體外循環（cardiopulmonary bypass，CPB）安全實施與否可直接影響心血管手術的質量[1-2]。近年來隨著CPB技術的質量控制和標準化[3]，不良事件的管控愈發受到重視[4-5]。中國醫院協會于2018年頒布的團體標準中將接近失誤事件（near miss event，NME）定義為可能對患者造成損害但最終沒有對患者造成損害的異常事件[6]，NME與醫療差錯有著類似的原因和發展路徑，突出特點為數量多損害小，系統地對其進行識別有助于臨床進行風險預警[7]。結合中國生物醫學工程學會體外循環分會頒布的不良事件定義，圍CPB期Ⅲ類及Ⅳ類不良事件可以歸類為CPB相關NME[8]。目前國內外針對CPB期間NME發生相關風險因素的研究較少[9-10]，本文通過回顧性分析單中心患者臨床資料，探討圍CPB期間NME發生的危險因素，旨在為臨床提供依據及參考。
1 資料與方法
1.1 臨床資料和分組
回顧性分析2020年3月—2021年7月于南方醫科大學南方醫院心臟外科收治的心臟手術患者的臨床資料。本中心共6名灌注師（編號1～6號，數字越大工作年限越長），低、中、高年資各2名，根據術中是否發生灌注師相關NME，分為NME組和非NME組。納入標準：① 單臺手術均由2名灌注師共同協作完成（主機+副機），其中主機負責轉流過程主要操作，副機負責記錄、參數確認等輔助工作；② NME發生與灌注師直接相關；③ CPB不良事件等級為3級或4級；④ 手術結束后均有完整的轉流評價記錄。排除同一臺手術2名以上灌注師參與、1級或2級不良事件及轉流評價記錄不完整病例。
1.2 研究方法
1.2.1 樣本量計算
作者早期研究[8]發現，本中心NME發生率為12.68%，據此確定收集NME相關指標并從CPB記錄系統中提取，包括患者術前及術中轉流資料，灌注師工作因素相關資料等并進行歸類，經歸納整理出8個協變量，根據10倍EPV（event per variable）法[11]進行計算，則NME組例數為80例，總例數631例（80/12.68%），考慮到NME約10%漏報率，最后需至少收集694例手術資料。
1.2.2 資料收集
通過CPB電子記錄模塊提取患者基線資料［年齡、性別、體表面積、歐洲心血管手術危險因素評分（European system for cardiac operative risk evaluation，EuroSCORE）、是否急診手術、手術類型等］，CPB相關資料［預充量、轉流中紅細胞輸注量、最低紅細胞比容（hematocrit，Hct）、最低鼻咽溫、最低膀胱溫、最低混合靜脈血氧飽和度（venous oxygen saturation，SvO2）、最高血清乳酸值、改良超濾使用、CPB時間、主動脈阻斷時間等］，灌注師相關因素如是否周末/節假日手術、是否接臺手術、是否夜間開機（CPB啟動時間為6 p.m.～次日8 a.m.）、多設備操控（是否需要操控心肺機以外的設備如冠狀動脈流量測定儀、腔鏡系統、血液回收系統、射頻消融系統、主動脈內球囊反搏系統、體外膜肺氧合系統等）、CPB時間>4 h、CPB時間>6 h、灌注師連續工作時間>12 h、手術總時間等。
1.3 統計學分析
本研究數據使用SPSS 26.0軟件進行分析，符合正態分布的計量資料采用均數±標準差（
±s）描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗，偏態分布資料采用中位數（上下四分位數）［M（P25，P75）］描述，組間比較采用秩和檢驗；計數資料采用頻數和百分比描述，組間比較采用χ2檢驗。對于單因素分析差異有統計學意義的協變量采用套索回歸（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）進行降維處理篩選出具有代表性的風險因素，然后納入多因素logistic回歸分析。P≤0.05為差異有統計學意義。
