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文章類型:評論文章

引用:Craig CM, Basman C, Wang ES, Shoffeitt M, MacKenzie CR(2016)圍手術期風險模型:敘事回顧。臨床麻醉學雜誌1(4):doi http://dx.doi.org/10.16966/2470-9956.114

版權:©2016 Craig CM等。這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名許可的條款發布，允許在任何媒介上不受限製地使用、分發和複製，前提是要注明原作者和來源。

出版的曆史:

收到日期:2016年6月24日

接受日期:2016年7月26日

發表日期:2016年7月30日

摘要

各種圍手術期風險模型已經發表，試圖幫助臨床決策在圍手術期。這種模型的主要目標是客觀地對風險進行數字分類，或將其劃分為臨床醫生和患者易於理解的類別。一些模型是從非手術患者人群中推斷出來的，而另一些模型則是僅從手術隊列中推導和驗證的。在此，我們對關鍵的術前模型進行了敘述性回顧，目的是突出模型和分類工具，以幫助知情的臨床決策。這些模型傳遞一般的風險評估以及特定於問題或專業的評估。

關鍵字

圍手術期風險;術前風險;風險模型;風險評分;術前評估

簡介

圍手術期風險模型有望幫助臨床決策在外科設置。隨著時間的推移，已經發布了各種模型和分類工具，其主要目標是客觀地對風險進行數字分類，或將其劃分為臨床醫生和患者易於理解的類別。一些模型是從非手術患者人群中推斷出來的，而另一些模型則是僅從手術隊列中推導和驗證的。圍手術期醫學的範圍是廣泛的，圍繞手術期的風險討論可以從注意患者是否可接受的一般性陳述，到詳細的具體問題討論。我們在這裏提出了這些模型的敘述回顧，並包括風險模型和術前分類係統，這兩者有重疊的臨床使用。我們的目的是總結現有模型的優點和缺點，並強調如何有效地利用它們來幫助臨床決策。專門在非手術患者人群中研究的風險模型在這裏不會詳細回顧，盡管我們承認有時這樣的模型可以幫助臨床決策。

方法

所選擇的審查文章基於MEDLINE/PubMed搜索，使用布爾邏輯和補充附錄a中概述的醫學主題標題術語，以及作者的個人經驗。重點是包括過去十年發表的隨機對照試驗和觀察性研究，以及在討論時特別注意到低質量證據的研究，例如回顧性研究。超過十年搜索期的舊模型在被認為適合曆史背景或仍在常見臨床使用時被審查。我們尋找的是檢驗多變量而非單變量風險預測因素的研究，我們特別排除了單變量模型。我們的目的是關注接受非心髒手術幹預的患者，因為已經有大量關於心髒手術後風險模型和預後預測因素的發表數據[1-7]。因此，心髒特異性模型被排除。此外，非手術風險模型被排除在本綜述中。有關方法的詳細信息，請參閱補充附錄A。下麵的討論分為四個方麵:一般風險模型、心髒風險模型、肺風險模型和肝髒風險模型。

一般風險評估模型

表1提供了以下回顧的所有圍手術期模型的時間軸。開發能夠全麵評估患者健康狀況的通用模型對醫療服務提供者具有特殊價值，因為他們往往需要一種有效的工具來廣泛評估患者在手術期間的健康狀況。這對於患有多種相互作用的醫學合並症的患者是有幫助的，在這些患者中，完形評估可能具有挑戰性。

一般	一年
美國麻醉醫師協會(ASA)生理狀態分類*	1941
Dripps-ASA分類	1961
死亡率和發病率的生理和手術嚴重程度評分(POSSUM)	1991
希爾迪奇麻醉前篩查問卷	2003
霍爾特-西爾弗曼彈性指數	2006
手術死亡率概率模型(S-MPM)	2012
美國外科醫師學會國家外科手術質量改進計劃(NSQIP)風險計算器	2013
手術結果風險工具(SORT)	2014
心髒
高盛心髒風險指數	1977
德斯基修正風險指數	1986
鷹的標準	1989
美國醫師學會的算法	1997
修訂心髒風險指數(RCRI)	1999
Fleisher-Eagle標準	2001
Fleischer-Eagle算法	2001
Auerback & Goldman算法	2006
NSQIP-GuptaCalculator	2011
美國心髒病學會/美國心髒協會指南	2014 * *
肺
Epstein心肺風險指數	1993
Melendez心肺危險指數	1998
Arozullah術後呼吸衰竭風險指數	2000
Arozullah術後肺炎風險指數	2001
術後肺部並發症的預測	2010
Gupta術後呼吸衰竭風險模型	2011
Gupta術後肺炎風險模型	2013
OSA具體模型:
阻塞性睡眠呼吸暫停症柏林問卷	1999
阻塞性睡眠呼吸暫停問卷	2008
柏林問卷和ASA OSA檢查表的驗證	2008
美國胸科醫師學會阻塞性睡眠呼吸暫停的圍手術期管理	2010
ASA圍手術期OSA管理實踐指南，ASA OSA篩查問卷	2014
肝髒病學
Child-Turcotte-Pugh	1984 1987
終末期肝病模型(MELD)	2000
ASA類	2007

表格1:外科患者風險評估工具研究
*如文本所述，ASA身體狀態分類係統最初並不是作為風險分類係統設計的。** ACC/AHA聯合指南於1996年首次發布，並於2014年進行了最新修訂。

