文摘

背景。升高红细胞分布宽度(RDW)据报道,在一些危重患者群体与死亡率相关。本文的目的是探讨RDW和死亡率之间的关系和短期和长期死亡率的胆囊炎患者。方法。我们进行了一项回顾性队列研究的数据来自702名患者从重症监护的医疗信息集市III (MIMIC-III)数据库。接受者操作特征(ROC)曲线构造评价预后预测价值RDW的住院死亡率和短期(即。、30天、90天)和长期(即。,180-day, 1-year, 3-year, and 5-year) mortality. We converted RDW into a categorical variable according to quintiles as less than or equal to 13.9%, 14.0-14.8%, 14.9-15.8%, and 15.9-17.2% and more than 17.2%. The Kaplan-Meier (K-M) methods and log-rank tests were used to compare survival differences among different groups. The relationships between RDW levels and in-hospital mortality were evaluated by univariate and multivariate binary logistic regression models. Multivariable Cox regression models were built to investigate the association of RDW on the short-term and long-term mortality.结果。在调整了潜在的混杂因素,RDW住院死亡率呈正相关(OR: 1.187, 95% CI[1.049, 1.343])和短期(即。,30天:人力资源:1.183,95% CI[1.080, 1.295], 90天:人力资源:1.175,95% CI[1.089, 1.268])和长期(即。1:人力资源:1.162,95% CI[1.089, 1.240])在胆囊炎危重患者死亡率。类似的结果也显示在二级结果的180天,3年,5年死亡率。RDW重要的准确的预后的影响不同的端点,可以改善预后评分系统的影响。结论。高水平的RDW与风险增加有关的住院死亡率和短期和长期死亡率危重患者胆囊炎。RDW能独立预测胆囊炎患者的预后。

1。介绍

胆囊炎胆囊炎症,由于胆结石或细菌感染的存在。这是第六个最常见疾病的紧急部门(1在重症监护病房),也常见。当我们知道胆结石的出现是最常见的原因,约有85%的急性胆囊炎是归因于胆结石,和发病率约为10 - 15%2]。此外,约15%的胆囊炎没有结石的证据。在危重病人,据报道,约有50%的急性胆囊炎acalculous [3]。不管是什么原因,胆囊的急性炎症可能导致预后不良。据报道,急性胆囊炎的死亡率是5%到10%4]。红细胞分布宽度(RDW)是一种常用的参数测量的可变性红细胞大小(5]。它是廉价和方便的获得,它已被证明是与许多疾病有关。RDW作为一个有价值的临床预后的预测已经被记载在心血管患者(6)、肾(7)、肺(8),和肝脏(9疾病和那些接受癌症(10和脓毒症11]。它一直被认为是与炎症相关的在最近几年12]。此外,RDW已被证明预测危重患者的全因死亡率(13]。

炎症胆囊炎的发展中起着重要的作用。和一些炎症标记可以预测死亡率已被证实的胆囊炎。然而,RDW和胆囊炎患者预后之间的关系尚未建立。因此,在我们的研究中,目的是调查RDW是否独立相关住院死亡率和短期和长期死亡率和如果有入学RDW与ICU胆囊炎患者的全因死亡率。

2。方法

2.1。数据源

我们进行了回顾性队列研究使用从医疗信息搜索的数据集市为重症监护三世(MIMIC-III) [14),公开的急救护理数据库开发的计算生理学实验室的麻省理工学院(MIT)。这个广泛的ICU临床数据库包括鉴定数据从ICU病人护理在贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)从2001年到2012年,包括人口学特征、生命体征和实验室检测。我们的研究的作者之一(Y.H.盾,认证号码:22691479)访问数据库在线培训后获得的美国国立卫生研究院(NIH)。麻省理工学院和BIDMC的机构审查委员会批准访问数据库。因为这是一个回顾性队列研究,没有需要知情同意。

2.2。人口选择标准

共有46476名ICU患者招募BIDMC 2001年和2012年之间。我们回顾性分析了成人患者(≥18年)被诊断出患有胆囊炎的第九次修订国际疾病分类(ICD-9)代码第一次入住ICU。95名患者在ICU待了不到24小时,41二级(或更多)住院患者被排除在外。我们也排除病人没有承认RDW(10例)。最后,对象包括702名患者(图1)。

