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摘要

目的：急性呼吸窘迫综合征在危重患者中较为常见，与高死亡率相关，识别它是至关重要的，而低潮气量通气改善了患者死亡率。然而，急性呼吸窘迫综合征常常被忽视。ARDS识别不足的危险因素以及长期趋势的研究尚且不足。

设计：来自急性呼吸窘迫综合征重症患者的前瞻性队列研究，对于每一位住院的ICU患者，我们在档案中搜索表明诊断为急性呼吸窘迫综合征、鉴别诊断为急性呼吸窘迫综合征或采用低潮气量通气治疗的相关记录。

机构：年至年在加州大学旧医院的重症监护室。

干预：无

测量及主要结果：70%的患者识别为急性呼吸窘迫综合征，识别率从-年的60%增加到年的92%(p=0.)。使用小于6.5mL/kg的潮气量通气也从20%增加到92%(p0.)。急性呼吸窘迫综合征严重程度的增加(p=0.01)和血管加压药的使用(p=0.04)与识别度提高有关。临床医生诊断急性呼吸窘迫综合征和将急性呼吸窘迫综合征纳入鉴别诊断与潮气量小于6.5mL/kg相关(经明确诊断的急性呼吸窘迫综合征中潮气量≤6.5mL/kg的占51%，未被明确诊断的占15%;p=0.)。多因素分析显示，诊断急性呼吸窘迫综合征与低潮气量有关。

结论：虽然急性呼吸窘迫综合征的识别和低潮气量通气的使用已经增加，但仍尚未普及。临床医生识别急性呼吸窘迫综合征与疾病的系统性和呼吸系统严重程度相关，也与使用低潮气量通气有关。

关键词：急性呼吸窘迫综合征;重症监护;诊断;文档;电子健康记录;风险因素

急性呼吸窘迫综合征(acuterespiratorydistresssyndrome,ARDS)影响着全球大约10%的成年ICU患者。以急性炎症性肺损伤和低氧性呼吸衰竭为特征，它的住院死亡率可达40%。低潮气量通气(LTVV)可提高生存时间，是ARDS推荐的治疗方法。然而，LTVV未得到充分利用。医院的一项研究中,只有19%的ARDS患者在机械通气过程中，任意时间潮气量(Vts)小于6.5mL/kg，在华盛顿大学的一项研究中，只有27%的患者在诊断后48小时内接受了低Vts治疗。Bellani等人进行的ARDS国际流行病学研究中，35%的急性呼吸窘迫综合征患者Vt大于8mL/kg。LTVV未被充分利用的部分原因可能是ARDS经常未被识别，尽管这种关联最近受到了挑战。根据病历回顾，对急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的识别估计在12.4%至60.2%之间。这些ARDS识别估计值的差异可能反映了识别方法多样性、不同机构间的差异性、或随着时间的推移识别度增加。ARDS未被充分认识的原因尚不清楚。可能的影响因素包括低特异性的共识诊断标准和胸片不同的解释。患者、临床医生和机构因素也可能有影响。Bellani等人发现，更高的医生护士与患者比例、更年轻的患者年龄、肺炎或胰腺炎的存在以及较低的Pao2/Fio2比值与更高的ARDS识别度有关。另一项研究表明，医疗人员在ARDS诊断上的分歧与低氧血症严重程度的降低有关。然而，这些因素在不同的机构之间可能有所不同，或者随着时间的推移而变化。我们的主要目标医院对ARDS的临床认知率，20多年来，它一直是国家心肺血液研究所(NHLBI)ARDS临床试验网络的一部分，现在是NHLBI预防和急性肺损伤早期治疗(PETAL)网络的一部分。我们还旨在确定与识别相关的患者和医疗人员因素。通过对某一中心收治的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的前瞻性队列研究，我们回顾了他们的电子健康记录，以寻找识别ARDS的证据。我们假设，随着时间的推移，ARDS的识别能力有所提高，ARDS在低氧血症和病情严重的患者中更容易被识别，并且ARDS的识别能力与LTVV的使用有关。

