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Osaree Akaraborworn,麻杆Siribumrungwong, Burapat Sangthong,固美Thongkhao, ”大量输血创伤评分预测大量输血的创伤”,急救护理研究和实践, 卷。2021年, 文章的ID3165390, 7 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/3165390
大量输血创伤评分预测大量输血的创伤
Osaree Akaraborworn
,1
麻杆Siribumrungwong,2
Burapat Sangthong,1
和
固美Thongkhao1
1创伤和急救护理,外科学系,医学院,王子Songkla大学的帽子,泰国
2血管与血管内手术,外科学系,医学院,法政大学医院,运河Nueng、市郊,泰国
文摘
背景。大量失血的立即死亡最常见的原因是创伤。大量输血(MBT)的分数是一个预测工具激活血库血液制品做准备。先前发表的评分系统大多是由成熟的送往医院之前的系统设置,这可能导致验证失败与不成熟的送往医院之前的系统设置。本研究旨在开发一个大规模创伤(MBTT)得分,输血是能够预测MBT设置的不成熟的院前护理。方法。本研究收集数据的回顾性队列从创伤患者符合创伤团队活动的标准。预测参数包括在分析检索的历史,体检,初步实验室结果。从多变量分析的重要参数是用于开发临床评分系统。歧视是评估的接受者操作特征(AuROC)曲线下面积。的校准证明Hosmer-Lemeshow拟合优度,和一个内部验证。结果。867名患者中,102例(11.8%)患者接受MBT。MBT四个因素有关:3分年龄≥60岁;2.5基地过剩≤-10毫克当量/ L;2乳酸> 4更易/ L;对心率≥105 /分钟和1。AuROC为0.85(95%置信区间:0.78—-0.91)。减少≥4点,分数的阳性似然比是6.72(95%置信区间:4.7—-9.6,< 0.001),敏感性为63.6%,特异性为90.5%。内部验证引导复制有一个AuROC为0.83(95%置信区间:0.75—-0.91)。结论。MBTT评分预测具有良好的歧视MBT用简单和快速获得参数。
1。介绍
创伤是全球死亡的主要原因之一。2013年,创伤占全世界480万人死亡(1]。创伤性出血是最常见的原因死在第一个24小时(2]。发现及时复苏与血液成分的比例包装红细胞(PRBCs)新鲜冷冻血浆(FFP) 1: 1和2:1下降的死亡率从放血3]。大量输血(MBT)协议是一种预设指导临床医生和血库血液制品及时做好准备。因此,MBT协议有效帮助减少不必要的血液组件使用(4]。
通常,MBT协议是由MBT分数来源于临床参数,如低血压和心动过速。许多MBT分数已经出版和验证(4];然而,成绩有很好的预测只有当它们被应用在相同的环境下创建的分数(5]。例如,血液消费(ABC)的评估分数,这是一个流行的分数,有良好的预测性能的AuROC 0.842在最初的设定,但一个AuROC 0.587验证在泰国的时候,从不同的机制可能是造成损伤的患者(6,7]。
另外,大多数MBT分数从发达国家成熟的创伤创建系统和先进院前护理。然而,一些参数,如射线成像,无法及时获取发展中国家如泰国。大多数患者的院前护理提供者在泰国不能提供先进的送往医院之前的复苏可能导致延迟复苏和血流动力学恶化的时候病人到达医院。因此,减少点在发达国家使用的参数可能不适合在发展中国家由于送往医院之前的管理的限制。本研究旨在创建一个MBT分数预测MBT的设置没有先进院前护理。
2。材料和方法
2.1。设计和设置
本研究在Songklanagarind医院诊断预测研究是大学校园医院在泰国南部和1级创伤中心。每年,Songklanagarind医院大约有10000去急诊创伤病人约1600创伤招生。只有50%的病人被送到急诊室的基本生命支持团队(8]。本研究经伦理委员会批准的医学院,Songkla大学的王子。
2.2。人口
招收对象是≥15岁成人创伤病人遇到至少一个激活Songklanagarind医院的创伤团队的标准入学后1小时内从2012年1月至2018年12月。创伤激活协议的标准是(1)收缩压(SBP)≤90毫米汞柱;(2)枪伤(GSW)胸部,腹部,或回;(3)在胸部或腹部刺伤的伤口;(4)呼吸率< 12 /分钟或> 30 /分钟;(5)心率(HR) > 120 /分钟;(6)格拉斯哥昏迷评分(GCS)评分≤8;(7)积极关注评估超声创伤(FAST)考试。患者排除如果他们死后,受伤的悬挂或烧伤,或由于不完整的医疗记录丢失的主要结果数据。病人死于放血但没有收到MBT也被排除在研究。
2.3。结果
MBT被定义为一个病人接受PRBC > 10单位在24小时内或> 4单位在1小时内(9,10]。
2.4。预测参数
只能获得参数,后几分钟内到达被纳入研究。个别参数如年龄和性别也收集。生理参数包括生命体征和GCS评分。损伤参数的损伤机制(即。,road traffic injury, GSW, stab wound, and fall), pelvic and femur fractures that were diagnosed by physical examination, and the presence of free fluid from the FAST examination. Laboratory results were blood lactate and base excess. Hematocrit results were not included in the study because in the local setting, hematocrit results take longer to obtain.
