预后价值的红细胞分布宽度Sepsis-Induced急性呼吸窘迫综合征患者:一项回顾性队列研究

文摘

客观的。的预后价值红细胞分布宽度(RDW) sepsis-induced急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者仍然是难以捉摸的。本研究旨在确定RDW的预后指标sepsis-induced ARDS。方法。这与sepsis-induced回顾性队列研究包括1161例ARDS。数据集被从重症监护的医疗信息集市三世获得数据库。局部加权散点图平滑技术,Cox回归,kaplan meier估计量,进行了亚组分析评价RDW和90天的死亡率之间的联系。结果。RDW和死亡率有一个大致的线性增加的关系。Cox回归模型结果如下:2级( ),危害 ,95%的信心 ,和三级( ), ,95% 。以下结果RDW视为连续变量时: , 。的RDW之间的交互和协变量的值都大于0.05。结论。RDW患者来说是一个新的独立预后标记sepsis-induced ARDS。

1。介绍

不平衡所引起的败血症是宿主对感染的反应,可导致全身多器官功能障碍(1]。肺是第一个器官与脓毒症的发病率最高,和急性肺损伤(ALI)是主要的表现形式。阿里可以进一步发展为急性呼吸窘迫综合征(ARDS),紧急和重要疾病重症监护室(ICU)。它可能导致过度和不受控制的炎症反应(2),导致临床死亡率(先生)高达35% - -40%3]。因此,早期的歧视的高风险sepsis-induced ARDS患者更糟糕的预测是非常重要的。

红细胞分布宽度(RDW)通常是作为一个完整的血细胞计数和评估通常是用于识别不同类型的贫血。RDW医疗社区已获得了高度的关注,近年来一种新的诊断和预后指标。几项研究已经表明RDW之间的密切联系和伯恩斯的预后4],胰腺炎[5],腹膜炎[6)、肝炎B-related疾病(7),心血管疾病(8,9),和癌症(10- - - - - -13]。然而,没有研究报道RDW及预后之间的关系sepsis-induced ARDS患者。此外,评估预后的临床指标sepsis-induced ARDS患者缺乏。因此,本研究旨在确定RDW的预测价值的先生sepsis-induced ARDS患者。

2。方法

2.1。介绍了医学数据库

重症监护的医疗信息集市III (MIMIC-III) V.1.4数据库危重病自由访问数据库,其中包含至少四万名危重患者的临床数据住院贝斯以色列女执事医疗中心的哈佛医学院2001年和2012年之间(58976名住院病人)14]。MIMIC-III数据库包含全面的病人数据如生化、人口结构和生理数据以及临床诊断和医疗记录。MIMIC-III数据库不仅有大样本大小和丰富的数据类型也高质量和高可靠性的数据。这是一个宝箱在危重病医学领域的临床研究。王获得访问数据库,并参与了数据提取(认证号36132199)。

2.2。选择标准

我们集中在icu的患者承认从2008年到2012年。所有的病人都要求满足ARDS和败血症的诊断标准的24小时内进入加护病房。根据2016年拯救败血症患者运动的建议(15)和约翰逊描述的提取方法对sepsis-3病人和同事(16),本研究包括患者疑似感染期间入住ICU使用连续的器官衰竭(24小时内)评估(沙发)得分≥2。临床上被诊断为疑似感染由细菌培养积极性和抗生素管理。根据柏林ALI / ARDS诊断标准,ARDS的定义由以下参数:(i)机械通气和呼气末正压通气或持续气道正 不啻₂O;(2)严重( 毫米汞柱),中等( 毫米汞柱),或轻微的( 毫米汞柱);和(3)无胸腔积液,肺崩溃,肺结节,或心原性肺水肿。因为没有心原性肺水肿信息可以直接从数据库中,患者肺毛细血管楔压(PCWP)≥18而言不啻₂被认为是阿心原性肺水肿。

以下标准患者被排除在外:(i)未满十六年,(ii)承认ICU,(3)承认心胸手术服务,(iv)住在ICU的< 24小时,(v)怀疑 之前和之后入住ICU, (vi)没有入住ICU的24 h内RDW数据或没有并发症的数据。

