单核细胞与淋巴细胞比值和血清肌酐联合预测脓毒症患者发生急性肾损伤的价值.pdf
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1、Chin J Hemorh.2023;33(2)202Albumin Excretion in Patients with Type 2 DiabetesJ.J Clin Med,2023,12(12):4089.4 周景峰.纤溶酶联合硫辛酸治疗2型糖尿病周围神经病变的临床效果J.临床合理用药,2023,16(19):76-79.5 Ma Q.Analysis of Factors Related to Type 2 Diabetic Peripheral Neuropathy Based on Flash Glucose Monitoring SystemJ.Med Sci Monit,20
2、23,29:e939157.6 姚孟雪,俞莹,王蕾蕾.2型糖尿病合并周围神经病变患者的干眼临床特征J.国际眼科杂志,2023,23(6):977-980.7 Maiya GA,Jadhav RA,Harihar A,et al.Effect of novel Matrix Rhythm Therapy(MaRhyThe)on neuropathic pain and maximum plantar pressure distribution among type 2 diabetes mellitus patients with peripheral neuropathyJ.J Diabete
3、s Metab Disord,2023,22(1):827-833.8 王小玲,任力杰.利拉鲁肽治疗2型糖尿病合并周围神经病变的效果观察J.中国社区医师,2023,39(15):36-38.9 郭威,石小霞,刘丹,等.维生素D2注射液联合硫辛酸注射液治疗2型糖尿病合并糖尿病周围神经病变患者的临床研究J.中国临床药理学杂志,2022,38(19):2263-2267.10 方翔宇,王高岸,邱世光,等.加味当归芍药散联合常规治疗对气虚血瘀型2型糖尿病周围神经病变患者的临床疗效J.中成药,2022,44(6):1820-1824.11 辛宁,李小明.利用ceRNA网络研究2型糖尿病周围神经病变的相关
4、基因J.中国老年学杂志,2022,42(10):2345-2351.12 Kasinathan D,Matrougui K,Elango S,et al.Mitochondrial ATP6 and ND3 genes are associated with type 2 diabetic peripheral neuropathyJ.Diabetes Metab Syndr,2022,16(6):102501.收稿日期:2023-05-10 作者简介:石海敏(1998),女,安徽安庆人,硕士,研究方向为急性肾损伤。通讯作者:李 明,E-mail:doi:10.3969/j.issn.1009
5、-881X.2023.02.009单核细胞与淋巴细胞比值和血清肌酐联合预测脓毒症患者发生急性肾损伤的价值石海敏1,洪 浩2,郑君瑶1,李 明1(1.苏州大学附属第一医院肾内科,江苏 苏州 215006;2.苏州大学附属第一医院重症医学科,江苏 苏州 215006)摘要:目的 探讨单核细胞与淋巴细胞比值(MLR)与血清肌酐(Scr)联合预测脓毒症患者发生急性肾损伤(AKI)的价值。方法 回顾性研究脓毒症的98 例患者,其中AKI组38 例,非AKI组为60 例。对两组患者入院时的Scr、MLR与其他相关临床指标进行统计分析。采用单因素分析对脓毒症AKI患者入院时Scr、MLR与其他临床指标进行分
6、析;采用多因素Logistic回归模型及受试者工作特征曲线(ROC)分析,探讨MLR联合Scr对脓毒症患者发生AKI的预测价值。结果 AKI组患者入院时的NLR、MLR、Scr、胱抑素C及尿素氮等临床指标均明显高于非AKI组,差异有统计学意义(P0.05);多因素Logistic回归分析显示,入院时Scr及入院时MLR是脓毒症患者发生AKI的独立危险因素(P0.05);ROC曲线表明,Scr预测脓毒症患者发生AKI的AUC为0.695,最佳截断值为84.300 mol/L,最佳截断下的敏感度和特异度分别为81.60%和51.70%;MLR预测脓毒症患者发生AKI的AUC为0.922,最佳截断值
7、为0.500,最佳截断下的敏感度和特异度分别为78.90%和100%;MLR和Scr联合预测模型预测脓毒症患者发生AKI的AUC为0.965,最佳截断值为0.070,最佳截断下的敏感度和特异度分别为84.20%和96.70%(P0.05)。结论 MLR和Scr联合可以作为预测脓毒症患者发生AKI的有效指标。关键词:单核细胞与淋巴细胞比值;脓毒症;急性肾损伤;新型生物标志物中图分类号:R631.2 文献标识码:A 文章编号:1009-881X(2023)02-0202-06Value of Monocytes to Lymphocyte Ratio and Serum Creatinine in
8、 Predicting Acute Kidney Injury in Patients with Sepsis中国血液流变学杂志.2023;33(2)203SHI Hai-min1,HONG Hao2,ZHENG Jun-yao1,LI Ming1(1.Department of Nephrology,2.Department of Critical Care Medicine,First Affiliated Hospital of Soochow University,Suzhou,Jiangsu,215006,China)Abstract:Objective To investigate
