呼吸机相关事件（VAE）标准在评估呼吸机相关性肺炎（VAP）中的应用：巴西多中心前瞻性队列研究（IMPACTO MR-PAV）

　　本研究针对呼吸机相关性肺炎（VAP）诊断标准不统一的全球性难题，通过巴西12家ICU的前瞻性多中心队列研究（n=987），对比评估了传统ANVISA标准与CDC新版VAE标准的一致性。结果显示两者诊断一致性较低（kappa=0.12），且ANVISA标准存在显著主观性（85.7%的医院上报病例未获裁定确认）。研究表明VAE标准更具客观性（自动化判定仅4%争议），为改善VAP监测提供了重要循证依据，对巴西乃至全球医院感染监测体系优化具有重要指导意义。

　　

在重症监护室的生死战场上，呼吸机是拯救生命的重要武器，但同时也可能成为致命感染的帮凶。呼吸机相关性肺炎（Ventilator-Associated Pneumonia, VAP）作为最常见的医院获得性感染之一，全球发病率高达8%-28%，不仅显著延长患者住院时间、增加医疗成本，更直接导致死亡率上升。然而令人困扰的是，尽管VAP如此重要，全球却缺乏统一的诊断金标准，不同医疗机构使用的监测标准存在显著差异，就像用不同的尺子测量同一个物体，结果自然大相径庭。

2013年，美国疾病控制与预防中心（CDC）对VAP监测标准进行了重大修订，引入了呼吸机相关事件（Ventilator-Associated Events, VAE）的新概念体系，包括呼吸机相关状况（VAC）、感染相关呼吸机并发症（IVAC）和可能呼吸机相关性肺炎（PVAP）三个层次。这一变革旨在提高监测的客观性和可比性。然而巴西国家卫生监督局（ANVISA）基于本国实际情况考虑，决定暂不采纳CDC新标准，继续使用传统VAP监测标准。这种标准的不统一给国际比较和医疗质量改进带来了巨大挑战，也引发了一个重要科学问题：两种标准在实际应用中的一致性如何？哪种标准更能准确识别真正的VAP病例？

为解决这一难题，巴西研究人员开展了名为IMPACTO MR-PAV的多中心前瞻性队列研究，成果发表在《The Brazilian Journal of Infectious Diseases》上。这项研究不仅在方法学上具有创新性，更对巴西乃至全球的医院感染监测实践提供了重要证据。

研究团队采用了多中心前瞻性队列设计，从巴西五大地理区域的12家ICU中招募了987名需要机械通气的危重成人患者（共1115次通气事件）。主要技术方法包括：基于Epimed Monitor System数据库收集患者 demographic和临床资料；开发专门的VAP System平台每日记录机械通气数据；采用双重裁定流程（医师和护士独立裁定ANVISA标准VAP病例）；使用自动化算法识别CDC标准的VAE事件；通过kappa系数和百分比评估诊断标准间的一致性；利用Sankey图可视化展示患者在不同标准下的分类流程。

结果

样本特征

研究共纳入987例患者，中位年龄66.2岁，男性占51.8%。主要入院诊断为感染（27.5%）和外科手术/干预（22.2%）。患者中位Charlson指数为1分，中位SAPS3评分为62分，反映了研究人群的重症特征。

事件发生率

根据CDC的VAE标准，系统共识别出66例VAE事件，发生密度为6.7/1000呼吸机日。其中VAC 41例（4.1/1000呼吸机日），IVAC 19例（1.9/1000呼吸机日），PVAP 6例（0.6/1000呼吸机日）。而根据ANVISA标准，各中心共上报84例VAP，发生密度为8.5/1000呼吸机日。

裁定一致性分析

研究发现，根据ANVISA标准上报的VAP病例中，高达85.7%未被裁定人员确认，裁定者间的一致性也较低（kappa=0.32）。未确认的主要原包括：不符合感染窗口期标准（5例）、缺乏机械通气标准（9例）、无影像学恶化（23例）以及缺乏临床/实验室标准（14例）。