第一個獲得廣泛使用的通用模型是美國麻醉醫師協會(ASA)的身體狀態分類係統，首次發表於1941年[8]，隨後修改了[9]。這個工具最初被設計用於對患者進行統計研究分類，重要的是，它隻關注患者的身體狀態，將手術程序和外科醫生或麻醉師的能力分開。它最初的使用有助於臨床醫生開始使用一種共同的語言來描述術前患者的健康狀況。雖然隨後的研究將不同等級的身體狀況分類與死亡率和其他結果相關聯，但最初的作者和後續作者一直熱衷於強調，它最初並不是作為風險分層係統本身而開發的[8,10]。

最新更新的ASA身體狀態分類係統將患者分為六類之一，並允許額外的“E”指定，以表示緊急手術[9]。該工具的優點是已被廣泛研究和使用[11-16]，並且大多數圍手術期護理患者的臨床醫生都很熟悉。盡管該分類係統不是作為風險分層工具設計的，但在廣泛的手術人群中，該分類係統與手術時間、失血量、譫妄、住院時間、術後感染率和死亡率相關[17-21]。該模型的主要批評是將患者分為每個組的主觀性質。所使用的描述，包括“正常健康的病人”或“輕微全身疾病的病人”，在主觀上是模糊的，它們的不同使用可能導致不同的管理過程。在原始出版物[8]和隨後的[9]中存在常見條件的建議分類示例，但不常用，仍然允許主觀解釋。對模型的評級者間可靠性的評估產生了不同的結果，提供者之間的一致程度從一般到中等不等[22-24]。盡管如此，它仍然是一種廣泛使用的工具，一些作者主張它是一種幫助預測術後結果的簡單方法[12,14,21]。

1961年，Dripps和他的同事們設計了他們自己的身體狀態分類，從1到5，它基本上與最初的ASA模型相同，但在措辭上有所不同。在一項對3萬多名患者的回顧性研究中，作者研究了麻醉對手術死亡率的貢獻，以及這與術前身體狀況分級[25]之間的關係。他們探討了麻醉如何導致脊柱麻醉和全身麻醉患者圍手術期死亡的程度和性質。與麻醉相關的死亡人數與較高的術前身體狀況分級之間存在明顯的正相關。簡化的滴普斯模型被稱為滴普斯-ASA分類，並廣泛應用於臨床，取代了冗長的原始ASA模型。1963年，美國麻醉醫師學會正式采用簡化滴注-ASA模型[26]，這就是現在大多數臨床醫生所熟悉的ASA身體狀態分類係統。最近一次更新是在2014年(補充附錄B)。

另一種對ASA工具的修改由Holt等人提出彈性器官係統特異性評分[27]。該評分是通過將ASA類別添加到手術複雜性評分(評分1-5)得出的。可能的最高分數是10分，分數越高，終末器官損傷的幾率越高。每個器官係統的個人分數可以加在一起，提供一個全麵的評估。雖然有助於專注於特定的器官係統，但該工具並不簡單或有效，並且尚未流行於臨床應用。

認識到需要改進Dripps-ASA模型以進一步預測發病率，Copeland及其同事描述了一個評分係統，用於對接受各種外科手術的患者進行審計[28]。由此產生的死亡率和發病率的生理和手術嚴重程度評分(POSSUM)是利用回顧性和前瞻性數據開發的，並利用了12個生理變量和6個手術參數。該工具主要是在人口水平上進行研究的。該模型的在線計算器[29]。一些作者觀察到POSSUM工具過度預測了發病率和死亡率，在低風險患者中可能不是特別有用[30,31]。為了糾正這一點，利用替代線性分析開發了一種工具的修改，並稱為樸茨茅斯死亡率預測方程(P-POSSUM)。這種改進的工具利用了相同的生理和手術變量，雖然可能更適合用於血管手術患者或低風險患者，但它仍然過度預測了死亡率[32]。POSSUM工具已經在各種各樣的手術隊列中進行了研究[33- 36]，一些作者指出它是更有效的工具之一[37]。POSSUM的進一步專業特異性修飾已經開發出來，包括用於血管手術的V-POSSUM[38]和用於食道切除術患者的O-POSSUM[39]。該工具的缺點是它需要輸入大量變量，包括一些直到術後才知道的變量，這限製了它作為術前評估工具的使用。

確定哪些患者將從正式的術前谘詢和測試中受益最大可能具有挑戰性。Hilditch和同事[40,41]認識到這一點，並設計了一份用於護理使用的篩查問卷。它有助於確定手術前需要就診的患者的適當轉診。選擇問題的方法是穩健的，由此選出的17個問題涉及一般健康、運動耐受性和麻醉的危險因素。作者在100名住院骨科和泌尿外科手術患者的小隊列中驗證了他們的篩查問卷。將患者的回答與單獨的麻醉師評估進行比較，作為確定有效性的方法，最終對大多數納入的問題評分在“好”或“優秀”範圍內。這種工具可能在骨科和泌尿外科手術中特別有用，從心髒風險的角度來看，這兩者通常被認為是中等風險的外科手術。在接受低風險或高風險外科手術的患者中使用還需要進一步研究。該工具是專門設計用於確定術前麻醉谘詢的需要，重點是檢測潛在的危及生命的並發症。其他專業人士可能會發現這些問題對他們的篩選目的用處不大。

