論慢性充血性心力衰竭入院篩查工具范文
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慢性充血性心力衰竭是一個全球性范圍的疾病，是各種心血管疾病終末階段的臨床表現［1］。在慢性充血性心力衰竭方面，我國投入大量研究，有資料［2］顯示，雖然慢性充血性心力衰竭的病死率已顯著降低約80％，但是患病率仍然高達2％～3％。此外，有研究［3］顯示，在美國2010年心力衰竭的患病率為2．8％，患者數約為660萬。而且，慢性心力衰竭患者出院后第一個月的再入院率高達20％～25％［4］。由于慢性心力衰竭的頻繁入院和再入院，每年在這方面的花費超過120億美元［4］。有研究［5］顯示，在美國每年直接或間接投于心力衰竭上的資金超過307億美元。目前，慢性心力衰竭已引起全球的重視，各方面的研究層出不窮，針對患病的危險因素和再入院的危險因素已有很多文獻研究。本文現將慢性心力衰竭患者再入院篩查工具的研究進行綜述，旨在為我國慢性心力衰竭患者再入院篩查工具的研究提供依據。
1再入院的相關概念
目前，對再入院的時間范圍尚無統一的限定。一項歐洲和美國的比較研究［6］中將再入院定義為：（1）初次出院后7d內或8～30d內的再入院；（2）因急診、急救、擇期原因的再入院；（3）在國內任何醫療機構的再入院；（4）再入院的診斷或手術與初次住院有關。澳大利亞研究者［7］則通常采用28d再入院的定義，并強調要排除某些特定的“計劃的再入院”。而Wang等［8］認為，再入院是出院后在一段短期時間內（通常在30d內）又一次入院。Horwitz等［9］認為，再入院是指從一個醫院的急診治療住院，然后出院后的30d內又到一個醫院通過急診治療住院。有資料［10］顯示，在30d的再入院范圍中，約有61％的心力衰竭患者發生在前15d內。
2再入院的危險因素
慢性充血性心力衰竭有多種危險因素能夠導致患者再入院?？v觀國內外相關文獻，主要的危險因素主要分為三大類，即生理生化因素，患者因素及照顧者因素。其中，生理生化因素中包括低鈉［11］、高濃度B型鈉尿肽（B－typenatriureticpeptide，BNP）或N末端腦鈉肽前體（N－terminalpro－btypenatri－ureticpeptide，NT－proBNP）［12］、高血尿酸癥［13］、貧血［14］、心肌肌鈣蛋白濃度升高［15］、血尿素氮濃度升高［16］、高齡［17］、β受體阻滯劑的應用［18］、有其他并發癥［19］等。患者因素中包括患者依從性［20］和患者疾病認知情況［21］。照顧者能力因素包括照顧者的監督與陪伴［22］和其相關知識水平［23］。這些危險因素都是慢性心力衰竭患者出院后30d內再入院的主要原因。
3再入院的篩查工具
3．1心力衰竭特異性再入院篩查工具
3．1．1Redin評分表（Redin－score）（1）工具特征。為了能制定有效的量表來預測不斷惡化的心力衰竭患者的一個月后和一年后的再入院率，Alvarez－gar－cia等［24］創建了Redin評分表。該評分表根據再入院的時間分為兩個評分表，即30d再入院評分表和一年再入院評分表。30d再入院評分表由弗雷明漢左心衰癥狀、腎小球濾過率、B型鈉尿肽或N末端腦鈉肽前體等4個指標構成，總分在0～19分為低風險組，20～30分為高風險組。一年再入院評分表由B型鈉尿肽、貧血、左心房大小、心率、弗雷明漢左心衰癥狀、腎小球濾過率等6個指標構成，總分在0～12分為低風險組，13～20分為中風險組，21～30分為高風險組。該評分表30d再入院和一年再入院模型的AUC（theareaunderthereceiveroperatingcharacteristiccurve）分別為0．73和0．67，說明預測效果較好。外部驗證6個月再入院和一年再入院的AUC，分別為0．71和0．69。（2）工具應用情況。