ICU病人醫(yī)用黏膠性皮膚損傷風險預測模型的構建及驗證

Clinical validation value of risk variable for medical adhesive related skin injury in intensive care unit patients

FENG Yun，ZHOU Ying，SHEN ZhuxiaJiangnan University Medical Center，Jiangsu 214000 ChinaCorresponding Author SHEN Zhuxia，E-mail：1344704262@qq.com

Keywords intensive care unit，ICU;medical adhesive related skin injury，MARSI;risk variable;nomogram;prediction model;nursing

摘要 目的：探究重癥監(jiān)護室（ICU）病人醫(yī)用黏膠性皮膚損傷（MARSI）的風險因素，并以此為據(jù)構建Nomo圖預測模型，評價模型臨床價值。方法：選取2021年1月1日—2023年1月1日我院收治的108例ICU病人為研究對象，采用單因素分析和多因素Logistic回歸分析研究ICU病人MARSI的風險因素，建立列線圖風險預測模型，最后檢驗模型預測效果。結果：108例病人中共23例發(fā)生MARSI，發(fā)生率為21.30%；Logistic回歸分析結果顯示，年齡、體質(zhì)指數(shù)（BMI）、皮膚是否潮濕、Braden評分、營養(yǎng)風險篩查評分（NRS 2002）、急性生理與慢性健康評分（APACHE Ⅱ）均為ICU病人MARSI的獨立風險因素（Plt;0.05）；基于風險因素建立的列線圖風險預測模型的Hosmer-Lemeshow檢驗顯示，χ2=4.561，Pgt;0.05，受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）為0.861［95%CI（0.623，0.858）］，敏感度為78.94%，特異度為97.18%；模型預測準確率為81.81%。結論：本研究在明確ICU病人MARSI風險因素基礎上構建的個體化列線圖預測模型能根據(jù)具體的變量值得出相應的預測結果，有助于提高預測的直觀性、精準度和準確性，實現(xiàn)ICU病人MARSI高危風險的個體化預測和持續(xù)優(yōu)化，為臨床提供重要的決策依據(jù)。

關鍵詞 重癥監(jiān)護室；醫(yī)用黏膠性皮膚損傷；風險變量；列線圖；預測模型；護理

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2024.19.026

醫(yī)用黏膠性皮膚損傷（medical adhesive related skin injury，MARSI）為重癥監(jiān)護室（intensive care unit，ICU）病人常見的醫(yī)源性皮膚損傷，主要表現(xiàn)為醫(yī)用黏膠移除后皮膚出現(xiàn)紅斑、水皰、糜爛及撕裂等癥狀，且持續(xù)時間≥30 min［1］。ICU病人多病情危重，皮膚修復和抵抗能力弱，使用醫(yī)用黏膠多且期間因創(chuàng)口分泌滲出液、唾液/汗液、消毒劑等因素，成為MARSI發(fā)生的高危群體［2］。有研究顯示，MARSI為ICU病人發(fā)生皮膚損傷的主要類型，發(fā)生率為3.6%～36.0%，發(fā)生后會因其局部皮膚疼痛、感染，增加病人治療難度，降低醫(yī)療質(zhì)量與服務體驗［3］。因此，臨床將MARSI的防治作為護理工作和護理質(zhì)量評價中的重點。既往研究對MARSI相關影響因素進行分析，得出發(fā)生MARSI與病人因素和護理因素均存在相關性，但結論并未一致，且當前多集中于預防干預和影響因素分析層面，對于臨床早期篩查和識別高危病人風險的工具較為有限［4-5］。故本研究將結合既往經(jīng)驗和結論，在明確MARSI獨立風險變量基礎上，進一步構建可視化、量化的風險預測模型，就其臨床價值進行探究，為臨床識別高危病人，并提出可行性的管理策略提供借鑒性意見，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

選取2021年1月1日—2023年1月1日我院收治的108例ICU病人作為研究對象，納入標準：1）年齡≥18歲；2）入住ICU前未發(fā)生MARSI；3）研究期間使用過醫(yī)用黏膠產(chǎn)品；4）病人知情并自愿參與本研究。排除標準：1）入住ICUlt;24 h；2）患有先天性皮膚疾?。?）近1個月內(nèi)有皮膚過敏史；4）臨床病歷不完整或中途退出研究者。研究中，假設采用χ2檢驗來分析危險因素與病人MARSI的關系，根據(jù)統(tǒng)計學計算公式［6］，最終納入病人108例。