認識到手術人群隨時間的變化，並檢查了最近的手術隊列，Glance等人於2012年發表了他們的手術死亡率概率模型(S-MPM)。當時，他們注意到臨床醫生主要依賴修訂後的心髒風險指數來預測心血管並發症，並準確地觀察到這一後來的工具並不是用於預測全因死亡率[43]。此外，圍手術期死亡的很大一部分是由非心髒原因造成的。在認識到POSSUM[28]和Holt等人的[27]模型不是在床邊使用的有效模型後，他們試圖尋找一個更實用的模型。利用美國外科醫師學會國家手術質量改進計劃(NSQIP)的臨床數據集，並檢查了超過29萬名患者的回顧性數據，他們確定了三個簡單的變量來預測30天的死亡率:ASA身體狀況、手術特異性風險(低、中、高)以及緊急手術與非緊急手術。數據集的一半用於推導風險計算器，另一半用於驗證。他們基於這三個變量開發了一個計分係統，從0到9。相應的積分係統、S-MPM等級和30天死亡率列在補充附錄C[42]中。本研究的優勢在於其龐大的手術隊列和NSQIP數據集中包括的各種手術類型。之前的試驗將類似的變量作為死亡率的預測因素，包括Tiret等人估計的24小時術後並發症，以及檢查三位外科醫生數據的手術風險量表，但都是基於小得多的患者群體。 In considering drawbacks of the S-MPM, one might criticize the multiple steps necessary to determine a classification and associated mortality, as well as the subjective flaws of the ASA classification system. However, an important theme to highlight with S-MPM and several of the models discussed thus far is the ASA classification system being a consistent predictor of perioperative outcomes.

最近，美國外科醫生學會使用NSQIP數據集開發並驗證了一種工具，該工具可以提供11種不同結果的術前估計，以及住院時間估計器[46]。同樣的數據集也在較小規模上進行了分析，以開發肺部和心髒風險評估工具[47,48]。acs開發的更全麵的工具[46]基於來自200多家醫院的100多萬名患者的強大數據集。這是一個免費的在線工具。ACS NSQIP模型有助於適當地將重點轉向更全麵的風險評估，包括估計感染風險(肺炎、尿路感染、手術部位感染)、血栓栓塞事件、腎損傷、心髒並發症、死亡、需要返回手術室、住院時間，甚至患者需要出院到康複或護理機構的機會。重要的是，他們認識到了不斷變化的醫療環境，除了強調高質量的患者護理外，還需要認識到成本和係統問題。該計算器特別適用於提供可打印的彩色柱狀圖，以便患者與平均風險患者進行比較，了解他們的風險。這使患者以前所未有的方式參與知情決策過程。該工具可以極大地幫助臨床醫生完成其他具有挑戰性的任務，為患者提供理解風險評估的視角。截至2008年，隻有3%的美國醫院參與了ACS NSQIP，一些人將其歸因於數據收集負擔和成本[42,49]。 Notably, the dataset is based on hospitals performing a range of surgical procedures, and does not include data from hospitals focusing on one surgical specialty (e.g. orthopaedic-specific hospitals are excluded). Additional research is being conducted to help validate this tool in other surgical patient populations outside of the NSQIP dataset. It is anticipated that the tool will become increasingly utilized as clinicians, patients, and institutions recognize its value.

在ACS NSQIP工具發布之後，手術結果風險工具(SORT)的開發和驗證也發表了。它以來自英國的大型數據集為基礎，是與在美國收集的數據進行比較的有用工具。SORT派生自事後分析先前前瞻性收集的超過16000例不同類型的住院外科手術的數據。三分之二的數據用於推導，三分之一用於工具的驗證。6個變量被確定為30天死亡率的重要預測因素:ASA身體狀況、手術緊急程度、手術專業、手術嚴重程度、有無癌症和年齡。作者指出，他們的風險評分比一些舊的模型(如ASA身體狀況評分或手術風險量表[450,50])更能預測30天死亡率，但不幸的是，尚未將SORT與可靠的ACS NSQIP工具進行比較，也沒有提供超出死亡率估計的結果數據。SORT也可以作為免費的在線計算器[51]使用。

最後，還值得簡單指出的是，有幾個模型研究了術中和術後即時變量，作為預測術後過程的一種手段。這些工具對於經曆過緊急或緊急手術的患者特別有用，並利用術後即時變量來提供結果估計。其中包括APACHE II評分和Apgar評分，這些評分已在其他地方詳細討論[37,52-54]。

心髒風險評估工具

全世界每年有超過2億人接受非心髒手術，手術中或術後的心髒並發症是最可怕的圍手術期事件之一。在一項研究中，在40歲以上接受選擇性非心髒手術的未選患者中，1.4%的患者發生急性冠狀動脈綜合征，近1%的患者發生心髒死亡。在美國，圍手術期心肌梗死每年影響大約6萬人[58]，顯然需要幫助預測和預防此類事件。基於這一目標，已經開發了多種風險模型。

Goldman和他的同事[59]是第一個為非心髒手術開發圍手術期心髒風險指數的人。高盛認識到，當時普遍使用的現有滴漏- asa篩查工具對預測心髒事件沒有幫助，並設計了一項研究，以確定圍手術期致命和非致命心髒事件的危險因素。這項研究評估了1001名年齡在40歲以上接受非心髒手術的患者。確定了9個獨立變量:聽診S3或觀察到的頸靜脈擴張、過去6個月的心肌梗死、1分鍾內>5次室性早搏、竇性心律以外的節律、>年齡70歲、腹腔或胸內手術、急診手術、主動脈狹窄或一般健康狀況不佳。每個變量都根據其影響程度給出一個分值，並根據總分將患者分為四分位數。在這項研究中的19例心髒死亡病例中，有10例發生在18名風險最高的患者中。在最低的四分位數中，術後事件的風險為1%。該研究是一個有用的開始，有助於預測圍手術期的結果，但沒有在當時的單獨隊列患者中驗證預測變量。這項研究也沒有包括許多接受血管手術的患者，這是一個已知心髒事件風險特別高的群體。