1.4 倫理審查
本研究經南方醫科大學南方醫院醫學倫理委員會審批，批準號：NFEC-2021-055。
2 結果
共收集702例手術資料，NME組125例，非NME組577例，圍CPB期NME發生率為17.81%。單因素分析結果顯示兩組患者性別、體表面積、CPB時間、EuroSCORE、急診手術、手術類型、夜間開機、改良超濾使用、多設備操控、次均手術時間等25個變量差異有統計學意義（P＜0.05）；見表1。上述變量經LASSO回歸降維處理，經10折交叉驗證最小均方誤差的λ=0.014，最終對應模型篩選出5個變量，分別為多設備操控、夜間開機、轉流中最低紅細胞壓積、改良超濾使用、CPB時間，而選擇最小距離的標準誤差時λ=0.087，對應模型的變量選擇為夜間開機；見圖1。LASSO回歸篩選的變量納入多因素logistic回歸分析（逐步法），結果顯示，夜間開機［OR=9.658，95%CI（4.735，19.701），P<0.01］、CPB時間［OR=1.003，95%CI（1.001，1.006），P=0.014］是發生NME的獨立危險因素。
表1
兩組患者臨床資料比較
圖1
圍體外循環期發生灌注師相關接近失誤事件風險因素的系數懲罰圖
垂直虛線表示最優
3 討論
3.1 體外循環相關接近失誤事件上報
2019年由歐洲胸心外科協會、歐洲胸心麻醉協會及歐洲灌注師協會聯合發布的《成人心臟手術體外循環指南》指出“建議以高效和及時的方式客觀報告、充分記錄和正確分析所有與CPB操作相關的不良事件”，并作為1級共識建議[12]。1998年澳大利亞及新西蘭灌注學院（Australia and New Zealand College of Perfusionists，ANZCP）在該地區開發并投入使用的灌注事故報告系統（Perfusion Incident Reporting System，PIRS）于2019年針對“灌注師相關接近失誤事件”增加相應報告條目并更新為PIRS-2版本供不同地區開源使用。Willcox等[13]對其使用情況調查發現，系統的易用性有利于NME上報，可一定程度提升灌注師及其手術團隊的表現，但其上報率仍受限于地區制度及醫療機構文化及其對灌注師上報意愿的影響程度。我國學者王立偉等[14]對陜西省2年共10 504例心臟手術患者調查發現CPB不良事件發生率為1.21%，而人為因素相關NME發生率僅為0.18%，灌注師相關NME發生率為0.09%，均遠低于本研究17.81%的發生率，與NME“數量多傷害少”的發展規律差異較大[15]，造成此種差異原因分析可能有：① 本中心有相對完善的轉流評價項目并將其作為單獨記錄模塊鑲嵌在CPB電子記錄系統中，使之具有與PIRS-2類似的易用性；② 將NME具體化，便于分類記錄及上報（如裝機、藥物配置、血氣分析標本抽取等無菌操作規范程度）；③ 每臺手術以主機+副機雙人模式轉流使交叉確認制度貫穿手術全程，利于監督記錄；④ 明確NME僅作為質量控制目的，限制與效益相關的懲罰手段，營造相對積極的差錯管理氛圍，提升NME上報率，并加強其反饋力度。
3.2 灌注師相關接近失誤事件原因分析