9、 the value of monocytes to lymphocyte ratio(MLR)combined with serum creatinine(Scr)in predicting acute kidney injury(AKI)in patients with sepsis.Methods A retrospective study was performed on 98 patients with sepsis,including 38 in the AKI group and 60 in the non-AKI group.The Scr,MLR,and other rele
10、vant clinical indicators at admission of the two groups were statistically analyzed.Univariate analysis was used to analyze the correlation between Scr,MLR and other clinical indicators at the admission of patients with sepsis AKI.Multivariate logistic regression model and receiver operating charact
11、eristic curve(ROC)analysis were used to explore the predictive value of MLR combined with Scr on AKI in patients with sepsis.Results The indexes of NLR,MLR,Scr,cystatin C and urea nitrogen in the AKI group were significantly higher than those in the non-AKI group,and the differences were statistical
12、ly significant(P0.05).Multivariate logistic regression analysis showed that Scr at admission and MLR at admission were independent risk factors for AKI in patients with sepsis(P0.05).The ROC curve showed that the AUC of Scr for predicting AKI in patients with sepsis was 0.695,the optimal cut-off val
13、ue was 84.300 mol/L,and the sensitivity and specificity under the optimal truncation were respectively 81.60%and 51.70%.The AUC of AKI in patients with sepsis was 0.922,the optimal cut-off value was 0.500,and the sensitivity and specificity under optimal truncation were respectively 78.90%and 100%.T
14、he combined Scr and MLR prediction model predicted that the AUC of AKI in patients with sepsis was 0.965,the optimal cut-off value was 0.070,and the sensitivity and specificity under the optimal truncation were respectively 84.20%and 96.70%(P0.05).Conclusion MLR and Scr can be used as effective indi
15、cators to predict the occurrence of AKI in patients with sepsis.Key words:ratio of monocyte to lymphocyte;sepsis;acute kidney injury;novel biomarkers脓毒症是重症监护室中患者最常见的疾病之一,指机体对感染的炎症与免疫反应失调,可导致凝血系统、免疫系统与代谢循环出现障碍,进一步导致多器官功能衰竭、脓毒性休克,从而危及患者生命与生存1。肾脏作为最常受累的脏器之一,近50%的脓毒症患者将出现急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)。脓
