引用本文： 毛文杰, 蔣蓉娟, 玉紅, 張孟秋, 余海. 術中通氣模式對體外循環下成人心臟手術后肺部并發癥影響的回顧性隊列研究. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2022, 29(3): 356-365. doi: 10.7507/1007-4848.202104045 復制
心臟手術后肺部并發癥（postoperative pulmonary complications，PPCs）作為術后最常見的并發癥之一，是導致患者住院時間延長、醫療費用及死亡率增加的主要原因[1-2]。根據不同的定義及手術類型，其發生率約為 10%～59%[2-5]。引起心臟手術 PPCs 的原因包括患者本身因素（高齡、重度吸煙史、心肺疾病等）、手術、麻醉、體外循環（cardiopulmonary bypass，CPB）、血制品輸注等以及機械通氣繼發的肺損傷[6-7]。其中，全身麻醉機械通氣是導致 PPCs 的一項獨立危險因素[8]。既往文獻[9-10]報道，術中肺保護性通氣策略，包括小潮氣量［6～8 mL/kg 預測體重（predicted body weight，PBW）］、適當的呼氣末正壓（positive end expiratory pressure，PEEP，5～8 cm H2O）以及肺復張手法，是降低 PPCs 的有效措施。但在實施該策略時使用何種通氣模式尚無定論[3]。
術中通氣模式包括壓力控制通氣-容量保證通氣（pressure-controlled ventilation-volume guarantee，PCV-VG）、壓力控制通氣（pressure-controlled ventilation，PCV）和容量控制通氣（volume-controlled ventilation，VCV）。既往在非心臟手術中比較 VCV 與 PCV 模式對 PPCs 影響的 Meta 分析[11-12]結果不一致，且上述研究多集中于比較術中肺順應性、吸氣峰值壓力（Ppeak）等呼吸參數指標，對 PPCs 影響的研究證據強度較低。而在心臟手術中還缺乏 3 種通氣模式之間的研究報道，通氣模式與 PPCs 發生風險是否相關并不清楚。因此，我們進行了一項回顧性隊列研究，旨在探討成人心臟手術中 3 種通氣模式對 PPCs 發生率的影響。
1 資料與方法
1.1 臨床資料和分組
本研究回顧性篩選 2020 年 6—12 月于我院行擇期心臟手術的患者 604 例，其中男 293 例、女 311 例。排除標準包括：（1）年齡<18 歲；（2）心臟移植或使用深低溫停循環技術；（3）術前 60 d 內行雙腔氣管導管插管或單肺通氣手術；（4）術前診斷肺部感染；（5）術中未采用肺保護性通氣策略；（6）無法獲取主要結局指標的病例。
通過四川大學華西醫院電子病歷系統、手術麻醉系統及臨床研究數據庫獲取研究資料。根據患者術中使用的通氣模式分為 PCV-VG 組（201 例）、PCV 組（200 例）及 VCV 組（203 例）。
1.2 方法
1.2.1 數據收集
參考既往研究[1]，收集以下與 PPCs 可能相關的圍術期資料：患者相關資料包括年齡、性別、體重指數（body mass index，BMI）、歐洲心血管手術危險因素評分（EuroSCOREⅡ）[13]、美國麻醉醫師協會（ASA）分級、左室射血分數（left ventricular ejective fraction，LVEF）、肺動脈高壓（依據術前最后一次超聲心動圖檢查結果定義有或無）、血紅蛋白含量、1 個月內吸煙史、術前吸空氣時動脈血氧分壓（PaO2）、慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）、高血壓、糖尿病、90 d 內心肌梗死史及心房顫動（依據入院診斷定義有或無）等；手術資料包括手術類型（瓣膜手術、冠狀動脈旁路移植術、黏液瘤、房/室間隔缺損修補）、麻醉時間、CPB 時間、主動脈阻斷時間、術中舒芬太尼及阿曲庫胺用量、晶體液輸注量、尿量、膠體使用率、血液制品（包括紅細胞、血漿、血小板）使用率及血管活性藥物（包括腎上腺素、去甲腎上腺素、多巴胺、米力農）使用率；機械通氣相關資料包括潮氣量、PEEP、驅動壓和 Ppeak。在 PCV-VG 及 PCV 模式中，驅動壓=Ppeak?PEEP；VCV 模式中，驅動壓=吸氣平臺壓（Pplat）?PEEP。驅動壓及通氣模式數據來源于臨床研究數據庫。
1.2.2 圍術期管理
圍術期麻醉管理由主治麻醉醫生負責，所有患者均根據本中心心臟手術麻醉方案實施麻醉。麻醉前行橈動脈局部麻醉穿刺置管測量連續動脈壓，靜脈麻醉誘導藥物包括咪達唑侖、舒芬太尼、依托咪酯或丙泊酚，肌肉松弛劑使用順式阿曲庫胺。除標準監測外，所有患者均常規監測中心靜脈壓、經食管超聲心動圖（transesophageal echocardiography，TEE）、鼻咽溫度、血氣分析及腦電雙頻指數（bispectral index，BIS）。CPB 期間維持紅細胞壓積為 24%～27%，混合靜脈血氧飽和度>65%，維持平均動脈壓（mean arterial pressure，MAP）為 50～80 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）。術中液體、血制品、血管活性藥物的使用由主治麻醉醫生與外科醫生共同決定，維持 CPB 前后 MAP 為 60～100 mm Hg，心率為 50～120 次/min，指脈氧飽和度>92%。
