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摘要
背景尽管慢性阻塞性肺疾病(COPD)的加重是常见的，往往是致命的，但对因加重住院的患者进行准确的预测是困难的。对于合并肺炎的加重，经常使用CURB-65预测工具，但其在该人群中的使用并不理想。
方法招募连续住院的COPD加重患者。记录入院临床数据和住院死亡率。结果的独立预测因子由逻辑回归分析确定，并纳入临床预测工具。
结果共招募920例患者:平均(SD)年龄为73.1(10.0)岁;女性占53.9%;平均(SD) 1秒用力呼气量预测值为43.6 (17.2)%;96例(10.4%)住院死亡。死亡率的五个最强预测因子(扩展MRC呼吸困难评分、嗜酸性粒细胞减少、实变、酸性血症和心房颤动)合并形成呼吸困难、嗜酸性粒细胞减少、实变、酸性血症和心房颤动(DECAF)评分。该评分经过内部bootstrap验证，对死亡率表现出出色的辨别能力(受试者操作者特征曲线下面积=0.86,95% CI 0.82 ~ 0.89)，比其他临床预测工具表现得更强。在合并肺炎的亚组(n=299)中，DECAF是比抑制因子-65更强的死亡率预测因子。
结论DECAF评分是一种简单但有效的慢性阻塞性肺疾病(COPD)加重住院患者死亡率的预测指标，并有可能帮助临床医生更准确地预测预后、分诊地点和护理水平，以改善这种常见情况下的预后。
- 肺病
- 慢性阻塞性
- 住院治疗
- 医院的死亡率
- 预后
- 慢性阻塞性肺病流行病学
- 慢性阻塞性肺病急性加重
- 肺气肿
- 长期氧疗
- 肺生理
- 非侵入式通风
- 呼吸的肌肉
- 睡眠呼吸暂停
- 全身性疾病及肺部
- 过敏性肺泡炎
- 支气管扩张
- 囊性纤维化
统计数据来自Altmetric.com
- 肺病
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- 住院治疗
- 医院的死亡率
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- 慢性阻塞性肺病流行病学
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- 全身性疾病及肺部
- 过敏性肺泡炎
- 支气管扩张
- 囊性纤维化
关键信息
关键问题是什么?
慢性阻塞性肺疾病急性加重住院患者的住院死亡率能否使用简单、可靠的预后工具进行预测?
底线是什么?
一个简单的预测工具(呼吸困难、嗜酸性粒细胞减少、实变、酸血症和心房纤颤评分)，使用入院时常规可用的指标，可以准确预测慢性阻塞性肺疾病急性加重住院患者的住院死亡率。
为什么要继续读下去?
呼吸困难、嗜酸性粒细胞减少、实变、酸血症和心房颤动评分的应用可能有助于临床决策:早期支持出院;增加护理;或者早期对缓和医疗的讨论。
简介
在需要住院治疗的慢性阻塞性肺疾病(AECOPD)急性加重中，2008年英国国家慢性阻塞性肺疾病审计显示，住院死亡率为7.7%。1一个强大的临床预测工具，从一个大的前瞻性队列的未经选择的入院，可以帮助决定:护理地点;早期升级护理;临终关怀的适宜性;以及适合早期支持出院，因此可有助于降低发病率和死亡率，并指导最有效地利用资源。
在稳定的COPD中，预后指标和预测死亡风险的工具，如BODE评分，2已经建立起来了。然而，需要住院治疗的病情加重的预后研究一直很有限，而且稳定期疾病和AECOPD期间死亡率的预测因素之间似乎没有什么共同点。3.此外，在稳定疾病中开发的预后工具都没有在住院患者身上进行过测试，而且大多数需要在住院时常规无法获得的临床测量。在建议用于需要住院的AECOPD患者的预后工具中，大多数来自于高度选定的、4 - 7而不是没有被选中，8，9病人。
AECOPD常伴有影像学实变;例如，在两项大型的英国国家审计中，16%的招生报告中有这种情况1在接受呼吸辅助的患者中，超过34%。10我们意识到，对于是否将此类患者纳入AECOPD诊断范围，实践存在差异，但大多数关于需要住院治疗的AECOPD预后的研究都没有排除合并实变的患者。4，5，8，9，11此外，AECOPD的CT扫描经常显示平片所看不到的实变12，13肺炎和非肺炎加重期气道阻塞的严重程度和病原体谱相似。14肺炎性AECOPD不能简单地作为肺炎来治疗，而是需要对AECOPD进行具体的处理，包括控制氧疗、皮质类固醇、雾化支气管扩张剂，如果存在呼吸性酸血症，则需要进行无创通气。15因此，我们遵循了不排除这类病人的做法。