鷹心髒風險指數[60]的開發部分是為了解決高盛模型的局限性，它不能很好地代表血管手術患者。在這項回顧性觀察研究中，多變量分析顯示以下因素可預測血管手術後不良事件:心電圖Q波、心絞痛史、需要治療的心室異位史、糖尿病、年齡大於70歲、鉈重分布(最敏感)和雙嘧達莫輸注期間或之後的缺血性心電圖改變。這項研究為臨床醫生提供了一種方法來提高他們的風險分層的患者計劃進行血管手術;然而，它包含了鉈成像的額外必要性。

1986年，Detsky及其同事[61]試圖在新的手術人群中驗證高盛心髒風險指數，並澄清了他們認為高盛原始指數中定義不清的幾個術語。這些改變包括充血性心力衰竭的定義(新模型中的肺泡性肺水腫)，將主動脈狹窄更嚴格地定義為疑似嚴重主動脈狹窄，納入更遙遠的心髒缺血事件，並報告心絞痛。這項研究涉及455名患者，比戈德曼最初的研究更多的血管手術，並且還獲得了分離大手術和小手術的預測信息。該研究的作者觀察到，與高盛的原始指數相比，它們展示了大量的預測信息;然而，這種模式並沒有廣泛應用於臨床。某些方麵，包括它對心絞痛和心力衰竭的定義，並不能使它成為一個易於使用的工具。

1997年，美國醫師學會為接受重大非心髒手術的患者製定了自己的指南[62]。他們認為，先前關於大型非心髒手術的數據主要集中在接受血管手術的患者身上，而這類患者的圍手術期心髒事件風險已經較高。他們基於Detsky模型[61]的變量和手術類型(血管或非血管)創建了圍手術期管理算法。該算法本身體積龐大，同樣也沒有普及到臨床應用。

廣為人知的修訂心髒風險指數於1999年由Lee等人發表。該指數由高盛最初的指數[59]修改而來，並設計了一個6點指數評分來評估非心髒手術的心血管並發症風險。該研究評估了2893例年齡為>歲、接受非緊急非心髒手術、預計住院時間至少2天的患者。確定的六個因素具有大致相同的預後重要性，隨後在相似的患者群體中進行了驗證。高危手術類型、缺血性心髒病史、心力衰竭史、腦血管病史、需要胰島素治療的糖尿病、術前血肌酐>2.0 mg/dL等因素。每個風險因素給患者一分，然後根據總分分為低風險、中風險和高風險。這一工具在今天的臨床中仍然普遍使用，部分原因是臨床醫生很容易回憶起危險因素。見表2，改編自Cohn等人[63]。該研究和模型不能充分代表接受低風險或緊急風險手術的患者。它也沒有考慮功能能力，而功能能力是結果的重要決定因素[64-66]。 The RCRI generally is able to categorize patients at low- versus high-risk for cardiac events occurring following non-vascular noncardiac surgery; however, it is not a good predictor of overall mortality or cardiac events after noncardiac vascular surgery [67,68].

RCRI標準[57]

高危手術類型(血管手術，開放性腹膜或胸內手術)

缺血性心髒病史(心肌梗死史或運動試驗陽性，目前主訴胸痛被認為是心肌缺血繼發，使用硝酸鹽治療，或心電圖有病理性Q波;不預先計算 冠狀動脈血運重建術，除非存在缺血性心髒病的其他標準之一)

心力衰竭病史

有腦血管病史

需要胰島素治療的糖尿病

術前血肌酐>2.0 mg/dL

率心髒性死亡、非致命性心肌梗死和非致命性心髒驟停的預測因子數量[68]

無危險因素- 0.4% (95%CI: 0.1-0.8)

一個危險因素- 1.0% (95% CI 0.5-1.4)

兩個危險因素- 2.4%(95%置信區間1.3-3.5)

3個或更多危險因素- 5.4% (95% CI 2.8-7.9)

表2:修訂的心髒危險指數和圍手術期心髒危險的估計

2001年，Fleisher等人繼續致力於算法開發[69]。當時，唯一其他值得注意的算法是1996年美國心髒病學會/美國心髒協會(ACC/AHA)指南[70]和美國醫師學會指南[62]。Fleisher等人將-受體阻滯劑用於高危患者，並更新術前冠狀動脈血運重建信息。2006年，Auerbach和Goldman[71]對旨在降低接受非心髒手術患者心髒風險的措施進行了全麵綜述。他們還開發了一種算法，其中的部分後來被改編成ACC/AHA指南。該算法結合了RCRI標準，特別是通過估計任務代謝當量(METs)評估的功能狀態的重要性。

2001年，Gupta et al.[47]發表了基於ACS NSQIP數據集的數據，試圖製定一個反映現代手術人群和技術的更新風險評分係統。作者研究了20多萬名提交給NSQIP的患者，代表200多家醫院。他們推導並驗證了一個模型來預測術後30天的心血管事件。這與先前的模型(如RCRI)形成對比，後者檢查了更短的術後時間框架的結果。該模型可使用在線計算器和手持電話應用程序[72]。正如作者自己所指出的那樣，已知的或遙遠的冠狀動脈疾病(既往經皮介入治療和心髒手術除外)不在分析的控製範圍內。然而，他們觀察到他們的模型的預測能力高於RCRI (c統計量為0.87 vs 0.75)[47]。

