引用本文： 楊敬輝, 賈凌, 趙煒, 薛翔, 陳嬌, 蔡建芹, 陳昆侖, 高偉, 李偉. 舌下微循環對老年重癥肺炎機械通氣患者預后的評價. 中國呼吸與危重監護雜志, 2023, 22(1): 18-23. doi: 10.7507/1671-6205.202210054 復制
第七次全國人口普查數據顯示我國正處在輕度老齡化社會。近年來，需要入住重癥加強治療病房（intensive care unit，ICU）的重癥肺炎發病率明顯增加，尤其是伴有慢性疾病和免疫疾病的老年人[1]。一項大型監測研究發現住院治療的社區獲得性肺炎患者中，21%需要入住ICU，其中26%需要機械通氣，總體病死率在25%～50%[2]。拔管失敗的原因歸結為三個主要方面：基礎病、急癥嚴重程度和拔管時的生命體征，涉及循環、呼吸和神經系統[3]，其中心肺功能是較為重要的因素。舌下微循環可以提供直觀的微循環狀態評估。重癥肺炎患者舌下微循環血流的異質性增加與死腔樣通氣比例的增加有關[4-6]。單中心前瞻性研究顯示重癥肺炎的嚴重程度與舌下微循環指標微血管血流指數（microvascular flow index，MFI）和灌注血管密度（perfused vessel density，PVD）相關[7]。本研究旨在回顧性觀察老年重癥肺炎機械通氣患者的基本生命體征和舌下微循環與脫機成功率及預后之間的關系。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
采用回顧性觀察隊列研究法，選取2022年2月—2022年8月南京醫科大學附屬逸夫醫院重癥醫學科收治的老年重癥肺炎行機械通氣治療患者42例。其中男29例，女13例，年齡（77.07±9.11）歲，急性生理學和慢性健康狀況評價Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ，APACHEⅡ）評分（18.93±5.61）分，膿毒癥相關性器官功能衰竭評價（sepsis-related organ failure assessment，SOFA）（11.79±5.51）分，體重（70.81±7.40）kg。本研究獲得南京醫科大學附屬逸夫醫院醫學倫理委員會審核批準（2022-SR-018）。
納入標準[8]：年齡≥65歲并且符合下列1項主要標準或≥3項次要標準者可納入。主要標準：（1）患者需要機械通氣治療；（2）膿毒癥休克經積極液體復蘇后仍需要血管活性藥物治療。次要標準：（1）呼吸頻率高于30次/ min；（2）氧合指數≤250 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）；（3）多肺葉浸潤；（4）意識出現障礙和（或）定向障礙；（5）血尿素氮≥7.14 mmol/L；（6）收縮壓<90 mm Hg，需要積極液體復蘇。
排除標準：（1）有嚴重的心、肝、腎功能異常需要長期器官替代治療者；（2）結締組織病；（3）合并活動性出血；（4）不可逆的臨終狀態或預計死亡難以避免者；（5）合并腦卒中或神經源性休克。
1.2 方法
1.2.1 分組
根據脫機后是否需要序貫無創正壓通氣治療分為鼻導管高流量吸氧組（high-flow nasal cannula oxygen therapy，HFNC組，n=33）和無創正壓通氣組（non-invasive positive pressure ventilation，NIPPV組，n=9）。根據28天臨床結局分為存活組（n=36）和死亡組（n=6）。
1.2.2 舌下微循環評估方法
舌下微循環圖像的采集、分析及評估參考以下操作[9] ：口腔護理后，使用舌下微循環成像儀（MicroSee T200型，廣州醫軟智能科技有限公司）于舌系帶兩側分別選5個部位采集穩定、清晰的微血管圖像至少20 s，使用該儀器內置管理軟件對視頻進行分段分析，計算視野中管腔直徑<20 μm微血管的總血管密度（total vessel density，TVD）、PVD、灌注血管比例（propotion of perfused vessels，PPV）、MFI和異質性指數（heterogenetic index，HI）。
1.2.3 心指數（cardiac index，CI）數據采集[10 ]
