发布时间：2015-01-26所属分类：医学论文浏览：1次
摘 要： 摘要：红细胞的主要功能是输送氧和二氧化碳,改善机体的缺氧状态,临床各科室均涉及应用,长久以来红细胞输注后的复查都没有引起临床医生的足够重视。近几年国内外多见报道血小板输注无效的文章,而对于红细胞输注效果的研究才刚刚起步[。输血治疗目前可以分为3
摘要：红细胞的主要功能是输送氧和二氧化碳,改善机体的缺氧状态,临床各科室均涉及应用,长久以来红细胞输注后的复查都没有引起临床医生的足够重视。近几年国内外多见报道血小板输注无效的文章,而对于红细胞输注效果的研究才刚刚起步[。输血治疗目前可以分为3个层次:(1)确保输血病人及输注血制品选择的合理性;(2)输血后无不良反应及有一定的输血效果;(3)利用输血调节机体生物学功能,从而达到针对性治疗的目的,如肾移植患者输血能够增强机体免疫耐受从而增加移植成活率。随着临床各科室的个体化治疗的进展,输血也提出了个体化选择,对于输注后易出现输血反应、输血效果差的患者,通过相关影响因素的分析,能够帮助临床医生更好的选择血制品或制定长期、科学、合理的用血方案。
关键词：红细胞,医学管理,医学制度
本研究提示,患者自身输血次数可能为影响红细胞输注效果的重要因素之一,而妊娠次数、发热、恶性疾病根据个体差异不同,可能成为影响部分患者输血效果的相关因素。研究提示输血次数过多的患者,其输注有效率明显下降,考虑与其反复接受多种抗原刺激后免疫系统活化有关。人类红细胞表面血型抗原复杂多变,在红细胞反复输注后,受血者体内免疫系统反复受到刺激而可能产生相对应的抗体,从而在再次接受该抗原的时候发生抗原抗体反应,从而影响输血效果。有研究表明,受血者产生抗红细胞的自身抗体与其输血次数相关,输血次数达到6次以上者,其抗体产生率高达87.9%。妊娠次数与输血因素有关,考虑可能为孕妇接受胎儿红细胞表面的异体抗原的刺激后,亦可能产生相关抗体所导致,这也是引起新生儿溶血病的原因。影响输血效果的其他因素还包括发热、感染、肝脾肿大,药物、弥散性血管内凝血(DIC),移植等因素。本资料对伴随症状的研究发现发热可能为影响输注效果的一个因素。其机制考虑:可能为发热时机体常处于基础代谢增高状态,血循环速度增快,导致输入的红细胞容易被快速消耗,从而影响输注效果。恶性肿瘤部分患者因为反复放化疗治疗后骨髓抑制,造血功能受抑制,而表现为贫血,输血成为其简单、有效的支持治疗手段之一。但是恶性肿瘤患者的输血效果有效率比一般患者明显下降,考虑可能与其网状内皮系统活化,吞噬功能增强有关。同时,恶性肿瘤患者常呈现慢性消耗状态,此状态可能也会影响到输注效果;有研究显示,有一部分恶性肿瘤患者的红细胞表面抗原会受到影响而呈现出抗原减弱,导致血型鉴定困难及配血困难,从而影响红细胞输注效果。但是,目前尚没有关于恶性肿瘤患者无效输血的原因分析的相关报道,其发生机理尚需进一步研究。
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多数影响输血效果的因素均与患者自身免疫系统的状态相关,如果患者免疫系统反复受到同种异体抗原的刺激而不断活化,将极大的影响其输血效果,临床医生应该对于具有上述高危因素的患者给予足够的重视,针对输血次数多、伴随症状较多的患者在早期制定科学、规范的输血治疗方案,预防其后期的无效输注的发生,从而促进临床合理用血的快速发展。
成分输血作为一个重要的辅助治疗手段,多年来仍在临床各科室广泛应用。而在各成分血中,红细胞悬液的输注约占总用血量的44.9%,仍是应用最多的品种,但近年来有研究显示红细胞悬液输注无效率约为14.1%[1]。本文通过对输血患者常见伴随因素进行输注效果的相关性分析,以利于临床输血的正确选择,为进一步规范临床输血提供理论依据。
一般资料 收集本院在2013年1-6月期间的输血病例共456份。反复输血患者按照一份病例多次输血统计。伴有隐性失血,血液渗透血管外,脱水或大量补液血液稀释病例共87份不纳入分析。
红细胞输注效果的判定 所有病历均系ABO、Rh(D)同型输血。输红细胞悬液后12-24 h内复查血红蛋白(Hb),与输血前相比,没有升高到预期值,并在排除失血、血液稀释、溶血性输血反应后,视为红细胞无效输注。预期值计算参照文献。统计学处理 使用PEMS 3.1统计学软件进行分析,输血者一般情况与临床效果采用 字2进行分析,用非条件Logistic回归分析方法进行多因素相关性分析,筛出相关影响因素。
符合上述条件病历456份,输血次数共697次,用血量共2158 U其中输血有效次数590次,占84.65%;输血无效次数107次,占15.35%。输血者一般情况与红细胞悬液输注效果分析 患者年龄、输注次数、女性妊娠次数、恶性肿瘤以及发热与,红细胞输注效果均差异有统计学意义(P<0.05);患者性别与其输注效果差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。
多因素分析 回归分析通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。本资料将输注效果定为因变量,其余为自变量,通过强制自变量进入回归模型的方法,根据表1结果筛选出以下5个专业上认为可能有意义的因素。结果见表2所示。同时应用逐步回归法对变量进行了进一步的筛选。结果见表3和表4。
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