雖然不是風險模型，但ACC/AHA非心髒手術患者圍手術期心血管評估和管理指南[73]值得回顧。它們作為標準指南已經運行多年，並將上述許多著名的研究和模型納入其建議中，包括RCRI標準和ACS NSQIP模型。自1996年以來，美國心髒病學會和美國心髒協會聯合發布了這些指南。它們是可靠的，反映了對文獻的全麵評估，並得到了許多專業協會的認可(補充附錄D)。它們包含了一個循序漸進的算法，其中包含了手術緊迫性、患者臨床風險因素、手術特定風險因素和功能狀態的關鍵評估。該指南最近一次更新是在2014年。多年來，有一種逐漸的趨勢，強調接受低風險手術幹預的患者，從患者風險因素的角度來看，他們的手術風險較低。指南中另一個突出的主題是，如果心血管測試(例如壓力測試)不會影響管理或圍手術期護理，那麼通常是沒有必要的。除了圍手術期風險評估，2014年指南還討論了心血管疾病的特定管理，以及生化標誌物、藥物、瓣膜疾病和植入心髒裝置的圍手術期管理。這些指南目前作為圍手術期心血管評估的護理標準，應該是臨床醫生進行此類評估時使用的第一個工具。

肺部風險評估工具

術後呼吸並發症是圍手術期發病、死亡和住院時間增加的重要原因[74]。在最近的研究中，與沒有這些並發症的患者相比，術後呼吸衰竭(25.6% vs 0.9%)或術後肺炎(17% vs 1.5%)患者30天內的死亡率明顯更高[48,75]。因此，已經開發了多種風險模型來預測呼吸道並發症。Epstein及其同事[76]根據一項小型前瞻性研究開發了最早的肺風險模型之一，該研究對42名接受肺癌切除術的患者進行了觀察。當時，關於心肺測試和峰值攝氧量(VO2)的預測能力存在相互矛盾的數據;因此，他們的主要目標之一是評估與其他風險分層方法相比，VO2是否可以預測術後心肺並發症。作者使用心髒風險指數(CRI)和肺風險指數(PRI)，並將得分結合起來創建心肺風險指數(CPRI)。CRI根據Goldman et al.[59]進行了改編和修改，但包括左心室收縮功能，並排除了手術類型。PRI包括是否肥胖、目前或最近使用煙草、咳出性咳嗽、彌漫性喘息、1秒用力呼氣量比用力肺活量(FEV1/FVC)小於70%，以及高碳酸血症。CPRI評分為4分或更高的患者發生心肺並發症的風險比評分低於4分的患者高22倍(p<0.0001)。 However, the study was small and not generalizable due to the male predominant population. In addition, subsequent studies attempting to validate the CPRI demonstrated inadequate predictive value [77].

Arozullah及其同事[78]進行了一項大型前瞻性隊列研究，選擇了國家退伍軍人事務手術質量改進計劃(VA NSQIP)中接受了兩年以上手術的患者，並創建了重大非心髒手術後術後呼吸衰竭(PRF)的風險指數。VA NSQIP最初在20世紀80年代中期由美國政府授權，用於改善退伍軍人管理局醫院的手術結果，現已在全國和國際上擴展，並被美國外科醫生學會采用，形成了上述一般和心髒病學風險評估部分中提到的NSQIP模型。在Arozullah的研究中，PRF被定義為手術後48小時內無法拔管或任何計劃外氣管插管。從VA NSQIP中評估了兩組患者，第一批81719例用於建立風險模型，第二批99390例用於驗證該指數。2746例(3.4%)發生PRF。術前風險指標選擇的預測因素包括手術類型(腹主動脈瘤、胸椎、神經外科、上腹部、周圍血管、頸部或急診)、白蛋白、血尿素氮、功能狀態、慢性阻塞性肺疾病史、年齡60歲或以上。預測因子被賦予加權點值。根據總分，將患者分為1-5類風險類別，PRF風險分別為0.5% - 30.5%。PRF患者的30天死亡率為27%，而非PRF患者的30天死亡率為1%。PRF指數似乎更準確地預測風險等級1和2的PRF發生率; however, it tended to overestimate the risk for classes 3-5. This risk index has limitations, as women were under represented due to the patient population of predominately male veterans. In addition, the veteran population has a higher level of comorbid medical conditions, thus this risk index may not be as generalizable to a younger and healthier population. Overall however, the discriminatory ability of the risk index is good.

由於之前提到的一些研究存在局限性，如研究人群和手術類型狹窄，Canet和同事試圖研究更廣泛的患者和手術[79]。他們進行了一項前瞻性、多中心、觀察性研究，觀察術後肺部並發症(PPCs)，定義為呼吸道感染、呼吸衰竭、支氣管痙攣、肺不張、胸腔積液、氣胸或吸附性肺炎。入選的接受非產科、住院手術、全身麻醉、軸向麻醉或區域麻醉的患者被分為兩組:一組用於製定PPC風險指數，另一組用於驗證。由此得出的PPC指數有7個獨立的危險因素(年齡、術前氧飽和度、過去一個月內需要抗生素的呼吸道感染、術前貧血<10g/dl、上腹部或胸內手術、手術時間超過2小時和急診手術)，這些因素被分配了點值，然後分層為低、中、高風險PPC:分別為1.6%、13.3%和42.2%。如果有加權點和等效分層，風險因素比較容易獲取，得分也比較容易計算。然而，也納入了通常不被認為是嚴重並發症或可以避免的並發症的PPCs，如新呼氣喘息、胸腔積液或肺不張。