目前，在合并实变的AECOPD住院患者中，CURB-65(意识混乱、尿素、呼吸频率、血压、年龄> -65)社区获得性肺炎预后评分16通常用于风险评估和指导抗生素治疗。17然而，我们最近发现在AECOPD和巩固患者中使用CURB-65是次优的，18需要一种能够对所有AECOPD患者进行准确风险分层的临床预测工具。
方法
在2008年12月至2010年6月期间，连续招募了在两家邻近急症医院之一住院的患者，这两家医院代表不同的流域地区。批准由当地国家卫生服务研究伦理委员会批准，该委员会建议不需要患者个人的同意。
纳入标准为:初步诊断为AECOPD，肺活量测量证据支持气流阻塞(1秒用力呼气量(FEV))1)/用力肺活量(FVC) <0.70);年龄≥35岁;吸烟史≥10包烟年;以及从主要住所进入。排除标准为:先前纳入研究;住处的通风;共病预计将限制生存至<12个月(主要是转移性恶性肿瘤);或入院的主要原因，而不是AECOPD。病人的管理由主治医生自行决定。
数据收集
在入院时收集社会人口学和临床数据(在线补充表E1)。使用扩展医学研究理事会(MRC)呼吸困难(eMRCD)评估稳定状态呼吸困难18评分(在线补充表E2);它将呼吸太大而无法在没有帮助的情况下离开家的患者(传统MRCD 5)划分为能够独立进行洗衣和/或穿衣的患者(eMRCD 5a)和需要同时进行洗衣和/或穿衣的患者(eMRCD 5b)。我们已经表明，在这里报道的同一人群中，eMRCD 5b的住院死亡率(33.1%)显著高于eMRCD 5a的住院死亡率(17.3%)，并且eMRCD评分比传统评分与住院死亡率的相关性更强。18共病和维持用药的细节从临床记录中获得。记录在初次高级医师复查(每天至少复查两次)时进行的第一次血液学、生化和动脉血气结果(以及激发氧浓度，如有记录)。记录了在高级医师复查时胸片上出现的新实变。入院时经心电图证实存在房颤。在医院死亡的病人是从医院记录中辨认出来的。
统计方法
对于缺失<20%的变量，假设数据随机缺失，并使用期望最大化算法(EM分析)估算缺失值。19单因素分析与不推定数据和最终结论不变。用比例、SD平均值或四分位间范围的中位数来表征患者样本。二元比较(表1)采用学生t检验(参数资料)、Mann-Whitney U检验(非参数资料)和χ2测试(分类数据)。根据Field的建议评估和管理潜在预测变量之间的多重共线性。20.
为了开发一种预测工具，将与死亡率单变量相关的变量(p <0.10)进行二分或分类，并保留用于多变量检验。通过以下层次结构识别截止点:目测受试者操作特征(ROC)曲线;与临床相关的截断;或者说中位数分割。其中一组中小于10%的变量被排除在外。符合条件的变量使用向后逐步方法与住院死亡率进行回归。拟合优度评价采用Hosmer-Lemeshow统计，21研究残差和杠杆值的分析识别和评估异常值。20.
出于实用的考虑，我们将回归系数最大的5个独立预测因子纳入最终的临床预测工具中。每个预测因子的得分与回归系数相关。22通过测量ROC曲线下面积(AUROC)来评估工具的性能。通过计算10000个引导样本的AUROC来评估该工具的内部验证。23开发了两个虚拟预后模型:死亡率的所有显著独立分类预测因子和一个包含所有显著独立预测因子原始形式的“完整”模型(即在适当的地方使用连续尺度变量)。最后，比较两种虚拟预后模型与开发的临床预测工具之间的AUROC。24作者使用SPSS V.15 for Windows和sigmapplot 11 (Systat Software Inc, San Jose, CA, USA)进行统计分析。分类资料采用精确方法，以双侧p值<0.05为有统计学意义。
结果
研究共招募了920名患者。纳入所有符合条件的患者，无失访者。EM分析缺失数据的归责:血糖(缺失19.3%);前一年发生AECOPD的频率(15.2%);入院2年内的肺活量测定(14.3%;他们中的所有人都在较早的日期进行了肺量测定，确认气流阻塞);血清白蛋白(7.3%);入院动脉血气(6.3%);体重指数(BMI) (4.3%);钾(1.4%); and respiratory rate, temperature, sodium, haemoglobin, white cell count, eosinophil count, urea and C reactive protein (all <1% missing).
