發布時間：2015-01-26所屬分類：醫學論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：紅細胞的主要功能是輸送氧和二氧化碳,改善機體的缺氧狀態,臨床各科室均涉及應用,長久以來紅細胞輸注后的復查都沒有引起臨床醫生的足夠重視。近幾年國內外多見報道血小板輸注無效的文章,而對于紅細胞輸注效果的研究才剛剛起步[。輸血治療目前可以分為3
摘要：紅細胞的主要功能是輸送氧和二氧化碳,改善機體的缺氧狀態,臨床各科室均涉及應用,長久以來紅細胞輸注后的復查都沒有引起臨床醫生的足夠重視。近幾年國內外多見報道血小板輸注無效的文章,而對于紅細胞輸注效果的研究才剛剛起步[。輸血治療目前可以分為3個層次:(1)確保輸血病人及輸注血制品選擇的合理性;(2)輸血后無不良反應及有一定的輸血效果;(3)利用輸血調節機體生物學功能,從而達到針對性治療的目的,如腎移植患者輸血能夠增強機體免疫耐受從而增加移植成活率。隨著臨床各科室的個體化治療的進展,輸血也提出了個體化選擇,對于輸注后易出現輸血反應、輸血效果差的患者,通過相關影響因素的分析,能夠幫助臨床醫生更好的選擇血制品或制定長期、科學、合理的用血方案。
關鍵詞：紅細胞,醫學管理,醫學制度
本研究提示,患者自身輸血次數可能為影響紅細胞輸注效果的重要因素之一,而妊娠次數、發熱、惡性疾病根據個體差異不同,可能成為影響部分患者輸血效果的相關因素。研究提示輸血次數過多的患者,其輸注有效率明顯下降,考慮與其反復接受多種抗原刺激后免疫系統活化有關。人類紅細胞表面血型抗原復雜多變,在紅細胞反復輸注后,受血者體內免疫系統反復受到刺激而可能產生相對應的抗體,從而在再次接受該抗原的時候發生抗原抗體反應,從而影響輸血效果。有研究表明,受血者產生抗紅細胞的自身抗體與其輸血次數相關,輸血次數達到6次以上者,其抗體產生率高達87.9%。妊娠次數與輸血因素有關,考慮可能為孕婦接受胎兒紅細胞表面的異體抗原的刺激后,亦可能產生相關抗體所導致,這也是引起新生兒溶血病的原因。影響輸血效果的其他因素還包括發熱、感染、肝脾腫大,藥物、彌散性血管內凝血(DIC),移植等因素。本資料對伴隨癥狀的研究發現發熱可能為影響輸注效果的一個因素。其機制考慮:可能為發熱時機體常處于基礎代謝增高狀態,血循環速度增快,導致輸入的紅細胞容易被快速消耗,從而影響輸注效果。惡性腫瘤部分患者因為反復放化療治療后骨髓抑制,造血功能受抑制,而表現為貧血,輸血成為其簡單、有效的支持治療手段之一。但是惡性腫瘤患者的輸血效果有效率比一般患者明顯下降,考慮可能與其網狀內皮系統活化,吞噬功能增強有關。同時,惡性腫瘤患者常呈現慢性消耗狀態,此狀態可能也會影響到輸注效果;有研究顯示,有一部分惡性腫瘤患者的紅細胞表面抗原會受到影響而呈現出抗原減弱,導致血型鑒定困難及配血困難,從而影響紅細胞輸注效果。但是,目前尚沒有關于惡性腫瘤患者無效輸血的原因分析的相關報道,其發生機理尚需進一步研究。
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多數影響輸血效果的因素均與患者自身免疫系統的狀態相關,如果患者免疫系統反復受到同種異體抗原的刺激而不斷活化,將極大的影響其輸血效果,臨床醫生應該對于具有上述高危因素的患者給予足夠的重視,針對輸血次數多、伴隨癥狀較多的患者在早期制定科學、規范的輸血治療方案,預防其后期的無效輸注的發生,從而促進臨床合理用血的快速發展。
成分輸血作為一個重要的輔助治療手段,多年來仍在臨床各科室廣泛應用。而在各成分血中,紅細胞懸液的輸注約占總用血量的44.9%,仍是應用最多的品種,但近年來有研究顯示紅細胞懸液輸注無效率約為14.1%[1]。本文通過對輸血患者常見伴隨因素進行輸注效果的相關性分析,以利于臨床輸血的正確選擇,為進一步規范臨床輸血提供理論依據。
一般資料 收集本院在2013年1-6月期間的輸血病例共456份。反復輸血患者按照一份病例多次輸血統計。伴有隱性失血,血液滲透血管外,脫水或大量補液血液稀釋病例共87份不納入分析。
紅細胞輸注效果的判定 所有病歷均系ABO、Rh(D)同型輸血。輸紅細胞懸液后12-24 h內復查血紅蛋白(Hb),與輸血前相比,沒有升高到預期值,并在排除失血、血液稀釋、溶血性輸血反應后,視為紅細胞無效輸注。預期值計算參照文獻。統計學處理 使用PEMS 3.1統計學軟件進行分析,輸血者一般情況與臨床效果采用 字2進行分析,用非條件Logistic回歸分析方法進行多因素相關性分析,篩出相關影響因素。
符合上述條件病歷456份,輸血次數共697次,用血量共2158 U其中輸血有效次數590次,占84.65%;輸血無效次數107次,占15.35%。輸血者一般情況與紅細胞懸液輸注效果分析 患者年齡、輸注次數、女性妊娠次數、惡性腫瘤以及發熱與,紅細胞輸注效果均差異有統計學意義(P<0.05);患者性別與其輸注效果差異無統計學意義(P>0.05)。見表1。
多因素分析 回歸分析通過一個變量或一些變量的變化解釋另一變量的變化。本資料將輸注效果定為因變量,其余為自變量,通過強制自變量進入回歸模型的方法,根據表1結果篩選出以下5個專業上認為可能有意義的因素。結果見表2所示。同時應用逐步回歸法對變量進行了進一步的篩選。結果見表3和表4。
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