最近，Gupta和同事[48]利用NSQIP數據庫研究PRF。該數據集近年來不斷增長，目前已包括350多家醫院。在這項研究中，評估的主要終點是術後30天的PRF，包括術中或術後非計劃插管，再次插管的要求，以及術後48小時>的機械通氣。使用2007年211,410名患者的數據集，開發了一個風險模型，隨後，使用2008年257,385名患者的數據集來驗證該模型。6531例(3.1%)衍生隊列患者和6590例(2.6%)驗證隊列患者發生PRF。總體而言，PRF患者的並發症多於非PRF患者，且PRF患者30天內死亡率顯著高於非PRF患者(25.62% vs 0.98%;p < 0.0001)。盡管PRF與21個具有統計學意義的變量相關，但作者選擇了5個術前危險因素:手術類型、急診病例、依賴性功能狀態、術前敗血症和高ASA級別。將變量縮小到這五個因素，降低了複雜性，提高了計算器開發模型的可用性。此外，使用增加數量的變量進行分析並沒有提高辨別能力。 The c-statistic was 0.894 and 0.897 for data sets 2007 and 2008, respectively, suggesting strong predictive ability. This risk calculator is easy to use and has excellent generalizability, having included a broad study population of academic and private hospitals, a wide age range, both genders, and multiple surgical specialties.

值得注意的一個特殊的術後並發症是術後肺炎，因為它是術後住院時間延長和死亡率增加的一個重要原因。上述作者Arozullah和Gupta[75,80]開發了兩個值得注意的風險模型。兩種模型均具有較強的預測能力(Arozullah術後肺炎風險指數c-statistic 0.805-0.817, Gupta術後肺炎風險模型c-statistic 0.855-0.860)。值得注意的是，Arozullah模型來源於男性老兵患者，這再次限製了它的泛化性。在研究這些模型時，與術後肺炎最密切相關的危險因素是:年齡、ASA分級、慢性阻塞性肺疾病、功能狀態、術前敗血症、手術一年內吸煙和手術類型。

越來越多的人認識到阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)是術後低氧血症、ICU轉院、住院時間延長、呼吸衰竭和術後心髒事件的重要危險因素[81,82]。在評估普通手術人群中OSA患病率的研究中，近四分之一的患者被確定為OSA高危人群，其中超過80%的患者術前未被診斷為OSA[83]。因此，有一些工具已經被開發出來用於術前篩查阻塞性睡眠呼吸暫停。柏林問卷是最早創建的問卷之一，最初用於確定初級保健人群中可能患有OSA的患者[84]。在1996年的一次會議上，美國和德國的肺部和初級保健醫生在文獻回顧後討論並選擇了一些問題，並就一係列關注睡眠呼吸暫停已知危險因素的問題達成了共識。這11個問題集中在打鼾、白天嗜睡、高血壓以及患者自述的身高和體重上。該問卷是美國麻醉醫師協會(ASA)檢查表的早期形式，隨後在手術人群中得到驗證，根據疾病的嚴重程度，其敏感性從69至87%不等[85]。

Chung和他的同事[86]旨在開發並驗證一份簡單的問卷來篩查手術患者的OSA。基於他們之前在柏林問卷上的工作和文獻綜述，利用助記方法STOP(打鼾、白天疲勞、觀察到呼吸停止、高血壓)，開發了四個自我回答的是/否問題。STOP問卷最初作為試點研究發放給592名術前臨床患者。隨後，2467例術前未診斷為OSA的患者接受了該藥，其中27.5%的患者被歸類為OSA高危患者。211例患者進行多導睡眠描記術後，對AHI評分進行分層，AHI評分大於15和大於30時，STOP評分的敏感性分別為74.3和79.5%。在進一步檢查人口統計學和研究的預測結果時，他們發現在STOP-Bang中增加4個“Bang”因素(BMI、年齡>50歲、頸圍、性別)，對AHI評分大於15和大於30的敏感性分別提高到92.9%和100%。為了預測阻塞性睡眠呼吸暫停的風險，如果有兩個或兩個以上的問題的答案是“是”，那麼風險被認為是高的。使用STOP-Bang，總共5個“是”的回答表明患有阻塞性睡眠呼吸暫停的風險很高。該工具操作簡便、操作簡單，是術前操作的理想工具。Chung等人在手術人群中對柏林問卷、ASA清單和停止問卷這三種工具進行了比較和驗證[85]。 The Berlin and ASA checklist, like the STOP Questionnaire, were demonstrated to have a moderately high level of sensitivity for detecting OSA in the preoperative population. They also found that if the preoperative patients had a high risk of OSA by either the STOP questionnaire or ASA checklist, or had an AHI score greater than 5, the patients were more likely to develop postoperative complications. An additional modification of the STOPBang model has been to look at preoperative serum bicarbonate levels in addition to the questionnaire, and some authors have suggested this increases the specificity of the questionnaire [87].