床旁超聲以胸骨旁長軸切面，心輸出量（cadiac output，CO）為每搏輸出量（stroke volume，SV）與心率（heart rate，HR）的乘積，SV通過測量左心室流出道面積（πD2/4，其中D為流出道直徑）與左心室流出道速度時間積分（velocity time integral，VTI）獲得。CI=CO/體表面積（m2）。
1.2.4 數據采集
（1）記錄每個患者入科當日的APACHEⅡ評分、SOFA評分；（2）脫機前所有患者的N末端腦鈉肽前體（N terminal pro B type natriuretic peptide，NT-proBNP）、CI、中心靜脈血氧飽和度（central venous oxygen saturation，ScvO2）、靜–動脈二氧化碳分壓差［central venous-to-arterial carbon dioxide difference P(v-a)CO2］、乳酸水平、氧合指數（PaO2/FiO2）及舌下微循環TVD、PVD、PPV、MFI和HI等指標。
1.3 統計學方法
采用SPSS 21.0統計軟件，與正態分布相符的計量資料采用均數±標準差（
±s）描述，組間比較行獨立樣本t檢驗，將其中具有統計學意義的指標結合無創正壓通氣發生率及28天生存率，繪制受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線，以ROC曲線下面積（area under the ROC curve，AUC）分析各指標的最佳診斷臨界值及敏感性和特異性。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 HFNC組與NIPPV組基本參數比較
兩組患者CI及NT-proBNP差異有統計學意義，HFNC組CI顯著高于NIPPV組（P<0.01），NT-proBNP低于NIPPV組（P<0.05）。結果見表1。
表1
HFNC組與NIPPV組基本參數的比較（
）
2.2 HFNC組與NIPPV組舌下微循環參數比較
兩組間PPV、TVD、PVD差異有統計學意義，HFNC組PPV和PVD均高于NIPPV組（P<0.05），TVD低于NIPPV組（P<0.05）。結果見表2。
表2
兩組舌下微循環指標的比較（
）
2.3 基本參數及舌下微循環指標對直接脫機預測價值評估
CI的AUC最大，為0.919，最佳臨界值為2.54 L·min–1·m–2，敏感性為78.8%，特異性為100.0%。NT-proBNP的AUC為0.737，最佳臨界值為1820 pg/mL，敏感性為75.8%，特異性為77.8%。CI聯合NT-proBNP的AUC為0.919，敏感性為81.8%，特異性為100.0%；PPV的AUC為0.862，最佳臨界值為0.60%，敏感性為81.8%，特異性為77.8%；PVD的AUC為0.781，最佳臨界值為8.68 mm/mm2，敏感性為78.8%，特異性為66.7%。PPV聯合PVD的AUC為0.875，敏感性為75.8%，特異性為88.9%。結果見表3及圖1、圖2。
表3
基本參數指標及舌下微循環指標對脫機預測價值
圖1
基本參數指標對脫機預測價值
圖2
舌下微循環指標對脫機預測價值
2.4 28天生存組與死亡組基本參數比較
生存組與死亡組心指數CI及P（v-a）CO2差異有統計學意義。生存組CI和P（v-a）CO2均高于死亡組（P<0.05）。結果見表4。
表4
生存組與死亡組基本參數的比較（
）
2.5 生存組與死亡組舌下微循環參數比較
生存組與死亡組PPV差異有統計學意義，生存組高于死亡組（P<0.05）。結果見表5。
表5
生存組與死亡組舌下微循環參數的比較（
）
2.6 基本參數指標CI、P（v-a）CO2及舌下微循環參數PPV對28天生存率的預測價值評估
CI的AUC為0.847，最佳臨界值為2.43 L·min–1·m–2，敏感性為88.9%，特異性為83.3%；P（v-a）CO2的AUC為0.808，最佳臨界值為3.2 mm Hg，敏感性為58.3%，特異性為100.0%；PPV的AUC最大，為0.819，最佳臨界值為0.61%，敏感性為75.0%，特異性為83.3%；CI聯合PPV的AUC為0.875，敏感性為69.4%，特異性為100.0%。結果見表6及圖3。