1.材料和方法

1.1患者选择

本研究的患者作为肾和肺损伤早期评估(EARLI)研究的一部分被纳入，该研究是一项正在进行的前瞻性队列研究，由18岁或以上的危重患者组成。如果患者通过急诊进入ICU，则有资格纳入EARLI，这项研究得到了加州大学旧金山分校(UCSF)机构审查委员会(IRB)的批准。所有患者都获得了知情同意，除非IRB批准了弃权。这一豁免适用于1)在获得同意前死亡的患者，2)因病情危重无法提供知情同意的患者，以及入院28天内没有找到代理医生的患者。本研究的参与者于年10月至年10月在UCSFMoffitt-Long医院的EARLI登记，从这些患者中，我们选择了按Berlin标准定义的ARDS患者。具体来说，在已知的临床损伤情况下，患者必须有无法用心衰或容量超负荷解释的双侧肺浸润，且Pao2/Fio2比值小于或等于。急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的诊断由两名重症监护专家做出，他们回顾了所有的胸部影像、患者的临床病程和病史以及最近的超声心动图。在患者住院期间，所有这些数据元素由临床医生来处理。两位重症监护专家随后独立确定影像学表现是否可以由容量超载/心力衰竭、肺损伤来解释。为了解决一个病例诊断上的分歧，两位专家会诊讨论，直到达成一致意见。我们的研究包括了单纯肺损伤或混合病因的患者。我们的研究也局限于插管患者，排除了仅需要无创正压通气的患者，因为我们打算分析机械通气模式。在对Vt趋势的单独分析中，我们还分析了同一时期内所有不符合柏林ARDS标准但均插管且Pao2/Fio2比值小于或等于的患者的数据。

1.2ARDS的识别

为了确定临床医生对ARDS的认识，我们系统地回顾了每个患者的医疗记录，其中的条文建议医生诊断为ARDS，在鉴别诊断中考虑为ARDS，或讨论了LTVV的使用。这些条文包括记录ARDS和LTVV的多种方法，例如“低潮气量”。在UCSFMoffitt-Long医院，所有ICU患者都有一个ICU团队，负责管理通气、镇静和静脉输液，并就与危重疾病相关的问题进行咨询。大多数ICU患者也有另一个团队，在ICU住院期间为患者提供其他监护，并在其余住院期间照顾患者。这两种类型的团队都有一名主治医师和一名住院医师或护士(NP)。在识别ARDS时，我们纳入了患者在ICU期间由初级和ICU住院医师、NPs和主治医师撰写的所有病程记录和入院记录。我们还搜索了出院总结，如果日期是在ICU住院期间。我们分两个阶段回顾病人的病历。在这两个阶段中，我们搜索了补充表1中的9个条文。对于年6月之前的记录，研究人员阅读每个图表，手动搜索ARDS条文，同时确认用于识别ARDS的条文的完整性。年6月初,电子病历(EMR)改变,图表可以更容易的下载和搜索,所以之后,一个程序员专门开发的接口v2.3来识别ARDS。包含提示识别的字符串的每一行都被人工审查，以确保医疗人员能够识别ARDS。研究人员还根据注释中的上下文，决定医疗人员是否诊断了ARDS，是否将其纳入鉴别诊断，以及是否使用了LTVV。

1.3病人和医疗人员协变量

我们分析了几个与ARDS识别相关的患者和医疗人员因素。这些因素包括患者种族、ARDS危险因素、合并症、医疗人员专业、呼吸机设置和反映疾病严重程度的措施。我们还分析了患者接受治疗的年份，因为随着相关教育的成果和医疗人员工作流程的改变，例如在年将LTVV作为默认的呼吸机协议，ARDS的认知度可能会随着时间的推移而提高。Pao2/Fio2≥为轻度，Pao2/Fio2≤为中度，Pao2/Fio2≤为重度。默里肺损伤评分按前面描述的方法计算我们还探讨了认知是否与Vts和死亡率相关。除Pao2/Fio2为当天最低值外，每天上午8点测量Vt和其他呼吸机设置。如之前使用的，Vt以mL/kg为单位，理想体重用Devine公式计算。分析Vt时，我们选用患者同时符合ARDS标准并插管时第0天和第1天之间的最小Vt值;分析的Vts包括来自患者的Vts，如压力支持通气(PSV)。然而，只有6例患者在急性呼吸窘迫综合征(ARDS)第0天和第1天接受PSV治疗。对于死亡率数据，医院出院，要么随访60天，以先发生者为准。