呼吸參數設置由主治麻醉醫生管理，插管（氣管導管內徑 7.0～8.0 mm）后采取肺保護性通氣策略，調整呼吸頻率維持呼氣末二氧化碳壓在 35～45 mm Hg，吸入氧濃度為 40%～60%。CPB 期間保持管道連接但均未通氣或額外 PEEP，CPB 結束前常規進行肺復張操作。
術畢將患者送往 ICU，根據 ICU 心臟手術后患者管理方案進行管理，通氣模式默認采用同步間歇指令通氣模式，呼吸機設置根據動脈血氣結果進行調節。氣管拔管時機由主管 ICU 醫生與呼吸治療師共同決定。
1.2.3 結局指標
主要結局指標是術后 7 d 內 PPCs 的發生率，該復合指標參考國際指南共識[14]并進行改良，包括肺部感染、呼吸衰竭、胸腔積液、肺不張、氣胸。定義分別如下：（1）肺部感染[15]：疑似呼吸系統感染而接受抗生素治療且至少滿足以下一項：新出現或有性質改變的咳痰；新出現或有進展的肺浸潤影；發熱>38.3℃；白細胞>12 000/U；（2）呼吸衰竭[16]：術后第 1 次拔除氣管導管的時間超過術后 48 h；（3）肺不張：在計算機斷層掃描或胸部 X 線片上發現并報告；（4）胸腔積液：胸部影像學證實的肋膈角變鈍，直立位偏側膈的銳影消失，鄰近解剖結構的偏移，仰臥位血管影的不透明顯像并需要臨床治療；（5）氣胸：表現為胸膜腔積氣（臟層胸膜周圍沒有血管影）并需要臨床治療。
次要結局指標包括入 ICU 時氧合指數（oxygenation index，OI）、術后機械通氣時間、ICU 停留時間、住院時間。定義如下：入 ICU 時 OI 定義為在 ICU 第 1 次動脈血氣中的氧分壓/吸氧濃度；術后機械通氣時間為患者術后至出院期間接受氣管插管有創通氣的總時間；ICU 停留時間為患者術后至出院在 ICU 停留的總時間；住院時間為患者手術當日至出院的總時間。
1.3 統計學分析
采用 IBM SPSS 24.0 進行統計學分析。計量資料根據 Shapiro-Wilk 檢驗確認是否服從正態分布。若服從正態分布則以均數±標準差（
±s）描述，組間比較采用方差分析；若為非正態分布，則以中位數（上下四分位數）［M（P25，P75）］描述，組間比較采用 Kruskal-Wallis 秩和檢驗。分類資料以頻數和百分比（%）表示，組間比較采用 χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法。
由于 PPCs（二分類結局）發生率>10%，本研究使用改良 Poisson 回歸模型[17]代替 logistic 回歸模型來評估術中通氣模式與 PPCs 之間的關系，結果以調整后相對危險度（aRR）及 95% 置信區間（CI）表示。將術前及術中資料作為協變量依次納入單因素回歸分析，P<0.1 的協變量納入多因素回歸模型，同時將通氣設置參數中不均衡且與 PPCs 相關的因素，包括術中 PEEP、驅動壓，與通氣模式一起納入多因素回歸模型，并以臨床常用的 VCV 模式作為對照。使用 Kaplan-Meier 曲線描述 3 種通氣模式組術后 7 d PPCs 的累計發生情況，采用 log-rank 檢驗比較其差異。
通氣模式與次要結局之間的關系使用多重線性回歸模型進行評估，結果以偏回歸系數（β）及 95%CI表示。在進行任何多因素回歸分析之前，用方差膨脹因子評估協變量之間的共線性，排除方差膨脹因子>10 的變量。如果多因素回歸模型中的基線變量缺失數據>5%，將進行多重插補。
為了檢驗研究結果的一致性，本研究進行了敏感性分析，采用上述同樣的協變量納入方法評估通氣模式與主要結果中單個結局的相關性。在瓣膜手術患者中進行亞組分析，再次評估通氣模式與 PPCs 的關系，納入變量與主要結局分析中納入的混雜因素相同。分層分析：大部分患者術中 PEEP 設置為 5 cm H2O，因此按 PEEP>5 cm H2O，驅動壓≥11 cm H2O（一個標準差）、手術時間（以中位數為界）進行分層，進一步探索分析通氣模式與 PPCs 的關系，以及通氣模式與 PEEP、驅動壓、手術時間是否存在交互作用（interaction term）。上述分析采用 logistic 回歸模型，結果以比值比（odds ratio，OR）及 95%CI表示。
本研究沒有對多重比較進行調整，因此，次要結局分析得出的結果，以及分層分析等二次分析結果應被視為探索性分析。所有統計分析使用雙側檢驗，P≤0.05 為差異有統計學意義。
1.4 倫理審查
本研究方案獲得四川大學華西醫院倫理委員會批準，批準號：2021 年審（238）號，且同意免除受試患者知情同意。研究方案及結果報告遵循 STROBE 聲明[18]。
2 結果
初步篩選 1 006 例患者，排除病例包括：年齡<18 歲患者 155 例，主動脈弓等深低溫停循環患者 80 例，術前 60 d 內行雙腔氣管導管插管或單肺通氣手術患者 5 例，術前診斷肺部感染患者 20 例，術中未使用 PEEP 患者 101 例，使用 PEEP<5 cm H2O 患者 30 例，PEEP>8 cm H2O 患者 5 例，無法獲取主要結局指標患者 6 例，最終納入統計分析 604 例。
缺失數據只包括術前 PaO2（2.0%）及術中尿量（1.5%），因此未做多重插補等處理，進行變量分析時排除相應個案。
2.1 患者臨床資料