本研究中發現與非NME組相比，NME組患者EuroSCORE評分更高，病情更為危重，進一步分析發現NME組大血管手術（以主動脈夾層為主）比例更高，致使其轉流中紅細胞輸注量、最低體溫、最高乳酸水平等轉流中指標產生明顯差異[16-17]。臨床上該類手術多為急診、手術難度大、耗時長，繼而導致手術時間、CPB時間、ACC時間更長，因此周末/節假日手術比例、急診率、接臺率、夜間開機、參與手術的年輕灌注師（值班頻率高）比例也更高，而被認為對危重患者預后有積極影響且操作相對復雜的改良超濾技術[18-19]的使用率也更高。考慮到急診、接臺、夜間開機等變量存在一定共線性，因此經LASSO回歸先進行變量降維處理，再通過多因素logistic回歸發現夜間開機和CPB時間是NME發生的獨立危險因素。有研究[20]表明對于急性A型主動脈夾層患者應避免夜間手術以此提升近、遠期生存率。而有學者[21-22]認為不同手術時點對術中輸血率及心肌保護均可產生不同程度的影響，本中心受限于灌注師人數相對不足，上班時間為早晨8點，工作模式以“主機+副機”雙人機組包干制完成當天一個手術間所有CPB手術，因此當經歷夜間開機時預計灌注師累計工作時間大多>10 h。由表1可知NME組灌注師連續工作時間>12 h的比例顯著高于非NME組，全組患者平均CPB時間接近150 min，加上后續收尾工作預計連續工作時間接近16 h，基本已達到《中國體外循環專業技術標準（2021版）》[23]相關建議的上限。CPB的配合需要灌注師從監護儀、心肺機控制臺等設備接受信息并快速做出反饋，對注意力、感知力、壓力負荷調節有著較高的要求[24]，經歷連續長時間工作并且處于疲勞狀態的灌注師，其臨床決策能力、環境認知能力、任務管理及領導力、團隊合作緊密度及溝通能力均可能有不同程度受損[25-26]。本研究結果表明，夜間開機伴隨著CPB時間的延長，NME發生率會大大升高。此外，隨著心外科技術的發展，灌注學的職業教育范疇愈發豐富，意味著灌注師需逐步掌握除心肺機以外的各種心血管外科相關儀器設備（如超聲儀等），這將逐漸成為一種新的趨勢[27-28]。本研究中NME組在多設備操控頻率顯著高于非NME組，提示在CPB期間，操作額外設備作為CPB中斷事件有可能增加了NME的發生。海恩法則指出：每一起嚴重事故的背后，必然有29次輕微事故和300起未遂先兆（NME）以及1 000起事故隱患，NME與嚴重事故轉化率=1/300≈0.3%。根據圖1可知本研究共計2例Ⅰ/Ⅱ類不良事件，合計轉化率為2/702≈0.28%，與之接近，但兩者之間的相互轉化關系需進一步研究。
3.3 灌注師相關接近失誤事件的預防及應對
醫學研究中對NME的原因分析較多采用由學者Reason等[29]提出的瑞士奶酪模型，該理論認為每一片奶酪均為一層防御系統，奶酪片上的空洞即為每層系統上的漏洞，由于不同事件中漏洞的變化是流動的，因此當所有奶酪片的空洞恰好能連成一條直線時隨即形成“漏洞通道”進而引發事故。Stein等[30]利用瑞士奶酪模型從教育、培訓、流程制定、臨床技能、溝通及檢查清單等6個防御層進行漏洞分析并進行干預，通過堵塞“漏洞”從而減少圍術期醫療差錯的發生。同理針對減少灌注師相關NME的發生，應該重視對灌注師的教育培訓、強化操作技能、優化不同手術配合的流程、強調檢查/決策清單使用[31-32]。醫療機構結合自身情況合理調配灌注師人力資源[33]，重視對CPB期間NME組織過程（事件上報及原因分析）的管理、不安全行為監督以及不安全行為先兆的預警和發現。越來越多的研究[34-38]表明，對灌注師在CPB期間進行認知負荷監控、或CPB結束之后進行壓力水平的評估有助于了解術中不同階段灌注師的臨床表現，有利于后期原因分析和質量控制管理。
綜上所述，本研究發現CPB期間NME發生率較高，夜間開機、CPB時間是其獨立危險因素，各機構采取相應措施提高NME識別率及上報率有助于持續質量改進。同時本研究為單中心小樣本研究，受限于缺乏針對NME原因分析的系統化工具，在未來的研究中通過多中心合作構建NME預測模型或形成相對健全的CPB相關NME評價系統以提升對NME的管理。
利益沖突：無。
作者貢獻：林天曉和彭勤寶負責論文設計；陳星、官莉、孟維朋負責數據整理與分析；林天曉負責論文初稿撰寫；彭勤寶論文審閱與修改。
表2
logistic回歸分析結果
