早产儿脑损伤相关危险因素的分析及危险评估模型的建立

发布时间：2017-09-25 08:25

  本文关键词：早产儿脑损伤相关危险因素的分析及危险评估模型的建立

  更多相关文章： 早产儿 脑室周围-脑室内出血 脑室周围白质软化 危险因素 危险评估模型

【摘要】：研究背景随着辅助生殖技术和围产医疗技术的提高,以及新生儿重症监护技术(neonata intensive care unit, NICU)和肠内外营养技术的不断进步,近年来早产儿的存活率明显提高。最新研究报道称我国早产儿发生率由原来的5%上升至8.1%,存活率为79.2%至87.3%,其中极早产儿占早产儿的18.5%。然而由于早产儿特别是极早产儿和超早产儿的解剖学和生理学特点,易发生各种并发症。尽管目前医疗技术有了极大的提高,但是早产儿后遗症的发生率及病死率仍较高。在早产儿所有并发症中,脑损伤的发病率占15%,是早产儿主要的并发症之一。早产儿脑损伤除了降低患儿生命质量,给患儿本身及其家庭带来巨大的精神痛苦以外,还带来沉重的经济负担,已成为严重的社会问题。因此早期准确识别早产儿脑损伤的危险因素,并及时给予干预措施,可降低早产儿脑损伤的发生率、改善脑损伤的预后、提高患儿生命质量。怎样降低早产儿脑损伤发病率,提高患儿生命质量一直是临床研究的热点问题。随着近年来电子影像学的发展,B超(经颅多普勒超声)、CT及MRI被广泛应用于医疗系统,相比传统的诊断方法,这在很大程度上提高了疾病诊断的准确率,成为目前国际上脑损伤最主要的诊断方法。但是由于新生儿重症监护室大多数患儿胎龄较小,体重较低,尤其是极早产儿和超早产儿,不宜移动,危重症患儿难以脱离呼吸机、心电监护仪、留置针等金属物。因此,临床上将颅脑超声作为早产儿脑损伤常规诊断和筛查的方法。但不足之处在于颅脑B超通过患儿前囟扇形扫描,不可避免地存在盲区,对于确诊脑部边缘的损伤有难度,不及CT和MRI,分辨率较低,除此之外,颅脑超声在生后24小时诊断早产儿脑损伤的敏感度仅为30.5%。由于早产儿脑损伤发病率居高不下,脑损伤的诊断方法各有不足之处,且预后不佳。因此,我们认为通过评估早产儿脑损伤的危险因素,建立早产儿脑损伤危险评估模型,有针对性的采取相应的干预措施,对于降低脑损伤的发病率、提高早产儿的生命质量有着重要意义。而既往关于脑损伤危险因素的研究结果却各有差异。大多数研究认为早产、母亲产前/时有感染、坏死性小肠结肠炎、新生儿脓毒症、窒息后复苏、机械通气、性别等是早产儿脑损伤发生高危因素。但是部分因素是否为脑损伤的高危因素仍存争议,这些争议可能会导致治疗方案的差异。同时我们发现以往的同类研究纳入的病例数较少(样本量大多在100-600例左右),我们认为需加大样本量,全面总结归纳关于早产儿脑损伤的危险因素,为临床治疗方案的制定提供参考依据。早产儿脑损伤是导致早产儿死亡和体格智能发育落后以及脑瘫等神经系统损伤的重要原因。早产儿脑损伤发病机制复杂,从什么时候开始脑组织发生不可逆转的损伤成为当今研究的热点之一。常规床边超声可以及时发现发现脑白质早期的损伤,此时病变处于水中阶段,去除病因,维持机体内环境稳定,改善全身循环状况,保证大脑血液供应,对逆转白质的损伤性水肿身份重要。所以,对高危患儿争取早发现早诊断早治疗,以防止细胞发生不可逆的损伤,是保护高危儿健康,避免后遗症的发生,降低致残率的关键。早产儿脑损伤是多个因素共同作用的结果,因此仅仅明确早产儿脑损伤独立危险因素远远不够,缺乏对临床指导和应用的意义。因此我们不但需要了解各因素在早产儿脑损伤中所占的权重,还需对患儿可能发生脑损伤的危险性进行分层,需建立早产儿脑损伤危险评估模型对患儿进行患病风险的评估。目前国内外尚无关于早产儿脑损伤危险评估模型的报道。因此,建立早产儿脑损伤危险评估模型对预测早产儿脑损伤及提高患儿预后效果显得尤为重要,以便于临床医生能够及时对患者进行全面、全程评估,迅速做出相关决策。研究目的1.评估早产儿脑损伤危险因素。2.建立早产儿发生脑损伤的危险评估模型,为临床医生实施制定脑损伤患儿个体化干预治疗措施提供科学理论依据。研究方法选择2011年1月-2012年12月入住我院新生儿科的早产儿为研究对象,纳入标准：出生胎龄小于37周；排除标准：患有先天性器质性疾病、外伤性脑损伤、遗传代谢性疾病及畸形的早产儿。分组标准：依据头颅B检查结果将研究对象分为病例组与对照组。依据神经病理学,可将病例组分为：①脑白质损伤,包括脑室周围白质软化(periventricular leukomalacia, PVL)和弥散性脑白质损伤；②非脑实质区出血,包括脑室周围-脑室内出血(periventricular-intraventricular hemorrhages, PVH-IVH)、蛛网膜下腔出血及脉络丛出血等。PVH-IVH和PVL是早产儿脑损伤的主要形式。