2.5。数据收集过程
数据被收集并从创伤注册和检索Songklanagarind医院电子病历的医院。
2.6。样本大小
根据三脚架指南(11预测模型),至少10事件是一个候选人所需的变量。八个变量估计被包括在最终的模型。我们研究所的一项研究表明,MBT的发病率是9%的病人被激活激活协议(7]。因此,样本量估计约有889患者为80事件。
2.7。统计方法
提出了连续变量平均值和标准偏差或值和根据数据的分布范围。分类变量表示为频率和百分比。单变量分析、候选预测确定为变量显著值(< 0.20)的单变量分析,以及临床上重要的变量,选择对多变量逻辑回归分析12]。反向淘汰就确定一个吝啬的模型进行的。分数就来自完整的数据。双尾值< 0.05表示一个重要的区别。系数显著的变量的多变量分析被用来生成风险分数。敏感性,特异性,阳性似然比(LR +)也证明了。的切割点分数从LR +校准。歧视被AuROC演示。Hosmer-Lemeshow校准测试是用来确定预测和观察结果之间的一致性。内部验证与引导完成复制。
3所示。结果
队列的7年期间从2012年到2018年,1023例患者符合资格的标准。一百五十六名患者被排除在外,因为死亡的到来,悬挂,燃烧,和失踪的医疗记录,11个患者没有收到MBT但因放血而死。因此,剩余的867名患者纳入研究。患者进入研究如图1。
867名患者中,102名患者(11.8%)在集团收到MBT,剩下的765名(88.2%)患者non-MBT组。大多数患者两组摩托车事故中受伤(54.9%比44.6%)。收到MBT的那组有更高的平均损伤严重度评分(ISS)(32和14日< 0.001)。输血的平均数量单位的PRBC MBT组17岁单位(IQR:这边是),而non-MBT组平均输血PRBC单位数量(0)(差:0 - 2)。单变量分析的结果如表所示1。从单变量分析,11日预测包含在多变量模型。这些预测年龄≥60年,GCS评分≤8,SBP≤90毫米汞柱,GSW, HR≥105 /分钟,从体检存在骨盆骨折,股骨骨折的存在从身体检查,需要鼻腔止血,包装是≤-10毫克当量/ L乳酸> 4更易/ L,存在自由流体的速度。
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MBT,大量输血;或者,比值比;CI,置信区间;AuROC接受者操作特征下的面积;差,四分位范围;MCC,摩托车事故;MVC, multivehicle崩溃;AVP、汽车和行人;GSW枪伤;西南,刺伤的伤口; SBP, systolic blood pressure; SD, standard deviation; GCS, Glasgow Coma Scale; HR, heart rate; BE, base excess; FAST, Focused Assessment Sonography in Trauma; PRBCs, packed red blood cells; FFP, fresh frozen plasma; PC, platelet concentrate; ISS, injury severity score.‡Rank-sum测试,__精确概率检验,§
t以及,¶卡方检验。 |
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3.1。分数推导
多变量逻辑回归模型中仍显示四个参数:年龄≥60岁(系数:2.33,< 0.001),≤-10毫克当量/ L(系数:1.70,< 0.001),乳酸> 4更易/ L(系数:1.42,= 0.001),人力资源≥105 /分钟(系数:0.74,= 0.04)。MBT的预测风险可以写成以下方程:预测的风险MBT = -4.39 + 2.33x(年龄≥60岁)+ 1.7x(≤-10毫克当量/ L) + 1.42x(乳酸> 4更易/ L) + 0.74x(HR≥105 /分钟)。系数是用来计算预测分数。年龄的权重,是、乳酸和人力资源3、2.5,2,分别和1。分数的派生表所示2。
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或者,比值比;CI,置信区间;过剩,基地。 |
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3.2。分数的性能
