Cẩm nang Chăm sóc tích cực của OH, ấn bản thứ 9, 2026. CHƯƠNG 72. ĐÁNH GIÁ TRƯỚC MỔ Ở NGƯỜI BỆNH NGUY CƠ CAO

Cẩm nang Chăm sóc tích cực của OH, ấn bản thứ 9, 2026. Chủ biên: Jonathan M. Handy, Bala Venkatesh. (C) 2026 NXB ELSEVIER.
Dịch và chú giải: THS.BS LÊ ĐÌNH SÁNG. Cuốn sách này được dịch và xuất bản trực tuyến vì mục đích học thuật, phi lợi nhuận, duy nhất trên các nền tảng yhoclamsang.net & sachyhoc.com của THƯ VIỆN MEDIPHARM. Bản quyền thuộc về Nhà xuất bản ELSEVIER và các tác giả.

CHƯƠNG 72. ĐÁNH GIÁ TRƯỚC MỔ Ở NGƯỜI BỆNH NGUY CƠ CAO

Preoperative assessment of the high-risk patient
James Francis Waiting; Mevan Gooneratne; Don Milliken
Oh’s Intensive Care Manual, 72, 857-861

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh nhóm dân số phẫu thuật ngày càng phức tạp, các dịch vụ đánh giá trước mổ (preoperative assessment) đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc chu phẫu (perioperative care) chất lượng cao và an toàn. Nhiều dịch vụ như vậy đã mở rộng vượt ra ngoài các chức năng truyền thống và hiện đang giữ vai trò trung tâm trong việc đánh giá nguy cơ, tối ưu hóa tình trạng người bệnh và cùng ra quyết định cho phẫu thuật. Các dịch vụ này thường đóng vai trò là mắt xích kết nối quan trọng giữa người bệnh với các bác sĩ phẫu thuật, bác sĩ gây mê, bác sĩ hồi sức cấp cứu (critical care physicians) và các bác sĩ lâm sàng chu phẫu khác. Bằng cách thu thập và tổng hợp các dữ liệu lâm sàng quan trọng, cũng như thông qua việc tìm hiểu các mong muốn và ưu tiên của người bệnh, các chuyên gia có thể đóng góp một phần thiết yếu vào quá trình ra quyết định và cải thiện kết cục phẫu thuật. Người bệnh cần được giới thiệu đến các dịch vụ đánh giá trước mổ càng sớm càng tốt trong lộ trình chuẩn bị phẫu thuật, nhằm tối đa hóa quỹ thời gian dành cho việc tối ưu hóa tình trạng sức khỏe và đưa ra quyết định.

ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ PHẪU THUẬT

Mỗi năm có hơn 300 triệu người bệnh được phẫu thuật trên toàn thế giới, và phần lớn đều nằm trong nhóm có nguy cơ thấp xảy ra các biến chứng chu phẫu nặng hoặc tử vong. Một trong những chức năng cốt lõi của bất kỳ dịch vụ đánh giá trước mổ nào là xác định nhóm thiểu số người bệnh có nguy cơ gia tăng các kết cục bất lợi. Sự thấu hiểu chung về nguy cơ sẽ tạo nền tảng quan trọng cho quá trình ra quyết định phẫu thuật và cho phép các bác sĩ lâm sàng cá thể hóa việc chăm sóc nhằm giảm thiểu nguy cơ cũng như cải thiện kết cục. Đối với các phẫu thuật lớn có nguy cơ cao, việc đánh giá nguy cơ cá thể hóa cần được thực hiện bởi các bác sĩ lâm sàng giàu kinh nghiệm, những người có khả năng tiếp cận toàn bộ dữ liệu lâm sàng toàn diện của người bệnh.