1.2 調(diào)查工具與方法

1.2.1 一般資料調(diào)查表

查閱文獻，并結合我院病人臨床情況自行設計調(diào)查問卷。1）病人因素：性別、年齡、體質(zhì)指數(shù)（body mass index，BMI）、合并基礎??；2）臨床因素：疾病種類、是否手術、機械通氣、應用抗凝劑、使用抗生素、ICU住院時間、皮膚水腫情況、皮膚是否干燥、皮膚是否潮濕、急性生理與慢性健康評分（Acute Physiology and Chronic Health Evaluation，APACHE ）Ⅱ［7］、Braden評分［8］、營養(yǎng)風險篩查（Nutritional Risk Screening，NRS 2002）［9］；3）實驗室指標：血清總蛋白、血紅蛋白、血清清蛋白。

1.2.2 MARSI評價與分類標準

以2013年國際皮膚護理及造口護理協(xié)會發(fā)布的標準［10］進行分類。1）表皮剝脫：皮膚角質(zhì)層隨膠布一同移除，伴有紅斑或水皰；2）皮膚撕裂傷：皮膚層部分或全部分離；3）張力性損傷：皮膚表皮與真皮分離導致的水皰；4）皮炎：膠布接觸區(qū)界限分明并伴有紅斑、水皰；5）浸漬：皮膚出現(xiàn)發(fā)皺、發(fā)白與發(fā)灰現(xiàn)象；6）毛囊炎：毛囊周圍紅腫可發(fā)展為丘疹或膿皰。

1.2.3 調(diào)查方法

收集病人資料，臨床癥狀和體征、實驗室指標值在入住ICU后24 h內(nèi)獲得。收集過程由1名具備豐富的臨床經(jīng)驗以及經(jīng)過專業(yè)化培訓和考核的人員獨立進行，收集完畢后采用雙人法對數(shù)據(jù)進行核查、統(tǒng)計分析。為避免偏倚，本研究均采用統(tǒng)一的黏貼使用和移除技術，即無張力黏貼法、高舉平臺法固定導管、采用最小角度移除法移除黏膠產(chǎn)品，規(guī)定每周二、周四統(tǒng)一更換電極片、透明貼膜。

1.3 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 26.0軟件進行統(tǒng)計分析，符合正態(tài)分布的定量資料用均數(shù)±標準差（x±s）表示，行t檢驗；定性資料采用例數(shù)、百分比（%）表示，行χ2檢驗。反之則用中位數(shù)（四分位間距）表示，用Mann-Whitney U檢驗。將單因素分析中差異有統(tǒng)計學意義的變量進行Logistic回歸分析。最后繪制列線圖風險預測模型，采用Hosmer-Lemeshow（H-L）檢驗、受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線下面積（area under curve，AUC）及應用檢驗評價模型預測效果。以Plt;0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 ICU病人MARSI發(fā)生情況

108例病人中，發(fā)生MARSI 23例，發(fā)生率為21.30%，作為MARSI組。損傷類型：表皮剝脫7例（30.43%），皮膚撕裂傷5例（21.74%），張力性損傷1例（4.35%），皮膚炎癥10例（43.48%）；損傷部位：頭面部7例（30.43%），頸部3例（13.04%），雙上肢5例（21.74%），雙下肢5例（21.74%），臀部2例（8.70%），軀干部1例（4.35%）；黏膠類型：靜脈敷料3例（13.04%），電極片3例（13.04%），固定管路敷料8例（34.78%），皮膚防護敷料6例（26.09%），其他3例（13.04%）。未發(fā)生MARSI的病人85例（78.70%），作為對照組。

2.2 不同特征ICU病人MARSI發(fā)生的單因素分析（見表1）

2.3 ICU病人MARSI發(fā)生的多因素Logistic回歸分析

將ICU病人是否發(fā)生MARSI作為因變量（發(fā)生=1，未發(fā)生=0），將單因素分析中差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）的因素作為自變量進行Logistic回歸分析，自變量賦值情況見表2。Logistic回歸分析結果顯示，年齡、BMI、皮膚是否潮濕、Braden評分、NRS 2002評分、APACHE Ⅱ評分均為ICU病人MARSI發(fā)生的獨立風險變量（P＜0.05），見表3。

