1. 研究背景与重要性
本文聚焦于重症监护病房（ICU）中呼吸困难的评估。呼吸困难是ICU患者中极为常见且痛苦的症状，尤其是机械通气患者。研究指出，约50%的通气患者经历不同程度的呼吸困难，导致焦虑、延长机械通气时间、非侵入性通气失败以及死亡率增加。因此，精准评估和量化呼吸困难对提高患者的预后至关重要。传统的呼吸困难视觉模拟量表（D-VAS）是一种自我报告工具，但无法用于无法沟通的患者，因此，开发了如呼吸窘迫观察量表（RDOS）、ICU专用的IC-RDOS及机械通气患者专用的MV-RDOS等客观评估工具。
2. 研究目的
本研究旨在验证RDOS、IC-RDOS和MV-RDOS三种客观量表与患者自我报告的D-VAS之间的相关性，以评估它们作为ICU患者呼吸困难预测工具的有效性。研究假设，尽管RDOS系列量表为观察性工具，仍可能提供有效的呼吸困难强度参考。
3. 研究方法
- 研究设计：前瞻性观察性研究，在一所拥有12张ICU病床的大学附属医院中进行，研究期为2020年2月至2021年2月。
- 研究对象：纳入所有成年ICU患者，且需接受通气超过24小时的患者。排除标准包括年龄小于20岁、预期48小时内死亡、入ICU前已接受超过24小时机械通气、使用神经肌肉阻滞剂、神经肌肉疾病或精神疾病的患者。
- 数据收集：通过D-VAS评估主观呼吸困难的强度。RDOS通过八项生理和行为指标评估，包括心率、呼吸频率、烦躁、腹部呼吸异常、颈部肌肉使用、咕哝声、鼻翼煽动和恐惧的面部表情。IC-RDOS和MV-RDOS则分别根据ICU和机械通气患者的特点进行调整。
- 数据分析：计算RDOS、IC-RDOS、MV-RDOS与D-VAS的Spearman相关系数，通过AUC评价各量表预测自我报告呼吸困难（D-VAS≥4）的能力。
4. 结果分析
- 相关性分析：研究发现D-VAS与RDOS、IC-RDOS、MV-RDOS的相关系数分别为0.338、0.239和0.237，显示低相关性。此外，IC-RDOS与MV-RDOS间的相关性较高（相关系数0.901），反映出这两个工具在不同情境中的互补性。
- 预测能力：在预测自我报告呼吸困难的AUC中，RDOS的AUC为0.79（95% CI 0.71-0.87），IC-RDOS的AUC为0.77（95% CI 0.68-0.84），MV-RDOS的AUC为0.73（95% CI 0.64-0.81），说明RDOS具有相对更高的预测准确性。
- 敏感性和特异性：RDOS在≥1的截断值下达到最高的敏感性（88.9%）和特异性（56.3%）；IC-RDOS和MV-RDOS则在各自的最佳截断值下表现出中等的敏感性和特异性，进一步显示RDOS的优势。
5. 讨论
本研究证实RDOS、IC-RDOS和MV-RDOS可以在一定程度上预测ICU患者的主观性呼吸困难强度，但精确性有限。D-VAS和RDOS的相关性低于预期，可能原因包括本研究中自我报告呼吸困难的患者比例较低（仅8%）。此外，IC-RDOS和MV-RDOS在指标上的微小差异（IC-RDOS评估氧气供给，而MV-RDOS评估呼吸频率）显示出两者在ICU场景下的互补作用。
6. 研究局限性
- 单中心设计：本研究在单一大学医院进行，样本量较小，限制了结果的普适性。
- 患者群体选择：仅评估了恢复到能够自我报告的患者，导致呼吸困难患者的比例低于预期，可能影响结果。
- 样本量设定：根据前人研究设定了120次观察点，但可能未能准确反映呼吸困难的真实发生率。未来需多中心研究以提高样本代表性和外部效度。
7. 结论
RDOS、IC-RDOS和MV-RDOS在预测ICU患者主观性呼吸困难方面表现出一定的有效性，但在精确评估呼吸困难强度方面仍存在不足。RDOS与D-VAS的相关性最高，在ICU环境下适合用于无法自我报告的患者的呼吸困难评估。未来研究可在更大样本范围内验证这些量表的适用性和预测准确性。
【这张图是一个患者筛选流程图，用来说明在 ICU 中纳入研究的患者筛选过程。