1.4统计分析

所有的统计分析都是使用3.3.2R软件(RFoundationforstatisticalComputing，维也纳，奥地利)执行的，代码可以根据要求提供。我们分析了ARDS识别和分类变量之间的联系，使用了卡方检验和耶茨连续性校正，如果列联表中有一个单元格小于5则使用Fisher切确概率检验。直接比较两个比例，我们用z比例检验。对于ARDS识别和连续变量之间的关系，我们使用韦尔奇t检验，对于倾斜变量，使Wilcoxon秩和检验。我们使用多变量线性回归来确定准确诊断ARDS是否与Vt相关。为此，我们还将原始队列与其他不符合ARDS标准的低氧患者(Pao2/Fio2)进行了合并。我们根据年份和是否存在ARDS进行了调整。为了确定与识别相关的独立因素，我们使用了多变量logistic回归，聚焦单变量分析中与识别显著相关(p0.05)的协变量。在敏感性分析中，我们还调整了先前与识别相关的其他因素。最后，我们做了多变量logistic回归预测死亡率，对可能解释死亡率和认知度的变量进行调整。对于每一个分析，我们使用所有可用的数据。

1.结果

在研究期间，名患者被送入Moffitt-LongICU并纳入EARLI研究，其中名患者进行了插管，研究人员确定其符合柏林ARDS标准。在这些患者中，29%的患者被认为继发于肺损伤和容量超负荷，其余的患者仅继发于肺损伤。两名研究人员独立确定ARDS诊断，就97%的患者胸片受累象限数目和99%的患者是否有双侧肺部浸润达成一致。在这名患者中，70%的患者被临床医生诊断为急性呼吸窘迫综合征。60%的患者被诊断为ARDS或正在鉴别诊断中，50%的患者被明确诊断为ARDS。60%的患者使用LTVV，其中大多数患者有ARDS诊断记录。在被认定为ARDS的患者中，8%的患者在符合ARDS标准至少2天后被诊断为ARDS,16%的患者在符合ARDS标准之前就被临床医生诊断。ARDS的识别能力随着时间的推移显著提高，而平均Vt是减少的。-年，60%的患者被诊断为急性呼吸窘迫综合征，而年为92%。-年，患者在ARDS标准和插管第0天至第1天的平均Vts最低值为8.1mL/kg，而年为6.0mL/kg，其中Vts低于6.5mL/kg的患者分别占20%和92%。年，机械通气的默认程序变成了LTVV。排除年的患者后，识别度和Vt、识别度和年份、Vt和年份之间的相关性仍然显著(p=0.、0.02和0.)。ICU组比普通组更频繁地发现ARDS(67%vs55%;p=0.），部分原因是ICU团队更经常记录LTVV(59%vs40%;p=0.)。ICU组和普通组诊断ARDS或将ARDS纳入鉴别诊断的比例相似(53%vs48%;p=0.47)。不同专业之间的认知度不同(p=0.)，心脏科或心胸外科对ARDS的认知度最低。一些患者的人口统计学和临床变量与ARDS识别相关，包括急性肾损伤(AKI)、前24小时内液体净平衡升高、脓毒症的存在。其他变量也很重要，如种族(p0.1)，与其他变量相比，非裔美国患者未得到足够的重视(p=0.)。值得注意的是，患者是否患有心脏病以及是否心力衰竭被认为是导致肺水肿的原因但与认知能力无关。在单变量分析中，与疾病严重程度和通气相关的几个变量也与ARDS识别相关。其中包括血管升压药的使用(p=0.04),ARDS严重程度）（总体χ2检验p=0.，重度ARDS与轻度或中度ARDS的χ2检验p=0.）,和肺损伤评分(p=0.)。急性呼吸窘迫综合征严重程度与识别之间的关系是非线性的，轻度急性呼吸窘迫综合征比中度急性呼吸窘迫综合征更容易被识别。与ARDS未被识别时相比，经诊断或鉴别诊断为ARDS的患者Vt小于6.5mL/kg（51%vs15%;p=0.）Vt小于8ml/kg（82%vs58%;p=0.）的可能性更大。因为ARDS识别和LTVV使用之间的联系最近受到了挑战，我们还探索了这些变量的关联是否可以用混杂因素来解释，特别是随着时间的推移，LTVV使用的增加。我们从EARLI队列中提取了例不符合柏林ARDS标准但有气管插管且Pao2/Fio2比值小于或等于的患者的数据。与ARDS患者相比，非ARDS患者的Vts低于6.5mL/kg(24%vs40%;χ2p=0.)，而急性呼吸窘迫综合征(ARDS)和非ARDS患者的Vt平均每年下降0.22mL/kg和0.29mL/kg(p0.0)。由于无法获得非ARDS患者的识别数据，因此，为了对我们的原始队列和这名非ARDS患者进行联合分析，我们创建了一个二元变量，以确定患者的监护团队是否准确诊断了ARDS(即，ARDS既诊断又存在)。在校正了年份和是否存在ARDS后，对ARDS的准确诊断仍然是预测Vt的重要因素(-0.65mL/kg;调整p=0.)。相反，在这个多变量分析中，ARDS本身并不是一个显著的预测因子(p=0.22)，提示急性呼吸窘迫综合征的特异性诊断对LTVV的启动非常重要。为了找出与识别独立相关的协变量，我们使用单变量分析中与ARDS识别相关的因素进行了多变量分析。AKI、年龄和脓毒症仍然与识别能力独立相关。在一项单独的分析中，我们还纳入了先前发现的与识别相关的变量，包括年龄、肺炎、充血性心力衰竭史、Pao2/Fio2和负荷过载。AKI、败血症和年龄仍然是ARDS识别的独立预测因素。确诊为ARDS的患者60天住院死亡率更高(57%vs33%;P=0.)，不需要呼吸机的天数也更少(中位数0，四分位数范围0-23vs中位数21，四分位数范围0-25;p=0.)。然而，在多变量回归分析中，ARDS识别与死亡率之间的关系被其他反映疾病严重程度的变量所混淆。在单因素分析中，Vt本身与死亡率无显著相关性(p=0.43)。

