我们应关注“何时”及“对谁”进行术后阿片类药物诱发的通气功能障碍的监控

Lorri A. Lee (医学博士); Karen L. Posner (博士); 以及Karen B. Domino (医学博士、公共卫生硕士)

经许可复制和修改。Lee LA, Caplan RA, Stephens LS, Posner KL, Terman GW, Voepel-Lewis T, Domino KB.
Postoperative opioid-induced respiratory depression: a closed claims analysis.
Anesthesiology 2015;122:659-65.
图 1:在结案赔项目研究中,
与术后阿片类药物诱发的通气功能障碍有关的 92
个索赔案例中患者受伤的严重程度。

术后阿片类药物诱发的通气功能障碍 (OIVI) 是一种可对患者造成严重伤害 的可预防性致伤因素,多家机构已在过去 20 年里为解决此类患者安全问题付出了卓绝努力。过去,由于此类事件的发生率较低,所以很难针对具体干预措施进行结果研究,从而导致本领域内的研究进展缓慢。“麻醉结案索赔研究项目”通过对专业责任公司提供的已结案麻醉治疗失当投诉相关因素进行严格审查,对此类小概率事件开展了研究,调查范围涵盖约 1/3 的美国麻醉医生。在这些结案索赔项目中,我们共识别出 92 件与 OIVI 相关的索赔。1 在本项目中使用的方法无法识别不涉及呼吸问题且患者未提出相关投诉的病例(例如:使用纳洛酮快速抢救成功)、造成患者死亡或脑损伤的误诊病例、未进行法医检验的大量病例 2 或由本项目外聘的专业责任公司负责的病例。上述 92 个 OIVI 投诉案例中的 3/4 涉及患者死亡或遭受永久性脑损伤的情形(图 1)。1

由于本项并发症可能引发严重伤害,因此多家研究机构、专业协会和标准制定机构已经制定了多项指南,建议加强对术后接受阿片类药物治疗的高危患者的监控力度。此类指南中包含多项干预措施,如:以更短的间隔时间增加评估检查、持续进行二氧化碳监测和/或含中心报警功能的脉搏血氧饱和度监测,以及包括运用电阻抗监控每分钟通气量在内的新型技术。3,4 此类措施可作为逻辑起点,用于解决OIVI这一复杂问题;但要识别出所有面临 OIVI 高风险的患者却并非易事。在使用多种不同方法和数据库对本研究课题进行研究的过程中,我们已经识别出与术后出现 OIVI 有关的多个风险因素,其中包括高龄、女性、肥胖、体重不足、阻塞性睡眠呼吸暂停、肾损伤、心脏病、慢性阻塞性肺病、神经疾病、糖尿病、高血压、术前长期使用阿片类药物和气道手术等。5-9 根据这些结案索赔项目,尽管根据 ASA 身体状况 1-2 1中的标准,患者之中的 63% 的身体状况被归类为相对健康,但在 92 项与术后阿片类药物诱发的呼吸抑制相关的投诉中,有 2/3 与肥胖有关。依靠结案索赔项目研究,我们成功识别出越来越多可改变阿片类药物代谢和转运且与 OIVI 有关的特定基因多态性。7,10,11 显然,此类风险因素中仍有多项未被确诊,因此潜在风险因素清单的准确性有所降低。此外,患者可能出现一些术后并发症,例如,败血症、急性肾损伤、肺炎、谵妄和其它可影响患者对 OIVI 的敏感度的并发症。

与本项并发症有关的外源性风险因素取决于专业医护人员和医疗机构的实践方法和政策,这些方法和政策与已经存在的患者状况同样重要。已列举的风险因素包括使用全身麻醉(相较于椎管内麻醉)、术前使用长效羟考酮或加巴喷丁、术后持续静滴阿片类药物、伴随使用其它非阿片类镇静药物、术后采用多位医生开出的处方,以及医疗服务机构缺乏关于 OIVI 迹象和症状的教育和培训。1,12-14 此类外源性风险因素在很大程度上取决于参与患者护理用药过程的每位专业医护人员所具备的能力、经验和教育培训情况,以及医疗服务机构间的合作和沟通(尤其是在制定新护理指南时)。各种机构资源,如病房区的护士/患者配置比例、针对 OIVI 的迹象和症状对医疗服务机构进行各层面教育培训、计算机化处方录入、加强具有中心报警功能的电子监控和围绕疼痛管理制定的机构政策,是可对本并发症的发病率产生影响的其它重要变量。