本隊列共 604 例患者，其中男 293 例、女 311 例，平均年齡（52.0±13.0）歲，手術以瓣膜手術為主（80.5%）。201 例（33.3%）患者使用 PCV-VG 通氣模式，200 例（33.1%）使用 PCV 通氣模式，203 例（33.6%）使用 VCV 通氣模式。PCV-VG 組患者術前 PaO2 較 PCV 組、VCV 組低，術中輸注晶體液量及血管活性藥物也更多。在術中機械通氣相關呼吸參數方面，VCV 組 PEEP 值及 Ppeak 較另兩組高；PCV 組驅動壓最低（中位數=8.0 cm H2O），PCV-VG 組居中（中位數=9.0 cm H2O），VCV 組最高（中位數=10.0 cm H2O）；見表 1。
表1
各組患者臨床資料比較［
/例（%）/M（P25，P75）］
2.2 主要結局
本組患者中，有 246 例（40.7%）患者術后 7 d 內發生 PPCs，其中 PCV-VG 組86例（42.8%）、PCV 組 75 例（37.5%）、VCV 組 85 例（41.9%）。3組患者術后 7 d PPCs 的累計發生率差異無統計學意義（log-rank test，P=0.382）；見圖 1。
圖1
3 種通氣模式術后 7 d 肺部并發癥累計發生率的 Kaplan-Meier 曲線
VCV：容量控制通氣；PCV：壓力控制通氣；PCV-VG：壓力控制通氣-容量保證通氣；PPCs：術后肺部并發癥
單因素分析中 P<0.1 的因素包括年齡、EuroSCOREⅡ評分、ASA 分級、肺動脈高壓、COPD、手術類型、麻醉時間、CPB 時間、術中舒芬太尼用量、術中輸注血液制品及血小板；見表 2。其中 CPB 時間、術中輸注血小板分別與麻醉時間、術中輸注血液制品存在共線性被排除。最終納入改良 Poisson 回歸分析模型的因素包括年齡、EuroSCOREⅡ評分、ASA 分級、肺動脈高壓、COPD、手術類型、麻醉時間、術中舒芬太尼用量、術中輸注血液制品、PEEP、驅動壓及通氣模式。結果顯示，PCV-VG 與 VCV 模式相比，術后 7 d 內 PPCs 發生率差異無統計學意義［aRR=0.951，95%CI（0.749，1.209），P=0.683］；同樣，PCV 與 VCV 模式相比，術后 7 d 內 PPCs 發生率差異亦無統計學意義［aRR=0.827，95%CI（0.645，1.060），P=0.133］；見表 3。年齡、麻醉時間、術中輸注血液制品為 PPCs 的獨立危險因素；見圖 2。
圖2
PPCs 與圍術期危險因素改良 Poisson 回歸分析結果
ASA：美國麻醉醫師協會；EuroSCOREⅡ：歐洲心血管手術危險因素評分；COPD：慢性阻塞性肺疾病；PEEP：呼氣末正壓；PPCs：術后肺部并發癥；VCV：容量控制通氣；PCV：壓力控制通氣；PCV-VG：壓力控制通氣-容量保證通氣；adjusted
表2
單因素分析結果［例（%）/
/M（P25，P75）］
表3
各組患者結局指標的比較［例（%）/M（P25，P75）］
2.3 次要結局
多因素線性回歸分析顯示，與 VCV 模式（對照組）相比，入 ICU 時 OI 升高與 PCV 模式顯著相關，而與 PCV-VG 模式不相關。術后機械通氣時間與通氣模式不相關；ICU 停留時間與通氣模式不相關；住院時間也與通氣模式不相關；見表 3。
2.4 敏感性分析、亞組及分層分析
對肺炎、呼吸衰竭、胸腔積液、肺不張分別進行多因素 logistic 回歸分析，結果顯示均與通氣模式不相關。本研究中氣胸發生例數過少，無法分析通氣模式與其是否相關；見表 4。
表4
主要結局指標的 logistic 回歸分析［例（%）］
亞組分析中，瓣膜手術 486 例，有 202 例（41.6%）患者術后 7 d 內發生 PPCs，其中 PCV-VG 組 71 例（45.2%）、PCV 組 64 例（37.2%）、VCV 組 67 例（42.7%）。Logistic 回歸分析顯示 PPCs 與通氣模式不相關；見表 5。
表5
通氣模式與 PPCs 關系的亞組及分層分析（例）
分層分析結果顯示，相較于 VCV 模式，當 PEEP>5 cm H2O 時，PCV-VG 與 PCV 模式均顯示與降低 PPCs 相關；當驅動壓<11 cm H2O 時，PCV 模式與降低 PPCs 相關；當手術時間≥240 min 時，PCV-VG 與 PCV 模式同樣顯示與降低 PPCs 相關。其它分層分析（PEEP=5 cm H2O、驅動壓≥11 cm H2O、手術時間<240 min）結果顯示，PPCs 與通氣模式不相關。通氣模式與 PEEP、驅動壓、手術時間無交互作用（P>0.05）；見表 5。
3 討論
心臟手術 PPCs 發生率遠高于其它術后并發癥，即使在使用肺保護策略之后也是如此，嚴重影響患者的預后[19]，因此，弄清楚 PPCs 的相關危險因素非常重要。本研究分析了在肺保護性通氣策略基礎上通氣模式與 PPCs 之間的關系。結果顯示，術中使用 PCV-VG、PCV 或 VCV 通氣模式，均不會對擇期成人心臟手術患者術后 7 d 內 PPCs 的發生風險產生影響。
3 種通氣模式用于機械通氣的區別在于氣流波形以及通氣目標。PCV-VG 模式第 1 次呼吸為 VCV 模式通氣，然后采用 PCV 模式利用其減速的氣流波，自動對目標壓力進行調整。理論上它結合了 PCV 和 VCV 模式的優點，在面對變化的肺部動態順應性和任何變化的吸氣壓力時，能夠通過自動計算以較低的壓力保證穩定的潮氣量，從而減少肺損傷[20]。在此工作原理的基礎上，臨床工作中更注重術中通氣管理的主管麻醉醫生面對病情較重的患者時，可能會優先使用 PCV-VG 模式。而大部分麻醉醫生在選擇通氣模式時更關注的是該模式下的氣道阻力是否正常，以及通過設置合適的潮氣量及呼吸頻率，保證患者足夠的氧合及正常的 EtCO2。本研究結果未顯示 PCV-VG 模式能夠從臨床轉歸上起到改善心臟手術患者術后肺部結局的作用。
