引用本文： 張斐, 張永洪, 杜鵑, 黃雪梅, 何玲, 王小林, 徐歲寒, 李軍. 急診創傷全身麻醉手術患者院內死亡的危險因素分析. 華西醫學, 2021, 36(7): 894-899. doi: 10.7507/1002-0179.202105164 復制
急診創傷是全球范圍致死致殘的主要原因，全球每年因創傷死亡的人數達 580 萬人，占整體全因死亡人數的 10%[1-3]。急診創傷手術往往比擇期手術在圍手術期有更高的病死率，而其中大部分的死亡發生在入院后 72 h 內。在發展中國家以及欠發達國家，急診創傷的發生率以及入院后死亡率比發達國家更高，其中，急診創傷患者術后的死亡率較高[2, 4]。如何減少急診創傷患者的院內死亡率成為全球的挑戰。現有研究發現創傷引起的呼吸衰竭、內環境紊亂、腎功能損傷、凝血功能損傷與創傷后死亡密切相關[2, 5-12]，但是目前鮮有針對接受全身麻醉手術的創傷患者術后短期死亡的危險因素的相關研究，對于如何進行創傷患者的圍手術期麻醉管理尚無統一指導意見。本研究擬利用醫院信息系統數據信息，探討急診創傷全身麻醉手術患者 7 d 內死亡的相關危險因素，初步探索圍手術期管理目標，進一步提供臨床指導建議。
1 資料與方法
1.1 研究設計
本研究為單中心、回顧性、病例對照研究，基于醫院信息系統數據庫，對我院急診創傷全身麻醉手術患者入院 7 d 內死亡危險因素進行分析。本研究通過綿陽市中心醫院倫理委員會審核，并批準豁免患者知情同意書（倫理批號：S-2021-024）。
1.2 研究對象及匹配方法
1.2.1 研究對象
納入標準：在 2019 年 1 月 1 日—2020 年 12 月 31 日期間，由急診入院并接受全身麻醉手術的創傷患者。排除標準：① 基本人口學信息不完整或無從查證；② 轉歸情況不明或無從追溯。根據患者入院 7 d 內死亡與否，將患者分為病例組（死亡）和對照組（非死亡）。
1.2.2 匹配方法
以兩組患者年齡、性別、創傷手術類型為匹配變量，按病例組∶對照組 1∶5 的比例進行傾向性評分匹配（propensity-score matching，PSM）。
1.3 研究內容
1.3.1 資料收集
使用專門設計的電子表格收集所有符合納入標準的患者的人口學資料和臨床診療資料。收集內容包括一般人口學資料（姓名、性別、年齡）、臨床資料（診斷、手術方式、手術日期、出院時間、臨床結局等）、實驗室檢驗資料（血常規、肝腎功能、電解質、血氣分析、凝血功能、心肌酶譜等）及圍手術期資料［術中收縮壓、舒張壓、平均動脈壓（mean arterial pressure，MAP）、心率、體溫等］。其中患者人口學資料、出入院信息、出入院診斷、臨床轉歸等基本信息來源于醫院信息管理中心信息管理系統數據庫，患者手術麻醉中基本生命體征、麻醉方式及用藥、手術方式、術中出入量等資料來源于手術麻醉信息管理系統。
1.3.2 麻醉選擇
所有患者進入手術室后，立即進行基本生命體征監護，建立靜脈通道，根據患者病情及手術需要決定是否建立高級監測手段（如有創動脈壓、中心靜脈壓監測等）。麻醉誘導采用靜脈麻醉藥（丙泊酚/依托咪酯）、肌松藥（羅庫溴銨/順式阿曲庫銨/維庫溴銨/琥珀膽堿）、舒芬太尼、咪達唑侖等藥物進行常規或快順序誘導，麻醉維持采用靜脈、吸入或靜吸復合麻醉。
1.3.3 術中血壓測量
患者術中血壓由無創袖帶血壓計或者有創動脈血壓測得，當 2 種測量方式同時存在時，選擇有創動脈血壓測量值。記錄術中持續至少 5 min 的最低 MAP，當 MAP 缺失時，按照計算公式 MAP=（收縮壓–舒張壓）×1/3+舒張壓，計算得出。