根据这份术后 OIVI 已知和未知促成因素表,医疗服务机构无法准确识别出所有可能出现该并发症的患者。随着患者年龄增长以及肥胖程度和阿片类药物使用量的提高,医护人员对高敏感度患者提供的医护服务较之以往有所提升,大多数患者可能面临一种及以上 OIVI 风险因素。APSF 和其它机构提出的关于对所有术后使用阿片类药物的患者进行持续电子监控的建议,可有助于减少由于未确诊患者风险因素以及医护服务机构和机构风险因素造成的伤害。15 本项建议可避免产生有关识别高危患者的困惑,并推进患者术后护理标准化进程。随着护士需要照顾的患者人数增多,为患者使用具有中心报警功能的持续电子监控装置,可为患者提供更客观、更持续的监控。我们的研究表明,在 92 项术后 OIVI 相关投诉之中,近 1/3 案例中的患者在上一次护理检查起的 1 小时之内出现严重的 OIVI 事件,42% 案例中的患者在上一次护理检查起的 2 小时之内出现严重的 OIVI 事件(图 2)。1 患者情况不稳定及缺乏针对 OIVI 迹象和症状的教育培训是导致上述情况发生的主要因素。上文所述的时间间隔较短,因此可以证明,当护士需要同时护理多名患者时,仅在病房内进行实际护理检查,不足以检测患者是否出现 OIVI 事件。

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图 2:在 92 个索赔案例之中,上次护理检查与发现患者出现阿片类药物诱发的通气功能障碍之间的间隔时间。未显示间隔时间不明的索赔案例 (n = 39) 和不适用案例 (患者在家中,n = 3)

根据结案索赔项目研究,上述事件中有 88% 均发生在术后 24 小时之内,因此该时间段也成为了使用持续电子术后监控的关键时期(图 3)。1 从护士/患者比例为 1:1 或 1:2 且环境较吵闹、刺激因素较多的术后恢复室转到刺激因素较少、由护士监控频度较低的非加护病房期间属于高危时期。我们的研究表明,OIVI 事件中有 13% 都是在患者转移到普通病房时起的 2 h 之内发生的。其它研究结果也表明,术后 24 h 是患者术后发生 OIVI 风险程度最高的时期,与上述研究结果一致。[16-18]

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图 3:在“已结案索赔项目研究”中的 92 个索赔案例中,
术后发生阿片类药物诱发的呼吸抑制的时间。

最后,具有中心报警功能的持续电子监控在理论上能够针对患者出现的其它可改变呼吸频率和心率的术后并发症,如败血症、低血容量性休克、肺炎和其它疾病等,向医护人员发出警报。Taenzer 和他的同事在使用具有中心报警功能的脉搏血氧饱和度仪对患者进行电子监控时成功证实了上述观点。19,20 他们注意到,从普通病房转到重症监护病房的患者人数显著减少,降幅高达 50%,抢救事件数量则相较于基线数量减少了 60%,同时,因阿片类药物相关原因致死的患者人数也明显减少。此类投资的经济回报率也十分可观——以他们的初始抽样单位为例,由于转入重症监护病房的患者人数减少,成功节省了 148 万美元。21 这一数字尚未涵盖由于发病率降低导致的患者终生所需支付费用降低或机构法法律医疗纠纷辩护费用降低。术后 24 h 及以后的患者相关数据可被用于确定是否可以为患者撤去持续电子监控。

总之,OIVI 风险分级对于围手术期麻醉剂和药物管理而言十分重要,但其可靠性仍有待提升。仅利用现有患者情况和所患疾病即可识别哪些患者术后需要持续电子监控的理念否定了不同医疗护理设置(医护人员和医疗机构)可对患者出现 OIVI 的风险产生重大影响的观点。对术后接受阿片类药物治疗的患者进行持续的氧合作用和/或通气情况电子监控,且监控时长保证在 24 h 以上,可实现术后护理的简化和标准化,且可能降低术后 OIVI 和其它并发症的发病率。如果想要在资源有限的机构内提高对患者进行 OIVI 监控的水平,首先应重点关注患者风险因素,但各机构的终极目标应是为术后使用阿片类药物的所有患者进行监控。

 

Lee 博士是 APSF Newsletter 编委会成员,并在位于华盛顿州里奇兰的卡德莱克地区医疗中心(Kadlec Regional Medical Center)的 Premier Anesthesia 麻醉管理部任职麻醉医生。

目前,Posner 博士是华盛顿大学 (University of Washington,Seattle, WA.)麻醉学与疼痛医学系麻醉患者安全学科研究教授和“Laura Cheney 教授”。