平均年龄73.1岁(SD 10.0)，女性占53.9% (表1)．大多数患者有严重的气流阻塞(平均FEV1%预测43.6，标准差17.2);平均BMI正常(24.6 kg/m2， SD 6.3)，但体重不足(BMI <18.5 kg/m)的占16.7%2)．约三分之一的患者有影像学实变证据。两家研究医院入院患者的比较(在线补充表E3)显示，平均FEV之间有微小差异1(44.8% vs 42.1%)，但在其他方面，种群是相似的。
总的来说，257例(27.9%)患者发生酸性贫血性呼吸衰竭(pH <7.35, p < 0.05)一个有限公司2>6 kPa)住院期间(178例患者入院时存在)。其中195例(21.6%)患者接受了无创通气;4例需要立即插管和通气;58人要么通过药物治疗得到改善，要么因临床原因不进行通气。51例重度呼吸困难患者(eMRCD 5b)符合辅助通气标准(pH <7.35, p一个有限公司2>6 kPa)， 44人接受了静脉注射，7人没有进行通气，而是接受了临终护理。
共有96人(10.4%)在住院期间死亡:86人死于呼吸道疾病，10人死于非呼吸道疾病。生还者与非生还者之间的显著差异显示在表1．
采用上述方法，对以下分类变量进行逆向逐步logistic回归分析:年龄≥80岁;独立生活;上年度住院人数≥3人次;eMRCD(1-4组合并并作为参考类别);FEV1< 50%的预测;舒张压≤60 mm Hg;呼吸频率≥30/min;温度< 37°C;BMI <18.5 kg/m2；近期减重≥5%;pH值< 7.3;钾≥5 mmol/l;尿素≥7 mmol/l;肌酸≥100 μmol/l;白蛋白<36 g/l;葡萄糖≥8 mmol/l;血红蛋白<12克/分升;中性粒细胞计数≥9 ×109/ l;C反应蛋白≥50 mg/l;嗜酸性粒细胞计数<0.05 ×109/ l;长期氧疗;心房颤动;脑血管疾病;脓性痰;急性混乱;无效的咳嗽;还有放射巩固。
得到的回归模型(表2)占结果变量方差的42% (Nagelkerke R2=0.42)，与数据吻合较好(Hosmer-Lemeshow统计值=0.39)。我们的模型没有违背任何回归假设，也没有少数统计异常值显著影响模型。为了便于比较，完整的回归模型包括所有变量的原始形式见在线补充表E4。除低BMI外，所有独立的分类预测因子(表2)也是完整模型中的重要预测因子(在线补充表E4)。
为了开发一个简单易用的工具，我们选择了最强的5个分类变量，并根据回归系数(B)分配相对权重。表3计算呼吸困难，嗜酸性粒细胞减少，实变，酸血症和心房颤动(DECAF)评分。
预测住院死亡率的DECAF评分ROC曲线下面积为0.86 (95% CI 0.82 ~ 0.89) (图1)，引导AUROC为0.86(0.82 ~ 0.89)，具有良好的内部效度。与DECAF评分相比，(a)虚拟分类工具的AUROC(使用中列出的所有变量)之间存在微小但统计上显著的差异表2) (0.89 vs 0.86, p=0.038)和(b)使用原始形式的所有变量的完整回归模型的AUROC(在线补充表E4) (0.90 vs 0.86, p<0.001)。在每个参与医院中，DECAF评分表现强劲(AUROC =0.88 vs 0.84, p=0.27)，如果按照FEV对人群进行分层1(AUROC残< 50%=0.857 vs AUROC残≥50%= 0.850, p = 0.91)。DECAF评分的住院死亡率和30天死亡率，以及住院死亡率的敏感性和特异性显示在表4．
受试者操作特征曲线显示呼吸困难、嗜酸性粒细胞减少、实变、酸血症和房颤(DECAF)评分对总人群住院死亡率的鉴别。