1.4 統計學方法
所有數據在經 Excel 軟件統計整理后，導入 R 4.0.3 軟件、SPSS 26.0 軟件進行分析。統計描述：對于連續性變量，符合正態分布的變量用均數±標準差表示，不符合正態分布的變量用中位數（下四分位數，上四分位數）表示；對于分類變量，以例數和/或百分比表示。統計推斷：正態分布連續性變量采用獨立樣本 t 檢驗（方差不齊時采用 t’ 檢驗），非正態分布連續性變量采用 Wilcoxon 秩和檢驗；分類變量采用 χ2 檢驗，若不滿足使用 χ2 檢驗條件，則使用 Fisher 確切概率法。將單因素分析中 P<0.20 的因素導入多因素二分類 logistic 回歸模型，同時結合臨床經驗剔除部分存在明顯多重共線性的變量，采用條件向前逐步法，計算危險因素的比值比（odds ratio，OR）及其 95% 置信區間（confidence interval，CI）。雙側檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 患者納入及匹配結果
滿足納入標準的患者共 2 532 例，排除轉歸信息不明、結局不明者 96 例，共 2 436 例患者納入研究，其中入院后接受全身麻醉手術 7 d 內死亡的患者共 19 例進入預病例組，入院后接受全身麻醉手術 7 d 內存活的患者共 2 417 例進入預對照組。經 PSM 匹配后，預病例組全部患者均有 5 例匹配對象，預對照組中共 95 例進入對照組，2 322 例未匹配。見圖 1。
圖1
患者納入及匹配流程圖
2.2 單因素分析結果
對照組和病例組年齡、性別，術前是否合并高血壓、糖尿病、心臟病、呼吸系統疾病、神經系統疾病、泌尿系統疾病，以及手術類型、白細胞計數、中性粒細胞絕對值、血清鉀離子、血清鎂離子、總膽紅素、腦鈉肽前體和手術時長差異均無統計學意義（P>0.05）；在術前是否合并消化系統疾病、入院意識狀態、血小板計數、紅細胞計數、血紅蛋白濃度、血細胞比容、凝血酶原時間（prothrombin time，PT）、國際標準化比值（international normalized ratio，INR）、活化部分凝血活酶時間（activated partial thromboplastin time，APTT）、纖維蛋白原（fibrinogen，FIB）、血清鈉離子、血清氯離子、血清鈣離子、剩余堿、乳酸、血糖、谷丙轉氨酶、谷草轉氨酶、白蛋白、尿素、肌酐、腎小球濾過率、降鈣素原、肌酸激酶同工酶、肌紅蛋白、超敏肌鈣蛋白、圍手術期體溫<36℃、術中使用血管活性藥物、機械通氣>24 h、術中 MAP<60 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）、術中失血量方面，兩組間比較差異有統計學意義（P<0.05）。見表 1。
表1
兩組患者人口學資料、臨床資料比較
2.3 多因素二分類 logistic 回歸模型