表6
基本參數指標CI、 P（v-a）CO2及舌下微循環指標.PPV對28天生存率的預測價值
圖3
基本參數指標CI及舌下微循環指標PPV對28天生存率的預測價值
3 討論
隨著人口中老齡化患者百分比的增加，急性呼吸道感染的住院時間和ICU資源的利用不可避免地增加。來自多個國家的文獻報告的住院死亡率從4%～20.9%不等[11-14]。重癥肺炎會占用大量的醫療資源，特別是在ICU住院進行高級生命監測與支持。對疾病的預計病死率進行評估是醫生早期和有效地分配醫療資源的必要條件[15-16]，對于進一步設定治療方案非常重要。本研究針對脫機成功率和預計病死率，對臨床常用基本參數及舌下微循環指標[9, 17-18]做了探索。
在脫機成功率方面，HFNC組和NIPPV組在CI和NT-proBNP兩指標差異有統計學意義。HFNC組CI明顯高于NIPPV組（P<0.01），NT-proBNP低于NIPPV組（P<0.05），意味著CI越高或NT-proBNP越低則一次性脫機成功率越高，CI的預測價值較高（AUC=0.919，最佳臨界值為2.54 L·min–1·m–2，敏感性為78.8%，特異性為100.0%）。NT-proBNP的預測價值不及CI（AUC=0.737，最佳臨界值為1820 pg/mL，敏感性為75.8%，特異性為77.8%）。NT-proBNP的最佳臨界值接近兩倍正常值，考慮與該項指標與年齡和腎功能有關，其診斷心力衰竭的界值（年齡>50歲，900 ng/L；年齡75歲以上，1800 ng/L；腎小球濾過率<60 mL/min，1200 ng/L），本研究納入患者平均年齡（77.07±9.11）歲，與研究結果基本一致。CI聯合NT-proBNP的預測價值與CI單一指標預測價值相仿，未見特別優勢。
在舌下微循環指標上， HFNC組的PPV和PVD指標均高于NIPPV組（P<0.05），而TVD則低于對照組（P<0.05），這意味著有效灌注更能揭示微循環的真正改善。舌下微循環指標中，單一指標而言，PPV的AUC最大，其敏感性及特異性均較高（AUC=0.862，最佳臨界值0.60%，敏感性81.8%，特異性77.8%）；TVD的AUC為0.195，小于0.5，沒有統計學意義；PPV由PVD及TVD計算得來，理論上PPV可以涵蓋TVD的影響因素，故此項指標臨床意義不大；PVD的AUC為0.781，最佳臨界值為8.68，敏感性為78.8%，特異性為66.7%。PPV聯合PVD聯合預測價值最高（AUC=0.875，敏感性為75.8%，特異性為88.9%），二者聯合了各自單一指標的全部信息，故可以作為臨床預測性指標。
對于生存率而言，生存組CI和P（v-a）CO2均高于死亡組（P<0.05），揭示出心功能的改善以及有效循環的改善對預后有積極價值。生存組P（v-a）CO2均高于死亡組，同時乳酸水平并沒有相應增加，其解釋是在有氧條件下，即沒有任何休克的臨床跡象或血乳酸增加，這種增加反映了代謝需求增加或碳水攝入增加，或兩者兼而有之[19]。這與臨床表現相一致，臨床上圍脫機期，患者呼吸肌鍛煉、呼吸肌做功增加及碳水營養攝入增多幾乎是普遍現象。由此，在心功能和肺功能不變的情況下，組織產生CO2增加，便使得P（v-a）CO2相對增高。
從舌下微循環指標來說，PPV、PVD差異有統計學意義。生存組兩指標均高于死亡組（P<0.05），提示我們有效灌注和微循環功能得到了切實改善。并且，對28天生存率的預測價值而言，CI聯合PPV的預測價值最大（AUC=0.875，敏感性69.4%，特異性100.0%）。其次是單一指標CI，其AUC為0.847，最佳臨界值為2.43，敏感性為88.9%，特異性為83.3%。PPV的預測價值不及上述兩個指標。
綜上所述，CI及PPV均可作為脫機成功率及生存率的預測指標，舌下微循環中PPV聯合PVD是生存率較為理想的預測指標，推測P（v-a）CO2正常化的療法可以改善呼吸衰竭的不良預后。本研究的局限性在于屬于回顧性觀察隊列研究，樣本量受限；另外，本研究僅納入有創機械通氣患者，未檢測微循環對無創正壓通氣患者預后的評估價值。計劃繼續擴大觀察樣本量，并開展前瞻性隊列研究，評估床旁超聲測定心功能、舌下微循環指標等對心肺功能衰竭患者的臨床指導意義。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