體外循環（cardiopulmonary bypass，CPB）安全實施與否可直接影響心血管手術的質量[1-2]。近年來隨著CPB技術的質量控制和標準化[3]，不良事件的管控愈發受到重視[4-5]。中國醫院協會于2018年頒布的團體標準中將接近失誤事件（near miss event，NME）定義為可能對患者造成損害但最終沒有對患者造成損害的異常事件[6]，NME與醫療差錯有著類似的原因和發展路徑，突出特點為數量多損害小，系統地對其進行識別有助于臨床進行風險預警[7]。結合中國生物醫學工程學會體外循環分會頒布的不良事件定義，圍CPB期Ⅲ類及Ⅳ類不良事件可以歸類為CPB相關NME[8]。目前國內外針對CPB期間NME發生相關風險因素的研究較少[9-10]，本文通過回顧性分析單中心患者臨床資料，探討圍CPB期間NME發生的危險因素，旨在為臨床提供依據及參考。
1 資料與方法
1.1 臨床資料和分組
回顧性分析2020年3月—2021年7月于南方醫科大學南方醫院心臟外科收治的心臟手術患者的臨床資料。本中心共6名灌注師（編號1～6號，數字越大工作年限越長），低、中、高年資各2名，根據術中是否發生灌注師相關NME，分為NME組和非NME組。納入標準：① 單臺手術均由2名灌注師共同協作完成（主機+副機），其中主機負責轉流過程主要操作，副機負責記錄、參數確認等輔助工作；② NME發生與灌注師直接相關；③ CPB不良事件等級為3級或4級；④ 手術結束后均有完整的轉流評價記錄。排除同一臺手術2名以上灌注師參與、1級或2級不良事件及轉流評價記錄不完整病例。
1.2 研究方法
1.2.1 樣本量計算
作者早期研究[8]發現，本中心NME發生率為12.68%，據此確定收集NME相關指標并從CPB記錄系統中提取，包括患者術前及術中轉流資料，灌注師工作因素相關資料等并進行歸類，經歸納整理出8個協變量，根據10倍EPV（event per variable）法[11]進行計算，則NME組例數為80例，總例數631例（80/12.68%），考慮到NME約10%漏報率，最后需至少收集694例手術資料。
1.2.2 資料收集
通過CPB電子記錄模塊提取患者基線資料［年齡、性別、體表面積、歐洲心血管手術危險因素評分（European system for cardiac operative risk evaluation，EuroSCORE）、是否急診手術、手術類型等］，CPB相關資料［預充量、轉流中紅細胞輸注量、最低紅細胞比容（hematocrit，Hct）、最低鼻咽溫、最低膀胱溫、最低混合靜脈血氧飽和度（venous oxygen saturation，SvO2）、最高血清乳酸值、改良超濾使用、CPB時間、主動脈阻斷時間等］，灌注師相關因素如是否周末/節假日手術、是否接臺手術、是否夜間開機（CPB啟動時間為6 p.m.～次日8 a.m.）、多設備操控（是否需要操控心肺機以外的設備如冠狀動脈流量測定儀、腔鏡系統、血液回收系統、射頻消融系統、主動脈內球囊反搏系統、體外膜肺氧合系統等）、CPB時間>4 h、CPB時間>6 h、灌注師連續工作時間>12 h、手術總時間等。
1.3 統計學分析
本研究數據使用SPSS 26.0軟件進行分析，符合正態分布的計量資料采用均數±標準差（±s）描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗，偏態分布資料采用中位數（上下四分位數）［M（P25，P75）］描述，組間比較采用秩和檢驗；計數資料采用頻數和百分比描述，組間比較采用χ2檢驗。對于單因素分析差異有統計學意義的協變量采用套索回歸（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）進行降維處理篩選出具有代表性的風險因素，然后納入多因素logistic回歸分析。P≤0.05為差異有統計學意義。