1.讨论

本研究发现在我们的医学学术中心，ARDS一直没有得到充分的认识，但最近已有所改善。在病情较重的患者中急性呼吸窘迫综合征的识别更为常见，并且与LTVV的使用有关。识别急性呼吸窘迫综合征通常是治疗有LTVV患者的第一步，这可以降低急性呼吸窘迫综合征的死亡率。很多因素可以解释我们机构最近的识别度上升。年1月，ICU入院流程改变，LTVV成为所有气管插管患者的默认策略。展现出很好的ARDS识别和LTVV使用。然而，在年之前的几年里，这些结果也有所改善，这可能是因为ICU医疗人员已经获得了关于使用LTVV的相关数据，并通过讲座、员工会议和会议宣传LTVV的益处。虽然我们观察到血管加压药的使用和AKI与ARDS识别相关，但其他作者也发现了不同的患者和医疗人员相关因素。Bellani等人发现护士和医生与病人的比例更高，患者更年轻，Pao2/Fio2较低，肺炎或胰腺炎的存在与ARDS识别有关。在我们的研究中，没有患者出现与胰腺炎相关的ARDS，而且医生和护士与患者的比例是不相关的。这些比率在研究地点可能具有一定差异性，有些地方护士与患者的比例被强制规定为1:1或1:2。我们还注意到，ARDS的识别与不需要呼吸机的天数减少和死亡率增加有关，尽管它与LTVV使用有关，这改善了死亡率。然而，基于多变量分析，我们发现认知与死亡率增加的关联与疾病严重程度相关的变量相混淆。此外，这种与死亡率的单因素关联可能并不新奇。此前已有研究表明，认知障碍与较低的Pao2/Fio2比和ARDS严重程度有关，这些都与死亡率增加有关。ARDS的诊断程序可以替代医疗人员去识别;医疗人员可以识别出ARDS，而无需将其记录在医疗记录中。然而，考虑到以往文献中ARDS的报道是很罕见，UCSF的变化很显著，我们认为，这种趋势不太可能仅仅是由于文献记录惯例的改变。在ARDS未被识别的患者中，LTVV的使用显著降低，这也表明我们对记录的测量反映了真正的识别。通过采用ARDS识别的广泛定义，并在患者整个ICU期间回顾所有的医疗记录，而不是仅回顾那些发生ARDS时的记录，我们进一步提高了对各种记录方法的敏感性。ARDS可能以我们的搜索词无法识别的方式记录。然而，超过90%的ARDS病例在年被识别出来，搜索词在本研究过程中应该具有类似的敏感性，因为共识条文和定义已经使用了几十年。因此，即使在年所有的病例都被真正识别出来，我们的搜索对识别的敏感度大约为90%。我们还包括“ALI”和“肺损伤”，这两个词在年柏林标准之前可能更常用。对于胸片的解释、ARDS危险因素的识别、判断肺水肿是由血容量超负荷还是肺损伤所致，医生之间可能存在分歧。因此，医疗人员可能没有正确识别ARDS，因为他们审查了适当的数据但认为它们不符合诊断标准。为了提高我们对这些病例的敏感性，我们纳入了以下患者:1)ARDS仅在鉴别诊断中;2)肺水肿可能与肺损伤和心脏病有关。