综述问题
对重症监护病房（intensive care unit，ICU）的患者进行自动化的系统监测，相较于标准的治疗方式，能否提早发现脓毒症，缩短脓毒症治疗时间，改善脓毒症的治疗结局？
背景
脓毒症在患者受到感染，并且其自身的免疫系统对该感染过度反应时发生。若脓毒症未得到控制，会迅速发展成感染性休克，进一步导致肝脏和心脏等器官不能正常工作。人们任何时候都可能受脓毒症感染，但重症监护病房的患者被感染的可能性更大。在欧洲，接受重症监护治疗的患者中，有20%-70%死于感染性休克。没有单一的诊断性检测能够指明某人是否存在脓毒症。相反，一些测试的结果（如验血）必须与其他与病人相关的信息（如病史）和临床体征（如心率、体温和血压）一起纳入评估。这个过程操作起来既费时又复杂。重症监护病房的患者，他们的身体状况可能已经非常不佳，这时要鉴别异常的检查结果是由患者自身严重的疾病所产生，还是因脓毒症而出现，变得困难。
自动化监测系统能够收集和分析不同来源的信息，当发现脓毒症的征兆和症状时, 可以提醒医护人员。这意味着脓毒症能被尽可能早地诊断，使治疗能赶在器官损害发生前启动。然而，自动化监测系统也可能没有帮助，甚至造成危害。譬如系统无法正确探测到脓毒症（这意味着治疗未及时启动，或是在不应治疗时启动了治疗）；又如系统存在过多错误警报，致使医护人员对警报不能作出迅速响应。
研究特点
我们对2017年9月以前发表的文献进行了检索并明确其证据质量。我们纳入研究的条件：研究对象为收入重症监护病房的危重病患者，以自动监测脓毒症的治疗与标准治疗（例如纸质记录系统）相比。我们排除研究的条件：非随机对照的研究（患者被分配入各个治疗组的可能性不相同）；半随机研究（患者被分配入各个治疗组的方式没有做到真正的随机，例如按照出生日期或病历号被分配入组）；交叉对照研究（患者在这类研究中会先接受一种治疗，之后换用第二种治疗）。纳入了已确诊为脓毒症患者的研究也被排除在外。
主要结果
我们纳入了三项随机对照试验（研究的受试者被分配入各个治疗组的机会均等），本综述囊括了1199位受试者。总的来说，自动化监测系统和标准治疗相比，在以下方面无显著差异：抗生素治疗的启动时间（如抗细菌和抗真菌治疗，极低质量证据）；在重症监护病房的住院时间（极低质量证据）；14天、28天的亡率，或出院时间（极低质量证据）。关于探测脓毒症失败的报道证据质量极低，该研究所提供的数据非常模糊，以至于我们无法对其数据进行进一步有意义的分析。其他我们希望评估但是没有研究报道的结局有：启动液体复苏（增加体内体液容量）的时间， 30 天的死亡率， 以及生活质量。
证据质量
本综述结果显示，证据有局限性，并且质量极低，我们无法从中得出有意义的结论。目前，尚不清楚本综述涵盖的结局，会受到脓毒症自动化监测系统怎样的影响，因此我们不确定脓毒症自动化监测是否有利。另外, 还需要高质量的证据来明确本综述中存在的疑问。
自动监测系统在监测脓毒症的过程中，会对本综述所提及的结局产生怎样的影响，目前并不清楚。只有极低质量证据提供了自动预警方面的内容，而自动预警只是自动化监测系统的其中一个部分。目前仍不清楚这样的系统能否取代，由经验丰富的医护人员对患者情况进行细致回顾的常规监测方式。
脓毒症是一种危及生命的疾病，通常在病人疑似感染或有明确记录的感染时被诊断，并须符合至少两个全身炎症反应综合征（systemic inflammatory response syndrome，SIRS）标准。重症监护病房（ intensive care unit，ICU）患者的脓毒症发病率，高于其他环境中的发病率。如果不治疗，脓毒症会迅速恶化；根据对严重性的不同定义，严重的脓毒症死亡率达40% 或更高。识别脓毒症是有挑战性的工作，需要把关于患者的多种不同来源、互相无关联的数据结合起来，并正确解读这些数据，这个过程复杂而耗时。电子系统，旨在信息源间建立起联系，对信息进行自动核对、分析和持续监测，并在达到预先设定的诊断阈值时提醒医护人员。电子系统可促进更早识别脓毒症，更快启动诸如抗菌、液体复苏、运用强心药物和血管升压类药物等治疗，可能对治疗总体产生帮助。然而，也可能存在这样的情况，自动化电子监测系统并不能提供有效帮助，反而造成了损害。譬如系统无法正确探测到脓毒症（这意味着治疗未及时启动，或是在不应治疗时启动了治疗）；又如医护人员对警报不能作出迅速响应，在警报频发或过多错误警报时导致“警报疲劳”出现。