第七次全國人口普查數據顯示我國正處在輕度老齡化社會。近年來，需要入住重癥加強治療病房（intensive care unit，ICU）的重癥肺炎發病率明顯增加，尤其是伴有慢性疾病和免疫疾病的老年人[1]。一項大型監測研究發現住院治療的社區獲得性肺炎患者中，21%需要入住ICU，其中26%需要機械通氣，總體病死率在25%～50%[2]。拔管失敗的原因歸結為三個主要方面：基礎病、急癥嚴重程度和拔管時的生命體征，涉及循環、呼吸和神經系統[3]，其中心肺功能是較為重要的因素。舌下微循環可以提供直觀的微循環狀態評估。重癥肺炎患者舌下微循環血流的異質性增加與死腔樣通氣比例的增加有關[4-6]。單中心前瞻性研究顯示重癥肺炎的嚴重程度與舌下微循環指標微血管血流指數（microvascular flow index，MFI）和灌注血管密度（perfused vessel density，PVD）相關[7]。本研究旨在回顧性觀察老年重癥肺炎機械通氣患者的基本生命體征和舌下微循環與脫機成功率及預后之間的關系。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
采用回顧性觀察隊列研究法，選取2022年2月—2022年8月南京醫科大學附屬逸夫醫院重癥醫學科收治的老年重癥肺炎行機械通氣治療患者42例。其中男29例，女13例，年齡（77.07±9.11）歲，急性生理學和慢性健康狀況評價Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ，APACHEⅡ）評分（18.93±5.61）分，膿毒癥相關性器官功能衰竭評價（sepsis-related organ failure assessment，SOFA）（11.79±5.51）分，體重（70.81±7.40）kg。本研究獲得南京醫科大學附屬逸夫醫院醫學倫理委員會審核批準（2022-SR-018）。
納入標準[8]：年齡≥65歲并且符合下列1項主要標準或≥3項次要標準者可納入。主要標準：（1）患者需要機械通氣治療；（2）膿毒癥休克經積極液體復蘇后仍需要血管活性藥物治療。次要標準：（1）呼吸頻率高于30次/ min；（2）氧合指數≤250 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）；（3）多肺葉浸潤；（4）意識出現障礙和（或）定向障礙；（5）血尿素氮≥7.14 mmol/L；（6）收縮壓<90 mm Hg，需要積極液體復蘇。
排除標準：（1）有嚴重的心、肝、腎功能異常需要長期器官替代治療者；（2）結締組織病；（3）合并活動性出血；（4）不可逆的臨終狀態或預計死亡難以避免者；（5）合并腦卒中或神經源性休克。
1.2 方法
1.2.1 分組
根據脫機后是否需要序貫無創正壓通氣治療分為鼻導管高流量吸氧組（high-flow nasal cannula oxygen therapy，HFNC組，n=33）和無創正壓通氣組（non-invasive positive pressure ventilation，NIPPV組，n=9）。根據28天臨床結局分為存活組（n=36）和死亡組（n=6）。
1.2.2 舌下微循環評估方法
舌下微循環圖像的采集、分析及評估參考以下操作[9] ：口腔護理后，使用舌下微循環成像儀（MicroSee T200型，廣州醫軟智能科技有限公司）于舌系帶兩側分別選5個部位采集穩定、清晰的微血管圖像至少20 s，使用該儀器內置管理軟件對視頻進行分段分析，計算視野中管腔直徑<20 μm微血管的總血管密度（total vessel density，TVD）、PVD、灌注血管比例（propotion of perfused vessels，PPV）、MFI和異質性指數（heterogenetic index，HI）。
1.2.3 心指數（cardiac index，CI）數據采集[10 ]
