经皮氧分压监测及中心静脉-动脉PCO2差在感染性休克患者中的应用

摘要

目的:
　　通过对感染性休克患者同时进行经皮氧分压监测、动脉及中心静脉血气分析的测定，计算出经皮指数(PtcO2/PaO2)、氧偏移度（PaO2-PtcO2/PaO2）、二氧化碳偏移度（PtcCO2-PaCO2/PaCO2）、中心静脉-动脉二氧化碳分压差(P(cv-a) CO2)及中心静脉-动脉二氧化碳分压差与动脉-中心静脉氧含量差比值(P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2)。探讨经皮氧分压参数、P(cv-a) CO2及P(cv-a) CO2/C(a-cv)O2对感染性休克患者微循环情况、高乳酸血症(Lac≥4mmol/L)的评估及预后的预测价值。
　　研究方法:
　　1.研究对象:
　　1.1纳入标准:
　　选择山东大学附属省立医院东院重症医学科自2016年06月至2017年01月期间依据sepsis3.0诊断为感染性休克的患者。胃肠外科全麻术后复苏患者为对照组。
　　1.2排除标准:
　　妊娠;年龄＜18岁;前胸部皮肤有破溃;合并其它类型的休克患者;预计24h内死亡者;自动放弃的患者;患者/家属不同意入组。
　　2.研究思路:
　　本实验为一项前瞻性的随机对照研究。
　　2.1资料收集:
　　符合入组要求的患者入组后均给予桡动脉置管、锁骨下或颈内静脉置管。对照组患者因术后需要肠外营养，术前均已给予锁骨下或颈内静脉置管。
　　收集两组患者的基本信息:年龄、性别、心率(HR)、平均动脉压(MAP)、SOFA评分、升压药物应用情况、感染部位等。记录感染性休克组患者6h内及12h后的动脉及中心静脉血气分析值，并同时记录同一时间的经皮氧分压及经皮二氧化碳分压值。对照组患者返回胃肠外科前收集上述资料。计算出经皮指数、氧偏移度、二氧化碳偏移度、P(cv-a)CO2、P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2。
　　2.2统计学方法:
　　所有数据采用SPSS17.0进行分析，P＜0.05为差异有统计学意义。所有的数据均采用均数±标准差的形式表示。两组间样本比较采用独立样本t检验;相关性分析采用pearson相关分析;应用受试者工作特征(ROC)曲线评估参数的诊断价值，以ROC曲线下面积及95％的可信区间(95％CI)来表示，并且寻找最佳阂值。联合预测先对预测参数进行Iogitic回归，再应用ROC曲线预测。
　　结果:
　　1.患者总体资料:感染性休克患者共38例;其中男性23例，女性15例。对照组患者共22例，其中男性15例，女性7例。
　　2.感染性休克组（6h内）与对照组相比，两组间HR、MAP、动脉血乳酸(Lac)、SOFA评分、PtcO2、PaO2、经皮指数、PaO2-PtcO2、PtcCO2-PaCO2、氧偏移度、二氧化碳偏移度、P(cv-a)CO2、P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2差异有统计学意义(均P＜0.05)。
　　3.感染性休克患者中HR、MAP、SOFA评分、PtcO2、经皮指数、PaO2-PtcO2、PtcCO2-PaCO2、氧偏移度、二氧化碳偏移度、P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2与动脉血乳酸显著相关，相关系数分别为0.295、-0.375、0.308、-0.357、-0.435、0.227、0.394、0.435、0.388、0.576。
　　4.感染性休克患者高乳酸组(≥4mmol/L)中HR、SOFA评分、PtcCO2-PaCO2、氧偏移度、二氧化碳偏移度、P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2明显高于低乳酸组(p＜0.05)，MAP、PtcO2、经皮指数明显低于低乳酸组(p＜0.05);评估高乳酸血症的曲线下面积分别为0.802、0.694、0.629、0.679、0.646、0.886、0.349、0.325、0.321，其中P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2的曲线下面积为0.886，cutoff值2.86，敏感度为80.8％,特异性为83.1％。
　　5.感染性休克患者6h内数据显示死亡组多巴胺剂量及SOFA评分明显高于存活组，SOFA评分的曲线下面积为0.787。
　　6.12h后数据示存活组与死亡组间HR、MAP、SOFA评分、去甲肾上腺素剂量、Lac、P(cv-a)CO2、P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2间差异具有统计学意义，SOFA评分联合P(cv-a) CO2预测预后的曲线下面积为0.928，截点值为0.32，敏感度为95.7％，特异性为82.1％。
　　结论:
　　经皮氧分压监测、P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2均能较好的反映感染性休克患者的微循环状态、评估高乳酸血症，但P(cv-a) CO2/C(a-cv) O2更优于经皮氧分压参数。经皮氧分压监测各指标无法预测患者预后，P(cv-a) CO2及P(cv-a)CO2/C(a-cv) O2可作为预测预后的良好指标。

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摘要

符号说明

前言

资料与方法

1．对象

2．方法

3．新定义及公式

4．统计学方法

结果

讨论

结论

附表及附图

参考文献

综述

致谢