該評分表適用于西班牙地區有癥狀的、心功能分級在Ⅱ～Ⅳ級的慢性心力衰竭患者。該評分表使用簡單，有效，但并不是所有的患者都適用［25］。因為參與研究的患者年齡通常較大、有其他合并癥和認知損傷，而且在不同的地區，由于文化等差異，需進行適當的調整。3．1．2電子健康檔案預測模型（electronichealthrecorddeployablepredictionmodels）（1）工具特征。該預測模型是聯合醫保公開數據進行的美國的大范圍的篩查工具［26］，是基于患者的生理生化指標創建的。該預測模型可以對心力衰竭患者30d內死亡率、30d內再入院率、30d內死亡或再入院率進行危險級別分級。其中30d內再入院模型的預測因素有：①30d內再入院。血紅蛋白值、血鈉水平為主要危險因素，其余為入院時的收縮壓、心率、血尿素氮、年齡、肌鈣蛋白、B型鈉尿肽、肌酸酐、種族（白種人或黑種人）等。②30d內死亡或再入院。入院時的收縮壓、血尿素氮水平為主要預測因素，其余為血鈉水平、心率、肌鈣蛋白、B型鈉尿肽、血鉀、體重、呼吸頻率、肌酸酐。每個因素賦值1分，依據風險評估將患者分為低風險組（0～3分）、中風險組（4～7分）、高風險組（8～10分）。與低風險、中風險組患者相比，高風險患者再入院率和病死率明顯增加。這兩類模型預測的可靠度為中等。該模型的30d再入院和30d內死亡或再入院的C統計量分別為0．59和0．62，預測能力中等。（2）工具運用情況。該模型適用于年齡≥65歲的老年心力衰竭患者，雖然目前已在荷蘭、英國、巴拿馬、蒙古、韓國等地區運用［27］，但是該模型并不是在所有地區都完全有影響力。該模型運用的因素有限，未考慮其他具有重要意義的因素，如臨床因素、社會心理因素、經濟因素等。3．1．3心力衰竭患者頻繁再入院風險模型（fre－quentreadmissionmodel）（1）工具特征。該模型旨在方便患者在出院時預測再入院的風險，該工具由8個因素組成，分別是未婚、缺血性心臟病、慢性腎臟疾病、血紅蛋白＜120g／L、住院時間＞7d、血清白蛋白＜35g／L、肌酐＞100umol／L、出院后使用β受體阻滯劑情況［28］。每個因素賦值1分，分數越高則頻繁再入院的風險就越高。由于社區中老年心力衰竭患者預后不良，目前并沒有區分出低風險組與高風險組。該模型的C統計量為0．63～0．65，預測能力中等。（2）工具應用情況。該模型確定的危險因素可以幫助醫生進行心力衰竭管理，以防止再次入院或死亡。
3．2普適性再入院篩查工具
3．2．1再入院風險評估模型（predictionmodel）（1）工具特征。為了識別出再入院的危險因素，并且創建一個簡單的模型去識別再入院高風險的患者群體，Hasan等［29］創建了再入院風險評估模型。該工具測量的因素主要包括保險狀況、婚姻狀況、長期醫師的配備情況、上一年的入院次數＞1次、住院時長＞2d、查爾森合并癥指數及SF12術后理學評分（shortform12physicalandmentalcomponentscores）。累計分數＞25分意味著再入院的風險為30％。該工具的C統計量驗證為0．61～0．65，預測能力較好。（2）工具應用情況。該工具適用于年齡≥18周歲的患者，并且不限于慢性心力衰竭，在美國、英國等地區都有使用。雖然該工具可以成功地確定部分患者的再入院風險，但還是需要更多的研究來確定影響出院后健康的其他因素，以優化所有患者的出院程序，并且滿足其需求制定相關措施，防止潛在的、可避免的再入院。3．2．2生活空間評估工具（life－spaceassessment，LSA）（1）工具特征。該工具與預測90d內再入院有較大的相關性［30］。生活空間由日常生活運動的距離決定［31］，從一個人的臥室（級別1）到超出了生活的小鎮（級別5），通常評估在10～15min完成。這五個層次通過詢問患者是否離開過寢室（一級）、家（二級）、公寓大樓（三級）、鄰近地區以外的地方（四級）、城鎮以外的地方（五級）來確定每個人的生活空間水平。