既往關于通氣模式對術后肺部并發癥影響的研究多集中于非心臟手術人群，且結果不一致。2015 年一項 Meta 分析[11]納入 13 項以腹腔鏡或開腹方式行減肥手術的隨機對照研究，結果顯示，VCV 模式聯合肺復張手法及 PEEP（>10 cm H2O），與 PCV 模式聯合其它策略相比，能夠提高 OI 和肺順應性，降低肺不張的發生率。相反，2016 年一項不限手術類型的 Meta 分析[12]顯示，PCV 模式比 VCV 模式有更低的 Ppeak 及 Pplat 等，但對 PPCs 是否存在影響尚不能做出結論。本研究結果顯示在心臟手術人群中，術后 7 d 內 PPCs 與術中通氣模式無關，這與發表在 2017 年的一項大規模回顧性隊列研究[21]結果并不一致。該研究結果顯示，術中使用 PCV 模式比使用 VCV 模式的患者術后 7 d 內發生 PPCs 的風險更高。雖然該研究總共納入了近 11 萬例病例并且涵蓋心臟手術人群在內，但實際上心臟手術病例只有 420 例，并且其中使用 PCV 模式的患者只有 25 例，該樣本例數并不能夠得出在心臟手術這個亞組人群中 PCV 模式比 VCV 模式發生 PPCs 的風險更高的結論。
根據研究[22-23]報道，驅動壓與 PPCs 密切相關。實驗室研究[24-25]也證明肺泡在循環復張過程中發生的損傷與高驅動壓力有直接關系。Mathis 等[1]在研究心臟術后肺部并發癥與術中“捆綁”的肺保護性通氣策略的關系時，其通氣模式為 PCV-VG 模式，結果顯示低驅動壓（<16 cm H2O）是 PPCs 的一項保護因素。本研究中 PCV-VG 模式的驅動壓中位數為 9.0 cm H2O，低于該研究（驅動壓中位數為 13.0 cm H2O），這可能與研究人群的種族體型不同有關。就驅動壓而言，本研究中 PCV-VG 及 PCV 模式均低于 VCV 模式，但本研究未像上述研究一樣發現驅動壓與 PPCs 存在聯系，這或許是因為我們用于分析的驅動壓來源于手術開始到手術結束的平均數據，而非像 Mathis 等[1]的研究中使用的是 CPB 后的驅動壓數據。受到 CPB 的影響，CPB 后的驅動壓可能與 PPCs 的聯系更緊密，但是本研究中 CPB 期間默認了不通氣或 PEEP，并且 CPB 后均常規進行了膨肺，通氣參數也與 CPB 前基本一致，因此，本研究中所使用驅動壓數據應該與 CPB 后驅動壓差別不大。實際上，研究顯示在驅動壓<11 cm H2O、PEEP>5 cm H2O 及手術時間≥240 min 時，PCV-VG、PCV 與 VCV 模式存在顯著差別。由于分層導致的樣本量進一步減少等原因，該結果需謹慎對待，但我們仍發現在上述亞組患者中 PCV-VG 及 PCV 模式的驅動壓低于 VCV 模式。本研究中 3 種通氣模式之間驅動壓的比較建立在準確的數據之上（VCV 模式的驅動壓是以吸氣 Pplat?PEEP 獲得），這與 Neto 等[23]的研究結論一致，即在評估通氣模式對 PPCs 的影響時需同時參考驅動壓（以吸氣 Pplat 來計算）所起的作用，該結論進一步增強了本研究所用建模方法的準確性及結果的可靠性。并且，結合上述分層分析結果，提示未來關于通氣模式的研究可能更需要緊密結合驅動壓來展開。
在本研究中 PPCs 發生率為 40.7%，介于以往研究[2-5]結果（10%～59%）之間，差異主要來源于復合結局指標定義的不同。我們的結局指標在參考國際專家共識[14]的基礎上進行了改良，選取更有臨床意義且更容易判別的指標，并且相對于專家共識中吸入性肺炎等指標，這些指標與術中機械通氣更有聯系，值得以后的類似研究參考借鑒。
本研究具有以下幾個優勢。第一，據我們所知，本研究首次回顧性分析了在心臟手術患者中使用肺保護性通氣策略基礎上的 3 種通氣模式對術后肺部結局的影響，與既往研究[26-27]只是比較圍術期 OI、Ppeak 等指標相比，本研究結果能夠給心臟手術中的機械通氣管理提供更直接的參考。第二，本研究所納入的樣本量經測算有足夠的檢驗效能；所用數據來源于詳細完整的病歷系統與數據庫，并且通過敏感性分析等進行了驗證，保證了結果的可靠。第三，我們的研究人群基本覆蓋了除大血管、急診手術以外的所有正中胸骨切開的心臟手術類型，符合國內心臟手術類型分布比例，具備一定的可推廣性。
同時，本研究也存在一些不足。首先，作為單中心回顧性研究，選擇何種通氣模式并不是隨機的，并且始終存在未測量的潛在混雜因素，如吸入氧濃度、呼吸頻率等，這需要未來大樣本多中心的前瞻性研究進一步驗證。其次，本研究的結局定義基于臨床標準，尤其是肺部感染的診斷可能出現偏差，從而低估其影響，但該因素的影響在不同的組之間應該是均衡的。另外，由于主要結果呈陰性，而術中使用何種通氣模式多基于主治麻醉醫生的個人經驗與習慣，因此研究結論的普適性仍值得探討。最后，雖然我們的研究目標是明確術中通氣模式與 PPCs 之間的關系，但術后在 ICU 期間的通氣策略與 PPCs 之間的關系沒有納入研究。
綜上所述，在擇期 CPB 成人心臟手術患者中，術中通氣模式與術后 7 d 內 PPCs 的發生風險無相關性。
