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m a i n t e n a n c eh e m o d i a l y s i s ;i n t r a d i a l y t i ch y p o t e n s i o n ;r i s k f a c t o r s ;p r e d i c t i o nm o d e l ;r e v i e w d o i :10.12104/j.i s s n .1674-4748.2024.09.025 维持性血液透析(m a i n t e n a n c e h e m o d i a l ys i s ,MH D )作者简介 陆敏婷,硕士研究生在读,单位:510632,暨南大学护理学院;黄洁微(通讯作者)单位:510630,暨南大学附属第一医院;周戈㊁刘佳丽单位:510632,暨南大学护理学院㊂引用信息 陆敏婷,黄洁微,周戈,等.维持性血液透析病人透析中发生低血压的危险因素及预测模型的研究进展[J ].全科护理,2024,22(9):1696-1700.是终末期肾脏病病人主要的替代治疗方式之一[1]㊂其中,透析中低血压(i n t r a d i a l y t i ch y po t e n s i o n ,I D H )是M H D 病人常见的急性并发症,其发生率为7.5%~50.0%[2]㊂MH D 病人I D H 不仅导致机体重要器官的损害,诱发心脑血管事件,增加死亡率,而且影响病人透析进程及透析质量,增加血管通路失功的风险,加速残余肾功能的丧失,严重影响病人的生活质量[3-4]㊂大型观察性研究描述了透析病人的血压死亡率呈 U曲线,即血压㊃6961㊃C H I N E S EG E N E R A LP R A C T I C E N U R S I N G M a y 2024V o l .22N o .9越低死亡率越高[5]㊂因此,对MH D病人进行I D H风险识别及早期干预至关重要㊂I D H风险预测模型作为评估和筛查高风险人群的工具,可为医护人员早期发现I D H并采取有效预防措施提供依据㊂现对I D H 的危险因素及风险预测模型的研究进展进行总结和分析,以期为临床护理实践提供参考㊂1I D H的概述血压监测是慢性肾脏病(C K D)病人的基本观察项目[6]㊂MH D病人在血液透析过程中常出现血流动力学的不稳定,主要表现为透析相关性低血压和高血压,以低血压多见㊂然而,目前对I D H的定义还没有共识[7]㊂美国国家肾脏基金会制定的肾脏病预后质量倡议(K/D O Q I)指南将I D H定义为透析过程中收缩压较透析前降低20mmH g或平均动脉压较透析前降低10mmH g,伴有临床症状,如腹部不适㊁打哈欠㊁恶心㊁呕吐㊁肌肉痉挛等,并需要给予干预措施[4],如注射50m L高浓度葡萄糖㊁摆特伦德伦伯格(T r e n d e l e n b u r g)卧位(即头低脚高向右倾斜的体位)甚至暂时停止血液透析等㊂欧洲最佳实践指南(E B P G)则认为在血液透析过程中只要出现血压降低及出现临床症状且需要临床干预这2个条件,就可以认为是I D H[8]㊂R o s t o k e r 等[9]认为,血液透析中收缩压<100mmH g或收缩压下降>30mmH g即可判断为I D H㊂I D H会引起血液透析滤过困难,导致血液透析不够充分,影响血液透析效果,同时造成心脏功能受损,对病人的生命安全造成严重威胁[10],是MH D病人死亡的独立危险因素㊂2I D H发生的危险因素2.1病人因素2.1.1年龄㊁性别高龄是I D H的独立危险因素[11-13],年龄越大越容易发生I D H㊂老年人由于各系统衰老和多种疾病的存在,常有血流动力学和代谢方面的改变,存在血管脆性增强㊁反应能力差等特点,特别是合并糖尿病㊁动脉粥样硬化的老年病人更易发生低血压[14]㊂女性也与I D H的发生有关,可能涉及多种机制,如雌激素对血管平滑肌的直接血管扩张剂作用,女性平均静息肌交感神经活动较男性低,从而导致较低的外周阻力[15],容易引起I