1.4 倫理審查
本研究經南方醫科大學南方醫院醫學倫理委員會審批，批準號：NFEC-2021-055。
2 結果
共收集702例手術資料，NME組125例，非NME組577例，圍CPB期NME發生率為17.81%。單因素分析結果顯示兩組患者性別、體表面積、CPB時間、EuroSCORE、急診手術、手術類型、夜間開機、改良超濾使用、多設備操控、次均手術時間等25個變量差異有統計學意義（P＜0.05）；見表1。上述變量經LASSO回歸降維處理，經10折交叉驗證最小均方誤差的λ=0.014，最終對應模型篩選出5個變量，分別為多設備操控、夜間開機、轉流中最低紅細胞壓積、改良超濾使用、CPB時間，而選擇最小距離的標準誤差時λ=0.087，對應模型的變量選擇為夜間開機；見圖1。LASSO回歸篩選的變量納入多因素logistic回歸分析（逐步法），結果顯示，夜間開機［OR=9.658，95%CI（4.735，19.701），P<0.01］、CPB時間［OR=1.003，95%CI（1.001，1.006），P=0.014］是發生NME的獨立危險因素。
表1
兩組患者臨床資料比較
圖1
圍體外循環期發生灌注師相關接近失誤事件風險因素的系數懲罰圖
垂直虛線表示最優
3 討論
3.1 體外循環相關接近失誤事件上報
2019年由歐洲胸心外科協會、歐洲胸心麻醉協會及歐洲灌注師協會聯合發布的《成人心臟手術體外循環指南》指出“建議以高效和及時的方式客觀報告、充分記錄和正確分析所有與CPB操作相關的不良事件”，并作為1級共識建議[12]。1998年澳大利亞及新西蘭灌注學院（Australia and New Zealand College of Perfusionists，ANZCP）在該地區開發并投入使用的灌注事故報告系統（Perfusion Incident Reporting System，PIRS）于2019年針對“灌注師相關接近失誤事件”增加相應報告條目并更新為PIRS-2版本供不同地區開源使用。Willcox等[13]對其使用情況調查發現，系統的易用性有利于NME上報，可一定程度提升灌注師及其手術團隊的表現，但其上報率仍受限于地區制度及醫療機構文化及其對灌注師上報意愿的影響程度。我國學者王立偉等[14]對陜西省2年共10 504例心臟手術患者調查發現CPB不良事件發生率為1.21%，而人為因素相關NME發生率僅為0.18%，灌注師相關NME發生率為0.09%，均遠低于本研究17.81%的發生率，與NME“數量多傷害少”的發展規律差異較大[15]，造成此種差異原因分析可能有：① 本中心有相對完善的轉流評價項目并將其作為單獨記錄模塊鑲嵌在CPB電子記錄系統中，使之具有與PIRS-2類似的易用性；② 將NME具體化，便于分類記錄及上報（如裝機、藥物配置、血氣分析標本抽取等無菌操作規范程度）；③ 每臺手術以主機+副機雙人模式轉流使交叉確認制度貫穿手術全程，利于監督記錄；④ 明確NME僅作為質量控制目的，限制與效益相關的懲罰手段，營造相對積極的差錯管理氛圍，提升NME上報率，并加強其反饋力度。
3.2 灌注師相關接近失誤事件原因分析