美國醫學會阻塞性睡眠呼吸暫停患者圍手術期管理工作組於2006年發布了指南，並於2014年進行了更新[88]。指南中包含了術前評估OSA的12個問題清單，重點是手術的侵入性、麻醉類型和術後阿片類藥物的需求。在前麵討論的Chung等人[85]的研究中，ASA OSA檢查表的敏感性為72 - 87%，取決於AHI評分。ASA指南和胸部阻塞性睡眠呼吸暫停的圍手術期管理2010指南建議考慮使用術前篩查工具進行阻塞性睡眠呼吸暫停;然而，他們承認模型在敏感性、特異性和預測值方麵存在很大差異[89]。值得注意的是，術前OSA的識別，以及隨後針對OSA相關並發症的預防幹預措施，尚未明確證明能改善圍手術期的發病率或死亡率。

肝髒風險評估工具

長期以來，人們都認識到肝病患者會增加圍手術期的發病率和死亡率。雖然這已在許多不同類型的肝功能障礙(包括急性肝炎、酒精性肝炎和暴發性肝功能衰竭)患者中得到證實，但大多數證據來自肝硬化患者。由於長期生存期的改善、肝移植時代實踐模式的轉變、丙型肝炎流行期間發病率的增加以及丙型肝炎病毒的更新治療方案，肝硬化患者的數量有所增加，這一點具有相關性[12,90]。此外，許多肝硬化患者在慢性疾病期間曾被轉診進行手術評估。一項經常被引用的先前估計是，10%的肝病患者在生命的最後兩年接受了手術，而這兩年他們的肝病得到的補償最少[91]。

大多數利用風險模型預測肝硬化患者手術風險的證據來自單中心回顧性係列，本節中引用的所有研究都是如此。然而，由於一些已發表的文獻的一致性，數據得到了加強。child - turcote評分是用於此目的的第一個模型。該模型最初於1964年提出，用於評估接受門係統分流術的患者的風險[92]，隨後已應用於其他手術組。根據腹水、腦病、膽紅素、白蛋白和營養狀況進行評分，然後將評分加到總分中，將患者分為Child-Turcotte a、B或c類。Pugh在1973年的一篇文章中詳細介紹了一係列因靜脈曲張而接受食管橫切麵手術的患者，並將凝血酶原時間替換為營養狀況，對這一分類進行了修改，這一修改後的係統是目前正在使用的(表3)[93]。

Child-Turcotte-Pugh評分係統
	點
	1	2		3.
腹水	沒有一個	容易控製的		控製不佳
腦病	沒有一個	一級或二級		III或IV級
膽紅素(mg / dL)	＜2	2 - 3		> 3
白蛋白(g / dL)	> 3.5	2.8 - -3.5		< 2.8
PT(sec>對照)或INR	< 4 < 1.7	4 - 6 1.7 - -2.3		> 6 > 2.3
	分類
	一個		B	C
分	5 - 6		7號到9號	10 - 15

表格3：child - turcott - pugh評分係統[93]

在證明child - turcote - pugh (CTP)分級與術後結果相關的回顧性係列研究中，最重要的一項是1984年100名連續接受非分流腹部開放手術的肝硬化(主要是酒精)患者的係列研究[94]。CTP A、B、C類患者術後死亡率分別為10%、31%和76%。同樣，1997年，在另一組92例患者(其中48%為酒精性肝硬化)中，接受非分流腹部手術的CTP A、B和C類患者的術後死亡率分別為10%、30%和82%[95]。雖然這兩項研究都是規模較小的隊列研究，但相隔十多年的兩項研究幾乎相同的結果令人震驚。

雖然CTP分類已被證明對預測手術風險有用，但對該分類也存在各種批評[96]。評分及其選擇的變量是經驗得出的，特別是沒有考慮血清肌酐和鈉值等數據，這些數據隨後被發現與肝硬化患者的死亡率有很強的相關性。其中兩個變量——腹水和肝性腦病——涉及主觀解釋，但互操作可靠性有限。這些臨床變量特別限製了回顧性係列中分配的分類的準確性，包括那些用於將CTP分類與手術風險聯係起來的分類。

另一個預測圍手術期死亡率的模型是終末期肝病模型(MELD)評分。MELD評分最早於2000年被開發出來，用於預測選擇性經頸靜脈肝內門靜脈分流術(TIPS)治療難治性腹水或複發性靜脈曲張出血後的死亡率[97]。除了上麵列出的CTP分類的限製外，TIPS設置的一個具體限製是許多患者是C類，CTP分類不能對他們進行區分。MELD評分準確地預測了TIPS後的死亡率，作者假設它可能在肝硬化患者的其他臨床情況下具有預後效用。2001年發表的一篇文章表明，MELD評分準確預測了肝功能失代償住院患者、非膽汁淤積性肝硬化門診患者、原發性膽汁性肝硬化患者以及20世紀80年代未選擇的“曆史”患者的3個月死亡率[98]。鑒於MELD評分的廣泛適用性，人們認為MELD評分可以滿足屍肝移植優先級的改進方法的需要，2002年2月，器官共享聯合網絡(UNOS)將該評分作為分配的主要標準[99]。這取代了以前主要基於等待時間的係統。目前使用的標準公式如下:

MELD評分= 3.78 × loge(膽紅素mg/dL) + 11.2 × loge (INR) + 9.57 × loge(肌酐mg/dL) + 6.43。

低於1.0 mg/dL的膽紅素和肌酐值四舍五入為1.0 mg/dL。肌酐高於4.0 mg/dL或過去一周接受兩次透析的患者，肌酐值為4.0 mg/dL。分數四舍五入到最接近的整數。

在這種廣泛使用的情況下，隨後研究MELD評分來預測非移植非分流手術的風險。2005年，Northup等人研究了140例患者，得出了一個適用於腹部手術和整個手術人群(包括接受骨科、脊柱、心髒、血管和泌尿外科手術的患者)的經驗法則:MELD評分在5到20之間時，MELD點每增加約1%，MELD評分超過20時，死亡率增加2%，MELD評分為5時，死亡率為5%[100]。