在我们的队列中，DECAF评分在预测住院死亡率方面明显优于:急性生理和慢性健康评估(APACHE) II预后指数25(AUROC =0.73，低咖啡因咖啡vs APACHE II p<0.001);慢性阻塞性肺病和哮喘生理评分5(AUROC =0.71, p<0.001);BAP-65(血尿素氮升高，精神状态改变，脉搏>109/min，年龄>65岁)评分8(AUROC =0.68, p<0.001)都被认为是AECOPD (图1)．4，5，26
对于两名患者，DECAF是比抑制-65更强的住院死亡率预测因子(AUROC =0.77 vs 0.66, p=0.003, n=299) (图2(AUROC =0.87 vs 0.72, p=0.002, n=621) (图2B)整合。由于采用了CURB-65来预测30天死亡率，我们也评估了使用DECAF来预测30天死亡率。DECAF预测30天死亡率的AUROC为0.82(0.78 - 0.86)，在实变亚组中，它是比CURB-65更强的预测因子(AUROC =0.75 vs 0.64, p=0.003)。
受试者操作特征曲线显示呼吸困难、嗜酸性粒细胞减少、实变、酸血症和心房颤动(DECAF)评分和CURB-65对合并实变(n=299, A组)和未合并实变(n=621, B组)患者住院死亡率的区分性。
讨论
在因AECOPD住院的患者中，一种简单的预后工具，结合了入院时常规获得的临床和实验室信息，准确预测了住院死亡率，并比其他建议的预后评分更有效。在实变合并AECOPD的亚组中，DECAF评分是比抑制因子-65更强的死亡率预测因子。
通过前瞻性招募大量序贯患者，我们的研究结论得到了加强;特别是，这两家机构反映了不同的流域地区(城市和农村)，具有不同的护理结构和广泛的社会经济地位，我们的纳入标准确保了广泛的AECOPD患者被招募。此外，该工具在内部验证上的性能很强，尽管外部验证是必要的，但我们的研究结果支持结论的普遍性。考虑到我们的研究(32.5%)和英国国家审计(16%)中合并比例的差异，我们患者的死亡率(非肺炎AECOPD = 5.8%，肺炎AECOPD = 20.1%)和再入院率与英国国家数据一致。然而，关于将肺性AECOPD患者纳入诊断为AECOPD的做法在各医院之间存在差异，因此，我们建议在未来的国家审计中，死亡率数据应根据是否存在合并巩固进行分层。
我们意识到，在衍生队列中，其他预后工具与DECAF评分之间的比较可能引入对DECAF工具的偏向。然而，纳入的患者数量众多，我们方法的可推广性和预后表现差异的大小表明，与其他评估工具相比，DECAF更强的表现可能是有效的。
我们承认在获得数据的方式上存在一定的局限性，但该研究旨在反映“现实生活”的临床情况。临床信息由医疗、护理和研究人员使用标准方案收集，并由入院医疗团队记录有无巩固。为确保可推广性，我们纳入了所有符合条件的患者，不干预主治医生提供的管理。我们认识到，严重残疾可能是决定个别患者管理的一个重要考虑因素。然而，我们的研究结果似乎不能用早期引入姑息治疗或限制护理水平来解释这一人群，因为即使在最严重限制(eMRCD 5b)的患者中，大多数可能符合辅助通气条件的患者都接受了辅助通气。虽然缺失的数据相对较少，但必须为少量变量推算数据。为了确保使用EM分析的imputation不偏向我们的结果，使用原始数据集重复单变量分析，结论不变。
与DECAF评分相比，在比较基于所有独立分类预测因子(表2)或所有独立预测因子的原始形式(在线补充表E4)。然而，我们认为更简单的DECAF工具在临床应用的便捷性超过了这些微小的改进。罗氏公司等9从急诊科患有AECOPD的794名患者中提取了一个预测工具。他们的预后评分显示对住院死亡率有很好的识别力(AUROC =0.79)，但包括临床严重程度的主观评估体征。在我们的人群中，脱咖啡因咖啡评分比罗氏描述的工具表现得更强等此外，DECAF评分中包含的预后指标是客观的，变量解释的可能性很小。