2.4 建立ICU病人MARSI的列線圖預警模型

基于6項ICU病人MARSI的獨立風險因素，構建列線圖預警模型，見圖1，其中各變量相對應的評分依次為80、100、91、82、71、72分，總分為550分，如1例ICU病人年齡gt;60歲、BMI＜18.5 kg/m2、Braden評分為19分且皮膚潮濕，則該病人MARSI的發(fā)生風險為100+80+50+82=312分，根據(jù)圖示可直接得出其MARSI的風險約為33%。

2.5 ICU病人MARSI的列線圖預警模型檢驗

2.5.1 擬合優(yōu)度檢驗

使用H-L 檢驗可以評估模型的擬合程度，當P＞0.05時，表示模型的擬合與觀察值之間無明顯差異，即模型具有較好的預測符合度。本研究應用H-L 檢驗對風險預測模型的擬合進行評估，結果顯示，χ2=4.561，P=0.683（Pgt;0.05），這表明本次回歸方程模型的擬合優(yōu)度良好。

2.5.2 鑒別效度檢驗

根據(jù)風險預測模型繪制的ROC曲線和計算得到的AUC來評估模型的鑒別效度。一致性指數(shù)（C-index）范圍為0.5～1.0，數(shù)值越大，表示模型的區(qū)分度越好。結果顯示，本研究構建的風險預測模型的C-index為0.818，表明模型具有較好的區(qū)分能力。校準曲線的斜率接近1，見圖2。AUC范圍為0.5～1.0，面積越大，表示模型的預測能力越好，見圖3。結果顯示，本研究構建的風險預測模型的AUC為0.861［95%CI（0.623，0.858）］，表明模型具有較高的預測準確性，敏感度為78.94%，表明模型能夠有效地識別出真陽性的病人，特異度為97.18%，表明模型可以很好地排除真陰性的病人。

2.5.3 風險預測模型的驗證

根據(jù)訓練集、驗證集樣本比例8∶2，計算得到驗證集樣本量為22例，按照上述相同的納入與排除標準，采用便利抽樣法從2021年1月—2023年1月的ICU病人中選取22例形成驗證集，采用模型進行評價，據(jù)此計算模型預測準確率，結果顯示，ICU病人MARSI預測發(fā)生4例，實際發(fā)生2例，預測未發(fā)生MARSI的18例中實際未發(fā)生MARSI的16例，計算得到預測準確率為（2+16）/22×100%=81.81%。

3 討論

3.1 ICU病人MARSI發(fā)生率高于其他人群

本研究結果顯示，108例病人中共23例發(fā)生MARSI，發(fā)生率為21.30%，與Crespo等［11］研究中報道的住院兒童MARSI發(fā)生率為17%相比較存在差異。郭衛(wèi)婷等［12］發(fā)現(xiàn)老年人MARSI發(fā)生率為15.6%，而賴永明星等［13］對門診病人的研究表明，MARSI發(fā)生率為5.9%。以上均表明，MARSI為醫(yī)院病人常見的皮膚損傷，發(fā)生率較高，但ICU病人MARSI發(fā)生率明顯高于其他人群。原因可能為：1）多數(shù)病人伴有創(chuàng)傷、感染、休克等，導致其毛細血管血液循環(huán)障礙，皮膚對外源刺激耐受能力降低，且在救治期間，需用醫(yī)用黏膠固定醫(yī)療器械、導管及黏合、保護傷口等，從而增加MARSI發(fā)生風險。2）臨床護士對MARSI的認知度較低，加上病人處于昏迷或鎮(zhèn)靜狀態(tài)中，對皮膚損傷造成的瘙癢、疼痛等感覺、知覺遲鈍，無法及時進行癥狀表述，導致該損傷的護理遺漏率較高。本研究結果也顯示，發(fā)生MARSI的23例病人中以皮膚炎癥最多見，與李素玲等［14］研究結論相似，其次為皮膚撕裂傷、表皮剝脫，其余相對少見，原因是因為：常用的黏膠產(chǎn)品多為天然橡膠，丙烯酸酯、水凝膠和聚氨酯等以及黏膠下殘留的滲出液、汗液與消毒劑等均能對皮膚造成一定刺激，與皮膚長期接觸后滲透皮膚，破壞皮膚屏障功能，最后導致炎性反應和皮膚紅斑的形成。而皮膚撕裂傷和表皮剝脫的形成主要與黏膠使用時間有關，時間長會導致黏膠產(chǎn)品與皮膚間的連接強度大于皮膚細胞間，在黏膠產(chǎn)品移除期間易導致皮膚角質(zhì)層剝落和撕裂傷口。綜上所述，ICU病人MARSI發(fā)生率較高，臨床護理人員需加以重視和預防。