將單因素分析中P<0.20 的變量通過逐步法建立多因素二分類 logistic 回歸模型。根據臨床經驗，血漿紅細胞計數與血紅蛋白濃度、血細胞比容間，PT 與 INR、APTT、FIB 間，谷丙轉氨酶與谷草轉氨酶、白蛋白間，尿素與肌酐、腎小球濾過率間，肌酸激酶同工酶與肌紅蛋白、肌鈣蛋白、超敏肌鈣蛋白間，術中 MAP<60 mm Hg 與使用血管活性藥、術中失血量、腎小球濾過率間，剩余堿與乳酸間，白細胞計數與中性粒細胞絕對值間存在共線性。因此，我們將術前合并心臟病、術前合并消化系統疾病、入院意識狀態、白細胞計數、血小板計數、血紅蛋白、PT、血清鈉離子、血清氯離子、血清鈣離子<2.0 mmol/L、剩余堿、血糖、白蛋白、降鈣素原、圍手術期體溫<36℃、肌酸激酶同工酶、機械通氣>24 h、術中 MAP<60 mm Hg 作為自變量納入多因素 logistic 回歸模型，采用逐步法進行分析，最終入院昏迷狀態、圍手術期體溫<36℃、術中 MAP<60 mm Hg、血清鈣離子<2.0 mmol/L、PT 5 個自變量有統計學意義（P<0.05）。見表 2、3。
表2
多因素二分類 logistic 回歸變量賦值表
表3
多因素二分類 logistic 回歸分析結果
3 討論
本研究最終建立的多因素 logistic 回歸模型包括入院意識狀態、低鈣、凝血功能障礙、低體溫及低血壓 5 種因素。
圍手術期低血壓與術后死亡關系密切。Bijker 等[13]發現術中出現低血壓時，手術死亡率增加。Monk 等[7]研究發現，當術中出現 MAP<60 mm Hg 時，術后死亡風險增加約 2 倍。本研究中，術中低血壓共 36 例，其中死亡 14 例，占死亡病例的 73.7%，術后死亡風險較 60 mm Hg 及以上患者顯著增加（OR=12.158，P=0.011）。這一結果提示，在創傷患者的麻醉管理中，應高度重視動脈血壓，通過容量管理輔助血管活性藥物，維持 MAP>60 mm Hg，對減少術后死亡率至關重要。
Sartorius 等[14]將意識狀態評分納入創傷患者院內死亡預測模型，發現其能較準確預測院內死亡。本研究結果也顯示，病例組中 12 例（63.2%）患者入院時為昏迷狀態，合并嚴重顱腦外傷，提示重型顱腦外傷患者是術后死亡的主要群體；入院昏迷狀態的患者較清醒患者圍手術期死亡風險增加，入院昏迷狀態是創傷患者術后早期死亡的獨立預測指標（OR=9.961，P=0.024）。
有研究表明，術中低血壓、低吸入麻醉藥最低肺泡濃度（minimal alveolar concentration，MAC）、低腦電雙頻指數（bispectral index，BIS）與患者術后 30 d 以及遠期死亡率相關[15]。但僅對急診創傷患者“三低”現象對死亡率的影響研究甚少，本研究也未采取常規監測患者術中 MAC 及 BIS。有研究發現，BIS 值與患者意識狀態密切相關，BIS 隨著意識的減弱而減小[16-17]，術前昏迷可代表 BIS 值較低，全身麻醉期間麻醉藥物用量必然較少。我們由此推論，圍手術期院前昏迷、術中低血壓，同時麻醉藥用量較少，仍預示這些創傷患者術后早期死亡風險較高，但尚需今后研究進一步論證。
圍手術期低體溫表明患者可能存在中樞體溫調節功能障礙，可能有產熱功能減退或者血管擴張散熱增加。大量研究表明，低體溫是圍手術期死亡的獨立危險因素，能導致死亡率顯著增加[3]。同時有研究表明，低體溫的出現可能會導致其他的并發癥如多器官功能衰竭、膿毒血癥等[18]。本研究中病例組有 10 例（52.6%）患者圍手術期體溫<36℃，而對照組中僅有 3 例（3.2%）患者圍手術期體溫<36℃；多因素 logistic 回歸分析結果顯示，圍手術期體溫<36℃ 的患者術后死亡風險較體溫≥36℃ 的患者風險顯著增加（OR=23.052，P=0.024）。可見，對于急診創傷患者而言，圍手術期體溫<36℃ 就會造成術后死亡風險顯著升高，提示在多發傷、嚴重失血的創傷患者的麻醉管理中密切監測體溫，積極使用保溫手段，早預防、早發現、早干預，可能更有助于降低死亡率。