2.3。数据提取和患者的结果

人口统计特征(如年龄、性别和种族),并发症(充血性心力衰竭、贫血、高血压、慢性呼吸道疾病、肝脏疾病、肾功能衰竭)和实验室数据(RDW,血小板计数、白细胞计数、血糖、尿素氮、血清肌酐),和疾病的严重程度(沙发得分,ARDS年级,和抗利尿激素使用)的包括患者从数据库中提取出来的。所有实验室参数选择第一测量。结果测量是全因先生在90天的入住ICU。

2.4。分组

因为没有一个病人有一个RDW低于正常范围(11.5% - -14.5%),患者分为正常RDW (nRDW)组( )和RDW的增加(iRDW)组( )。局部加权散点图平滑(洛斯)分析发现近似线性增加关系RDW和90 -或30天的全因死亡率。因此,iRDW组分为2组使用RDW的中值作为阈值,然后输入到Cox回归模型进一步探讨RDW增加对死亡率的影响。结果三组1级( ),2级( ),和三级( )。

2.5。处理缺失值

所有变量的缺失值< 5%纳入本研究。正态分布变量受到非难,而非正态的分布变量受到非难。分类变量的缺失值,直接关联的情况下被删除。

2.6。统计分析

分类变量卡方检验进行分析,和数据表示为百分比。连续变量与学生的测试测试(正态分布)或Mann-Whitney测试和结果的 偏差或中位数(四分位范围(差))。洛斯法评估一般RDW之间的联系和90 -或30天的全因死亡率。kaplan meier估计应用于构造不同RDWs的生存曲线,与生存率较相比。然后,Cox回归来分析相关死亡率的预后因素。的变量 在单变量模型受到多变量Cox回归分析。协变量进行校正使用以下模型:模型1纠正根据年龄、性别、种族; ; ;和 。多重共线性检验了variance-inflation因子(VIF),和 (严重的多重共线性)是不允许的。

Cox回归模型,根据疾病的严重程度进行亚组分析ICU住院期间(17),包括ARDS等级,结合感染性休克。然而,确定感染性休克患者的上述数据集是困难的,因为缺乏相关的信息。因此,它被替换下场后叶加压素使用24 h内入住ICU。考虑到RDW血红蛋白水平的影响,另一个亚组分析是根据协会RDW贫血。验证RDW,这些变量之间的交互,互动与乘法回归模型成立的条件。显著性水平是设定在值< 0.05。所有与占据v进行了统计检验。16日,SPSS v。24,和R v.3.6.3.

3所示。结果

3.1。基线特征

共有1161名患者sepsis-induced ARDS是包括在分析中。病人选择和数据筛选流程见图1。整个90天的全因先生是32.6%。的基线特征nRDW和iRDW组比较,展示在表1。入住ICU的整体平均年龄是64.2岁,56.8%的病人是男性。抗利尿激素使用的频率iRDW组显著高于nRDW组(56.6%比48.0%, )。此外,iRDW组显示更高比例的并发症,如充血性心力衰竭、贫血、高血压、肝病、肾功能衰竭。90天先生iRDW组显著高于nRDW组(42.8%比21.8%, )。

3.2。RDW和死亡率之间的关系

一个大约增加RDW和死亡率之间的线性关系被发现使用洛斯技术(图2)。当RDW在19.0% - -19.5%的范围,90天的死亡率高达67%,30天,是60%。图3代表kaplan meier曲线描述RDW之间的关系和90天先生在不同RDW组。一级集团各种时间段显示,存活率最高( ),其次是级别2组。

扩展的多变量Cox回归模型,三级RDW显著(表先生与90天2)。模型1显示一个风险比(人力资源)的2.68 2.11 -3.40的95%可信区间(CI)。模型2有一个人力资源的2.35 95%可信区间为1.83 - -3.01。模型3表现出一个人力资源的2.14 95%可信区间为1.65 - -2.78。模型4的人力资源2.07的95%可信区间1.59 - -2.69。与小型人力资源2级表现出类似的结果值。补充表1列出了人力资源价值的协变量模型4。RDW视为连续变量时,它还可以预测90天先生(HR 1.11每增加1%;95%可信区间,1.06 - -1.15)(表3)。

