2021年3月第28卷第6期
护理学报
Journal of Nursing"China#13
March,2021
Vol.28No.6
【文献研究】
严露培1a，姚丽丽1a，李跃荣1a，陈豪2，刘文文1:，赵庆华1c，肖明朝1;
(1.重庆医科大学附属第一医院a.麻醉科；b.胃肠外科;c.护理部;d.泌尿外科，重庆400016；
2.重庆医科大学公共卫生与管理学院，重庆400016)
［摘要］目的总结手术患者非计划性术中低体温风险预测模型的研究进展，为未来模型的发展提供建议。
方法检索国内外关于非计划性术中低体温预测模型的文~，从模型推导形式、模型评价指标及模型验证范围等角度进行综述。结果非计划性术中低体温预测模型研究开展较多，但普遍存在模型构建过程不规范、性能指标不完整、验证方式不完善等问题。结论非计划性术中低体温预测模型作为筛査高风险人的评估工具，可为医护团队术前识别术中低体温高风险患者并采取针对性预防措施提供依据。未来研究可从验证已有模型出发，完善模型性能评估指标，创新模型呈现方式，扩大模型验证范围，以期有效指导临床工作，保障患者安全％
［关键词］非计划性术中低体温；风险预测；危险因素；模型；综述
［中图分类号］R473.6；R472［文献标识码］A［DOI］10.16460/j.issn1008-9969.2021.06.013
非计划性术中低体温(inadvertent intraoperative hypothermia,IIH)指除计划性或性低体温外，患者手术中发生的体的体温(心体温低于36!)Q1R，是外科手术的&的并发一Q2R。国内外研究，非计划性术中低体温的发生率为40%~75%Q r，为手术患者体内与外的〔汽手术
中，者体内的体温低，供，发生严重的凝血功碍、药物清低&手术部位感染发症，进而延长患者住院时间、加重患者经济负担因此，准确地手术患者的非计划性术中低体温风险至关重要％非计划性术中低体温风险预测模型为风险的，为医护
术非计划性术中低体温高风险患者并采取针性预提供参考。将近年来关非计划性术中低体温风险预测模型的研究进归纳、提炼和%
&非计划性术中低体温的危险因素
由于非计划性术中低体温的性，针对危险因素开展预防成为降低非计划性术中低体温风险
［收稿日期］2021-10-31
［基金项目］国部重点研发计划(2019YFC2005900)；重庆研究生研(CYS20196)；重庆医大学附属第一医院护理科研基(HLJJ2018-12)；卫生部国重［财社(2011)170号］；重庆市医学重点学［卫科教(2007)2号］
［作者简介］严露培(1997-)，女，四川成都人，本科学历，硕士研究生，护％
［YZ作者］李跃荣(1973-)，女，四川叙永人，硕士，副主任护师，研究生％E-mai1:*****************的主要方式。近年来，国内外有关非计划性术中低体温危险的研究集中面。(1)患者自身：龄女性患者发生非计划性术中低体温的风险更⑼，但年龄变仅对术中30min内的体温影响应［7］；低BMI非计划性术中低体温发生的独立险［7］，但此变应时间局限于术中2h内［9］；麻醉实患者更的基线体温(正常值内)低非计划性术中低体温发生［7］。(2)温：上将保温为2种，动温(皮肤和加外部，如：强制
空气加'和被动保温(帮助储，防止散失，如加盖毛毯)［6］。相比于被动保温，动温低29%的非计划性术中低体温风险［6］；多种动温措施联合应用著低非计划性术中低体温发生㈣。(3) CO2气腹：温暖湿化的20!、0%相湿度的C02^降低非计划性术中低体温发生［叫(4)麻醉时长：麻醉时间每增加1min，患者体温0.00298!［12］% (5)手术室室温：低室温非计划性术中低体温发生的险因素［7，13］，研究发室温对患者体温无影响［3］%(6)他：如手术型、手术规模、术中体、术露面积等。这些研究为非计划性术中低体温风险预测模型的构建提供参考％
2风险预测模型概述
风险预测模型的多为基，用统计学析立模型，确定多种风险与