3.2 ICU病人MARSI發(fā)生的危險因素

3.2.1 年齡

本研究結果顯示，gt;60歲的老年病人MARSI發(fā)生的風險高于年齡≤60歲病人，與張曉雪等［15］研究結果相似。原因可能為：隨著年齡的增長，皮膚的彈性會下降，皮膚的修復和再生能力會減弱，且皮膚角質(zhì)層細胞也會減少，合成膠原纖維能力慢，導致皮膚含水分減少、角質(zhì)層脫水變脆、皮膚干燥松弛，皮膚的物理保護功能與年輕人比較也明顯減弱，更容易在黏貼和移除醫(yī)用黏膠時發(fā)生拉扯和損傷，從而發(fā)生MARSI。因此，在使用醫(yī)用黏膠時對年長者需特別注意皮膚保護。

3.2.2 BMI

本研究結果表明，BMIgt;27.9 kg/m2或＜18.5 kg/m2的病人MARSI發(fā)生風險更高。原因可能為：1）BMI較高的病人皮下脂肪較多，皮膚表面在黏貼和移除醫(yī)用黏膠時可能受到拉扯和摩擦，且BMI較高的病人體表面積較大、皮膚皺褶較多，導致黏膠使用期間易聚集汗液和濕氣，從而增加潮濕環(huán)境導致的皮膚損傷風險，如濕疹、皮膚炎癥和摩擦引起的皮膚破損等。2）BMI太低的病人缺乏足夠的脂肪墊來保護皮膚免受醫(yī)用黏膠的摩擦和壓力，使得皮膚更容易受到外力的傷害，醫(yī)用黏膠的黏性導致皮膚表層的剝離或損傷，在黏貼或移除時發(fā)生皮膚損傷［16］。

3.2.3 皮膚是否潮濕

有研究表明，汗液分泌旺盛的病人，角質(zhì)層的通透性增加，皮膚抵抗力下降，容易觸發(fā)炎性反應［17］。本研究結果發(fā)現(xiàn)，皮膚潮濕的病人會增加MARSI發(fā)生率。分析原因為，潮濕的皮膚會增加外界物質(zhì)的滲透性，醫(yī)用黏膠中的成分可能導致皮膚刺激或過敏，從而引發(fā)皮膚損傷；同時潮濕的皮膚表面會使黏膠黏性增加，使黏膠剝離難度增加，導致皮膚摩擦和張力增加，皮膚損傷的風險增加，且醫(yī)用黏膠在與濕潤皮膚接觸時，可為細菌提供滋生的環(huán)境，加劇皮膚問題。

3.2.4 Braden評分

本研究結果顯示，Braden評分是病人MARSI的發(fā)生風險因素，Braden評分是一種常用的壓力性損傷風險評估工具，其在一定程度上反映了病人皮膚的現(xiàn)況［18］。分析原因為：1）Braden評分低，意味著病人的活動能力受限，例如短期內(nèi)無法主動改變體位或轉動身體，使得身體局部皮膚長時間承受壓力，增加皮膚受損的可能性。2）Braden評分較低還可能表示病人的感覺、知覺受損，例如因神經(jīng)系統(tǒng)病變或麻醉藥物的作用，導致病人無法感受到壓力或疼痛的刺激，繼而增加MARSI的發(fā)生。3）Braden評分低的病人通常由于年齡較大、病態(tài)或持續(xù)臥床等原因，皮膚可能已經(jīng)變得脆弱或容易受損，這些皮膚缺乏足夠的彈性和耐受力，容易受到醫(yī)用黏膠的摩擦和刺激。然而，李海英等［19］的研究結果表明，壓力性損傷的高風險病人也是MARSI的高危病人，兩者存在相似的危險因素，但其仍無法單獨預測MARS的發(fā)生率，還應結合臨床其他因素進行共同分析。