本研究結果顯示，隨著 PT 延長，患者術后死亡的風險逐漸增加（OR=1.048，P=0.042），表明 PT 可作為創傷患者術后早期死亡的獨立預測指標。Chang 等[8]研究發現，除了大量補液、酸中毒、低體溫等傳統導致凝血功能障礙的原因外，創傷是誘發凝血功能障礙的獨立因素，其發展過程可能與 C 蛋白的激活、血小板功能下降、血管內皮損傷等有關，但是具體機制尚不明確，還需要更多的前瞻性研究提供證據，指導麻醉管理。
研究表明入院時低 pH 值、大量輸注晶體液、入院時低收縮壓均與低鈣血癥有關，當血清鈣離子<0.9 mmol/L 時，患者的死亡率顯著增加[19]。鈣離子在維持凝血功能、心血管穩定方面扮演著重要角色。血清總鈣比血清鈣離子更能反映機體鈣缺失情況，本研究中低鈣（OR=33.853，P=0.008）是創傷患者術后早期死亡的獨立危險因素，圍手術期增加血鈣濃度可能降低患者術后死亡風險。
結合以上討論，“四低一長”（入院昏迷狀態、低體溫、術中低 MAP、低鈣，PT 延長）是創傷全身麻醉手術患者 7 d 內死亡的危險因素，該模型有助于預測創傷患者術后死亡風險，有助于臨床更好地識別高危患者進行相應處理，減少創傷患者短期死亡率。
本研究存在局限性。首先，回顧性研究的數據來源于醫院信息管理數據庫，在數據保存和提取過程中可能存在數據準確性降低。本研究中樣本量較小，PSM 配對比例較大（1∶5）可能造成結果偏倚。本研究病例組和對照組中患者的年齡范圍在 50～70 歲，研究結論可能在其他年齡段不適用。最后，本研究結果基于回顧性研究得出，還需后期大量前瞻性研究、隨機對照研究進行論證。
急診創傷是全球范圍致死致殘的主要原因，全球每年因創傷死亡的人數達 580 萬人，占整體全因死亡人數的 10%[1-3]。急診創傷手術往往比擇期手術在圍手術期有更高的病死率，而其中大部分的死亡發生在入院后 72 h 內。在發展中國家以及欠發達國家，急診創傷的發生率以及入院后死亡率比發達國家更高，其中，急診創傷患者術后的死亡率較高[2, 4]。如何減少急診創傷患者的院內死亡率成為全球的挑戰。現有研究發現創傷引起的呼吸衰竭、內環境紊亂、腎功能損傷、凝血功能損傷與創傷后死亡密切相關[2, 5-12]，但是目前鮮有針對接受全身麻醉手術的創傷患者術后短期死亡的危險因素的相關研究，對于如何進行創傷患者的圍手術期麻醉管理尚無統一指導意見。本研究擬利用醫院信息系統數據信息，探討急診創傷全身麻醉手術患者 7 d 內死亡的相關危險因素，初步探索圍手術期管理目標，進一步提供臨床指導建議。
1 資料與方法
1.1 研究設計
本研究為單中心、回顧性、病例對照研究，基于醫院信息系統數據庫，對我院急診創傷全身麻醉手術患者入院 7 d 內死亡危險因素進行分析。本研究通過綿陽市中心醫院倫理委員會審核，并批準豁免患者知情同意書（倫理批號：S-2021-024）。
1.2 研究對象及匹配方法
1.2.1 研究對象
納入標準：在 2019 年 1 月 1 日—2020 年 12 月 31 日期間，由急診入院并接受全身麻醉手術的創傷患者。排除標準：① 基本人口學信息不完整或無從查證；② 轉歸情況不明或無從追溯。根據患者入院 7 d 內死亡與否，將患者分為病例組（死亡）和對照組（非死亡）。
