驗證“致死性兒童炎症體征”(SICK)評分對疾病嚴重程度的即時無創評估

客觀的

驗證SICK評分係統區分較高和較低死亡概率個體的能力

方法

我們對新德裏聖斯蒂芬斯醫院兒科團隊轉診到倫敦西米德爾塞克斯大學醫院兒科的所有1個月至12歲的兒童進行了1年2中心前瞻性評估。我們計算了發病時的SICK評分，並將其與隨後的住院死亡率相關聯。我們使用受試者工作特征(ROC)曲線下的區域區分來衡量績效。

結果

我們對德裏的3895名兒童和倫敦的1473名兒童進行了前瞻性評估。德裏的ROC曲線下麵積為84.8%，倫敦為81.0%，綜合數據為84.1% (95% CI 77.4 - 90.8%)。合並數據的Hosmer-Lemeshow擬合優度較好(Hosmer-Lemeshow Chi-square = 2.13 (p = 0.345)。

結論

我們建議將SICK評分作為一種有用的分診工具，並強調其在資源貧乏環境中的特殊適用性。

預警評分[1]及修正的預警分數[2]使用生理參數識別成人普通病房的高危患者。然而，它們沒有加權，而是基於異常參數的數量。疾病特異性早期預警評分(如肺炎的CURB65)也已用於成人[3.但在兒童中則較少。第一個針對兒童的生理評分係統是生理穩定指數(PSI)，該指數從進入兒科重症監護病房(PICU)第一天常規測量變量的34個值中最差的一個值得出主觀得分[4］．棱鏡評分[5]從隻有14個變量的簡化中進化而來，但仍然使用實驗室結果，因此成本和勞動力密集，不能在演示時評估。兒童死亡率指數(PIM，然後是PIM2)繞過了前置時間偏差的問題，該指數在進入PICU時直接計算[6］．世界衛生組織製定了供發展中國家使用的緊急分類、評估和治療(ETAT)準則[7但缺點是，這些方法需要在實施前進行專門的培訓。

最近湯普森和他的同事證明，生命體征可以在兒科急診護理中識別患病兒童，對更複雜的分診係統具有相當的敏感性[8］．然而，他們沒有開發一個用於分診的評分係統。“殺死兒童的炎症跡象”(SICK)評分是為了尋找一種實用的資源貧乏環境的分診工具而開發的。在這裏，我們在緊急分診的背景下驗證它。該評分用於評估預期死亡風險，利用全身炎症反應綜合征的異常物理變量[9及其連續體——多器官功能障礙綜合征。它的七個參數是心率、呼吸頻率、收縮壓、體溫、血氧飽和度(SpO₂)、毛細血管再充盈時間(CRT)、意識水平。它還將年齡考慮在內。發展研究[10對德裏聖斯蒂芬斯醫院(SSH)兒科連續收治的1099名兒童(包括一個病房和PICU)進行的研究，給出了回歸係數(死亡比值比的對數)，並將其用作權重。之前的一項驗證研究[11的招生名額限製在125個PICU。我們在這裏報告的研究是一個更大的雙中心驗證研究。目的是驗證SICK評分係統區分死亡概率高和低的個體的能力。

這是一項於2005年11月15日至2006年11月15日在SSH和2006年2月6日至2007年2月6日在西米德爾塞克斯大學醫院(WMUH)進行的前瞻性研究。

WMUH是皇家醫學院附屬的二級護理教學醫院。它有400張床位，為約33萬人口服務。兒科包括一個20個床位的住院病房和一個8個床位的日間單位，但沒有PICU。SSH是一家擁有600個床位的非政府醫院，作為三級保健轉診中心。兒科包括一個40張病床的住院病房和一個7張病床的PICU，有三個呼吸機。

我們獲得了印度SSH研究委員會和英國伊林和西倫敦精神健康信托當地研究倫理委員會的倫理批準(REC批準參考編號05/Q0410/75)。在SSH急診科就診的兒童首先由急診科醫生診治，如果需要，再轉到兒科小組。在SSH，這種轉診是研究的切入點，而在WMUH，入院或轉移到鄰近的picu是切入點。所有患者年齡在1個月至12歲之間(即從29歲開始)^th天到十三^th)被連續登記入研究。這代表了一年的活動樣本。在SSH，我們排除了不聽醫囑離開醫院或轉診到其他醫院(結果不確定)的患者。