利益沖突：無。
作者貢獻：余海負責論文設計、審閱與修改；毛文杰負責論文設計、數據分析及論文初稿撰寫；蔣蓉娟、張孟秋負責數據收集整理；玉紅負責統計指導與修改。
心臟手術后肺部并發癥（postoperative pulmonary complications，PPCs）作為術后最常見的并發癥之一，是導致患者住院時間延長、醫療費用及死亡率增加的主要原因[1-2]。根據不同的定義及手術類型，其發生率約為 10%～59%[2-5]。引起心臟手術 PPCs 的原因包括患者本身因素（高齡、重度吸煙史、心肺疾病等）、手術、麻醉、體外循環（cardiopulmonary bypass，CPB）、血制品輸注等以及機械通氣繼發的肺損傷[6-7]。其中，全身麻醉機械通氣是導致 PPCs 的一項獨立危險因素[8]。既往文獻[9-10]報道，術中肺保護性通氣策略，包括小潮氣量［6～8 mL/kg 預測體重（predicted body weight，PBW）］、適當的呼氣末正壓（positive end expiratory pressure，PEEP，5～8 cm H2O）以及肺復張手法，是降低 PPCs 的有效措施。但在實施該策略時使用何種通氣模式尚無定論[3]。
術中通氣模式包括壓力控制通氣-容量保證通氣（pressure-controlled ventilation-volume guarantee，PCV-VG）、壓力控制通氣（pressure-controlled ventilation，PCV）和容量控制通氣（volume-controlled ventilation，VCV）。既往在非心臟手術中比較 VCV 與 PCV 模式對 PPCs 影響的 Meta 分析[11-12]結果不一致，且上述研究多集中于比較術中肺順應性、吸氣峰值壓力（Ppeak）等呼吸參數指標，對 PPCs 影響的研究證據強度較低。而在心臟手術中還缺乏 3 種通氣模式之間的研究報道，通氣模式與 PPCs 發生風險是否相關并不清楚。因此，我們進行了一項回顧性隊列研究，旨在探討成人心臟手術中 3 種通氣模式對 PPCs 發生率的影響。
1 資料與方法
1.1 臨床資料和分組
本研究回顧性篩選 2020 年 6—12 月于我院行擇期心臟手術的患者 604 例，其中男 293 例、女 311 例。排除標準包括：（1）年齡<18 歲；（2）心臟移植或使用深低溫停循環技術；（3）術前 60 d 內行雙腔氣管導管插管或單肺通氣手術；（4）術前診斷肺部感染；（5）術中未采用肺保護性通氣策略；（6）無法獲取主要結局指標的病例。
通過四川大學華西醫院電子病歷系統、手術麻醉系統及臨床研究數據庫獲取研究資料。根據患者術中使用的通氣模式分為 PCV-VG 組（201 例）、PCV 組（200 例）及 VCV 組（203 例）。
1.2 方法
1.2.1 數據收集
參考既往研究[1]，收集以下與 PPCs 可能相關的圍術期資料：患者相關資料包括年齡、性別、體重指數（body mass index，BMI）、歐洲心血管手術危險因素評分（EuroSCOREⅡ）[13]、美國麻醉醫師協會（ASA）分級、左室射血分數（left ventricular ejective fraction，LVEF）、肺動脈高壓（依據術前最后一次超聲心動圖檢查結果定義有或無）、血紅蛋白含量、1 個月內吸煙史、術前吸空氣時動脈血氧分壓（PaO2）、慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）、高血壓、糖尿病、90 d 內心肌梗死史及心房顫動（依據入院診斷定義有或無）等；手術資料包括手術類型（瓣膜手術、冠狀動脈旁路移植術、黏液瘤、房/室間隔缺損修補）、麻醉時間、CPB 時間、主動脈阻斷時間、術中舒芬太尼及阿曲庫胺用量、晶體液輸注量、尿量、膠體使用率、血液制品（包括紅細胞、血漿、血小板）使用率及血管活性藥物（包括腎上腺素、去甲腎上腺素、多巴胺、米力農）使用率；機械通氣相關資料包括潮氣量、PEEP、驅動壓和 Ppeak。在 PCV-VG 及 PCV 模式中，驅動壓=Ppeak?PEEP；VCV 模式中，驅動壓=吸氣平臺壓（Pplat）?PEEP。驅動壓及通氣模式數據來源于臨床研究數據庫。
1.2.2 圍術期管理
圍術期麻醉管理由主治麻醉醫生負責，所有患者均根據本中心心臟手術麻醉方案實施麻醉。麻醉前行橈動脈局部麻醉穿刺置管測量連續動脈壓，靜脈麻醉誘導藥物包括咪達唑侖、舒芬太尼、依托咪酯或丙泊酚，肌肉松弛劑使用順式阿曲庫胺。除標準監測外，所有患者均常規監測中心靜脈壓、經食管超聲心動圖（transesophageal echocardiography，TEE）、鼻咽溫度、血氣分析及腦電雙頻指數（bispectral index，BIS）。CPB 期間維持紅細胞壓積為 24%～27%，混合靜脈血氧飽和度>65%，維持平均動脈壓（mean arterial pressure，MAP）為 50～80 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）。術中液體、血制品、血管活性藥物的使用由主治麻醉醫生與外科醫生共同決定，維持 CPB 前后 MAP 為 60～100 mm Hg，心率為 50～120 次/min，指脈氧飽和度>92%。