Domino 博士任职于华盛顿大学,担任麻醉学教授一职。


参考文献

  1. Lee LA, Caplan RA, Stephens LS, et al. Postoperative opioid-induced respiratory depression: a closed claims analysis. Anesthesiology 2015;122:659-65.
  2. Localio AR, Lawthers AG, Brennan TA, et al.Relation between malpractice claims and adverse events due to negligence.Results of the Harvard Medical Practice Study III. N Engl J Med 1991;325:245–51.
  3. Joint Commission Enhances Pain Assessment and Management Requirements for Accredited Hospitals. The Joint Commission Perspectives 2017;37:1-4. Available at https://www.jointcommission.org/assets/1/18/Joint_Commission_Enhances_Pain_Assessment_and_Management_Requirements_for_Accredited_Hospitals1.PDF Accessed Dec 3, 2017.
  4. Center for Clinical Standards and Quality/Survey & Certification Group.Memorandum for requirements for hospital medication administration, particularly intravenous (IV) medications and post-operative care of patients receiving IV opioids. Center for Medicare and Medicaid Services. March 14, 2014. https://www.cms.gov/Medicare/Provider-
    Enrollment-and-Certification/SurveyCertificationGenInfo/Downloads/Survey-and-Cert-Letter-14-15.pdf
    . Accessed Dec 3, 2017.
  5. Gupta K, Prasad A, Nagappa M, et al.Risk factors for opioid-induced respiratory depression and failure to rescue: a review. Curr Opin Anaesthesiol 2018;31:110-119.
  6. Khelemsky Y, Kothari R, Campbell N, et al. Incidence and demographics of post-operative naloxone administration: a 13-year experience at a major tertiary teaching institution. Pain Physician 2015;18:E827–9.
  7. Niesters M, Overdyk F, Smith T, et al.Opioid-induced respiratory depression in paediatrics: a review of case reports. Br J Anaesth 2013;110:175–82.
  8. Chidambaran V, Olbrecht V, Hossain M, et al. Risk predictors of opioid-induced critical respiratory events in children: naloxone use as a quality measure of opioid safety. Pain Med 2014;15:2139–49.
  9. Pawasauskas J, Stevens B, Youssef R, et al.Predictors of naloxone use for respiratory depression and oversedation in hospitalized adults. Am J Health Syst Pharm 2014;71:746–50.
  10. Chidambaran V, Venkatasubramanian R, Zhang X, et al.ABCC3 genetic variants are associated with postoperative morphine-induced respiratory depression and morphine pharmacokinetics in children. Pharmacogenomics J 2017;17:162–169.
  11. Sadhasivam S, Chidambaran V, Zhang X, et al.Opioid-induced respiratory depression:ABCB1 transporter pharmacogenetics. Pharmacogenomics J2015;15:119–26.
  12. Weingarten TN, Jacob AK, Njathi CW, et al.Multimodal analgesic protocol and postanesthesia respiratory depression during phase 1 recovery after total joint arthroplasty. Reg Anesth Pain Med 2015;40:330–6.
  13. Cavalcante AN, Sprung J, Schroeder DR, et al. Multimodal analgesic therapy with gabapentin and its association with postoperative respiratory depression. Anesth Analg 2017;125:141–146.
  14. George JA, Lin EE, Hanna MN, et al. The effect of intravenous opioid patient-controlled analgesia with and without background infusion on respiratory depression: a meta-analysis. J Opioid Manag 2010;6:47–54.
  15. Stoelting RK and Overdyk FJ for the Anesthesia Patient Safety Foundation.Conclusions and Recommendations from the June 8, 2011, Conference on Electronic Monitoring Strategies (Essential Electronic Monitoring Strategies to Detect Clinically Significant Drug-Induced Respiratory Depression in the Postoperative period). Available at https://www.apsf.org/initiatives.php?id=10 (last accessed Dec 3, 2017).
  16. Taylor S, Kirton OC, Staff I, et al. Postoperative day one: a high risk period for respiratory events. Am J Surg 2005; 190:752–6.
  17. Ramachandran SK, Haider N, Saran KA, et al. Life-threatening critical respiratory events: a retrospective study of postoperative patients found unresponsive during analgesic therapy. J Clin Anesth 2011;23:207–13.
  18. Weingarten TN, Herasevich V, McGlinch MC, et al. Predictors of delayed postoperative respiratory depression assessed from naloxone administration. Anesth Analg 2015;121:422-9.
  19. Taenzer AH, Pyke JB, McGrath SP, et al.Impact of pulse oximetry surveillance on rescue events and intensive care unit transfers: a before-and-after concurrence study. Anesthesiology 2010;112:282-7.
  20. McGrath SP, Taenzer AH, Karon N, et al.Surveillance Monitoring management for general care units: strategy, design, and implementation. Jt Comm J Qual Patient Saf 2016;42:293–302.
  21. Taenzer AH, Blike GT.Postoperative monitoring—the Dartmouth experience. APSF Newsletter 2012;27:1. Available at https://www.apsf.org/newsletters/html/2012/spring/01_postop.htm. Accessed Dec 4, 2017.