发生概的定量关系，客观、学地预发生风险，从期识别危险因素开展预防网。Logistic 回归的确定定关系，用于风险预测模型的构建，并可通过Hosmer-Lemeshow
14护理学报2021,28(6)钢副框角码
检验判别模型的拟合优度,AUC值（Area under ROC curve,ROC曲线下面积）评价模型的优劣性%目前，在心血管疾病、慢性病、恶性肿瘤等领域均已展开对风险预测模型的探索[15-17]O现结合国内外文献，介绍非计划性术中低体温风险预测模型的研究进展％
3手术患者非计划性术中低体温风险预测模型的研究现状
3.1开腹手术患者术中低体温风险率模型2002年，Kasai报告了开腹手术患者术中低体温风险率模型3188%该研究通过病历对照法回顾了862例患者的人口学资料（年龄、性别、身、体$，资料（术前线体温、术前、术前心率），采用Logistic回归构建了风险率模型：Z=-15.014+0.097x 年龄+0.263x身高-0.323x体质量-0.055x术前收缩压-0.121x术前心率,B（风险率）=1/（1+e-z）%通过受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC）分析，该模型灵敏度为81.5%，特异度为83.0%。，该学者50例患者对模型进验证，当风险率＞0.7时，患者术中低体温；风险率!0.3，患者体温，模型性％在非计划性术中低体温风险预测模型领域中，该研究通过险模型开展验，研究了；Moons对该模型，在设计，不
3198%Moons，病例对照法推导模型，者病例对照，E
预“”性结的率，的风险。该学者对模型中的性别进行例分析，现例对照例，患者在体性别
的低体温率％,Moons Kasai 研究法模型，研究前性患者的，预结
率，率估计模型㈣％1查阅文献，该模型的％结学者，对于绝对概率预测模型的研究法，前瞻性收集患者相关信息，降低模型的偏倚风险，增加模型的价值％
3.2全麻手术患者术中低体温风险评分系统2008年,Rincon报告了全麻手术患者术中低体温风险评分系统3218%该前瞻性研究将264例患者机分配到建模组（200例）和验证组（64例），采用Logistics 回归构建模型:B（风险值）=105.117+0.0371484x 年龄-0.0282914x体质量+0.0213259x手术时长-0.2609733x手术室室温-2.727589x基线体温。同时，该学者将5项风险因素进行赋值，构建出风险评分系统，评分系统的模验的AUC分别0.83&0.82，性。该研究较早将险进
评分，有助医护人员直观地化术中低体温
生风险，且简单快速，可作为个体化筛（但
线内钩子于该研究样少，且的研究少，且未他学者对进行外部研究，，临
性待进一步探究％
3.3手术患者术中低体温危险因素评价指标体系
2016年，黄一乐通过专家函询法了手术患者术中低体温险评价指标体系㈣％该学者
通过德尔菲法定危险因素指标，专家主观判断指
标的相对重要性赋值,2轮函询法的专家权威程度分别为0.83和0.84（均＞0.7），专家意的协调程
度分别为0.586和0.601（均＞0.5），专家的权威程度
及协性较好；再通过层次分析法计算指标权•进行一致性检验，一致性比率0.025（＜0.1），表明体系中指标权分配合理％最终确定了2个一级指标（术前、术中危险）及21个二级指标；其中，术前险权比0.423，共10个条目；术中危险因权比0.577，共11个条目％
该研究通过汇总及分析专家意见构建出风险指标体系，虽然专家代表性及信性，无法否
德尔菲法仍强的主观性，其结专家
的专业知识储备及学术造诣密分㈣。因此，来的研究该体系的性，积
并不断完善该体系的及内容，在提高预测的学性，的评测％3.4全麻手术患者术中低体温预测因子评分方程
2018年，YiJie告了全麻手术患者术中低体温预测因子评分358%该研究首先基于国内：库对全国3132名全麻手术患者进行术中低体温风险评估并建立模型：预测得分（术中低体温