1. **初始样本**：共有 719 名患者被收入 ICU。
2. **第一轮排除**：在这 719 名患者中，有 483 名不符合标准，原因包括：
- 非机械通气患者（346 人）
- 机械通气时间少于 24 小时（135 人）
- 年龄小于 20 岁（2 人）
排除后剩下 **236 名**满足机械通气时间 ≥24 小时的患者。
3. **第二轮排除**：在这 236 名患者中，又有 173 人被排除，原因包括：
- 预计在 48 小时内死亡（68 人）
- 在 ICU 入院时已接受 24 小时或以上的机械通气（1 人）
- 有心理疾病史（8 人）
- 不能理解日语（1 人）
- 使用 NMBA（神经肌肉阻滞剂）或有瘫痪/神经肌肉疾病（5 人）
- 无法自我报告呼吸困难（51 人）
- 在评估前脱离机械通气（14 人）
- 无法取得同意（2 人）
- 其他原因（23 人）
4. **最终样本**：最终符合研究标准的患者共 **63 名**，进行了 **112 次观察**。
这个流程图展示了研究样本筛选过程的严格性，确保研究的有效性和数据的可靠性。】
【这张表格显示了ICU患者的基本特征以及呼吸困难（Dyspnea）和无呼吸困难（No Dyspnea）患者之间的对比，帮助研究者分析哪些因素可能与呼吸困难相关。
表格内容解读
1. **总体特征**：数据包含112名患者的平均年龄、性别比例、BMI等信息。平均年龄约为67.6岁，其中29.5%为女性。
2. **呼吸困难组与非呼吸困难组对比**：
- **年龄**：呼吸困难组平均年龄62岁，无呼吸困难组67.9岁，两组间差异无统计学意义（P=0.198）。
- **性别和BMI**：呼吸困难组和无呼吸困难组在性别（P=0.791）和BMI（P=0.585）上差异不显著。
- **APACHE II评分**：两组的病情严重程度评分差异无显著性（P=0.350）。
- **手术和急诊入院**：两组在是否接受手术（P=0.208）和急诊入院（P=0.697）方面无显著差异。
- **ICU入院原因**：心血管疾病是最常见的入院原因，占55.3%，但呼吸困难组（77.8%）比无呼吸困难组（53.4%）略高。
3. **治疗和护理措施**：
- **镇静**：呼吸困难组没有患者使用镇静药，而无呼吸困难组中有40.8%的患者接受镇静治疗（P=0.015），此差异有统计学意义。
- **镇痛**：两组在使用镇痛药方面差异不显著（P=0.500）。
4. **呼吸参数和血气分析**：
- **呼吸机模式和设置**：呼吸困难组和无呼吸困难组在呼吸机模式（SPONT）、吸氧浓度（FiO2）、PEEP等方面无显著性差异。
- **血气分析**：pH值、PaCO2、PaO2和HCO3的差异均无统计学意义。
5. **住院和死亡情况**：
- **ICU住院时间**：呼吸困难组的ICU住院时间稍短（6.2天 vs 11.0天），但差异无统计学意义（P=0.342）。
- **住院时间和死亡率**：两组在总住院时间（P=0.193）、ICU死亡率（P=0.457）、住院死亡率（P=0.355）方面无显著性差异。
结论
这张表总结了呼吸困难与无呼吸困难患者在各个变量上的对比分析，发现只有镇静使用上存在显著差异，提示镇静可能与患者呼吸困难的体验有关。】
【这张表格（表2）展示了不同评估量表之间的相关性，用于分析各量表在评估ICU患者呼吸困难时的一致性。
表格解读
1. **D-VAS 与其他量表的相关性**：
- **D-VAS 和 RDOS**：相关系数为 0.338，表明两者之间存在低度相关。
- **D-VAS 和 IC-RDOS**：相关系数为 0.239，相关性较低。
- **D-VAS 和 MV-RDOS**：相关系数为 0.237，同样相关性较低。
这些结果显示，D-VAS（自我报告的呼吸困难视觉模拟量表）与三种观察量表之间的相关性较低，这表明患者的主观感受和客观观察评估之间的一致性有限。
2. **RDOS 与其他量表的相关性**：
