本文是由Vincent Bonny等人于2023年发表在《Critical Care》期刊上的一篇原创性研究论文，题为《Sonometric assessment of cough predicts extubation failure: Sonowean—a proof-of-concept study》。该研究的主要作者包括Vincent Bonny、Jérémie Joffre、Paul Gabarre等，研究机构主要来自法国巴黎的Saint-Antoine医院以及Sorbonne大学等。研究旨在探讨通过声学测量（sonometric assessment）评估咳嗽强度，预测接受有创机械通气（invasive mechanical ventilation, IMV）患者拔管失败（extubation failure, EF）的可能性。

研究背景

有创机械通气（IMV）是重症监护病房（ICU）中常见的器官支持治疗手段。然而，长时间使用IMV与患者死亡率增加相关，因此尽可能缩短IMV的使用时间是减少相关并发症的关键。尽管如此，拔管失败（EF）同样与患者死亡率显著增加相关。因此，开发一种易于在床边使用的工具来评估EF风险至关重要。已有研究表明，无效咳嗽与EF相关，但如何量化咳嗽效率仍存在争议。本研究假设，通过声学测量对成功通过自主呼吸试验（spontaneous breathing trial, SBT）的患者进行咳嗽强度的定量评估，可能有助于识别EF高风险患者。

研究方法

研究在法国Saint-Antoine医院的18张床位的ICU中进行，时间为2021年10月至2022年10月。研究对象为接受IMV超过24小时并成功通过SBT的成年患者。排除标准包括无法按要求咳嗽3次、存在上呼吸道阻塞或需要因手术或内镜检查重新插管的患者。研究的主要终点是拔管失败，定义为拔管后48小时内需要重新插管或启动无计划的无创通气（non-invasive ventilation, NIV）。

咳嗽强度的评估通过声级计（sonometer）进行，测量患者三次连续咳嗽的声级（分贝，dB），取平均值作为“声学评分”（sonoscore）。同时，护理人员对咳嗽效果进行主观评估，分为无效、中等和有效三个等级。研究还进行了统计学分析，包括单变量和多变量逻辑回归分析，以确定EF的独立预测因素。

研究结果

在106名纳入研究的患者中，15名（14%）发生了拔管失败。研究发现，拔管失败患者的声学评分显著低于成功拔管患者（58 [52–64] vs. 75 [70–78] dB, p < 0.001）。即使在调整了IMV持续时间和合并症后，声学评分仍与EF显著相关。声学评分预测EF的ROC曲线下面积（AUC）为0.91，显著高于护理人员的主观评估（AUC 0.84）。声学评分<67.1 dB预测EF的敏感性和特异性分别为93%和82%。

讨论

研究结果表明，声学测量咳嗽强度是一种有前景的工具，可用于识别IMV患者中EF的高风险人群。拔管失败与无效咳嗽和呼吸肌无力密切相关，而声学评分为临床提供了一种客观的评估方法，能够更准确地识别EF风险。此外，研究还发现，声学评分与IMV持续时间无关，提示EF患者可能存在预先存在的咳嗽能力不足，而非完全由ICU获得性虚弱引起。

研究局限性

研究的样本量较小，结果需要在更大规模的队列中验证。此外，声学测量仅在T型管SBT中进行，其在压力支持通气SBT中的预测价值尚需评估。咳嗽评估还依赖于患者的合作，且声学评分并未提供EF的病理生理机制信息。

结论

本研究首次提出通过声学测量咳嗽强度来预测IMV患者的拔管失败风险。声学评分作为一种客观、易于操作的床边工具，能够有效识别EF高风险患者，具有重要的临床应用价值。未来的研究需要在更大规模的队列中验证这一方法的有效性，并进一步探讨其在不同临床场景中的应用。

研究亮点

1. 创新性方法：首次使用声学测量（sonometric assessment）量化咳嗽强度，为拔管失败的预测提供了新的工具。
2. 高预测准确性：声学评分的ROC曲线下面积（AUC）达到0.91，显著优于传统的主观评估方法。
3. 临床实用性：声学评分<67.1 dB作为预测EF的阈值，具有高敏感性和特异性，能够有效指导临床决策。
4. 研究局限性：样本量较小，未来需要更大规模的研究进一步验证结果的普适性。

总结

本研究为ICU中IMV患者的拔管决策提供了新的科学依据，声学测量咳嗽强度的方法具有较高的临床应用潜力，能够帮助临床医生更准确地识别拔管失败的高风险患者，从而优化患者的治疗策略。