生率x100%）=100%x1/j1+EXP[-（119+0.201x手术等级-0.1847x术中输液量+0.5299x麻醉时长-0.2269x保温措施-0.306x BMI-0.1912x手术室室温-3.1057x基线体温）],。随后，将北京830名全麻
手术患者的相关代预测低体温的发生率。该研究中建模组与验证组的AUC分别为0.789&0.771,Hosmer-Lemeshow检验值为0.5611,Brier值为0.21，模型具备良好的别及拟合优度，性％
该研究国内低体温预测模型，施了外部验证，模型的施性强；但到该模型的来回顾性的分析,
模型的价值进一步％然，到模型
第6期严露培等：手术患者非计划性术中低体温风险预测模型研究进展15
的样本量较大且模型表现力及准确性较好，因此建议临床医护人员积极应用该模型，在检验预测因子效应度的同时挖掘潜在因子间作用，并可通过结构方程模型进行路径分析，证实预测因子之间的关系，旨在推导出更稳健的低体温预测模型。
3.5腹腔镜手术患者术中低体温风险预测模型2019，手术患者术中低体温风险预测模型㈣。该前瞻性研究将396手术者2：1的例分配到建模组(264例)和验证组(132例%，用Logistic回归构建出风险预测模型: Logit(P)=56.893-1.216x基线体温+0.377x手术类型+0.009x麻醉时长-0.653x手术室室温&该模型的AUC为0.791，约登指数为0.867，灵敏度为60.0%，特异度为86.7%,H-L检验!=0.123，模型拟合度和预测力中；验证组应用模型出实应用确79.54%，模型较稳健&
医学的、、对腹腔内
的手术及，手术的展，手术时间，术中低体温到
更的关闪旳。该研究手术者，研究性，且模型过床验证，较
的实；该模型的样本量较且险
进行分，准确预者术低体温
风险的高低&模型进行大样本验证，并尝模型进行险低的-分，进建方
临床医护人员实的预测模型。
4展望
计-性术中低体温险者因
素、因、手术因、因息息相关，早期识别并评险有益于医护团队采取针对性措：展预防。目，国外计划性术中低体温险因素的研究集中于保温措、体温管理、综合保温护理效果等，计划性术中低体温预测因子险的量性关系的研究较少，且多数研究存在模型构建方式单一、模型性评标不完整、新技
术应用不足、结果不准确、报告质量差和证据相互矛盾等缺点[2^29]O此外，已计划性术中低体温风险预测模型多探究术中阶段，覆盖围术期全过程，且采用单一的Logistic回归分析，该方法仅能分析纳入因的影响效应，无法识别潜在因子间及潜在因子纳入因间的相互作用，法计测量误差，存在一定缺陷，导致模型准确降低&
本研究计划性术中低体温险预测模型进行综，结果表明计划性术中低体温模型遍缺乏外部验证，总体呈现为开发多、应用少的局面，尚不识别出那模型实用更。一个成熟的预测模型需经过科评、反复验证才推行&因此，本研究结论续工作提供建议&
(1%建议学者对已模型进行跨地区、跨种族的前瞻性中心临床验证，充分利用互联技术构建计划性术中低体温险预测，大模型的用围，提用&，推者采用
型计方法进行模型推导，模型、结构方程模型、、进行险因计划性术中低体温结果的全面分析，并通过列线图化模型的预测结果，方医护人员直观预
风险、减轻工作负担&(2)应明化模型构建方式，
用科的模型评表，预测模型研究的险和适用性评估工具(prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST严，对模型进行质量控制及方法学评价，标准化模型过程，提模型的
范性及科学性&
综，非计划性术中低体温风险预测模型较大的间，研究的关应
新模型到验证已模型，并可从数据收集方式、验证方式、分析方式及现方式方面进行模型的新，旨在定出较科性、较床应用
、方实的计划性术中低体温险预测模型，期降低者计划性术中低体温险，提
照护质量，保者全。
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[本文编辑：陈伶俐]
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