呼吸參數設置由主治麻醉醫生管理，插管（氣管導管內徑 7.0～8.0 mm）后采取肺保護性通氣策略，調整呼吸頻率維持呼氣末二氧化碳壓在 35～45 mm Hg，吸入氧濃度為 40%～60%。CPB 期間保持管道連接但均未通氣或額外 PEEP，CPB 結束前常規進行肺復張操作。
術畢將患者送往 ICU，根據 ICU 心臟手術后患者管理方案進行管理，通氣模式默認采用同步間歇指令通氣模式，呼吸機設置根據動脈血氣結果進行調節。氣管拔管時機由主管 ICU 醫生與呼吸治療師共同決定。
1.2.3 結局指標
主要結局指標是術后 7 d 內 PPCs 的發生率，該復合指標參考國際指南共識[14]并進行改良，包括肺部感染、呼吸衰竭、胸腔積液、肺不張、氣胸。定義分別如下：（1）肺部感染[15]：疑似呼吸系統感染而接受抗生素治療且至少滿足以下一項：新出現或有性質改變的咳痰；新出現或有進展的肺浸潤影；發熱>38.3℃；白細胞>12 000/U；（2）呼吸衰竭[16]：術后第 1 次拔除氣管導管的時間超過術后 48 h；（3）肺不張：在計算機斷層掃描或胸部 X 線片上發現并報告；（4）胸腔積液：胸部影像學證實的肋膈角變鈍，直立位偏側膈的銳影消失，鄰近解剖結構的偏移，仰臥位血管影的不透明顯像并需要臨床治療；（5）氣胸：表現為胸膜腔積氣（臟層胸膜周圍沒有血管影）并需要臨床治療。
次要結局指標包括入 ICU 時氧合指數（oxygenation index，OI）、術后機械通氣時間、ICU 停留時間、住院時間。定義如下：入 ICU 時 OI 定義為在 ICU 第 1 次動脈血氣中的氧分壓/吸氧濃度；術后機械通氣時間為患者術后至出院期間接受氣管插管有創通氣的總時間；ICU 停留時間為患者術后至出院在 ICU 停留的總時間；住院時間為患者手術當日至出院的總時間。
1.3 統計學分析
采用 IBM SPSS 24.0 進行統計學分析。計量資料根據 Shapiro-Wilk 檢驗確認是否服從正態分布。若服從正態分布則以均數±標準差（±s）描述，組間比較采用方差分析；若為非正態分布，則以中位數（上下四分位數）［M（P25，P75）］描述，組間比較采用 Kruskal-Wallis 秩和檢驗。分類資料以頻數和百分比（%）表示，組間比較采用 χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法。
由于 PPCs（二分類結局）發生率>10%，本研究使用改良 Poisson 回歸模型[17]代替 logistic 回歸模型來評估術中通氣模式與 PPCs 之間的關系，結果以調整后相對危險度（aRR）及 95% 置信區間（CI）表示。將術前及術中資料作為協變量依次納入單因素回歸分析，P<0.1 的協變量納入多因素回歸模型，同時將通氣設置參數中不均衡且與 PPCs 相關的因素，包括術中 PEEP、驅動壓，與通氣模式一起納入多因素回歸模型，并以臨床常用的 VCV 模式作為對照。使用 Kaplan-Meier 曲線描述 3 種通氣模式組術后 7 d PPCs 的累計發生情況，采用 log-rank 檢驗比較其差異。
通氣模式與次要結局之間的關系使用多重線性回歸模型進行評估，結果以偏回歸系數（β）及 95%CI表示。在進行任何多因素回歸分析之前，用方差膨脹因子評估協變量之間的共線性，排除方差膨脹因子>10 的變量。如果多因素回歸模型中的基線變量缺失數據>5%，將進行多重插補。
為了檢驗研究結果的一致性，本研究進行了敏感性分析，采用上述同樣的協變量納入方法評估通氣模式與主要結果中單個結局的相關性。在瓣膜手術患者中進行亞組分析，再次評估通氣模式與 PPCs 的關系，納入變量與主要結局分析中納入的混雜因素相同。分層分析：大部分患者術中 PEEP 設置為 5 cm H2O，因此按 PEEP>5 cm H2O，驅動壓≥11 cm H2O（一個標準差）、手術時間（以中位數為界）進行分層，進一步探索分析通氣模式與 PPCs 的關系，以及通氣模式與 PEEP、驅動壓、手術時間是否存在交互作用（interaction term）。上述分析采用 logistic 回歸模型，結果以比值比（odds ratio，OR）及 95%CI表示。
本研究沒有對多重比較進行調整，因此，次要結局分析得出的結果，以及分層分析等二次分析結果應被視為探索性分析。所有統計分析使用雙側檢驗，P≤0.05 為差異有統計學意義。
1.4 倫理審查
本研究方案獲得四川大學華西醫院倫理委員會批準，批準號：2021 年審（238）號，且同意免除受試患者知情同意。研究方案及結果報告遵循 STROBE 聲明[18]。
2 結果
初步篩選 1 006 例患者，排除病例包括：年齡<18 歲患者 155 例，主動脈弓等深低溫停循環患者 80 例，術前 60 d 內行雙腔氣管導管插管或單肺通氣手術患者 5 例，術前診斷肺部感染患者 20 例，術中未使用 PEEP 患者 101 例，使用 PEEP<5 cm H2O 患者 30 例，PEEP>8 cm H2O 患者 5 例，無法獲取主要結局指標患者 6 例，最終納入統計分析 604 例。
缺失數據只包括術前 PaO2（2.0%）及術中尿量（1.5%），因此未做多重插補等處理，進行變量分析時排除相應個案。
2.1 患者臨床資料