Các Yếu Tố Nguy Cơ Quan Trọng

Một loạt các yếu tố đa dạng có ảnh hưởng đến nguy cơ gặp phải các kết cục chu phẫu bất lợi của người bệnh. Những yếu tố có bằng chứng vững chắc nhất hỗ trợ cho giá trị dự đoán nguy cơ bao gồm: loại phẫu thuật cụ thể, mức độ khẩn cấp của phẫu thuật, tuổi tác và Hệ thống Phân loại Tình trạng Thể chất của Hiệp hội Bác sĩ Gây mê Hoa Kỳ (American Society of Anaesthesiologists’ Physical Status Classification System – ASA-PS). Các yếu tố khác cũng có thể tác động đến mức độ nguy cơ bao gồm kết quả xét nghiệm máu, tình trạng chức năng (functional status), tình trạng bệnh lý ác tính, giới tính, chỉ số khối cơ thể (body mass index – BMI) và các bệnh lý đồng mắc cụ thể như đái tháo đường, suy tim (heart failure) hay bệnh lý hô hấp mạn tính (chronic respiratory disease).

Các Kết Cục Quan Trọng

Việc đánh giá nguy cơ chu phẫu theo truyền thống thường tập trung vào nguy cơ tử vong trong ngắn hạn. Tuy nhiên, giới y khoa ngày càng công nhận rằng các kết cục hậu phẫu khác – bao gồm các biến chứng (complications), tình trạng chức năng, chất lượng cuộc sống và tỷ lệ sống còn trong dài hạn – cũng có tầm quan trọng sống còn đối với người bệnh. Việc ước tính khả năng xảy ra của những kết cục này có thể giúp người bệnh đưa ra quyết định sáng suốt hơn về quá trình chăm sóc sức khỏe của bản thân. Điều này đặc biệt phù hợp đối với những người bệnh có sự gia tăng nguy cơ gặp phải kết cục bất lợi trong dài hạn, bao gồm những người bệnh có thể trạng suy yếu (frail), những người bị suy giảm chức năng trước mổ, hoặc những người có khả năng dung nạp gắng sức kém trước khi phẫu thuật.

Các Mô Hình Dự Đoán Nguy Cơ

Đánh giá nguy cơ cho các phẫu thuật lớn luôn cần được dẫn dắt bởi nhận định lâm sàng của chuyên gia, nhưng đã có bằng chứng cho thấy việc sử dụng các mô hình nguy cơ định lượng, khách quan có thể cải thiện quá trình ra quyết định lâm sàng và các kết cục phẫu thuật. Hiện có một số mô hình nguy cơ đang được áp dụng trong thực hành lâm sàng, và việc lựa chọn công cụ phù hợp nên dựa trên cả khía cạnh phương pháp luận lẫn các cân nhắc mang tính thực tiễn.

Một mô hình nguy cơ tốt cho phẫu thuật lớn chỉ yêu cầu đầu vào là các dữ liệu lâm sàng thường quy, dễ sử dụng và tạo ra các ước tính nguy cơ rõ ràng, không mơ hồ. Độ tin cậy vào dự đoán của mô hình sẽ được củng cố thông qua các nghiên cứu kiểm định chất lượng cao, chứng minh được khả năng phân biệt và hiệu chuẩn tốt trên một mẫu bệnh án có đặc điểm tương đồng với ca bệnh mục tiêu về đặc tính người bệnh, loại phẫu thuật, cơ sở chăm sóc và vị trí địa lý. Thật không may, trong thực hành lâm sàng, việc áp dụng các mô hình nguy cơ cho những người bệnh có đặc điểm rất khác biệt so với nhóm đối tượng dùng để kiểm định mô hình lại diễn ra khá phổ biến, và chúng tôi khuyến cáo không nên duy trì thực hành này.

Công cụ Nguy cơ Kết cục Phẫu thuật (Surgical Outcomes Risk Tool – SORT) được phát triển tại Vương quốc Anh nhằm mục đích dự đoán tỷ lệ tử vong hậu phẫu trong vòng 30 ngày. Trong các nghiên cứu kiểm định, công cụ này đã chứng minh được hiệu suất tốt ở một số quốc gia và hệ thống y tế. Công cụ chỉ yêu cầu năm biến số lâm sàng có sẵn thường quy và một trang web cung cấp giao diện người dùng đơn giản. Phiên bản thứ hai và cũng là mới nhất của mô hình này cho thấy hiệu suất được cải thiện thông qua việc tích hợp đánh giá của bác sĩ lâm sàng vào trong ước tính nguy cơ.