1.2.2 匹配方法
以兩組患者年齡、性別、創傷手術類型為匹配變量，按病例組∶對照組 1∶5 的比例進行傾向性評分匹配（propensity-score matching，PSM）。
1.3 研究內容
1.3.1 資料收集
使用專門設計的電子表格收集所有符合納入標準的患者的人口學資料和臨床診療資料。收集內容包括一般人口學資料（姓名、性別、年齡）、臨床資料（診斷、手術方式、手術日期、出院時間、臨床結局等）、實驗室檢驗資料（血常規、肝腎功能、電解質、血氣分析、凝血功能、心肌酶譜等）及圍手術期資料［術中收縮壓、舒張壓、平均動脈壓（mean arterial pressure，MAP）、心率、體溫等］。其中患者人口學資料、出入院信息、出入院診斷、臨床轉歸等基本信息來源于醫院信息管理中心信息管理系統數據庫，患者手術麻醉中基本生命體征、麻醉方式及用藥、手術方式、術中出入量等資料來源于手術麻醉信息管理系統。
1.3.2 麻醉選擇
所有患者進入手術室后，立即進行基本生命體征監護，建立靜脈通道，根據患者病情及手術需要決定是否建立高級監測手段（如有創動脈壓、中心靜脈壓監測等）。麻醉誘導采用靜脈麻醉藥（丙泊酚/依托咪酯）、肌松藥（羅庫溴銨/順式阿曲庫銨/維庫溴銨/琥珀膽堿）、舒芬太尼、咪達唑侖等藥物進行常規或快順序誘導，麻醉維持采用靜脈、吸入或靜吸復合麻醉。
1.3.3 術中血壓測量
患者術中血壓由無創袖帶血壓計或者有創動脈血壓測得，當 2 種測量方式同時存在時，選擇有創動脈血壓測量值。記錄術中持續至少 5 min 的最低 MAP，當 MAP 缺失時，按照計算公式 MAP=（收縮壓–舒張壓）×1/3+舒張壓，計算得出。
1.4 統計學方法
所有數據在經 Excel 軟件統計整理后，導入 R 4.0.3 軟件、SPSS 26.0 軟件進行分析。統計描述：對于連續性變量，符合正態分布的變量用均數±標準差表示，不符合正態分布的變量用中位數（下四分位數，上四分位數）表示；對于分類變量，以例數和/或百分比表示。統計推斷：正態分布連續性變量采用獨立樣本 t 檢驗（方差不齊時采用 t’ 檢驗），非正態分布連續性變量采用 Wilcoxon 秩和檢驗；分類變量采用 χ2 檢驗，若不滿足使用 χ2 檢驗條件，則使用 Fisher 確切概率法。將單因素分析中 P<0.20 的因素導入多因素二分類 logistic 回歸模型，同時結合臨床經驗剔除部分存在明顯多重共線性的變量，采用條件向前逐步法，計算危險因素的比值比（odds ratio，OR）及其 95% 置信區間（confidence interval，CI）。雙側檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 患者納入及匹配結果
滿足納入標準的患者共 2 532 例，排除轉歸信息不明、結局不明者 96 例，共 2 436 例患者納入研究，其中入院后接受全身麻醉手術 7 d 內死亡的患者共 19 例進入預病例組，入院后接受全身麻醉手術 7 d 內存活的患者共 2 417 例進入預對照組。經 PSM 匹配后，預病例組全部患者均有 5 例匹配對象，預對照組中共 95 例進入對照組，2 322 例未匹配。見圖 1。
圖1
患者納入及匹配流程圖
2.2 單因素分析結果