D H的发生㊂2.1.2透析前低收缩压㊁透析期间体重增加(I DWG)透析前低收缩压是维持性血液透析病人发生透析中低血压的独立危险因素[3],透析前低收缩压的病人更容易发生I D H㊂透析前低收缩压病人在透析时因血液快速引入体外循环,而组织间液不能快速代偿充盈血管,导致有效血流量减少,心室充盈量和心排血量减少,血流动力学不稳定,从而导致低血压的发生㊂此外,透析前低血压与高龄㊁充血性心力衰竭㊁冠心病及糖尿病引起的严重自主神经病变相关,从而易发生I D H㊂研究表明,透析期间体重增加与I D H发生的风险相关,由于透析期间液体摄入的增加,导致I DWG增加时往往需要更高的超滤率,从而增加I D H的发生风险[16-17]㊂2.1.3营养不良(贫血及低蛋白血症)营养不良(贫血及低蛋白血症)是病人血液透析时发生I D H的主要危险因素之一[18-20]㊂营养不良病人应激反应差,对血液透析耐受性较差,当血液透析中血容量减少时机体不能有效提高血管阻力,易发生低血压[11,14]㊂2.1.4合并糖尿病㊁心血管疾病糖尿病肾病是MH D病人发生I D H的独立危险因素[2,21],糖尿病肾病病人常伴有自主神经病变及心血管病变,导致透析血管的顺应性下降和血管调节功能下降[22],易发生I D H㊂此外,糖尿病肾病病人在透析过程中易发生低血糖,低血糖会导致机体压力反射灵敏性和交感神经对低血压的应激反应减弱,从而增加I D H的发生风险[2]㊂MH D病人多伴有心血管并发症,其中向心性左室肥厚和左室舒张功能异常是常见而重要的表现[23]㊂向心性左室肥厚和左室舒张功能异常的病人心血管的调节能力减退,导致心排血量下降,同时在血液透析过程中因血流动力学改变,会出现心率加快,平均动脉压不稳定,加之超滤脱水使得血管充盈不足,易发生低血压[24-25]㊂2.2治疗因素治疗因素包括透析年限㊁超滤量和超滤率㊁透析液成分及温度㊁服用多种抗高血压药物等㊂2.2.1透析年限㊁服用多种抗高血压药物随着透析年限的增加,透析中低血压的发生率明显增加[26],可能是因为长期透析病人由于其残余肾功能的丧失㊁心脑血管并发症增多㊁血管钙化等易导致I D H㊂此外,终末期肾病病人多合并高血压,往往需要多种降压药物联合使用维持血压稳定,与不使用抗高血压药物或只使用一种抗高血压药物的病人相比,使用多种抗高血压药物的病人I D H的发生风险增加[27]㊂2.2.2超滤量和超滤率超滤量越大意味需要清除更多液体,超滤总量超过体重的6%~7%容易造成病人有效循环血容量不足,从而发生I D H;超滤量越大,超滤率也越高,即透析时体液清除率越高,当液体清除率超过了组织间液㊃7961㊃全科护理2024年5月第22卷第9期对血浆的再充盈率和相关的生理代偿时,则会导致I D H的发生[2,12,25,28]㊂超滤率过高多与病人透析间期增重过多,或与用高效透析器超滤速度过快有关[14]㊂2.2.3透析液成分及温度研究表明,透析液中电解质成分与透析病人血压值变化密切相关[16,29]㊂透析液中较低的钙浓度㊁镁浓度与I D H的发生有关[29-32]㊂钙离子水平的变化在心肌收缩中起关键作用,并可能影响透析过程中的血压稳定㊂一项研究回顾了病人使用钙浓度1.250m m o l/L 的透析液转为使用较低浓度(1.000~1.125mm o l/L)的透析液后,心力衰竭和I D H的发生增加,住院率增加[33]㊂一项前瞻性研究显示,透析液镁浓度为0.25 mm o l/L或更低透析液是发生I D H的主要原因,而改用镁浓度为0.75mm o l/L的透析液可减少I D H的发生,但当透析液中的钙浓度为1.25mm o l/L时需要监测镁的浓度以预防高镁血症[31];此外透析液中的钠浓度较高可使透析病人有钠积累的风险,导致在透析间期易产生口渴感,增加液体摄入和高血压发生[15,29]㊂此外,透析液温度可通过与血液进行交换清除时影响进入人体的血液温度,进而引起血管的舒缩反应[34]㊂在常规透析液温度下(如37~37.5ħ),核心温度的升高可能会导致血容量重新分配到血管扩张的皮肤血管,并抵消低血容量的正常反应[35],易导致I