3.2.5 NRS 2002評分

本研究結果顯示，NRS 2002評分越高的病人其MARSI的發(fā)生風險越高，為ICU病人MARSI的獨立風險因素。分析原因為：NRS 2002評分是常用于評估病人是否存在營養(yǎng)不良或營養(yǎng)風險的工具，評估結果越高，代表病人處于更高的營養(yǎng)風險，營養(yǎng)不良會導致皮膚組織的營養(yǎng)供應不足，使皮膚更加脆弱，易受醫(yī)用黏膠的摩擦和刺激。同時，營養(yǎng)不良會影響病人的免疫功能，降低皮膚的自愈能力，導致皮膚損傷修復能力較差，容易發(fā)生醫(yī)用黏膠皮膚損傷，且評分高的病人可能存在體液潴留或水腫的情況，水腫會導致真皮層細胞間水分子增多，表皮張力增加，真皮層細胞黏附力小于皮膚與黏膠之間的附著力，增加MARSI的風險。與張宇等［20］研究表明通過營養(yǎng)風險篩查能有效識別MARSI高危病人的結論一致。

3.2.6 APACHE Ⅱ評分

本研究顯示，APACHE Ⅱ評分可以作為MARSI獨立風險因素。究其原因為：1）由于APACHE Ⅱ評分越高，意味著病人病情更為嚴重，通常伴隨著多器官功能紊亂，免疫功能下降，使病人的皮膚抵抗力下降，增加皮膚受損風險。2）高APACHE Ⅱ評分的病人可能存在多種危險因素，如低血壓、缺氧、全身炎癥反應等，這些因素會導致皮膚局部的血液供應不足，增加MARSI的發(fā)生［21］。3）高APACHE Ⅱ評分的病人通常為長時間臥床或接受重癥監(jiān)護的病人，增加皮膚暴露于壓力、摩擦和濕度等因素的時間，容易造成皮膚損傷。4）高APACHE Ⅱ評分的病人需要接受復雜的醫(yī)療干預，包括使用多種醫(yī)療器械和設備，醫(yī)用黏膠使用率高，不當使用或長時間使用均會增加皮膚受損的風險。

3.3 基于ICU病人MARSI風險變量構建的個體化預測模型具有良好預測價值

列線圖是一種可視化預測工具，它通過直觀的圖形展示預測變量之間的關系和對預測結果的影響程度。相較于僅僅使用單一變量進行預測，列線圖能夠綜合考慮多個變量之間的相互作用和影響，從而提高預測的精準度和準確性［22］。張俐麗等［23］為病人構建非小細胞肺癌病人化療期間肺部感染風險列線模型，顯示預測準確度高，且敏感度與特異度較好。本研究基于Logistic回歸分析結果繪制的列線圖風險預測模型，能根據(jù)具體的個體特征和不同的預測變量值來進行個體化的預測，同時本研究采用H-L檢驗、AUC、臨床應用評估模型的預測性能和準確性，H-L檢驗結果顯示，χ2=4.561（P=0.683），表明該模型觀察到的MARSI發(fā)生率與實際發(fā)生情況符合度較高。同時，采用內(nèi)外部C-index、校正曲線結果顯示，C-index為0.818，校準曲線斜率接近1。同時AUC能有效反映模型判定結果的準確率，當模型AUC≥0.80，可考慮在臨床應用。而本研究構建模型的AUC為0.861［95%CI（0.623，0.858）］，敏感度為78.94%，特異度為97.18%，提示模型有較好的預測能力。最后以驗證集樣本計算模型預測準確率為81.81%，表明該模型預測準確率較高。

4 小結

本研究通過多因素Logistic回歸分析明確ICU病人MARSI風險因素，構建的列線圖可以準確量化和評估其MARSI發(fā)生的風險。然而，由于本研究的樣本量較小且僅來自同1所醫(yī)院，存在數(shù)據(jù)偏倚的可能性。因此，需要增加樣本量并開展更多的研究來驗證該模型的科學性和適用性。同時，未來將關注列線圖的智能性，以期為臨床評估ICU病人發(fā)生MARSI的風險提供更簡便的工具和基礎。

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（收稿日期：2023-10-25；修回日期：2024-07-12）

（本文編輯薛佳）