隨後一項對772例接受骨科、心髒和腹部手術(腹腔鏡膽囊切除術除外)的肝硬化患者的研究也發現MELD評分可以有效預測手術風險。MELD評分為7[12]以下、8 ~ 11[12]以下和12 ~ 15[12]以下的患者術後30天死亡率分別為5.7%、10.3%和25.4%。這項研究也是最近評估使用ASA類預測肝硬化患者手術風險的研究之一。在多變量分析中，ASA IV級患者與較低級別患者相比，死亡率的增加與MELD評分高5.5分的患者預測的死亡率增加相同。10例ASA V級患者(均接受急診手術)的中位生存期僅為2天。

在考慮肝硬化患者的手術風險時，重要的是要認識到上述風險模型未涉及的其他變量是手術風險的預測因素。手術類型對風險有顯著影響。特別是，與其他腹部手術相比，門係統分流術和原位肝移植的耐受性更好[95]。關於患者特異性因素，多項研究已將術前敗血症和急診手術確定為獨立的危險因素[94,95]。

額外的模型

其他幾個模型僅在非手術患者人群或心髒手術患者隊列中進行了研究，並已被臨床醫生用於進一步估計患者特異性手術風險。雖然可能有用，但值得注意的是，這些在非心髒手術人群中尚未得到很好的前瞻性驗證。Papworth出血風險評分作為預測心髒手術患者出血的有用工具已顯示出一定的前景，特別是在被認為圍手術期出血風險較低的患者[101-104]。HASBLED評分在接受心髒手術的患者中也被證明是一個有用的工具[105]。如上所述，APACHE II評分對於評估急症患者的風險特別有用，尤其是ICU患者。雖然該模型尚未對圍手術期結果進行前瞻性研究，但該評分仍可用於圍手術期決策[106]。

討論

理想的術前篩查工具應高效、易用，適用於多種手術方式和患者類型，可用於擇期手術和緊急手術。對所有接受手術的患者進行上述每種風險評估工具的評估既不實際也沒有必要。在決定如何最好地選擇適當的篩查工具時，必須牢記患者接受護理的係統，計劃手術幹預常見並發症的發生率，以及患者最活躍的疾病易導致此類並發症。

對於初級保健或麻醉會診資源有限的中心，經過驗證的護理進行的篩查問卷可能是一個有用的工具，可以幫助優先考慮哪些患者需要在手術前一天進行正式的術前會診[41]。對於在緊急手術前需要快速床邊評估的患者，RCRI、ASA Physical Status和S-MPM等模型可能特別有用。對於接受擇期手術且有多種共病的患者，以及希望更多地參與決策過程的患者，ACS NSQIP工具等模型可能更合適。不同的臨床護理係統會發現不同的模型在不同的術前篩查點有用。理想情況下，選擇使用的工具將在手術前有足夠的時間製定良好的多學科治療計劃。重要的是，在術前與整個圍手術期照顧患者的治療團隊的其他成員分享通過這些工具收集的知識。在作者的經驗中，有趣的是，我們發現，僅僅分享潛在並發症風險增加的知識，就會導致團隊成員表現出更高的警惕性和更好的溝通，以獲得適當的護理。

另外還有一些重要的原則需要遵循。風險評分不應單獨用於臨床決策，而應作為臨床決策的補充。使用任何一種特定測試(實驗室測試、心電圖等)進行普遍篩查也是不可取的，多個專業協會支持這一論點[73,107-109]。嚴格的截止風險評分或特定的實驗室值通常也不建議，應始終在臨床環境中使用。在上述模型中可以看到幾個關鍵主題，包括功能狀態的重要性。術前通過Duke活動狀態指數(Duke Activity status Index)評估功能狀態，尤其能預測各種並發症[110]。相反，功能狀態良好的患者，即使是那些有多種合並症或接受高風險手術的患者，通常手術效果相當好。在上述風險模型中注意到的另一個主題是ASA物理狀態分類係統通常合並到許多模型中。麻醉醫師早就認識到這種工具的價值，它可以作為一種有效的床邊工具，快速評估風險。

心髒風險評估傳統上是圍手術期風險評估的基石，一般來說，對心髒風險的一些評論是預期的。然而，根據個人的危險因素，心髒並發症可能不是最常見的，甚至不是最令人擔憂的並發症。不會有放之四海而皆準的在使用上述風險模型的方法中，而是由臨床醫生對最活躍的醫療狀況進行評估，以及人們不希望錯過的最相關的醫療並發症。

使用風險模型的潛在含義是，它們的使用將改變管理，要麼通過解決可改變的風險因素，要麼對於可能不可改變的因素，通過幫助確定手術本身對給定的患者是否具有過高的風險。雖然有限，但有一些證據表明，目標導向的幹預可以降低發病率、死亡率和住院時間[111-114]。然而，很明顯，在這一領域還需要更多的研究。

本文所選文章的方法有一些局限性。這是一篇敘事性的評論，因此，所選擇的文章是由作者決定的。雖然我們的方法概述和可供審查，讀者可以決定他們是否同意模型和相關的評論包括。有可能一些關鍵模型被排除在審查之外，而這些模型本可以通過更係統和嚴格的搜索過程來確定。反過來，雖然我們認為突出作者經驗中的關鍵文章有一些優勢，否則可能不會包含在係統搜索中，但我們承認這是一種主觀觀察，敘述性評論容易受到作者偏見的影響。

結論

總之，術前使用的風險評估工具可以作為手術患者綜合護理計劃的有用補充。如果使用得當，它們可以幫助患者做出明智的決定，幫助臨床醫生更好地預測術後結果。風險評估工具通常包括患者特定的醫療合並症作為危險因素。影響圍手術期預後的其他重要變量包括手術類型和麻醉、功能狀態、重要係統和質量問題。

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