D H的发生㊂欧洲肾脏最佳实践指南(E B P G)建议对频繁发生I D H的病人使用低温透析,并分级为Ⅰ级证据[8]㊂尽管冷却透析液可能会改善血流动力学的稳定性,但病人可能会报告更多的不适,因此个性化降低透析液温度或等温替代方法可能是一种可接受的替代方法㊂3 MH D病人I D H发生的风险预测模型3.1基于人工智能算法构建的I D H预测模型近年来,人工智能模型改变了从诊断到治疗的临床决策模式㊂在这些模型中深度学习作为机器学习的一个分支领域,不仅可提高医疗保健的整体性能,特别是在影像诊断和病理过程以及大数据流的合成判断方面,还可从各种数据类型中学习和描述流量,因此可从时间变化的连续输入中建立一个模型[36]㊂目前,基于人工智能算法预测I D H已经成为一种重要的研究方法㊂L i n等[6]的研究根据不同的收缩压(S B P)下降的定义,通过应用时间相关的L o g i s t i c回归分析,建立预测下次血压检查时I D H的模型㊂使用的参数包括透析开始时的S B P(S B P t0)㊁当前的S B P(S B P t)㊁当前的透析设置㊁基线人口统计学变量以及当前时间和距离上次记录的时间间隔㊂该研究建立的模型在不同的S B P下降定义下表现良好,特别对于临界S B P<90 mmH g和<100mmH g,敏感性为86%,特异性为81%㊂试验数据集和新病人数据集的敏感性和特异性值都接近于训练数据集,该预测模型可以稳健地应用于新病人,这对于模拟透析人员不熟悉新病人的前瞻性情况很重要㊂B a e等[37]利用病人的特征(如年龄㊁糖尿病和高血压)以及相对有限的参数(如超滤体积㊁对应于时间序列信息和病人静态数据的心率信息),建立了一个基于多层感知器(M P)的实时I D H预测模型㊂I D H发生前1h内的心率差值和心率斜率信息被用作M P模型的时间序列输入数据㊂通过不断向M P模型提供心率信息以及年龄㊁糖尿病㊁高血压和超滤等静态数据来实时预测I D H㊂在使用不同隐藏层数量和数据长度的M P 模型中,使用两层和I D H发生前60m i n的数据的模型表现出最大的性能,准确率为81.5%,阳性预测值为87.3%㊂然而,目前的M P模型是用相对有限的参数实现的,未来将通过增加额外的参数进一步提高该模型的实时预测性能,从而使I D H的实时预测对医务人员起到支持作用㊂H u a n g等[38]的研究应用机器学习算法在发生I D H之前建立一个预警系统,综合比较不同的机器学习方法,以预测血液透析治疗期间的低血压㊂在该机器学习模型中预测H D期间下一次S B P读数的最重要因素是上一次H D治疗的S B P和D B P水平,不包括任何透析机相关参数㊂该研究开发的智能系统在预测透析内S B P的变化方面表现出良好的准确性㊂然而,还需要进一步的研究来验证这个智能系统在更大规模的H D病人群体中的有效性㊂马国婷等[17]基于正则化机器学习技术构建MH D病人发生I D H的风险预测模型㊂模型中P r e d i a l y s i s-S B P是影响MH D 病人发生I D H最重要的预测变量㊂列线图模型㊁C A R T模型以及X G b o o s t模型的受试者工作特征曲线下面积(A U C)分别为0.979,0.934和0.992㊂X G b o o s t模型提供了最大的临床净收益㊂该研究建立的3个预测模型在准确性和特异性方面表现良好,均具有良好的预测性能,可协助临床医务人员加强对MH D病人的血压管理㊂何鑫[39]利用人工智能在血液透析前建立早期预警系统,结果显示,随机森林(r a n d o m f o r e s t,R F)㊁梯度提升(g r a d i e n tb o o s t i n g, G B)㊁L o g i s t i c回归是3个表现最佳的模型,A U C分别为0.812,0.748和0.743㊂采用随机森林算法的模型性能最好,其准确度为0.740,精确度为0.732,召回率为0.669,F1为0.699,可用于预测I