對照組和病例組年齡、性別，術前是否合并高血壓、糖尿病、心臟病、呼吸系統疾病、神經系統疾病、泌尿系統疾病，以及手術類型、白細胞計數、中性粒細胞絕對值、血清鉀離子、血清鎂離子、總膽紅素、腦鈉肽前體和手術時長差異均無統計學意義（P>0.05）；在術前是否合并消化系統疾病、入院意識狀態、血小板計數、紅細胞計數、血紅蛋白濃度、血細胞比容、凝血酶原時間（prothrombin time，PT）、國際標準化比值（international normalized ratio，INR）、活化部分凝血活酶時間（activated partial thromboplastin time，APTT）、纖維蛋白原（fibrinogen，FIB）、血清鈉離子、血清氯離子、血清鈣離子、剩余堿、乳酸、血糖、谷丙轉氨酶、谷草轉氨酶、白蛋白、尿素、肌酐、腎小球濾過率、降鈣素原、肌酸激酶同工酶、肌紅蛋白、超敏肌鈣蛋白、圍手術期體溫<36℃、術中使用血管活性藥物、機械通氣>24 h、術中 MAP<60 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）、術中失血量方面，兩組間比較差異有統計學意義（P<0.05）。見表 1。
表1
兩組患者人口學資料、臨床資料比較
2.3 多因素二分類 logistic 回歸模型
將單因素分析中P<0.20 的變量通過逐步法建立多因素二分類 logistic 回歸模型。根據臨床經驗，血漿紅細胞計數與血紅蛋白濃度、血細胞比容間，PT 與 INR、APTT、FIB 間，谷丙轉氨酶與谷草轉氨酶、白蛋白間，尿素與肌酐、腎小球濾過率間，肌酸激酶同工酶與肌紅蛋白、肌鈣蛋白、超敏肌鈣蛋白間，術中 MAP<60 mm Hg 與使用血管活性藥、術中失血量、腎小球濾過率間，剩余堿與乳酸間，白細胞計數與中性粒細胞絕對值間存在共線性。因此，我們將術前合并心臟病、術前合并消化系統疾病、入院意識狀態、白細胞計數、血小板計數、血紅蛋白、PT、血清鈉離子、血清氯離子、血清鈣離子<2.0 mmol/L、剩余堿、血糖、白蛋白、降鈣素原、圍手術期體溫<36℃、肌酸激酶同工酶、機械通氣>24 h、術中 MAP<60 mm Hg 作為自變量納入多因素 logistic 回歸模型，采用逐步法進行分析，最終入院昏迷狀態、圍手術期體溫<36℃、術中 MAP<60 mm Hg、血清鈣離子<2.0 mmol/L、PT 5 個自變量有統計學意義（P<0.05）。見表 2、3。
表2
多因素二分類 logistic 回歸變量賦值表
表3
多因素二分類 logistic 回歸分析結果
3 討論
本研究最終建立的多因素 logistic 回歸模型包括入院意識狀態、低鈣、凝血功能障礙、低體溫及低血壓 5 種因素。
圍手術期低血壓與術后死亡關系密切。Bijker 等[13]發現術中出現低血壓時，手術死亡率增加。Monk 等[7]研究發現，當術中出現 MAP<60 mm Hg 時，術后死亡風險增加約 2 倍。本研究中，術中低血壓共 36 例，其中死亡 14 例，占死亡病例的 73.7%，術后死亡風險較 60 mm Hg 及以上患者顯著增加（OR=12.158，P=0.011）。這一結果提示，在創傷患者的麻醉管理中，應高度重視動脈血壓，通過容量管理輔助血管活性藥物，維持 MAP>60 mm Hg，對減少術后死亡率至關重要。
Sartorius 等[14]將意識狀態評分納入創傷患者院內死亡預測模型，發現其能較準確預測院內死亡。本研究結果也顯示，病例組中 12 例（63.2%）患者入院時為昏迷狀態，合并嚴重顱腦外傷，提示重型顱腦外傷患者是術后死亡的主要群體；入院昏迷狀態的患者較清醒患者圍手術期死亡風險增加，入院昏迷狀態是創傷患者術后早期死亡的獨立預測指標（OR=9.961，P=0.024）。
