일반병동 입원환자 급성 악화 예측을 위한 NEWS 확장 모델 효과 분석 = Analysis of the Effectiveness of an Extended NEWS Model for Predicting Acute Deterioration in General Ward Inpatients|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 일반병동에 입원한 만 18세 이상의 성인 환자를 대상으로, NEWS(National Early Warning Score), 혈중 젖산(Serum lactate), 혈중 총 이산화탄소(Serum Total CO2)를 활용한 확장 모델을 통해 비계획적 중환자실 입실 및 7일 이내 사망과 같은 환자의 급성 악 화를 예측하고자 수행된 후향적 관찰 연구이다. 연구 대상은 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 U광역시에 소개한 상급 종합병 원에 입원한 만 18세 이상 환자 437명이었다. 연구자가 문헌 고찰을 통해 자료 수집 목록을 작성한 후 전자의무기록을 통하여 자료를 수집하였다. SPSS 24.0 프로그램을 이용하여 빈 도와 백분율, 평균, 표준편차, t-test, x2-test, 로지스틱 회귀분석, AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) 분석을 통해 자료를 분석하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 본 연구의 전체 대상자는 437명이었으며, 평균 연령은 69.6세였다. 남성은 59.0%, 여성 이 41.0%였다. 2. 진료과는 내과계 환자가 전체의 87.6%로 가장 많았으며, 기저질환으로는 심혈관계 질 환, 악성종양, 당뇨병 순으로 분포하였다. 3. 비계획적 중환자실 입실에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석을 시행하였으며, 신속 대응팀 활성화 여부를 보정 변수로 포함하여 수행하였다. 그 결과, Model 1(NEWS 단독)에서 NEWS 점수가 1점 증가할 때 중환자실 입실 가능성이 약 1.247배 증가하는 것으로 나타났다. Model 2(NEWS, 혈중 젖산, 총 이산화탄소 포함)에 서는 NEWS 점수가 1점 증가할 때 1.23배, 혈중 젖산이 1 mmol/L 증가할 때 1.20배의 입실 위험 증가가 나타났으며, 혈중 총 이산화탄소 수치는 1 mmol/L 증가할 때 입실 위험이 0.96배로 유의하게 감소하는 보호 요인으로 확인되었다. 4. 7일 이내 사망에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였 으며, 주 진료과를 보정 변수로 포함하였다. 그 결과, Model 1(NEWS 단독)에서는 NEWS 점수가 1점 증가할 때 7일 이내 사망 위험이 약 1.206배 증가하는 것으로 나타 났다. Model 2(NEWS, 혈중 젖산, 총 이산화탄소 포함)에서는 NEWS 점수가 1점 증가 할 때 1.172배, 혈중 젖산이 1 mmol/L 증가할 때 1.175배의 사망 위험이 유의하게 증 가하였으며, 혈중 총 이산화탄소 수치는 1 mmol/L 증가 시 사망 위험이 0.921배로 유 의하게 감소하는 보호 요인으로 나타났다. 5. 비계획적 중환자실 입실 예측에서 AUROC 분석 결과, NEWS 단독 모델(Model 1)의 AUROC는 0.688(95% CI: 0.634–0.741)이었으며, 확장 모델(Model 2)은 0.736(95% CI: 0.685–0.787)로 나타나 통계적으로 유의한 향상을 보였다(p=0.009). 또한, 7일 이내 사 망 예측에서도 Model 1은 AUROC 0.679(95% CI: 0.603–0.755), Model 2는 AUROC 0.769(95% CI: 0.705–0.833)로, 확장 모델이 유의하게 더 높은 예측력을 보였다 (p=0.003). 본 연구는 일반병동에 입원한 성인 환자를 대상으로 NEWS에 혈중 젖산과 총 이산화탄 소를 추가한 확장 모델의 예측 효과를 분석하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 확장 모델에서 NEWS와 혈중 젖산은 비계획적 중환자실 입실 및 7일 이내 사망 위험을 유의하게 증가시 키는 요인으로 나타났으며, 혈중 총 이산화탄소는 보호 요인으로 작용하였다. 또한 AUROC 분석에서 NEWS 단독 모델보다 확장 모델이 비계획적 중환자실 입실과 7일 이내 사망에서 통계적으로 유의한 예측력 향상을 보였다. 이는 NEWS에 혈중 젖산, 혈중 총 이산화탄소를 추가함으로써 일반병동 입원환자의 급성 악화를 기존 NEWS보다 정확하게 예측할 수 있음 을 시사하며, 신속 대응팀의 조기 개입을 위한 새로운 조기경고점수의 개발에 유용한 근거 를 제공할 수 있을 것이다.

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본 연구는 일반병동에 입원한 만 18세 이상의 성인 환자를 대상으로, NEWS(National Early Warning Score), 혈중 젖산(Serum lactate), 혈중 총 이산화탄소(Serum Total CO2)를 활용한 확장 모델을 통해 비계획적 ...

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