评估早期发现脓毒症的自动化监测系统是否能减少对症治疗（如启动抗菌、液体复苏、运用强心药物和血管升压类药物）的时间，并改善ICU内危重病人的临床结局。
我们检索了CENTRAL数据库，美国医学文献索引（MEDLARS Online，MEDLINE），荷兰医学文摘数据库（Excerpta Medica Database，Embase）， 护理学文献资料库（Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature，CINAHL），ISI Web of science平台，拉美加勒比医学文献（Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde，LILACS）， 临床试验注册网站（clinicaltrials.gov），和世界卫生组织试验注册网站（World Health Organization trials portal）。我们检索了以上各数据库从建库到2017年9月18日的文献，未限制国家或发表文献的语言。
我们纳入随机对照研究（randomized controlled trials，RCTs），纳入的研究对象为在重症监护病房的各年龄段重症患者，纳入的研究干预措施为自动化脓毒症监测系统与标准治疗（如纸质记录系统）比较。我们定义自动化监测系统为，任何一种能够满足以下条件的流程：每隔一段时间自动浏览患者的记录、数据（单系统或多系统），寻找指示脓毒症的标记物和特征。我们定义的重症为包含但不限于手术后、外伤、脑卒中、心肌梗死、心律失常、烧伤、低血容量性休克。我们排除了非随机研究、半随机研究和交叉对照研究。还要排除纳入了已确诊为脓毒症患者的研究。
我们使用了Cochrane推荐的标准方法学评估流程。我们的主要结局为：启动抗菌治疗的时间；启动液体复苏的时间；30天的死亡率。次要结局包括：在ICU的住院时间；探测脓毒症失败的次数；生活质量。我们采用了推荐等级评估方法（The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation，GRADE）来评价每个证据的质量。
我们的综述中纳入了3个随机对照研究。但目前并不清楚这三个随机对照研究是各自相互独立，总共纳入1199位受试者；还是这三个报道来自同一个研究，总共纳入的受试者数量比1199少。我们无法与文献的作者取得联系，以明晰这个问题，决定将三个研究视作相互独立的研究。
三个随机对照研究的随机方法、随机隐藏方法不明确，效应大小未知，为极低质量证据。其中有些研究只有摘要发表，所提供数据有限，我们无法进行进一步有意义的分析，也无法对其潜在的偏倚风险进行评估。
住院期间，这些研究的受试者均接受自动电子监护。受试者被随机分配到干预组（自动预警系统）或常规治疗组（没有自动预警系统）。
这三个研究均报道了“启动抗菌治疗的时间”这一结局的证据。我们无法对数据进行汇总。其中最大的一个研究纳入了680位受试者，该研究所述的启动抗菌治疗时间的中位数，干预组是5.6小时（四分位数为2.3至19.7），对照组是7.8小时（四分位数为2.5至33.1），两个组的受试者人数均未报道。
没有研究报道“液体复苏时间”，也没有对不良事件“30天死亡率”的报道。不过其他时间段的死亡率有极低质量证据报道。一个纳入77位受试者的研究报道，干预组14天的死亡率为20%，对照组14天的死亡率为21%（分子和分母均未说明）。另一个纳入442例受试者的研究报道28天的死亡率或出院率，干预组为14%，对照组为10%（分子分母均未报道）。这些结局对应的样本大小并未得到充分的说明，我们无法估算出置信区间。
一个纳入442例受试者的研究报道了“在ICU的住院天数”，证据质量极低。住院天数中位数在干预组为3.0天（四分位数=2.0至5.0），对照组为3.0天（四分位数=2.0至4.0）。
一个纳入至少442例受试者的研究报道了 “探测脓毒症失败”这一不良事件，极低质量证据。数据仅显示两例患者出现脓毒症探测失败，然而并未说明这两例受试者来自哪个治疗组。
没有研究报道“生活质量”。
译者：张响婕（北京中医药大学第一临床医学院），审校：李迅、鲁春丽（北京中医药大学循证医学中心）2018年7月20日