我們評估了進入時的SICK評分參數。我們在SSH (Dr. Morepen digicllic, Switzerland)通過數字電子測溫儀測量腋窩溫度，在WMUH(“天才第一次”-紅外鼓室溫度計)測量鼓室耳廓溫度。焯水5秒後測量胸骨或心髒水平的一根手指上的CRT。我們使用AVPU評分(“警覺”、“對聲音作出反應”、“隻對疼痛作出反應”或“無反應”)來衡量意識水平。我們測量了SpO₂在皮膚上安裝一個飽和度監測器，通常是在手指上(Larsen and Toubro Medical Stellar India at SSH;Phillips Intelli Vue MP 70或Ohmeda Biox 3740脈搏血氧儀在WMUH)。在SSH，我們在所有病例中都使用覆蓋上臂長度75%以上的血壓計袖帶測量血壓(Larsen and Toubro Medical Stellar India)。在WMUH，我們使用電子血壓監測儀(Dinamap - Critikon或生命體征監測儀8100)在選擇性病例中測量血壓，同時增加CRT和降低意識水平。在意識水平和CRT正常的患者中，出於實用的原因，我們沒有測量血壓，假設低血壓是兒科休克的晚期和臨終前體征[12］．醫生記錄了CRT測量值和AVPU評分。護士測量了所有其他參數。所使用的參數是被送到醫院進行評估的兒童的常規檢查的一部分，因此沒有獲得使用數據的同意。不需要對工作人員進行特別培訓。

異常範圍為:心率> 160/分鍾(嬰兒)，> 150/分鍾(兒童);呼吸頻率> 60/分鍾(嬰兒)，> 50/分鍾(兒童);收縮壓< 65(嬰兒)，< 75(兒童);溫度(>38°C， <36°C);熱點;₂(< 90%);CRT(≥3秒);意識水平(除“警覺”外的所有意識狀態)。變量被視為二項變量，並分為正常/異常。

從發展研究中獲得的權重[11]為:心率(0.2);呼吸頻率(0.4);收縮壓(1.2);溫度(1.2);熱點;₂(1.4);CRT (1.2);意識水平(2.0);年齡帶<1歲(1.0)，1-5歲(0.3)和5歲(0.0)。因此，可能得分的範圍是0到8.6。

我們使用定製軟件“SICK評分計算器”，通過添加每個異常變量的權重來計算SICK評分。http://jacob.puliyel.com/sick.php．軟件默認未測參數正常。SICK評分不用於臨床決策。我們隨訪了所有患者直到出院。我們測量結果為生存到出院或死亡。

以計算出的SICK評分作為預測因子，應用Logistic回歸分析結果。我們通過觀察受試者工作特征(ROC)曲線下的麵積來測試SICK評分的預測能力。通過應用Hosmer-Lemeshow卡方檢驗(基於相同大小的組)評估擬合模型的擬合優度(類似於C統計量)。

在SSH，有4116名患者符合納入條件。其中108人不遵醫囑離開，113人轉移到另一家醫院。因此，我們在分析中包括3895名兒童。58名兒童死亡。

在WMUH，研究期間有1473名患者入院，我們沒有排除。5名兒童死亡。

兩個中心的年齡分布相似。(在德裏和倫敦，小於1歲、1-2歲、2-5歲、5-10歲和10-12歲的人群分別占35%和31%，16%和20%，23%和27%，19%和18%，6%和3%)。

表1而且2在德裏和倫敦，分別顯示了患病分數上升時的觀察死亡率和預期死亡率。兩組人群的SICK評分分布差異有統計學意義(p < 0.001)。表格3.展示了組合數據的擬合模型，通過應用Hosmer-Lemeshow卡方檢驗來評估擬合優度。在4個危險層中，觀察到的死亡人數和存活人數與預期死亡人數之間的差異在統計學上不顯著。2自由度Hosmer-Lemeshow卡方為2.13 (p = 0.345)。

得分係統在兩個中鋒都表現得同樣出色。ROC下的區域在德裏為84.8% (95% CI: 78.2% - 91.5%)，在倫敦為81.0% (95% CI: 45.4% - 100.0%)，在合並數據集中為84.1%(95%置信區間77.4 - 90.8%)(見圖)1)．數字2顯示預期死亡率和觀察死亡率(每1000個得分類別)隨著SICK得分的增加而增加。

臨床實踐的一個重要優勢是，SICK評分可以在演示時立即生成。在任何給定的SICK評分中，印度的死亡率都高於英國(除了6 - 6.9，這是由英國的單個患者代表的)。這是意料之中的，並可由個人健康狀況(例如營養狀況)和當地可用資源的差異來解釋。

