。Levy等[6]以2016年版的脓毒症休克指南为基础,于2018年5月份推荐了脓毒症1 h集束化措施,即把之前“3 h和6 h”内容整合到“1 h”内,并强调在脓毒症发生1 h内必须将5个措施全部完成[9]。鉴于病历转入延迟等客观原因存在,1 h内完成集束化治疗比较困难,重症医学专业的质控标准以3 h、6 h为节点进行统计上报,因此,重症智能临床决策系统将1 h内不能完成的治疗束延长至3 h和6 h内完成,并分别按1 h、3 h和6 h等不同时段对医护人员进行提醒,使其尽快完成脓毒症休克治疗束所需实施和继续实施的监测和治疗项目,结果同样也按照1 h、3 h、6 h分别计算。

研究证实,对脓毒症休克早期识别诊断并确保遵守指南进行干预,可以显著改善脓毒症休克患者的预后[10-11]。为改善脓毒症休克整体治疗效果,需做好医疗护理管理的三个要素,即改进机制早期识别脓毒症休克,建立标准化的治疗组合,建立评估此过程执行情况的方案[12]。东软重症智能决策支持系统可协助医护人员实现此三要素:首先完成重症医学科基本信息化需求,如患者监护设备数据采集、系统集成、重症评分、护理评估、管路压疮管理、质控管理等;其次,通过嵌入重症信息系统,对患者监护及院内各医疗系统的数据、诊断、病历记录描述、用药、检验、检查等指标进行多维分析,依据疾病标准指南及临床医护建议标准,实时提醒诊疗方案的进程并辅助完成诊疗;再次,此系统支持医护自定义、灵活配置初始提醒方案,医护可采纳建议治疗方案,也可修改方案,系统还可依据医护修改情况自动调整方案,实现有效的方案闭环管理,最终使系统建议无限贴近真实临床。脓毒症休克集束化治疗1 h、3 h、6 h完成率并未达到理想的100%,可能由于存在护床比低、各种原因导致的医嘱开立和执行时间延长等客观因素。医护人员忙于抢救以及惯性思维等导致错过或忽略重症决策系统提示的情况也偶有存在,因此,对医护人员进行关注信息系统提示的教育、培训和督导不可或缺。因医护人员对指南的认知度和践行指南的依从性较低,脓毒症休克集束化措施应被纳入ICU医护人员的专业技能培训和考核中,同时建立科室的脓毒症救治医护小组,全员接受相关知识培训,小组成员分工明确,以期提高脓毒症救治成功率[13]。不断完善系统功能、加强医院转科流程管理、保证重症病房的护床比达标是充分发挥信息化管理优势的保障。

组织低灌注是加重脓毒症休克患者病情及导致死亡的重要原因,反映组织灌注的指标LCR和ScvO2均可作为评估脓毒症休克患者的病情及判断早期复苏治疗的效果[14]。应用重症智能临床决策系统后,脓毒症休克患者ScvO2和LCR等组织灌注指标改善明显,血管活性药物去甲肾上腺素用量减少,ICU住院时间缩短,但28 d病死率差异无统计学意义(P>0.05),说明重症智能临床决策系统的应用,可改善脓毒症休克患者的治疗效果,不能改善脓毒症休克患者的预后结局。脓毒症休克治疗是一个复杂的过程,仍然面临很多临床挑战,脓毒症休克需要早期识别、及时控制感染、保持血流动力学稳定、预防和控制其他器官功能失调[15],才能为改善患者的预后提供更好的帮助。重症信息系统通过网络化管理技术、物联网技术和图形可视化技术等打通通讯壁垒,依据其智能、自动和高效传输信息数据的特点,实现对医疗护理质量指标的信息化管理,科学、全面提升ICU的综合医疗、服务能力,有效改进医疗护理质量[16]。重症智能临床决策系统通过建立脓毒症预警及诊疗机制,帮助医护人员早期识别和诊断脓毒症休克,通过对所获取的数据汇总、分析,进行临床决策预警,并使用红色字眼提醒医生及时做出诊断,将指南建议的脓毒症休克集束化治疗要求做成系统化流程嵌入重症信息系统质控模块,在每个阶段,根据设定的流程和内容对医护人员及时、反复评估和提醒,督促医护人员在特定的时间内按要求完成医疗护理措施,可避免医护因为忙碌、责任心不强等导致的疏忽和遗忘,克服医护人员主观上对脓毒症休克集束化治疗依从性差的因素,确保脓毒症休克1 h、3 h、6 h集束化治疗措施落实到位,提高脓毒症休克患者的救治效果,改善重症病房的医疗护理质量。

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Clinical decision support system helps to improve the compliance of bundle therapy for septic shock

LIU Chun-xia, ZHANG Kun, HAO Gui-zhen, HAN Wei-yan, GE Lan, SHEN Li-min*

(Department of Intensive Care Unit, Hebei General Hospital, Shijiazhuang 050051, China)

[Abstract] Objective To improve the compliance and implementation rate of bundle therapy for septic shock. Methods A total of 144 patients with septic shock were randomly divided into control group and experimental group. The control group completed the established bundle treatment measures within 1 h, 3 h and 6 h after the diagnosis of septic shock according to the guidelines. The experimental group used the septic shock quality control module of intelligent clinical decision support system for severe diseases to establish the bundle treatment path process within 1 h, 3 h and 6 h after the diagnosis of septic shock. The system timely and repeatedly reminded the medical staff in each specific time period until the indicators of septic shock bundle treatment measures were completed. The effects of bundle therapy were compared between two groups, including 1 h, 3 h and 6 h target completion rate, mean arterial pressure(MAP), central venous pressure(CVP), central venous oxygen saturation(ScvO2), 6-hour lactate clearance rate(LCR), urine volume, norepinephrine dose and outcome indicators. Results The target completion rates of 1 h, 3 h and 6 h in the experimental group were higher than those in the control group(P<0.05). There was no significant difference in MAP, CVP and urine volume between two groups(P>0.05). ScvO2 and 6 h LCR in the experimental group were lower than those in the control group, while norepinephrine dose was higher than that in the control group(P<0.05), and the length of ICU stay in the experimental group was shorter than that in the control group(P<0.05). There was no significant difference in 28-day mortality between two groups(P>0.05). Conclusion Intelligent clinical decision support system for severe diseases can timely warn and diagnose septic shock through data collection and analysis. Timely and repeated reminders within a specific period of time can promote the effective implementation of various projects of septic shock bundle therapy, significantly improve the therapeutic effect in the treatment of patients with septic shock, and improve the treatment efficiency of septic shock and the quality of medical care.

[Key words] shock; septic; intelligent clinical decision support system for severe diseases; bundle therapy

[中图分类号] R631.4

[文献标志码] A

[文章编号] 1007-3205(2021)09-1042-05

[收稿日期]2020-08-17

[基金项目]河北省医学科学研究重点课题(20160469)

[作者简介]刘春霞(1974-),女,河北河间人,河北省人民医院副主任护师,医学学士,从事危重症护理研究。

*通信作者。E-mail:slmicu@163.com

(本文编辑:何祯)