研究背景营养不良是困扰临床医生已久的公共卫生问题,因为营养不良所带来的临床实际问题对患者的远期预后影响颇为深远。近年来临床医生尤其是急危重症专业的医护人员都对营养支持方面十分重视,旨在为患者提供精细化、个体化且适当的临床营养支持方案。急危重症患者的病理生理状态复杂,单一的治疗方案并不能改善临床预后,但适当的营养支持治疗可以帮助患者改善病情。目前急危重症患者的营养评估手段较为有限且复杂,而且准确性和时效性难以保证,许多临床研究表明需要根据重症患者的病理生理特点建立相应的营养评估手段。研究目的如何进行适当的营养支持治疗以及如何准确的评估患者的营养状态一直是临床医生所探讨的,目前很多研究都将目光放在重症监护室的住院患者身上,然而急诊以及急诊滞留患者的营养状态同样不容乐观,国外也仅有少量研究涉及急诊患者的营养状态评估方式,上述研究发现目前临床上应用的评估手段在急诊患者身上实现均有限制,故本研究目的如下:1.通过网络调查问卷方式对全国急诊医护的营养支持治疗的认识现状进行调查并针对相应问题提出可行教学的方案或普及方式;2.通过评估急诊滞留患者的营养状态及股直肌超声变化更加简便的、适合急诊患者的营养风险评估系统或评分系统。研究方法第一部分通过网络调查问卷方式对全国范围内的急诊医护人员进行关于临床营养支持治疗相关知识的认知程度以及自我评价的调查。采用内容分析法对定性数据进行评价。用数据内容分析被来分析定性数据并得出结论。这个过程最初是由两位研究人员分别进行,结果进行了比较。并对分歧进行了讨论。并对有疑问数据进行复核,数据以例数(百分比)表示定性数据的可信性通过使用公开问题中有代表性的引文建立。采用SPSS 26.0软件进行数据分析。计量资料用(±s)表示,组间比较采用独立样本t检验;计数资料用n(%)表示,组间比较采用x 2检验或Fisher精确检验;检验水准(α)为0.05。第二部分选择自2019年7月至12月进入北京协和医院急诊科抢救室患者,观察其在急诊留观期间(最长至7天)基础情况变化并收集相应数据。收集所有入组患者基础状况(性别(gender)、年龄(age)、体重指数(Body Mass Index,BMI)、白蛋白(albumin,ALB)、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHE Ⅱ)、营养风险筛查(NRS-2002)评分、NUTRIC评分、股直肌厚度、主要疾病诊断、是否进行营养支持及营养支持治疗情况以及临床治疗与临床转归(出院是否存活)资料等。由急诊医护人员对在急诊滞留可能超过48小时以上的患者进行营养风险评分,不干预患者的营养支持治疗决策;由一位高年资住院医师通过床旁超声测量并每日(即入院当天(d0)、入院第二天(d2)、入院第三天(d3)直到入院第七天)监测患者股直肌厚度变化,数据收集完毕后通过以下统计学分析方法(1)模型构建特征选择采用机器学习领域最优子集回归分析,探索可能的预测因子并建立预测模型。(2)对所有入组患者的基础情况进行单因素分析及多因素分析,进而找出可能对结局存在影响的因子,在上述分析之后对变量之间行相关性分析和多重共线性分析,进一步通过将上一步筛选出的最佳组合变量作为自变量(X)将转归结果作为因变量(Y),用glm()函数建立Logistic回归模型;summary()函数展示β、SE、Wald 2、P 值,exp()函数计算比值比(Odds ratio,OR)和 95%置信区间(confidence interval,CI)。用 vif()函数计算方差膨胀因子(Variance inflation factor,VIF),诊断预后影响因素之间的多重共线性。①模型的区分度:用plot.roc()函数以绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)并计算曲线下面积(area under the cure,AUC),并确定预测概率的最佳临界值,使用roc.test()函数比较两个模型的AUC值是否有统计学差异;②模型的校准度:用val.prob()函数绘制校准图;③模型的拟合度:用gof()函数进行Hosmer and Lemeshow拟合优度(goodness of fit,GOF)检验。研究结果第一部分2019年12月1日至2020年2月20日期间收集来自全国12个省市自治区共计320份调查问卷,其中有效问卷共300份。在完成问卷的300位急诊医护人员中职称主要为医生中以主治医师为主(33.3%,n=100),护理人员以主管护师为主(18.3%,n=55)。在急诊滞留患者的营养支持方面,大部分急诊医护认为对急诊患者进行营养治疗十分必要,尤其是主任医师对此方面比较重视。