- **RDOS 和 IC-RDOS**：相关系数为 0.641，显示出中等相关性。
- **RDOS 和 MV-RDOS**：相关系数为 0.715，显示出中等偏高的相关性。
这表明，RDOS在一般ICU患者（IC-RDOS）和机械通气患者（MV-RDOS）中的应用具有一定一致性。
3. **IC-RDOS 和 MV-RDOS 之间的相关性**：
- 相关系数为 0.901，表明高度相关。
这说明IC-RDOS和MV-RDOS之间有很高的一致性，暗示这两个工具在不同的ICU场景下可以互相替代使用，尤其是当患者在机械通气时。
结论
此表显示D-VAS与客观量表的相关性较低，表明自我报告的呼吸困难程度可能与观察者的客观评估不完全一致。而IC-RDOS和MV-RDOS之间的高度相关性则表明它们适合在不同ICU环境中评估患者的呼吸困难。】
【这张图（图2）展示了RDOS、IC-RDOS和MV-RDOS三个量表在预测患者自我报告呼吸困难（D-VAS≥4）方面的表现。图中的三个ROC曲线分别对应三个量表，显示了它们在不同敏感性（sensitivity）和特异性（1-specificity）下的表现。
图中内容解读
1. **RDOS的ROC曲线（图a）**：
- RDOS作为D-VAS≥4的预测指标，曲线下面积（AUC）为0.79，95%置信区间为0.71-0.87。
- AUC值接近1，表明该量表对呼吸困难的预测准确性较好。
2. **IC-RDOS的ROC曲线（图b）**：
- IC-RDOS的AUC为0.77，95%置信区间为0.68-0.84。
- 该值略低于RDOS，表明IC-RDOS对呼吸困难的预测能力稍弱，但仍具有较高的预测效果。
3. **MV-RDOS的ROC曲线（图c）**：
- MV-RDOS的AUC为0.73，95%置信区间为0.64-0.81。
- MV-RDOS的预测能力比前两个量表略低，但仍具有一定的区分力。
结论
- **AUC值的对比**：RDOS的AUC最高，表明它在预测患者主观呼吸困难（D-VAS≥4）方面的准确性优于IC-RDOS和MV-RDOS。
- **预测能力**：尽管三个量表的AUC都在0.7以上，表明它们都有一定的预测效果，但其准确性仍有改进空间。
总体来说，RDOS在评估ICU患者呼吸困难方面最为有效，而IC-RDOS和MV-RDOS则可以在特定情境下辅助使用。】
【这张表（表3）展示了三个量表（RDOS、IC-RDOS和MV-RDOS）的最佳截断点（Cutoff Points）、Youden指数（Youden Index）、敏感性（Sensitivity）和特异性（Specificity），用于评估它们在预测患者呼吸困难时的表现。
表格内容解读
1. **RDOS**：
- **截断点**：≥1
- **Youden指数**：0.45
- **敏感性**：88.9%，表示在检测到有呼吸困难的患者中，RDOS的准确率为88.9%。
- **特异性**：56.3%，表示在无呼吸困难的患者中，RDOS的正确识别率为56.3%。
2. **IC-RDOS**：
- **截断点**：≥2.5
- **Youden指数**：0.48
- **敏感性**：66.7%，检测到有呼吸困难的患者的准确率为66.7%。
- **特异性**：81.6%，在无呼吸困难患者中的正确识别率较高。
3. **MV-RDOS**：
- **截断点**：≥2
- **Youden指数**：0.46
- **敏感性**：77.8%
- **特异性**：68.0%
结论
- **最佳截断点**：RDOS的最佳截断点最低（≥1），这使得它对呼吸困难的敏感性最高，但特异性较低。
- **敏感性和特异性的平衡**：IC-RDOS在特异性方面表现最佳，适合在需要高特异性的情境下使用；而RDOS在敏感性方面最强，适合在需要高敏感性的情况下使用。
- **综合表现**：在实际应用中，可以根据对敏感性或特异性的需求选择合适的量表。】