Các mô hình nguy cơ nhằm dự đoán những kết cục khác, bao gồm biến chứng, tình trạng xuất viện và khuyết tật dài hạn, ít được sử dụng hơn trong thực hành lâm sàng. Hầu hết các mô hình này không thể hiện được hiệu suất đủ độ tin cậy để hỗ trợ đánh giá nguy cơ ở cấp độ cá thể hóa. Máy tính Nguy cơ Toàn diện thuộc Dự án Cải thiện Chất lượng Phẫu thuật Quốc gia của Hiệp hội Phẫu thuật viên Hoa Kỳ (American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Project Universal Risk Calculator) sử dụng một hệ thống các mô hình để dự đoán 12 kết cục hậu phẫu, chứng minh được khả năng phân biệt và hiệu chuẩn xuất sắc trong quá trình kiểm định nội bộ. Thông qua một trang web chuyên dụng, công cụ này cung cấp giao diện đồ họa hữu ích, đặt thông tin nguy cơ vào bối cảnh cụ thể bằng cách so sánh với một người bệnh “trung bình”, và tạo ra một báo cáo được thiết kế để người bệnh trực tiếp tham khảo. Tuy nhiên, do các hệ số của mô hình vẫn chưa được công bố, việc kiểm định độc lập rất khó khăn và mô hình phần lớn vẫn chưa được kiểm chứng bên ngoài phạm vi Hoa Kỳ.

Điều quan trọng cần lưu ý là đầu ra của hầu hết các mô hình dự đoán nguy cơ phẫu thuật chỉ giới hạn ở một ước tính điểm (point estimate) về mức độ nguy cơ. Các mô hình gần đây được phát triển để dự đoán tỷ lệ tử vong trong phẫu thuật mở bụng cấp cứu (emergency laparotomy) đã nhấn mạnh đến tính không chắc chắn bằng cách hiển thị một phân phối xác suất cùng với ước tính điểm. Việc phát triển các công cụ tương tự để đánh giá trước mổ cho những ca phẫu thuật chương trình có thể giúp bác sĩ lâm sàng và người bệnh nhận thức tốt hơn về sự không chắc chắn đi kèm với các dự đoán, mang lại tiềm năng cải thiện chất lượng của việc ra quyết định.

NĂNG LỰC CHỨC NĂNG

Đánh giá trước mổ về năng lực chức năng có thể cải thiện khả năng dự đoán các kết cục hậu phẫu, bao gồm biến chứng và tỷ lệ sống còn, đồng thời tạo thành một thành phần thiết yếu của quá trình đánh giá tim mạch trước mổ. Có lẽ phương pháp tiếp cận phổ biến nhất hiện nay là yêu cầu người bệnh tự báo cáo khả năng dung nạp gắng sức của bản thân, nhưng các bằng chứng gần đây đã đặt câu hỏi về độ chính xác của thực hành này; do đó, các hình thức đánh giá khách quan hơn có thể hỗ trợ tốt hơn cho việc dự đoán nguy cơ một cách chính xác.

Chỉ số Tình trạng Hoạt động Duke (Duke Activity Status Index – DASI) là một công cụ đánh giá năng lực chức năng tự báo cáo có cấu trúc, bao gồm 12 câu hỏi. Không giống như các công cụ tự báo cáo chức năng khác, có các bằng chứng chất lượng cao hỗ trợ cho việc sử dụng công cụ này trong dự đoán các biến cố tim mạch bất lợi chính (major adverse cardiac events) và tỷ lệ tử vong hậu phẫu. Công cụ có thể được thực hiện nhanh chóng và cực kỳ dễ triển khai trên diện rộng, cung cấp nền tảng cho phương pháp đánh giá năng lực chức năng mang lại hiệu quả cao về mặt chi phí.