3.3。亚组分析

亚组分析结果如图所示4。的值之间的交互RDW ARDS的程度,使用升压,和贫血是0.241,0.719,和0.911,分别。RDW之间没有明显的差异和不同程度的ARDS患者的死亡率,抗利尿激素是否使用和是否贫血。

4所示。讨论

在这项研究中,大量的数据从MIMIC-III获得数据库评估RDW的预后意义sepsis-induced ARDS患者。结果表明,RDW和死亡率有一个大致的线性增加的关系。多变量Cox回归分析表明,RDW很独立的高先生sepsis-induced ARDS患者。

我们的研究结果是在良好的协议与先前发现RDW展示了良好的预测价值对于许多疾病,特别是炎性疾病。在610名严重烧伤患者的回顾性研究,RDW独立与ARDS的发生。每增加1% RDW, ARDS诱导29%[的风险18]。甘吉等人进行了一项荟萃分析包括976研究胰腺炎患者。他们使用摘要接受者操作特征(ROC)曲线从二元模型来预测预后的患者死亡率和RDW获得曲线下面积(AUC) 0.757以及合用的特异性和灵敏度为90% (95% CI: 73% - -96%)和67% (95% CI: 51% - -80%),分别为(19]。有趣的是,RDW也可能死亡的风险有关。在一项15852名成人参与生活在社区里,研究人员跟踪调查了社区居民6 - 12年,发现最低者的死亡率增加了双重的RDW排位最高的(20.]。此外,RDW也参与癌症的发生(HR 1.28;95%置信区间,1.21 - -1.36)、心血管疾病(HR 1.22;95%置信区间,1.14 - -1.31)和慢性呼吸道疾病(HR 1.32;95%可信区间,1.17 - -1.49)20.]。

增加RDW和不良预后之间的相关性机制患者sepsis-induced ARDS仍然遥遥无期。Sepsis-induced ARDS是全身炎症反应综合征(21]。到目前为止,炎症反应之间的联系和RDW的增加已经得到证实。研究表明RDW之间的正相关和某些炎症生物标记(红细胞沉降率和c反应蛋白)(22,23),这表明血红细胞异质性意味着炎症的存在。炎症有负面影响骨髓功能、铁代谢,和红细胞内稳态,进一步导致生产大量的新的网织红细胞与RDW增加(24,25]。此外,增加的氧化应激RDW降低血红细胞的存活率和释放大量的成熟红细胞进入循环(26]。这些可能的机制也可能解释RDW之间的相互作用和疾病严重程度在一定程度上是因为sepsis-induced越严重ARDS,越显著的炎症反应和氧化应激。

本研究的优势之一就是大型研究人口,这是足够的为进一步分层和RDW的亚组分析。此外,适当的混杂因素包括可能与RDW产生更精确的结果,因为RDW可能会受到一系列因素的影响(27),如年龄、性别、贫血、肝脏和肾脏功能障碍。然而,这项研究有一些局限性。首先,它不是一个多中心的回顾性研究,因此可以选择偏见。第二,只有RDW数据入住ICU后24小时内进行了分析。因此,后续的数据可以用来验证本研究的发现。第三,确定感染性休克和心脏发生的水肿患者的数据集是困难的,因为缺乏相关信息的评估;他们是抗利尿激素使用和PCWP价值所取代。最后,MIMIC-III V.1.4数据库只包括住院病人从2001年到2012年,但不包括来自最近几年的患者。

5。结论

总之,这项研究表明,RDW是一种很有前途的独立预后的标志sepsis-induced ARDS,增加RDW与不良预后显著相关。这项研究提供了支持患者的危险分层sepsis-induced基于RDWs ARDS。然而,需要进一步的多中心前瞻性研究来评估的确切机制之间的相关性RDW,因此进一步验证结果。

数据可用性

完整的数据集用于这项研究的第一作者wanghb53@mail2.sysu.edu.cn。然而,完整的数据的再分析其他使用MIMIC-III研究所需要的批准。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

Huabin小王和黄Junbin同样这项工作。

确认

这项研究得到了三明医学项目在深圳(批准号SZSM202011004)和广东省自然科学基金(批准号2020 a1515010151)。

补充材料

补充表1:Cox比例风险模型的因素与90天的死亡率sepsis-induced急性呼吸窘迫综合症。(补充材料)

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