几种ECMO救治ARDS的生存预测模型比较及一种新的预测评分PRESET-Score

冬

至

冬至已至，勿忘初心安。

春日未远，复看新阳生。

ChECLS恭祝各位冬安！

奉上最新ECMO评分一篇。

一

研究背景

ECMO随着技术和安全性进步、CESAR试验显示提高生存率、在H1N1流感相关ARDS中的良好效果及早期ECMO避免肺实变和器官损伤的证据，已成为ARDS重要救治手段，但ECMO不仅需要专业的人员和技术，也会引起严重并发症，因此需要转归预测评分帮助进行决策。

目前的评分系统有：ECMOnet-Score（由H1N1肺炎危险分层而来）；RESP-Score（由超过2000名患者的数据得来）；PRESERVE-Score（预测重症ARDS患者VV-ECMO死亡风险）；Roch-Score；Enger-Score等，但均存在下列局限：ECMO技术、常规、患者异质性、统计学方法未进行结果优化验证；实际使用中，需要对危险变量进行分类并控制变量数目以方便应用；评分系统在被广泛接受之前应在评分制定机构以外的地方进行外部验证其分辨力。

本研究目的为在单中心评价ECMOnet-Score，RESP-Score，PRESERVE-Score和Roch-Score预测生存率的有效性并根据既往ECMO临床结果进一步建立一个新的易用的分类评分（the PREdiction of Survival on ECMO Therapy-Score, PRESET-Score）以方便决策，同时在两个独立队列里对该评分进行验证。

二

资料方法

推导队列（Derivation cohort）:回顾性收集2009-12-30至2015-2-10在University Hospital Essen ICU因ARDS接受vv-ECMO治疗的连续108名患者的数据。

内部验证队列（Internal validation cohort）：前瞻性收集2015-2-11至2017-1-9在University Hospital Essen ICU因ARDS接受vv-ECMO治疗的连续82名患者的数据。

外部验证队列（External validation cohort）：回顾性收集2013-2-23至2015-12-26在Marien hospital Osnabrück ICU因ARDS接受vv-ECMO治疗的59名患者的数据。

三

统计方法

Kolmogorov–Smirnov和Shapiro–Wilk进行正态分布检验；连续变量在正态分布中以均值±标准差表示，偏态分布中以中位数（Q1，Q3）表示；Student’s t检验或Mann–Whitney U检验分析；分类变量计算百分比，χ2 检验分析。

每种评分的分辨力通过计算ROC曲线下面积（AUC）评估，通过Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit C检验进行校正，P>0.05认为校正效果好，ROC曲线的比较采用Hanley and McNeil 方法。对存活及非存活患者的变量进行单因素比较，p≤0.1的变量纳入二元逻辑回归模型进行向后逐步回归，以确定该变量是否纳入PRESET-Score体系，无效变量移除，有效的线性变量被转换成基于Wald统计量的分类变量进行加权确定效力得出评分体系。

在“内部验证队列”中，用二元回归再评估PRESET-Score在内部数据集的表现，用ROC曲线和Hosmer–Lemeshow C评估分辨力；“外部验证队列”是在用推导队列建立PRESET-Score后建立

四

结果

Table 1 推导队列患者临床情况

11个p≤0.1的变量进行多元回归分析，发现有5个变量是死亡独立风险因素，见Table 3

再进行统计学处理得到PRESET-Score评分，见Table 4

PRESET-Score评分分为3个危险等级，在推导队列中死亡率risk class I 26%、risk classⅡ 68%、risk class Ⅲ 93%

分别用ECMOnet-Score、RESP-Score、PRESERVE-Score、Roch-Score和PRESET-Score对推导队列的患者进行评分并评估其分辨力，结果见Table 2

ROC计算结果显示，ECMOnet-Score和the RESP-Score在推导组中分辨力较好；作者对H1N1患者（n=19）的亚样本分析，ECMOnet-Score 仍然表现良好（AUC 0.79; p = 0.045）；校正结果显示前三个评分表现无差异，Roch评分表现较差，PRESET-Score评分亦有较好分辨力；配对比较显示其相对另四个已有的评分有更好的表现。之后分别在内部验证队列和外部验证队列中对PRESET-Score进行验证，结果见Table 2、Table 5和Fig 1

外部验证队列与内部验证队列相比，SOFA评分和SAPSⅡ评分更低，ECMO前氧合系数更高，Pha，PaCO2，肌酐，ECMO前住院天数及去甲肾用量有差异，但PRESET-Score评分在两个队列中均有良好分辨力。

五

讨论与总结

1. PRESET-Score评分中的参数均为肺外参数，呼吸参数均不是预测因子；

2. 血小板：本研究中患者血小板低于106/uL，死亡率增加30%；要注意免疫低下患者血小板计数会受影响，当这两个因素不能排除的时候，要把疑似免疫低下的患者作为血小板异常的患者对待；

3. 乳酸：本研究中ECMO前乳酸浓度每提高1mmol/L，死亡率提升30%；

4. 动脉血pH值：本研究中，pH降低0.1，死亡率提升40%；

5. ECMO前住院时间：本研究中，ECMO前住院时间每增加一天，死亡率提升10%。一种可能的解释是ECMO之前的机械通气增加肺创伤和多脏衰可能；

6. 平均动脉压：其与死亡率之间的关联尚未被广泛确认，但低动脉压已被证实和急性肾衰竭发生率有关系；

7. 本研究中患者总体死亡率高达62%，作者认为原因是：各地ECMO的实际实施和启动适应证都不受特定的国际或国内标准化方案的制约；作者所在医学中心患者病情危重；新评分只排除了肺相关参数，其他脏器的衰竭可能影响结果；

8. 本研究使用的耗材、技术和治疗方案的同质性较好，患者病因广泛，参数简单，因此得到的评分能够广泛覆盖ARDS患者并容易进入临床常规，是帮助决策的好帮手，特别是在资源紧张的情况下。

局限

单中心回顾性研究，可能不能直接应用于其他医院不同病因的患者；该研究的目的是在ECMO开始前预测死亡率，并没有进行6个月或更长时间的随访了解生存情况、生活质量及是否因ECMO治疗导致了永久残疾；此外，虽然PRESET-Score是一个有用的预测模型，但它应该只是基于病史，病情，预后以及特定患者假定的生存意愿的个人判断的补充。治疗方案需要经验丰富的医生来权衡，该评分仅作为一个额外的工具帮助建立和促进决策