D H的发生㊂但该研㊃8961㊃C H I N E S EG E N E R A LP R A C T I C E N U R S I N G M a y2024V o l.22N o.9究是一项单中心研究,需进一步验证该模型是否能有力地应用于其他中心㊂3.2预测I D H发生的列线图模型列线图是一种建立在多因素回归分析基础上的工具,可以整合多个预测指标并以带有刻度的线段形式展现,从而直观地表示预测模型中各个变量之间的相互关系[40]㊂郭雪梅等[3]采用多因素L o g i s t i c回归分析以构建风险预测模型,结果显示透析前收缩压㊁血红蛋白㊁血镁㊁合并糖尿病㊁合并高血压是透析中发生低血压的影响因素㊂模型的H o s m e r-L e m e s h o w检验P=0.718, A U C为0.922,灵敏度为0.83,特异度为0.887,约登指数为0.717,实际应用的正确率为83.15%,该模型能较好地预测MH D病人透析中发生低血压的风险,为临床医护人员评估MH D病人I D H的发生提供参考㊂林丽桑等[2]的研究中,身高㊁原发病类型㊁超滤量㊁透析前收缩压及近期(ɤ1个月)频发I D H是MH D病人发生I D H的影响因素㊂该模型的R O C曲线下面积为0.830,灵敏度为71.8%,特异度为79.9%,约登指数为0.517,内部验证C-统计量为0.814,该模型的预测指标均是临床上易获取的,可应用该模型在病人行MH D 前对其进行定量风险评估,当预测概率ȡ0.336时表明病人发生I D H的风险较高,实用性较好㊂但该模型灵敏度为71.8%,护理人员使用该模型时,应结合自身经验和I D H的其他危险因素进行综合判断,识别出高危的病人㊂4小结年龄㊁性别㊁透析年限㊁I DWG㊁透析前低收缩压㊁超滤量和超滤率大㊁合并糖尿病及心血管疾病㊁营养不良等,是MH D病人I D H发生的危险因素㊂因此,护理人员在临床工作中应在透析前评估病人的情况,早期识别出容易导致病人透析中出现低血压的危险因素,并及时与医生沟通,针对病人的危险因素(如严格控制好血糖㊁指导病人严格控制饮食中水钠的摄入㊁营养支持㊁调整透析方案等)进行早期干预,以及在透析过程中密切关注病人的情况,以预防I D H的发生㊂早期识别和干预I D H对MH D病人的临床预后有重大影响㊂风险预测模型不仅为早期识别MH D病人I D H风险提供了有效工具,也为采取预防I D H措施㊁优化医疗资源配置提供了依据㊂国外基于人工智能的MH D病人I D H发生的风险预测模型相关研究开展较多,多数模型是根据不同的I D H定义构建,模型预测性能较好,但一些模型的算法较为复杂,且只针对病人的某些特征和身体成分或透析前和透析期间的参数进行分析,样本量较少㊂而国内大多数研究则采用列线图将复杂的回归方程可视化,使预测模型简单易行,便于临床应用,但局限于对I D H危险因素的分析,以及对MH D病人I D H风险预测模型的构建及内部验证,且研究方法较为单一㊂故今后我国可选择合适的预测模型开展多中心㊁大样本研究的临床外部验证,或在借鉴国外预测模型的基础上,构建我国本土化㊁专业化的MH D病人I D H 发生的风险预测模型,为医护人员提供简便㊁高效的风险预测工具,以识别I D H高风险病人并制订个性化的防治策略,有助于提高病人的整体透析质量和生活质量,降低病人的死亡风险,减轻病人及社会负担㊂参考文献:[1] L I Y A N A G ET,N I N OM I Y A T,J HA V,e ta l.W o r l d w i d ea c c e s st o t r e a t m e n t f o r e n d-s t a g ek i d n e y d i s e a s e:a s y s t e m a t i c r e v i e w[J].L a n c e 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