本隊列共 604 例患者，其中男 293 例、女 311 例，平均年齡（52.0±13.0）歲，手術以瓣膜手術為主（80.5%）。201 例（33.3%）患者使用 PCV-VG 通氣模式，200 例（33.1%）使用 PCV 通氣模式，203 例（33.6%）使用 VCV 通氣模式。PCV-VG 組患者術前 PaO2 較 PCV 組、VCV 組低，術中輸注晶體液量及血管活性藥物也更多。在術中機械通氣相關呼吸參數方面，VCV 組 PEEP 值及 Ppeak 較另兩組高；PCV 組驅動壓最低（中位數=8.0 cm H2O），PCV-VG 組居中（中位數=9.0 cm H2O），VCV 組最高（中位數=10.0 cm H2O）；見表 1。
表1
各組患者臨床資料比較［/例（%）/M（P25，P75）］
2.2 主要結局
本組患者中，有 246 例（40.7%）患者術后 7 d 內發生 PPCs，其中 PCV-VG 組86例（42.8%）、PCV 組 75 例（37.5%）、VCV 組 85 例（41.9%）。3組患者術后 7 d PPCs 的累計發生率差異無統計學意義（log-rank test，P=0.382）；見圖 1。
圖1
3 種通氣模式術后 7 d 肺部并發癥累計發生率的 Kaplan-Meier 曲線
VCV：容量控制通氣；PCV：壓力控制通氣；PCV-VG：壓力控制通氣-容量保證通氣；PPCs：術后肺部并發癥
單因素分析中 P<0.1 的因素包括年齡、EuroSCOREⅡ評分、ASA 分級、肺動脈高壓、COPD、手術類型、麻醉時間、CPB 時間、術中舒芬太尼用量、術中輸注血液制品及血小板；見表 2。其中 CPB 時間、術中輸注血小板分別與麻醉時間、術中輸注血液制品存在共線性被排除。最終納入改良 Poisson 回歸分析模型的因素包括年齡、EuroSCOREⅡ評分、ASA 分級、肺動脈高壓、COPD、手術類型、麻醉時間、術中舒芬太尼用量、術中輸注血液制品、PEEP、驅動壓及通氣模式。結果顯示，PCV-VG 與 VCV 模式相比，術后 7 d 內 PPCs 發生率差異無統計學意義［aRR=0.951，95%CI（0.749，1.209），P=0.683］；同樣，PCV 與 VCV 模式相比，術后 7 d 內 PPCs 發生率差異亦無統計學意義［aRR=0.827，95%CI（0.645，1.060），P=0.133］；見表 3。年齡、麻醉時間、術中輸注血液制品為 PPCs 的獨立危險因素；見圖 2。
圖2
PPCs 與圍術期危險因素改良 Poisson 回歸分析結果
ASA：美國麻醉醫師協會；EuroSCOREⅡ：歐洲心血管手術危險因素評分；COPD：慢性阻塞性肺疾病；PEEP：呼氣末正壓；PPCs：術后肺部并發癥；VCV：容量控制通氣；PCV：壓力控制通氣；PCV-VG：壓力控制通氣-容量保證通氣；adjusted
表2
單因素分析結果［例（%）//M（P25，P75）］
表3
各組患者結局指標的比較［例（%）/M（P25，P75）］
2.3 次要結局
多因素線性回歸分析顯示，與 VCV 模式（對照組）相比，入 ICU 時 OI 升高與 PCV 模式顯著相關，而與 PCV-VG 模式不相關。術后機械通氣時間與通氣模式不相關；ICU 停留時間與通氣模式不相關；住院時間也與通氣模式不相關；見表 3。
2.4 敏感性分析、亞組及分層分析
對肺炎、呼吸衰竭、胸腔積液、肺不張分別進行多因素 logistic 回歸分析，結果顯示均與通氣模式不相關。本研究中氣胸發生例數過少，無法分析通氣模式與其是否相關；見表 4。
表4
主要結局指標的 logistic 回歸分析［例（%）］
亞組分析中，瓣膜手術 486 例，有 202 例（41.6%）患者術后 7 d 內發生 PPCs，其中 PCV-VG 組 71 例（45.2%）、PCV 組 64 例（37.2%）、VCV 組 67 例（42.7%）。Logistic 回歸分析顯示 PPCs 與通氣模式不相關；見表 5。
表5
通氣模式與 PPCs 關系的亞組及分層分析（例）
分層分析結果顯示，相較于 VCV 模式，當 PEEP>5 cm H2O 時，PCV-VG 與 PCV 模式均顯示與降低 PPCs 相關；當驅動壓<11 cm H2O 時，PCV 模式與降低 PPCs 相關；當手術時間≥240 min 時，PCV-VG 與 PCV 模式同樣顯示與降低 PPCs 相關。其它分層分析（PEEP=5 cm H2O、驅動壓≥11 cm H2O、手術時間<240 min）結果顯示，PPCs 與通氣模式不相關。通氣模式與 PEEP、驅動壓、手術時間無交互作用（P>0.05）；見表 5。
3 討論
心臟手術 PPCs 發生率遠高于其它術后并發癥，即使在使用肺保護策略之后也是如此，嚴重影響患者的預后[19]，因此，弄清楚 PPCs 的相關危險因素非常重要。本研究分析了在肺保護性通氣策略基礎上通氣模式與 PPCs 之間的關系。結果顯示，術中使用 PCV-VG、PCV 或 VCV 通氣模式，均不會對擇期成人心臟手術患者術后 7 d 內 PPCs 的發生風險產生影響。
3 種通氣模式用于機械通氣的區別在于氣流波形以及通氣目標。PCV-VG 模式第 1 次呼吸為 VCV 模式通氣，然后采用 PCV 模式利用其減速的氣流波，自動對目標壓力進行調整。理論上它結合了 PCV 和 VCV 模式的優點，在面對變化的肺部動態順應性和任何變化的吸氣壓力時，能夠通過自動計算以較低的壓力保證穩定的潮氣量，從而減少肺損傷[20]。在此工作原理的基礎上，臨床工作中更注重術中通氣管理的主管麻醉醫生面對病情較重的患者時，可能會優先使用 PCV-VG 模式。而大部分麻醉醫生在選擇通氣模式時更關注的是該模式下的氣道阻力是否正常，以及通過設置合適的潮氣量及呼吸頻率，保證患者足夠的氧合及正常的 EtCO2。本研究結果未顯示 PCV-VG 模式能夠從臨床轉歸上起到改善心臟手術患者術后肺部結局的作用。