模型的校準評估的是該模型產生的估計死亡概率與患者實際死亡經驗之間的對應程度。可以使用"擬合優度"檢驗對其進行統計評估[13］．盡管在死亡率上存在差異，但兩個中心的SICK評分(比較不同嚴重程度下的觀察死亡率和預期死亡率)的校準是良好的。此外，我們的目標是區分死亡概率較高或較低的個體，因此所需的測試質量是良好的鑒別能力(ROC曲線下麵積)。合並資料ROC曲線下麵積為84.1%，證實轉歸與SICK評分有較好的相關性。此外，ROC曲線下的區域與發展隊列中看到的區域一致(89%)[9]和首次驗證研究(76%)[10］．這些發現暗示了高概率的外部有效性和普遍性。它在識別病情較重的病人方麵的表現使它可以用於緊急分診。

病情嚴重程度評分是為了進行比較審計(比較不同單位的實際結果與預期結果)、評估研究(根據病例組合的差異進行調整或作為隨機對照試驗分層的輔助)和個體患者的臨床管理(作為分診工具或作為快速傳遞患者信息的臨床速記)而製定的。然而，很少有兒科評分係統能夠解決後一個目的。理想的分診評分係統必須在就診時立即可用，評分必須準確描述疾病的嚴重程度。分診的總體目標是確定患者是否適合特定的護理水平，並確保醫院資源得到有效利用。

我們測量了SSH的腋窩溫度和WMUH的鼓部溫度，因為這是當時兩個單位的標準做法。研究表明腋窩溫度低於核心溫度:一項係統綜述研究發現，數字電子溫度計的平均溫差為0.85℃[14］．與WMUH相比，這種差異將傾向於將數據偏向在SSH診斷為發燒和過度診斷為體溫過低的親屬(盡管每種類別的SICK評分是相同的)。我們認為，出於實際目的，這不會對分數分布產生重要影響。

我們使用正常值作為缺失值的默認讀數。由此產生的錯誤分類會虛假地降低評分的觀察靈敏度，因此不會降低ROC曲線下區域所顯示的令人滿意的表現。

英國分支的少量死亡(隻有5例)解釋了其曲線的形狀。在這5例死亡中，1例兒童的得分為0分，其餘4例得分≥3分。在這些分數(> 0到< 3)之間的隊列中有大部分(近80%)，沒有死亡有效地鎖定了敏感性並使曲線變平。隨著事件數量的增加(在本例中為死亡)，預期曲線會更平滑，這將更有可能分散在不同的SICK分數上。

我們並沒有提出對患者進行分類的分值。為此，將需要一個包含大量事件(死亡)的數據庫。如果大多數到醫院就診的兒童沒有死亡，這就需要一個巨大的樣本量，當然要比這項研究的總和大得多。此外，雖然分診係統的實際應用需要分診分值，但分診分值將根據當地條件而變化。這反過來又反映了在現有資源的情況下，規避風險與住院費用和弊端之間的平衡。我們測試了各種截止值。該數據的最佳截斷值為1.5，靈敏度77.8%，特異性74.8%。臨界值為2時，敏感性為76.2%，特異性為87.0%;臨界值為2.5時，敏感性為57.1%，特異性為95.5%。

SICK評分隻使用身體標準，不需要訴諸實驗室結果。這涉及到成本問題，也使得它在表示時可以立即確定。此外，它的實施不需要特別的培訓。在此基礎上，我們建議將其作為資源貧乏環境中的一種分類工具。

沒有一個

作者和隸屬關係

1. 印度德裏聖斯蒂芬斯醫院兒科

   Manoj A Gupta, Mohit Sahni & Jacob M Puliyel

2. 英國西米德爾塞克斯大學醫院兒科

   Anjan Chakrabarty, Ruth Halstead, Jayanti Rangasami和David A Green

3. GonzoBuzz LLP，新加坡羅賓遜路14號，遠東金融大廈13-00號

   阿施施Puliyel

4. 全印度醫學科學研究所生物統計係，印度新德裏

   Vishnubhatla Sreenivas

相應的作者

對應到雅各布·M·普利耶．

相互競爭的利益

作者聲明他們沒有競爭利益。

作者的貢獻

MAG, JR, DAG和JP策劃了這個雙中心研究。MAG和MS負責德裏的數據收集和分析，AC和RH負責倫敦的數據收集和分析。VS是該項目的統計員，AP開發了計算機軟件——“SICK評分計算器”。MAG, DAG和JP負責初稿，並根據作者的輸入進行了修訂。所有作者閱讀並批準了最終稿件。

開放獲取本文由BioMed Central Ltd.授權發布。這是一篇開放獲取文章，根據創作共用授權協議(https://creativecommons.org/licenses/by/2.0)，它允許在任何媒體上不受限製地使用、分發和複製，隻要原著被恰當地引用。

轉載及權限