16、毒症相关性急性肾损伤(sepsis-associated acute kidney injury,SA-AKI),预示着更差的疾病预后,导致患者病死率高达70%。因此,早期识别SA-AKI,有助于进行早期干预治疗,避免肾功能进一步损伤,是提高患者生存率、降低病死率的关键2。目前研究3发现SA-AKI与机体炎症反应失调、细胞代谢重组以及微循环功能障碍等有关,但由于SA-AKI发病机制尚未完全明确,目前缺乏较为理想的诊断及治疗方法,因此,为了延缓甚至逆转AKI的发生发展,需要发现更加敏感、更加特异的临床指标来早期预测SA-AKI的发生。由于肾脏具有强大的代偿能力,在肾损伤的早期阶段血清肌酐(Scr
17、)可能没有变化,而且Scr受肌肉含量、饮食、药物等多种因素影响;尿量会受到低血容量、利尿剂及血液净化等多种因素影响,所以Scr和尿量作为传统的AKI诊断指标已满足不了临床需要。近年来研究4表明,单核细胞与淋巴细胞比值(ratio of monocyte to lymphocyte,MLR)是反映机体免疫炎症反应状态的指标,在重症肺炎、终末期肾病等疾病患者中有所升高,且升高程度与疾病不良预后相关,具有潜在的诊断及预测价值。因此,我们推测MLR也是SA-AKI的预测指标,MLR和Scr联合对SA-AKI的发生具有良好的预测价值。本研究以苏州大学附属第一医院重症监护室收治的98 例脓毒症患者作为研究
18、对象,旨在探讨MLR和Scr联合及其他相关临床指标预测SA-AKI的价值。1 资料与方法Chin J Hemorh.2023;33(2)2041.1 研究对象 收集2019年1月2022年9月苏州大学附属第一医院重症监护室收治的首次诊断为脓毒症的98 例患者的临床资料。纳入标准:(1)年龄18 岁。(2)符合SA-AKI诊断标准:根据第28届ADQI共识委员会,SA-AKI定义为脓毒症发作后7 d内发生AKI(分别根据2012版KDIGO和脓毒症国际共识标准3.0进行诊断)。(3)符合脓毒症的诊断标准5:临床上具有高度细菌性感染或高度可疑感染的证据,有全身炎症反应存在,且序贯器官衰竭(SOFA
19、)评分2 分。(4)符合AKI诊断标准,依据2012版KDIGO标准:Scr在48 h内升高26.5 mol/L或较基线值升高50%以上;考虑尿量会受到低血容量及利尿剂等因素影响,故不纳入尿量标准。排除标准:(1)入院前已行肾脏替代治疗的患者。(2)ICU住院时间不足48 h的患者;(3)患者存在影响MLR的疾病,如恶性肿瘤、自身免疫疾病、血液系统疾病等。(4)入院前长期服用免疫抑制剂、激素及影响脂类代谢药物的患者。(5)入院前长期服用肾毒性药物的患者。(6)孕产妇和临床资料不全的患者。本研究方案已向患者或其家属进行告知,取得知情同意权;已获得医院伦理委员会的批准。1.2 资料收集 收集所有患
20、者入院时的性别、年龄、身体质量指数(BMI)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(ratio of neutrophil to lymphocyte,NLR)、MLR、血清C反应蛋白(CRP)、Scr、胱抑素C、尿素氮等数据。收集数据的时间节点:起点:1.入院前24 h内首次获得血常规及Scr结果的时间。2.如果入院前24 h内无血常规及Scr则选用入院24 h内首次获得血常规及Scr结果的时间。终点:患者入院后发生AKI的时间且与上述起点的时间相差在7 d之内。1.3 统计学方法 采用SPSS 26.0统计学软件进行数据分析。K-S检验进行正态性检验,正态分布数据采用独立样本t检验,并用均数和标准差描
21、述;非正态分布数据采用秩和检验,并用中位数和四分位数描述;分类资料采用卡方检验进行分析;单因素分析中P0.05的变量纳入多因素Logistic回归分析中,计算OR值及95%CI,筛选影响98 例脓毒症患者发生AKI的独立危险因素,并以独立危险因素为基础构建联合预测模型。绘制独立危险因素与联合预测模型的受试者工作特征曲线(ROC),计算曲线下面积(AUC)及确定Scr、MLR及联合预测模型早期诊断AKI的最佳截断值及最佳截断下的敏感度、特异度,采用Delong检验对前述AUC的质量进行比较。P0.05为差异有统计学意义。2 结果2.1 两组患者一般资料比较 98 例脓毒症患者中,38 例(38.
22、78%)合并AKI,60 例(61.22%)不合并AKI。AKI组38 例患者中,男性26 例,女性12 例,年龄(62.3616.58)岁;同期住院的非AKI组60 例患者中,男性37 例,女性23 例,年龄(61.4017.39)岁。两组患者在性别、年龄、BMI及CRP差异均无统计学意义(P0.05);AKI组患者Scr、胱抑素C、尿素氮、NLR及MLR均明显高于非AKI组,差异有统计学意义(P0.05)。见表1。表1 两组患者一般资料比较指标AKI组(n38)非AKI组(n60)t/2P男/女26/1237/230.4620.497年龄(岁)62.3616.58 61.4017.390.
23、2550.798BMI(kg/m2)21.932.4323.252.751.7650.078Scr(mol/L)187.400(88.7,263.4)84.000(50.9,173.8)3.2370.001胱抑素C(mg/L)1.880(1.4,2.8)1.305(1.0,2.3)2.3660.018尿素氮(mmol/L)17.400(11.6,27.2)12.050(8.1,18.1)2.4830.013CRP(mg/L)153.3079.21135.3783.731.0540.294NLR21.580(12.1,41.1)9.665(5.6,14.3)4.5970.000MLR0.845(
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