对于在急诊滞留超过48小时的患者,58.33%的急诊医护会主动对患者进行营养支持治疗,78.6%的初级职称医生不知道营养风险筛查指南,但大部分急诊医护对于应该对何种病人进行营养风险筛查有着普遍的认同,即对所有留观病人均应进行相关风险筛查,但因下列原因未能进:78.33%的医护人员认为病人周转较快,没有时间进行评估,70%的急诊医护人员认为现行的营养风险评估手段较为复杂,在急诊期间难以实施某些化验检查,另有28.33%的医护人员为营养评估为专科行为,在急诊没有必要。在临床营养知识的掌握情况方面,本调查发现对于营养不良分型概念方面,本次参与的急诊医护仅有10%的人对于营养不良分型的概念熟悉认知,其中高级职称对于营养分型的概念认知较其他职称的医护更为清楚;关于潜在高营养不良风险的疾病种类以及相关体征,大多数急诊医护知道慢性感染(95%,n=285)、急性胰腺炎(88.33%,n=265)、甲状腺功能亢进(88.33%,n=265)、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)(76.66%,n=230)以及其他(慢性心功能不全、慢性肾功能不全)等疾病种类为营养不良的高风险因素。关于对营养评估或临床营养的知识水平的自我认知,参与此次研究的急诊医护人员对于临床营养知识均有不足,不同职称之间没有差异(x=3.99±2.34,p=0.057);此次受访人员均认为营养评估或临床营养与急诊科的日常工作的相关,且不同职称之间没有差别;所有参与人员表示有兴趣学习相关临床营养知识,不同职称之间存在差异,主任医师职称的急诊医生对于进一步学习临床营养相关知识更感兴趣(x=6.25±2.23,p<0.001)。第二部分自2019年7月1日至2019年12月31日北京协和医院急诊抢救室1172名患者,其中751名因为急诊留观未超过48小时而排除,100名因处于恶液质状态(肿瘤晚期),70名患者因未满18岁而排除,45名患者因妊娠排除,40名患者因腿部皮肤或肌肉感染而除外,最终66名患者入组,其中男性40名,女性26名,平均年龄68岁。根据NUTRIC评分,将NUTRIC评分≥5的患者定义为高营养风险组,反之为低营养风险组。低营养风险组与高风险组的两组间基础临床资料比较发现两组间差异均没有统计学意义(P>0.05)。低风险与高风险两组间临床评分及生化指标比较,年龄、ALB、APACHE Ⅱ、SOFA评分、NRS-2002评分差异有统计学意义(P<0.05),其他指标差异没有统计学意义(P>0.05)。将年龄、ALB、APACHE Ⅱ、SOFA评分纳入logistic回归分析,结果可知APACHEⅡ评分在多因素logistic中的显著性有统计学意义(P<0.05)。即APACHE Ⅱ评分越高,患者出现高营养风险的可能性越大(OR=1.659)。肌肉厚度各时间点两组间使用Wilcoxon秩和检验,入院第二天(d2)股直肌厚度差异均有统计学意义(P<0.05);入院当天(d0)、入院第三天(d3)股直肌厚度差异均没有统计学意义(P>0.05)。低风险、高风险治疗前后各时点间广义估计方程(GEE)比较,差异有统计学意义(P<0.05);且事后两两比较:低风险、高风险肌肉厚度变化分别为d0大于d2、d3,d2大于d3,有统计学意义。即无论营养风险高低两组患者的股直肌厚度均在都在逐步减小,但两组间未见明显统计学差异(P>0.05)。将全部变量纳入最全子集回归,根据贝叶斯信息准则(BIC)筛选出最优组合的个数,BIC得分最小时模型最优,同时采用adjr2最大时=0.75,最优组合为6个因素,最优组合是年龄、性别、机械通气与否、营养支持与否、肌肉厚度变化值、SOFA评分及APACHEⅡ评分是建立预测模型的最佳组合。将最优子集回归分析找到的变量纳入Logistic回归模型中,结果显示如下,根据多因素回归分析的结果得到回归方程:P=1/(1+e^(-y))y=30.89383*机械通气+45.43792*肌肉厚度变化值+apache*5.1587-age*0.8713994-12.65335*gender+28.43666*营养支持-221.9343其中P为出现高营养风险的概率。且根据建立的回归模型的校准图(Hosmer-Lemeshow test P=0.119)证明通过了校准度检验。根据建立的回归模型的GOF检验的χ2值为1.675,GOF检验的P值为0.989,P=0.119,预测值与实际观测数据之间的拟合情况较好。最后使用列线图(Alignment Diagram),又称诺莫图(Nomogram图)对营养评分系统进行更加直观的呈现。研究结论第一部分本研究结果显示的不同职称急诊医护的临床营养知识存在差距,目前急诊医学教育需要为提高急诊医护的临床营养知识增加更多的相关培训,尤其需要加强针对初级职称急诊医护人员进行更加基础、规范的营养知识教育,进而可进一步提高急诊医护人员营养支持治疗的质量。第二部分本研究发现无论营养风险高低,患者的股直肌厚度在急诊滞留期间均都在逐步减小。本研究结合急诊临床实际情况建立了符合急诊的营养风险评分系统,便于急诊医护人员更加便捷识别出存在营养不良风险的患者。