标准间一致性

ANVISA标准与CDC标准间存在11%的分歧率（kappa=0.12），表明两种标准识别出的VAP病例存在显著差异。相比之下，VAE自动化系统与感染控制护士的人工裁定间显示出较高一致性（kappa=0.69，分歧率仅4%），证明了CDC标准的客观性和可自动化特性。

患者 outcomes

研究还分析了不同事件分组患者的临床 outcomes。无事件组平均通气时间为8.3±9.7天，ICU住院时间17.1±20.5天，抗生素使用时间6.5±6.3天，死亡率为35.4%。而无论是ANVISA标准还是CDC标准识别的事件组，临床 outcomes均显著更差：通气时间延长至17.5-23.2天，ICU住院时间延长至22.0-29.5天，抗生素使用时间延长至13.2-20.4天，死亡率升高至42.2-63.6%。特别值得注意的是，CDC标准下的VAC和IVAC患者死亡率高达68.3%和63.1%，显著高于传统ANVISA标准识别出的VAP患者死亡率（42.2%）。

时间累积发病率

研究发现VAP的累积发病率随通气时间延长而增加：10天时为8%（95%CI：6%-11%），30天时升至17%（95%CI：13%-23%），60天时达到20%（95%CI：14%-28%），强调了长时间机械通气带来的感染风险。

讨论与结论

本研究揭示了VAP识别和分类中的重大挑战。ANVISA标准与CDC的VAE标准间的显著差异（仅11%一致性）反映了两种标准 fundamentally不同的设计理念：VAE刻意与传统VAP标准区分，通过要求呼吸机设置 sustained增加来筛选更重症患者，形成了阈值效应。

研究结果与既往文献一致：一项meta分析显示，各类VAE对传统VAP的合并敏感性和阳性预测值均不超过50%，表明VAE监测在排除非病例方面表现良好，但不能准确检测传统意义上的VAP病例。ANVISA标准的高争议率（85.7%）也得到了文献支持，多项研究报道了VAP监测中显著的观察者间变异性，反映了应用主观标准的一致性挑战。

造成这种差异的原因多样：裁定方法的局限性（裁定者无法全面接触病历）、巴西医院感染控制委员会（HICC）的异质性、专业人员培训不足以及医疗机构间科学成熟度的差异都可能影响数据收集和质量。尽管调整了样本量，但由于低事件率、观察者间主观性和不完美金标准的存在，研究者最终放弃了正式的诊断准确性评估，转而采用更描述性的分析方法。

VAE自动化系统与感染控制护士间的高度一致性（kappa=0.69，4%争议率）证明了CDC方法的可靠性，反映了该标准的客观性，允许监测标准化而不依赖于检查者主观判断。值得注意的是，经过患病率调整后的Kappa值显示更高的一致性，但模拟研究表明这种调整可能导致可靠性被高估。

无论采用哪种标准识别事件，与无事件患者相比，事件患者均表现出更长的通气时间、ICU住院时间和抗生素使用时间，以及更高的死亡率。这强调了这些不良事件与机械通气患者不良 outcomes间的关联，与既往文献报道一致。

综上所述，IMPACTO MR-PAV研究强调了VAP和VAE识别与分类中的挑战，以及这些事件与患者不良 outcomes的关联。无论采用哪种识别标准，这些事件都是可能预防的情况，会恶化患者 outcomes。因此，必须采取预防措施和有效管理方案来降低其发生率，从而改善临床结果。尽管本研究试图通过纳入巴西五大地区的ICU来避免代表性不足问题，但一些临床和管理因素可能影响其全面推广。医院采样方面的限制包括：医院感染控制委员会专业人员缺乏、医疗质量标准不一、ICU记录完整性差异、临床研究知识异质性、ANVISA的VAP报告能力不同、医院感染概况各异以及ICU规模和复杂性不同。基于上述数据，我们需要重新审视巴西公立和私立医院患者中VAP和VAE的识别和影响，为改进巴西医院感染监测体系提供科学依据。