既往關于通氣模式對術后肺部并發癥影響的研究多集中于非心臟手術人群，且結果不一致。2015 年一項 Meta 分析[11]納入 13 項以腹腔鏡或開腹方式行減肥手術的隨機對照研究，結果顯示，VCV 模式聯合肺復張手法及 PEEP（>10 cm H2O），與 PCV 模式聯合其它策略相比，能夠提高 OI 和肺順應性，降低肺不張的發生率。相反，2016 年一項不限手術類型的 Meta 分析[12]顯示，PCV 模式比 VCV 模式有更低的 Ppeak 及 Pplat 等，但對 PPCs 是否存在影響尚不能做出結論。本研究結果顯示在心臟手術人群中，術后 7 d 內 PPCs 與術中通氣模式無關，這與發表在 2017 年的一項大規模回顧性隊列研究[21]結果并不一致。該研究結果顯示，術中使用 PCV 模式比使用 VCV 模式的患者術后 7 d 內發生 PPCs 的風險更高。雖然該研究總共納入了近 11 萬例病例并且涵蓋心臟手術人群在內，但實際上心臟手術病例只有 420 例，并且其中使用 PCV 模式的患者只有 25 例，該樣本例數并不能夠得出在心臟手術這個亞組人群中 PCV 模式比 VCV 模式發生 PPCs 的風險更高的結論。
根據研究[22-23]報道，驅動壓與 PPCs 密切相關。實驗室研究[24-25]也證明肺泡在循環復張過程中發生的損傷與高驅動壓力有直接關系。Mathis 等[1]在研究心臟術后肺部并發癥與術中“捆綁”的肺保護性通氣策略的關系時，其通氣模式為 PCV-VG 模式，結果顯示低驅動壓（<16 cm H2O）是 PPCs 的一項保護因素。本研究中 PCV-VG 模式的驅動壓中位數為 9.0 cm H2O，低于該研究（驅動壓中位數為 13.0 cm H2O），這可能與研究人群的種族體型不同有關。就驅動壓而言，本研究中 PCV-VG 及 PCV 模式均低于 VCV 模式，但本研究未像上述研究一樣發現驅動壓與 PPCs 存在聯系，這或許是因為我們用于分析的驅動壓來源于手術開始到手術結束的平均數據，而非像 Mathis 等[1]的研究中使用的是 CPB 后的驅動壓數據。受到 CPB 的影響，CPB 后的驅動壓可能與 PPCs 的聯系更緊密，但是本研究中 CPB 期間默認了不通氣或 PEEP，并且 CPB 后均常規進行了膨肺，通氣參數也與 CPB 前基本一致，因此，本研究中所使用驅動壓數據應該與 CPB 后驅動壓差別不大。實際上，研究顯示在驅動壓<11 cm H2O、PEEP>5 cm H2O 及手術時間≥240 min 時，PCV-VG、PCV 與 VCV 模式存在顯著差別。由于分層導致的樣本量進一步減少等原因，該結果需謹慎對待，但我們仍發現在上述亞組患者中 PCV-VG 及 PCV 模式的驅動壓低于 VCV 模式。本研究中 3 種通氣模式之間驅動壓的比較建立在準確的數據之上（VCV 模式的驅動壓是以吸氣 Pplat?PEEP 獲得），這與 Neto 等[23]的研究結論一致，即在評估通氣模式對 PPCs 的影響時需同時參考驅動壓（以吸氣 Pplat 來計算）所起的作用，該結論進一步增強了本研究所用建模方法的準確性及結果的可靠性。并且，結合上述分層分析結果，提示未來關于通氣模式的研究可能更需要緊密結合驅動壓來展開。
在本研究中 PPCs 發生率為 40.7%，介于以往研究[2-5]結果（10%～59%）之間，差異主要來源于復合結局指標定義的不同。我們的結局指標在參考國際專家共識[14]的基礎上進行了改良，選取更有臨床意義且更容易判別的指標，并且相對于專家共識中吸入性肺炎等指標，這些指標與術中機械通氣更有聯系，值得以后的類似研究參考借鑒。
本研究具有以下幾個優勢。第一，據我們所知，本研究首次回顧性分析了在心臟手術患者中使用肺保護性通氣策略基礎上的 3 種通氣模式對術后肺部結局的影響，與既往研究[26-27]只是比較圍術期 OI、Ppeak 等指標相比，本研究結果能夠給心臟手術中的機械通氣管理提供更直接的參考。第二，本研究所納入的樣本量經測算有足夠的檢驗效能；所用數據來源于詳細完整的病歷系統與數據庫，并且通過敏感性分析等進行了驗證，保證了結果的可靠。第三，我們的研究人群基本覆蓋了除大血管、急診手術以外的所有正中胸骨切開的心臟手術類型，符合國內心臟手術類型分布比例，具備一定的可推廣性。
同時，本研究也存在一些不足。首先，作為單中心回顧性研究，選擇何種通氣模式并不是隨機的，并且始終存在未測量的潛在混雜因素，如吸入氧濃度、呼吸頻率等，這需要未來大樣本多中心的前瞻性研究進一步驗證。其次，本研究的結局定義基于臨床標準，尤其是肺部感染的診斷可能出現偏差，從而低估其影響，但該因素的影響在不同的組之間應該是均衡的。另外，由于主要結果呈陰性，而術中使用何種通氣模式多基于主治麻醉醫生的個人經驗與習慣，因此研究結論的普適性仍值得探討。最后，雖然我們的研究目標是明確術中通氣模式與 PPCs 之間的關系，但術后在 ICU 期間的通氣策略與 PPCs 之間的關系沒有納入研究。
綜上所述，在擇期 CPB 成人心臟手術患者中，術中通氣模式與術后 7 d 內 PPCs 的發生風險無相關性。
利益沖突：無。
作者貢獻：余海負責論文設計、審閱與修改；毛文杰負責論文設計、數據分析及論文初稿撰寫；蔣蓉娟、張孟秋負責數據收集整理；玉紅負責統計指導與修改。