经单因素t检验,列联表卡方检验及多因素Logistic回归分析等统计方法,明确早产儿脑损伤危险因素,建立早产儿脑损伤多因素Logistic回归模型,在此基础上,将回归模型中各因素对应回归系数经数学转换后重新赋值,建立早产儿脑损伤危险评分体系,绘制早产儿脑损伤危险评分-概率曲线图,进行危险分层,构建早产儿脑损伤危险评估模型,利用受试者工作特征曲线(ROC)和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验对该模型的预测效能和拟合校正能力进行评价。另外,选择我院2010年1月至2010年12月新生儿科早产儿作为验证组,纳入标准同前,对已建立模型进行验证,并计算其ROC曲线下面积,进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,验证该模型辨别疾病能力及拟合校正效能。结果1.一般资料结果共2146例早产儿纳入本研究,其中病例组共257(12.0%)例,对照组1889(88.0%)例。病例组中PVH-IVH 235例(11.0%),PVL22例(1.0%)。2.早产儿脑损伤单因素分析结果出生体重,出生胎龄,1分钟Apgar评分,顺产,生后首次PH,PC02,BE,血糖浓度,产前/时高危因素,机械通气在脑损伤组与对照组间存在差异,其差异有统计学意义(P0.05)。随着体重和胎龄的降低,重度脑损伤的发生率呈上升趋势。对危险因素分层后再作进一步的分析,其结果为：体重1510g,胎龄32w,1分钟评分在0-3分,PH7.25,PCO2≥65mmHg,BE,-10 mmol/L,血糖2.0mmol/L,分娩方式为顺产,有机械通气,有产前/时高危因素,为早产儿脑损伤的危险因素。3.多因素Logistic回归分析结果对危险因素进行Logistic回归分析,经Backward Stepwise逐步回归分析得出：胎龄32周,PH7.25,PCO2≥65mmHg,血糖2.Ommol/L,BE-10 mmol/L,机械通气,有产前/时高危因素均为早产儿脑损伤危险因素。4.危险评分结果将回归模型中各因素对应回归系数除以最小回归系数,四舍五入取整数部分,得出各因素对应危险评分系数,建立早产儿脑损伤危险评分体系,在整个评分体系中,最小评分值为1分,最高评分值为5分,总分为18分。其中胎龄(2分),PH(1分),PCO2(2分),BE(3分),GLU(1分),机械通气(4)分,产前/时高危因素(5分)。5.早产儿脑损伤发病率预测模型该模型公式为：P预测=1+exp[-(βo+Sc×βm)]/1,总分0～18,最小预测概率值为Po(3.9%),最高预测概率值为P1s(96.0%)。随着危险评分数值从0到18不断增加,其对应相应预测概率也一直从3.9%上升至96.0%,总体呈上升趋势。6.危险分层结果此模型中,当危险评分为0-2分时,定义为低危组,早产儿脑损伤实际发生率为5.7%。危险评分为3-4分时,定义为中危组,早产儿脑损伤实际发生率为11.4%。危险评分为5-18分时,定义为高危组,早产儿脑损伤实际发生率为34.5%。经卡方检验分析可得,随着危险等级的增高,实际脑损伤发生率也随之增大。7.模型预测效能及拟合校正能力检验结果通过计算ROC曲线下面积和拟合优度检验评价该模型辨别危险因素的能力和拟合效果。ROC曲线下面积为0.76,Hosmer.Lemeshow拟合优度检验结果：(χ2值=4.016,P值=0.6750.05),说明该模型有较好的辨别危险因素能力和拟合效果。8.危险评估模型验证结果该模型用于验证组体现出良好的辨别能力及拟合校正能力。ROC曲线下面积为0.78,Hosmer.Lemeshow拟合优度检验结果：(χ2值=1.51,P值=0.910.05)。结论1.胎龄32周,有产前/时高危因素,机械通气,PH7.25,PCO266mm Hg,BE-10,血糖2.0mmol/L是早产儿脑损伤的高危因素。2.建立早产儿脑损伤预测模型P预测=1+exp[-(βo+Sc×βm)]/1,,早产儿脑损伤危险评估模型可以较准确地预测早产儿脑损伤的发病情况,其简单、方便的特点,有利于临床医生对早产儿进行及时准确全面的预测评估、采取适合的治疗策略。
【关键词】：早产儿 脑室周围-脑室内出血 脑室周围白质软化 危险因素 危险评估模型
【学位授予单位】：南方医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R722.6
【目录】：

• 摘要4-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 前言16-20
• 第二章 早产儿脑损伤的危相因素分析20-38
• 1 引言20
• 2 材料和方法20-21
• 3 结果21-30
• 4 讨论30-37
• 5 结论37-38
• 第三章 早产儿脑损伤危险评估模型的建立38-53
• 1 引言38-40
• 2 材料和方法40-43
• 3 结果43-48
• 4 讨论48-52
• 5 结论52-53
• 参考文献53-62
• 全文总结62-63
• 中英文对照缩略词表63-64
• 成果64-65
• 致谢65-66

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本文编号：916383