有研究表明，術中低血壓、低吸入麻醉藥最低肺泡濃度（minimal alveolar concentration，MAC）、低腦電雙頻指數（bispectral index，BIS）與患者術后 30 d 以及遠期死亡率相關[15]。但僅對急診創傷患者“三低”現象對死亡率的影響研究甚少，本研究也未采取常規監測患者術中 MAC 及 BIS。有研究發現，BIS 值與患者意識狀態密切相關，BIS 隨著意識的減弱而減小[16-17]，術前昏迷可代表 BIS 值較低，全身麻醉期間麻醉藥物用量必然較少。我們由此推論，圍手術期院前昏迷、術中低血壓，同時麻醉藥用量較少，仍預示這些創傷患者術后早期死亡風險較高，但尚需今后研究進一步論證。
圍手術期低體溫表明患者可能存在中樞體溫調節功能障礙，可能有產熱功能減退或者血管擴張散熱增加。大量研究表明，低體溫是圍手術期死亡的獨立危險因素，能導致死亡率顯著增加[3]。同時有研究表明，低體溫的出現可能會導致其他的并發癥如多器官功能衰竭、膿毒血癥等[18]。本研究中病例組有 10 例（52.6%）患者圍手術期體溫<36℃，而對照組中僅有 3 例（3.2%）患者圍手術期體溫<36℃；多因素 logistic 回歸分析結果顯示，圍手術期體溫<36℃ 的患者術后死亡風險較體溫≥36℃ 的患者風險顯著增加（OR=23.052，P=0.024）。可見，對于急診創傷患者而言，圍手術期體溫<36℃ 就會造成術后死亡風險顯著升高，提示在多發傷、嚴重失血的創傷患者的麻醉管理中密切監測體溫，積極使用保溫手段，早預防、早發現、早干預，可能更有助于降低死亡率。
本研究結果顯示，隨著 PT 延長，患者術后死亡的風險逐漸增加（OR=1.048，P=0.042），表明 PT 可作為創傷患者術后早期死亡的獨立預測指標。Chang 等[8]研究發現，除了大量補液、酸中毒、低體溫等傳統導致凝血功能障礙的原因外，創傷是誘發凝血功能障礙的獨立因素，其發展過程可能與 C 蛋白的激活、血小板功能下降、血管內皮損傷等有關，但是具體機制尚不明確，還需要更多的前瞻性研究提供證據，指導麻醉管理。
研究表明入院時低 pH 值、大量輸注晶體液、入院時低收縮壓均與低鈣血癥有關，當血清鈣離子<0.9 mmol/L 時，患者的死亡率顯著增加[19]。鈣離子在維持凝血功能、心血管穩定方面扮演著重要角色。血清總鈣比血清鈣離子更能反映機體鈣缺失情況，本研究中低鈣（OR=33.853，P=0.008）是創傷患者術后早期死亡的獨立危險因素，圍手術期增加血鈣濃度可能降低患者術后死亡風險。
結合以上討論，“四低一長”（入院昏迷狀態、低體溫、術中低 MAP、低鈣，PT 延長）是創傷全身麻醉手術患者 7 d 內死亡的危險因素，該模型有助于預測創傷患者術后死亡風險，有助于臨床更好地識別高危患者進行相應處理，減少創傷患者短期死亡率。
本研究存在局限性。首先，回顧性研究的數據來源于醫院信息管理數據庫，在數據保存和提取過程中可能存在數據準確性降低。本研究中樣本量較小，PSM 配對比例較大（1∶5）可能造成結果偏倚。本研究病例組和對照組中患者的年齡范圍在 50～70 歲，研究結論可能在其他年齡段不適用。最后，本研究結果基于回顧性研究得出，還需后期大量前瞻性研究、隨機對照研究進行論證。