MBTT分数有AuROC 0.85(95%置信区间:0.78—-0.91),展示了良好的预测(图2)。拟合优度检验Hosmer-Lemeshow了值为0.81,证明好的校准(图3)。危险分层是根据其LH +低风险和高风险。高风险组的评分≥4,LH + 6.72(95%置信区间:4.7—-9.6,< 0.001),低风险组MBT在我们的研究中< 4,LH +的得分是0.4(95%置信区间:0.27—-0.59)。预测价值的危险分层的评分系统是显示在表3。内部验证引导复制有一个AuROC为0.83(95%置信区间:0.75—-0.91),展示了良好的内部验证。
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LR +阳性似然比;CI,置信区间。 |
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3.3。比较与其他评分系统
其他评分系统,比如ABC得分,威尔斯亲王医院(PWH)得分,和相关严重出血(TASH)得分,与相同的数据集验证MBTT分数,和结果表明,MBTT分数AuROC最高。第二好的预测PWH得分的AuROC 0.71(0.60 - -0.82),而ABC AuROC最低得分为0.51 (0.37 - -0.63)。对比MBTT分数和其他评分系统如图4。
4所示。讨论
我们的研究包括MBTT评分系统的四个重要参数:年龄≥60年,≤-10毫克当量/ L,乳酸> 4更易/ L, HR≥105 /分钟。这些参数显示良好的预测性能的AuROC 0.845。所有预测模型中被报道与MBT(即在其他研究。、年龄(13,14),(15),乳酸水平(16),和人力资源13,15,17,18]。
本研究MBT的发病率是11.6%,而发病率从先前的研究在4.8%和25%之间6,13,17]。MBT的发生率不同,因为这些对不同人群进行了研究。一些研究报道发生在患者遇到创伤团队激活标准(6),而一些研究报道患者高ISS评分(17]。使用相同的人口研究,我们的研究被Nunez等人报道,报道12.5%的发病率是类似于我们的研究(6]。
与以前公布的成绩相比,我们MBTT得分0.845的AuROC接近了ABC分数(6]报道的AuROC 0.842和小胡子分数(150.892的AuROC]。参数在我们的研究和ABC和小胡子成绩也迅速获得。我们的研究是低于AuROC修改创伤出血严重程度评分(tbs) [13]这是0.915,因为修改的tbs使用更复杂的参数,如骨盆骨折的类型可能需要从盆腔放射学结果,这需要更长的时间来获得。
ABC得分和小胡子分数有类似AuROC值原始研究。然而,当这些分数被验证在我们的研究中,穷人以前发表成绩的预测。解释可能是小胡子分数以及PWH分数有血红蛋白的预测(15,17]。在我们的研究中,血红蛋白是不包括,MBT和non-MBT组之间没有明显不同(12.6 mg / dL和13.7 mg / dL),因此,PWH和小胡子分数的性能下降。必须指出,在急性失血患者血红蛋白最初可能不会下降,特别是在患者不接受患者的院前静脉输液在泰国这种情况。
此外,美国广播公司的分数有穿透机制作为预测(6]。在我们的示例中,钝力外伤损伤的主要机制。渗透机制由GSW和刺伤的伤口。有刺伤的伤口而GSW导致更少的损害。我们的数据显示,18%的患者GSW收到MBT,而只有5%的患者刺伤的伤口收到MBT。因此,当受伤的ABC分数包括这两种机制为一个参数,它的力量减少歧视。
这项研究的力量在于,收集到的数据从一个创伤记录前瞻性的注册表。因此,数据是完整的,只有一些缺失值。因为这个评分系统的参数很容易收集,这个分数很容易适用于临床实践。MBTT分数的限制是乳酸和被测量的可用性。即使这两个参数是即时测试,他们并不适用所有医院。此外,本研究也需要在未来外部验证。
5。结论和临床应用
我们MBTT得分由四个初始参数,可以获得后立即到来。MBTT分数的< 4,LH + 0.4,后续测试的概率为0.04,表明MBT会很少。得分≥4日LH + 6.72,在这种情况下,我们建议准备血组件。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
信息披露
本研究提出了重症监护医学的欧洲社会会议上2019年。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突的相关研究。
作者的贡献
Osaree Akaraborworn参与文献检索、研究设计、数据收集、数据分析、数据解释和写作。麻杆Siribumrungwong参与研究设计和重要修订。Burapat Sangthong和固美Thongkhao参与重要的修订。
确认
这项研究是由有针对性的研究资助,Songkla大学的医学院,王子。
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