床旁超聲以胸骨旁長軸切面，心輸出量（cadiac output，CO）為每搏輸出量（stroke volume，SV）與心率（heart rate，HR）的乘積，SV通過測量左心室流出道面積（πD2/4，其中D為流出道直徑）與左心室流出道速度時間積分（velocity time integral，VTI）獲得。CI=CO/體表面積（m2）。
1.2.4 數據采集
（1）記錄每個患者入科當日的APACHEⅡ評分、SOFA評分；（2）脫機前所有患者的N末端腦鈉肽前體（N terminal pro B type natriuretic peptide，NT-proBNP）、CI、中心靜脈血氧飽和度（central venous oxygen saturation，ScvO2）、靜–動脈二氧化碳分壓差［central venous-to-arterial carbon dioxide difference P(v-a)CO2］、乳酸水平、氧合指數（PaO2/FiO2）及舌下微循環TVD、PVD、PPV、MFI和HI等指標。
1.3 統計學方法
采用SPSS 21.0統計軟件，與正態分布相符的計量資料采用均數±標準差（±s）描述，組間比較行獨立樣本t檢驗，將其中具有統計學意義的指標結合無創正壓通氣發生率及28天生存率，繪制受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線，以ROC曲線下面積（area under the ROC curve，AUC）分析各指標的最佳診斷臨界值及敏感性和特異性。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 HFNC組與NIPPV組基本參數比較
兩組患者CI及NT-proBNP差異有統計學意義，HFNC組CI顯著高于NIPPV組（P<0.01），NT-proBNP低于NIPPV組（P<0.05）。結果見表1。
表1
HFNC組與NIPPV組基本參數的比較（）
2.2 HFNC組與NIPPV組舌下微循環參數比較
兩組間PPV、TVD、PVD差異有統計學意義，HFNC組PPV和PVD均高于NIPPV組（P<0.05），TVD低于NIPPV組（P<0.05）。結果見表2。
表2
兩組舌下微循環指標的比較（）
2.3 基本參數及舌下微循環指標對直接脫機預測價值評估
CI的AUC最大，為0.919，最佳臨界值為2.54 L·min–1·m–2，敏感性為78.8%，特異性為100.0%。NT-proBNP的AUC為0.737，最佳臨界值為1820 pg/mL，敏感性為75.8%，特異性為77.8%。CI聯合NT-proBNP的AUC為0.919，敏感性為81.8%，特異性為100.0%；PPV的AUC為0.862，最佳臨界值為0.60%，敏感性為81.8%，特異性為77.8%；PVD的AUC為0.781，最佳臨界值為8.68 mm/mm2，敏感性為78.8%，特異性為66.7%。PPV聯合PVD的AUC為0.875，敏感性為75.8%，特異性為88.9%。結果見表3及圖1、圖2。
表3
基本參數指標及舌下微循環指標對脫機預測價值
圖1
基本參數指標對脫機預測價值
圖2
舌下微循環指標對脫機預測價值
2.4 28天生存組與死亡組基本參數比較
生存組與死亡組心指數CI及P（v-a）CO2差異有統計學意義。生存組CI和P（v-a）CO2均高于死亡組（P<0.05）。結果見表4。
表4
生存組與死亡組基本參數的比較（）
2.5 生存組與死亡組舌下微循環參數比較
生存組與死亡組PPV差異有統計學意義，生存組高于死亡組（P<0.05）。結果見表5。
表5
生存組與死亡組舌下微循環參數的比較（）
2.6 基本參數指標CI、P（v-a）CO2及舌下微循環參數PPV對28天生存率的預測價值評估
CI的AUC為0.847，最佳臨界值為2.43 L·min–1·m–2，敏感性為88.9%，特異性為83.3%；P（v-a）CO2的AUC為0.808，最佳臨界值為3.2 mm Hg，敏感性為58.3%，特異性為100.0%；PPV的AUC最大，為0.819，最佳臨界值為0.61%，敏感性為75.0%，特異性為83.3%；CI聯合PPV的AUC為0.875，敏感性為69.4%，特異性為100.0%。結果見表6及圖3。
表6
基本參數指標CI、 P（v-a）CO2及舌下微循環指標.PPV對28天生存率的預測價值