许多指标与较高的死亡率独立相关表2与之前发表在AECOPD上的研究一致:年龄增加;9，27呼吸困难程度;9低体重指数;11低pH值;11，28长期氧疗处方;28咳嗽效果;29和共存固结。14心血管和非心血管慢性共病均与AECOPD患者较高的住院死亡率相关，30.但据我们所知，这是第一项在需要住院治疗的AECOPD患者中报告心房颤动和脑血管疾病都是独立预测死亡率的研究。荷兰等31报道嗜酸性粒细胞减少(<0.04 ×109/l)与较高的AECOPD住院死亡率相关，但研究人群规模较小(n=65)，未评估混杂因素的作用。我们的研究结果显示，嗜酸性粒细胞减少是住院死亡率的一个强有力的独立预测因子。值得注意的是，这一发现并不是因为嗜酸性粒细胞增多的患者预后更好，因为排除了确诊或疑似哮喘的患者，只有一小部分嗜酸性粒细胞增多(>0.4 ×10)9/l, n=55);如果将后者排除在分析之外，我们的结论保持不变(结果未显示)。同样值得注意的是，荷兰等31在我们的研究中，排除了最近接受口服皮质类固醇的个体，长期吸入(p=0.38)或口服(p=0.51)皮质类固醇的患者与未接受这些治疗的患者之间嗜酸性粒细胞计数无显著差异。此外，此前在一个动物模型中显示，急性感染和炎症反应伴随嗜酸性粒细胞减少，32不依赖肾上腺糖皮质激素，33在接受重症监护的患者中，这可能是败血症的有用标记。34，35在AECOPD中，嗜酸性粒细胞减少对预后的强烈影响可能反映了伴随急性炎症反应的严重程度。
在社区获得性肺炎中，CURB-65预测工具16有效预测入院后30天内的死亡率。然而，尽管复杂的实变在AECOPD中很常见，而且经常在这种情况下使用CURB-65，但我们最近在这里报告的人群中表明，它的性能是次优的。18与CURB-65相比，DECAF评分是一个更强的住院和30天死亡率的预测指标，在肺炎AECOPD中，CURB-65仅具有中等的表现。
DECAF评分为AECOPD住院患者的风险分层提供了希望。ROC分析表明，它至少具有“良好”的表现，是比抑制-65、APACHE或慢性阻塞性肺病和哮喘生理评分预测工具更强的预后评分。低咖啡因咖啡评分各等级的死亡率(表4)建议以下风险类别:DECAF 0-1(“低风险”;住院死亡率=1.4%);低咖啡因咖啡2(“中度风险”;死亡率= 8.4%);低咖啡因咖啡3-6(“高风险”;死亡率= 34.6%)。我们的研究结果表明，超过一半因AECOPD住院的患者可以被归类为住院和30天死亡的低风险，因此可能适合早期支持出院(ESD)计划。因此，使用DECAF评分可能增加ESD方案作为当前证据的使用36表明约25%因AECOPD住院的患者符合ESD的条件。与2008年英国国家慢性阻塞性肺病审计相比，没有证据表明这一发现反映了我们人群的低入院门槛，1我们的患者需要通气的比例较高，在校正了巩固的相对比例后，两项研究的总死亡率相似。另一方面，低咖啡因咖啡(DECAF)评分高可以作为早期护理升级的指导，或者在适当的情况下，早期讨论临终护理。
总之，我们的结果表明，一个简单的临床预测工具，结合入院时常规可用的指标，可以准确地将AECOPD住院患者划分为临床相关的风险类别，因此可以帮助临床医生管理这种经常致命的情况。
致谢
作者对他们在研究中的帮助表示感谢:尼克·斯蒂恩博士，纽卡斯尔大学生物统计学家;北泰恩赛德总医院和万斯贝克总医院的呼吸和急症护理医生;Gbenga Afolabi博士，呼吸内科医生;伊丽莎白·诺曼女士和北泰恩赛德总医院呼吸专科护理小组;北泰恩赛德总医院教学和研究员计划;呼吸北;和国家卫生研究所，通过综合地方研究网络。
参考文献
补充材料
-
补充数据
这个网络仅文件已由BMJ出版集团从作者提供的电子文件生产(s)，并没有编辑的内容。
本数据补编中的文件:
- 数据补充1-在线增刊
脚注
资金呼吸北方呼吁和诺森比亚医疗保健NHS基金会信托教学和研究员方案。
相互竞争的利益一个也没有。
伦理批准伦理批准由达勒姆郡和蒂斯谷NHS研究伦理委员会第二提供。
来源和同行评审不是委托;外部同行评审。
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