值得注意的是，我们根据专家共识确定的心源性和非心源性肺损伤的混合病因与ARDS的识别无关。我们的研究有多个优点。据我们所知，之前没有研究探讨过医疗人员识别ARDS的几种方法，比如将其纳入鉴别诊断，或只提及LTVV而不提及ARDS本身。更广泛地ARDS识别定义有助于解释为什么我们观察到ARDS识别和较低Vts之间存在关联，而其他研究发现，要么ARDS诊断时伴Vts增加，要么Vts差异最小。此外，除了两个例外，在大多数研究中，急性呼吸窘迫综合征的诊断并非由多位专家对每个病例进行复查。我们还回顾性搜索了所有初级和危重监护医疗人员的所有ICU文件，以识别ARDS。相比之下，其他研究促使医疗人员进行了一项调查，其中包括ARDS的可能性;集中在ARDS标准符合后48小时;或者只审查编码、死亡证明和出院摘要。最后，我们的研究的独特之处在于它对搜索词的更严格的描述，以及如何使用非结构化临床文本进行识别搜索。未来的研究可以改进我们的自动搜索方法，通过使用近似字符匹配来解释ARDS的各种引用方式，并自动排除在搜索“ARDS”时经常出现但与识别无关的短语。现代自然语言处理算法也可用于更有效识别。我们的研究也有局限性。急性呼吸窘迫综合征(ARDS)识别明显提高可能与我们对每个病历系统采用的不同的病历检索方法有关。然而，在对人工复审的图表进行有限的自动复审时，两种复审方法之间没有重大差异。虽然我们的搜索方法可能会由于排版错误而错过识别，但这并不太可能大幅降低搜索灵敏度，因为当ARDS被识别时，它通常会被多个医疗人员识别。最后，我们研医院，而其他机构可能有不同的ARDS识别率、记录实践或与识别相关的变量。例如，不同的ICU医疗人员结构可能会影响识别，因为它可能会使用LTVV。然而，尽管文献中对识别的估计有很大的差异，但认知增加的趋势可能不是UCSF独有的，因为在文献中对认知不足和LTVV不足的赞赏有所增加。此外，虽然聚焦于单个机构可能会使一些研究结果不太具有普遍性，但由此产生的机构一致性可能会导致临床实践中的可变性较小，从而使差异(例如，呼吸机设置)更容易发现。在识别的和未识别的ARDS病例之间，我们发现平均Vt比Bellani等人的差异更大(0.9mL/kgvs0.2mL/kg)。single-hospital方法另一个优点是,我们预期高ARDS识别和LTVV是NHLBI临床网络以及PETAL网络的一部分,所有重症监护室患者都有多个队列。尽管如此，ARDS仍未得到充分认识，LTVV也未被持续使用。

2.结论

ARDS的识别和LTVV的使用在过去的几年中已经大幅增加，但仍未达到最佳水准。由于LTVV对改善死亡率十分重要，对ARDS和LTVV的认识仍是重要的。未来的研究可以集中于特定的干预措施，如EMR警报或使LTVV更易操作，提高ARDS识别率或LTVV的使用。

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