圖3
基本參數指標CI及舌下微循環指標PPV對28天生存率的預測價值
3 討論
隨著人口中老齡化患者百分比的增加，急性呼吸道感染的住院時間和ICU資源的利用不可避免地增加。來自多個國家的文獻報告的住院死亡率從4%～20.9%不等[11-14]。重癥肺炎會占用大量的醫療資源，特別是在ICU住院進行高級生命監測與支持。對疾病的預計病死率進行評估是醫生早期和有效地分配醫療資源的必要條件[15-16]，對于進一步設定治療方案非常重要。本研究針對脫機成功率和預計病死率，對臨床常用基本參數及舌下微循環指標[9, 17-18]做了探索。
在脫機成功率方面，HFNC組和NIPPV組在CI和NT-proBNP兩指標差異有統計學意義。HFNC組CI明顯高于NIPPV組（P<0.01），NT-proBNP低于NIPPV組（P<0.05），意味著CI越高或NT-proBNP越低則一次性脫機成功率越高，CI的預測價值較高（AUC=0.919，最佳臨界值為2.54 L·min–1·m–2，敏感性為78.8%，特異性為100.0%）。NT-proBNP的預測價值不及CI（AUC=0.737，最佳臨界值為1820 pg/mL，敏感性為75.8%，特異性為77.8%）。NT-proBNP的最佳臨界值接近兩倍正常值，考慮與該項指標與年齡和腎功能有關，其診斷心力衰竭的界值（年齡>50歲，900 ng/L；年齡75歲以上，1800 ng/L；腎小球濾過率<60 mL/min，1200 ng/L），本研究納入患者平均年齡（77.07±9.11）歲，與研究結果基本一致。CI聯合NT-proBNP的預測價值與CI單一指標預測價值相仿，未見特別優勢。
在舌下微循環指標上， HFNC組的PPV和PVD指標均高于NIPPV組（P<0.05），而TVD則低于對照組（P<0.05），這意味著有效灌注更能揭示微循環的真正改善。舌下微循環指標中，單一指標而言，PPV的AUC最大，其敏感性及特異性均較高（AUC=0.862，最佳臨界值0.60%，敏感性81.8%，特異性77.8%）；TVD的AUC為0.195，小于0.5，沒有統計學意義；PPV由PVD及TVD計算得來，理論上PPV可以涵蓋TVD的影響因素，故此項指標臨床意義不大；PVD的AUC為0.781，最佳臨界值為8.68，敏感性為78.8%，特異性為66.7%。PPV聯合PVD聯合預測價值最高（AUC=0.875，敏感性為75.8%，特異性為88.9%），二者聯合了各自單一指標的全部信息，故可以作為臨床預測性指標。
對于生存率而言，生存組CI和P（v-a）CO2均高于死亡組（P<0.05），揭示出心功能的改善以及有效循環的改善對預后有積極價值。生存組P（v-a）CO2均高于死亡組，同時乳酸水平并沒有相應增加，其解釋是在有氧條件下，即沒有任何休克的臨床跡象或血乳酸增加，這種增加反映了代謝需求增加或碳水攝入增加，或兩者兼而有之[19]。這與臨床表現相一致，臨床上圍脫機期，患者呼吸肌鍛煉、呼吸肌做功增加及碳水營養攝入增多幾乎是普遍現象。由此，在心功能和肺功能不變的情況下，組織產生CO2增加，便使得P（v-a）CO2相對增高。
從舌下微循環指標來說，PPV、PVD差異有統計學意義。生存組兩指標均高于死亡組（P<0.05），提示我們有效灌注和微循環功能得到了切實改善。并且，對28天生存率的預測價值而言，CI聯合PPV的預測價值最大（AUC=0.875，敏感性69.4%，特異性100.0%）。其次是單一指標CI，其AUC為0.847，最佳臨界值為2.43，敏感性為88.9%，特異性為83.3%。PPV的預測價值不及上述兩個指標。
綜上所述，CI及PPV均可作為脫機成功率及生存率的預測指標，舌下微循環中PPV聯合PVD是生存率較為理想的預測指標，推測P（v-a）CO2正常化的療法可以改善呼吸衰竭的不良預后。本研究的局限性在于屬于回顧性觀察隊列研究，樣本量受限；另外，本研究僅納入有創機械通氣患者，未檢測微循環對無創正壓通氣患者預后的評估價值。計劃繼續擴大觀察樣本量，并開展前瞻性隊列研究，評估床旁超聲測定心功能、舌下微循環指標等對心肺功能衰竭患者的臨床指導意義。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