本研究中發現與非NME組相比，NME組患者EuroSCORE評分更高，病情更為危重，進一步分析發現NME組大血管手術（以主動脈夾層為主）比例更高，致使其轉流中紅細胞輸注量、最低體溫、最高乳酸水平等轉流中指標產生明顯差異[16-17]。臨床上該類手術多為急診、手術難度大、耗時長，繼而導致手術時間、CPB時間、ACC時間更長，因此周末/節假日手術比例、急診率、接臺率、夜間開機、參與手術的年輕灌注師（值班頻率高）比例也更高，而被認為對危重患者預后有積極影響且操作相對復雜的改良超濾技術[18-19]的使用率也更高。考慮到急診、接臺、夜間開機等變量存在一定共線性，因此經LASSO回歸先進行變量降維處理，再通過多因素logistic回歸發現夜間開機和CPB時間是NME發生的獨立危險因素。有研究[20]表明對于急性A型主動脈夾層患者應避免夜間手術以此提升近、遠期生存率。而有學者[21-22]認為不同手術時點對術中輸血率及心肌保護均可產生不同程度的影響，本中心受限于灌注師人數相對不足，上班時間為早晨8點，工作模式以“主機+副機”雙人機組包干制完成當天一個手術間所有CPB手術，因此當經歷夜間開機時預計灌注師累計工作時間大多>10 h。由表1可知NME組灌注師連續工作時間>12 h的比例顯著高于非NME組，全組患者平均CPB時間接近150 min，加上后續收尾工作預計連續工作時間接近16 h，基本已達到《中國體外循環專業技術標準（2021版）》[23]相關建議的上限。CPB的配合需要灌注師從監護儀、心肺機控制臺等設備接受信息并快速做出反饋，對注意力、感知力、壓力負荷調節有著較高的要求[24]，經歷連續長時間工作并且處于疲勞狀態的灌注師，其臨床決策能力、環境認知能力、任務管理及領導力、團隊合作緊密度及溝通能力均可能有不同程度受損[25-26]。本研究結果表明，夜間開機伴隨著CPB時間的延長，NME發生率會大大升高。此外，隨著心外科技術的發展，灌注學的職業教育范疇愈發豐富，意味著灌注師需逐步掌握除心肺機以外的各種心血管外科相關儀器設備（如超聲儀等），這將逐漸成為一種新的趨勢[27-28]。本研究中NME組在多設備操控頻率顯著高于非NME組，提示在CPB期間，操作額外設備作為CPB中斷事件有可能增加了NME的發生。海恩法則指出：每一起嚴重事故的背后，必然有29次輕微事故和300起未遂先兆（NME）以及1 000起事故隱患，NME與嚴重事故轉化率=1/300≈0.3%。根據圖1可知本研究共計2例Ⅰ/Ⅱ類不良事件，合計轉化率為2/702≈0.28%，與之接近，但兩者之間的相互轉化關系需進一步研究。
3.3 灌注師相關接近失誤事件的預防及應對
醫學研究中對NME的原因分析較多采用由學者Reason等[29]提出的瑞士奶酪模型，該理論認為每一片奶酪均為一層防御系統，奶酪片上的空洞即為每層系統上的漏洞，由于不同事件中漏洞的變化是流動的，因此當所有奶酪片的空洞恰好能連成一條直線時隨即形成“漏洞通道”進而引發事故。Stein等[30]利用瑞士奶酪模型從教育、培訓、流程制定、臨床技能、溝通及檢查清單等6個防御層進行漏洞分析并進行干預，通過堵塞“漏洞”從而減少圍術期醫療差錯的發生。同理針對減少灌注師相關NME的發生，應該重視對灌注師的教育培訓、強化操作技能、優化不同手術配合的流程、強調檢查/決策清單使用[31-32]。醫療機構結合自身情況合理調配灌注師人力資源[33]，重視對CPB期間NME組織過程（事件上報及原因分析）的管理、不安全行為監督以及不安全行為先兆的預警和發現。越來越多的研究[34-38]表明，對灌注師在CPB期間進行認知負荷監控、或CPB結束之后進行壓力水平的評估有助于了解術中不同階段灌注師的臨床表現，有利于后期原因分析和質量控制管理。
綜上所述，本研究發現CPB期間NME發生率較高，夜間開機、CPB時間是其獨立危險因素，各機構采取相應措施提高NME識別率及上報率有助于持續質量改進。同時本研究為單中心小樣本研究，受限于缺乏針對NME原因分析的系統化工具，在未來的研究中通過多中心合作構建NME預測模型或形成相對健全的CPB相關NME評價系統以提升對NME的管理。
利益沖突：無。
作者貢獻：林天曉和彭勤寶負責論文設計；陳星、官莉、孟維朋負責數據整理與分析；林天曉負責論文初稿撰寫；彭勤寶論文審閱與修改。
表2
logistic回歸分析結果