受試者會被問及他們活動的頻率以及是否需要幫助。根據生活空間水平、獨立程度以及活動頻率獲得等級分數。該工具總分從0分（完全臥床）至120分（每天不需要幫助就離開城鎮）。分數越高，說明患者的生活空間越大；生活空間評估分數＜60分，認為基礎生活空間受限制。（2）工具應用情況。該評估工具也不限于慢性心力衰竭，有良好的信度和效度，廣泛應用于美國，在歐洲地區［32－33］（如法國、瑞典、芬蘭等國家）也有應用。老年人的住院治療與LSA評分的下降有關。LSA已經被證明是一種彈性的衡量方式，并能預測意外事故、骨折、住院治療和死亡等不良結果。LSA得分越低，風險越大。被確認為具有基礎生活空間限制的參與者面臨更大的再入院風險。我們能根據基礎生活空間的被限制性來識別那些高危人群，從而更好地利用干預手段來減輕這種風險。3．2．3LACE指數（LACEindex）（1）工具特征。LACEindex［34］是用來預測普通患者和手術患者出院后30d內再入院的風險。它包括住院時間的長度（thelengthofhospitalizationstay，L）以及入院的敏感性（acuityoftheadmission，A），患者的并發癥（comorbiditiesofpatients，C）以及患者進急診的次數（emergencydepartmentuseofpatients，E）等。LACEindex評分超過10分被認為是非計劃入院的高風險患者。但是也有研究［35］建議，總分＞13分定為高風險更合適。LACEindexlogistic回歸的C統計量為0．56［95％CI（0．4771，0．6447）］?？梢岳肔ACEindex來預測30、60、90d后的急診再入院的可能性，與LACEindex相關的C統計量分別為0．66、0．63、0．60。（2）工具應用情況。LACEindex是一個簡單而實用的風險預測模型，是美國較為普遍應用的一種工具［36］。它對一般醫療和手術患者早期的再入院或死亡有中度的預測能力。與其他預測出院后再入院風險的驗證模型不同，LACEindex可以在沒有特殊軟件的情況下進行計算，而且不需要復雜的信息，如社區特定的住院率或經濟狀況等。由于它在床邊易于使用，因此LACEindex通常被用于患有疾病而治療的住院患者。據研究［36］報道，它可以準確預測出院后過早死亡或非計劃的重新入院的風險。然而，其他研究［35］顯示，不同患者人群的LACEindex預測不佳。LACEindex在預測急診再入院上更精確。
4展望
慢性心力衰竭患者的頻繁再住院給社會和患者家庭都帶來了極大的壓力，也增加了醫院資源緊缺的負擔。如何預防再住院已成了社會和各界的關注的焦點。大量的研究和資金的投入已找出了許多再住院的風險因素。有效控制風險因素能減少慢性心力衰竭患者的再入院率。綜合以上工具，為了改善我國的現狀，筆者嘗試提出以下思考。
4．1制定中國本土的再入院篩查工具
國外很多評估為了得到應用更為廣泛的工具，制定了大量的量表和工具。遺憾的是，相比國外的研究，國內在這方面顯得比較缺。雖然有不少文獻將這些量表漢化后的信效度進行分析，但是卻缺少原創。而目前國內對再入院的研究多停留在風險因素的層面，很少有將這些風險因素結合起來制定成符合我國國情的量表。因此，結合國內外大量資源，研究制定符合我國本土的篩查工具是未來的研究方向。
4．2建立綜合的模型
雖然國外已經有了篩查工具的研制，但是這些工具更加注重生理生化因素，缺少將生理生化因素、患者因素和照顧者能力因素結合起來的綜合性量表。因此，在生理生化因素的基礎上，將患者因素、照顧者因素、社會經濟因素和心理因素綜合考量進來也成了未來研究的趨勢。
【參考文獻】
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作者：龍浩 王琳 單位：上海交通大學