2.3。数据提取

从MIMIC-III数据库中,我们使用结构化查询语言(SQL)与Navicat高端软件(版本12.0.29)提取以下信息:人口统计信息、实验室参数,评分系统,主要的并发症。实验室参数包括RDW、白细胞计数(WBC),红细胞(RBC)、血尿素氮(BUN)、比容、肌酐,平均微粒体积(MCV)和平均微粒血红蛋白(MCH)基线。评分系统记录,包括顺序器官衰竭评估(SOFA)得分,物流系统器官功能障碍(钟表),简化急性生理学得分II (SAPSII),快速Sepsis-Related器官衰竭(QSOFA)评估分数,和全身炎症反应综合征(SIRS)的分数。在第一次入住ICU的24小时,所有的变量都被记录下来。上面所有的分数计算与临床信息和并发症Elixhauser发病率估计的指数(国家住院数据库(SID) 30)。RDW入学在24小时内的利益,我们把它转化为一个类别变量根据昆泰小于或等于13.9%,14.0 - -14.8%,14.9 -15.8%和15.9 -17.2%,超过17.2%。

2.4。结果

我们的研究的主要结果是所有原因的死亡率,30天死亡率,90天的死亡率,和1年死亡率。入学日期是后续的开始日期,死亡日期是获得社会保障数据库。

2.5。统计分析

分类变量显示为数字和百分比,和连续变量概括为中位数和四分位范围(差)。卡方(或雪的测试)和克鲁斯卡尔-沃利斯检验被用于比较分类和连续变量组。

RDW水平和死亡率之间的关系进行评估通过单变量和多变量二元逻辑回归模型。Hosmer-Lemeshow测试是用来评估模型的适用性。多变量Cox回归模型构建来分析协会RDW水平在短期(即。、30天、90天)和长期(即。1)死亡率。kaplan meier (km)方法和log-rank测试被用来比较不同群体的生存差异。这些结果表示为奇怪的比率(ORs)与95%独联体或风险比率(小时)与95% CIs。潜在的重大( )混杂因素或临床重要预测因子提到在过去的文学被认为是在多变量逻辑/ Cox回归模型。确保我们的分析的鲁棒性,进行了敏感性分析。预后的性能RDW、沙发、钟表QSOFA SAPSII,先生们,他们的组合,住院死亡率和短期和long-mortality危重患者胆囊炎是评估通过接受者操作特征(ROC)曲线。ROC曲线分析统计评价曲线下的面积(AUC)。系数( )每个变量都是通过逻辑回归模型。我们计算出一个新的变量根据方程: (12),代表现状中的每个变量和它指RDW,沙发,钟表QSOFA SAPSII,先生们。是一个新的参数计算通过结合所有变量如RDW、沙发、钟表QSOFA, SAPSII,众位的回归模型。此外,我们组患者分为相比,没有脓毒症和预后的效果在不同的端点。

按年龄分层分析,种族,第一个病房,评分系统,败血症,并发症等进行检查协会RDW子组之间和1年死亡率。交互测试的意义估计似然比检验的相互影响。所有分析使用SPSS 23日MedCalc 20.0.11(版本),并统计软件包R(版本你)。小动物——一张长有值< 0.05被认为是显示统计学意义。

3所示。结果

3.1。基线特征和后续

我们登记和收集样本702例,总结了临床特征表1。其中,有398个男性和304个女性,平均年龄为70.00岁(差58.00—-80.00)。大多数患者是白人(76.2%)。入学RDW中值为15.3%,从14.2%到16.8%不等。高血压(58.1%)、心律失常(40.5%),和充血性心力衰竭(30.9%)三个最常见的并发症。一般来说,住院死亡率为15.0%与597和105 nonsurvivors幸存者。出院后30天死亡率是13.8%,90天21.7%,30.2%在1年。

我们分类研究的病人队列在五个相同的组,根据RDW入院时的水平。年龄分层组之间有显著差异,沙发,钟表SAPSII, QSOFA生存天,并存病( ),和统计上显著的差异被发现在住院死亡率和30天,90天,1年死亡率。RDW较高的患者更高的长期死亡率,以及短期死亡率( 对于所有)。

3.2。生存状态的患者不同RDW的水平

我们策划kaplan meier生存曲线和比较不同群体之间的预后生存率较。30天,90天,1年存活率显著降低high-RDW组(30天的生存:95.70%与90.50%与87.60%和82.70%与73.10%;90天的生存:93.60%与85.10%与76.60%和73.40%与61.50%;1年生存:87.90%与77.70%与67.60%和63.30%与50.80%, )(图2)。同样,有显著差异在180年的一天,3年,5年存活率入学(图上不同RDW水平之一S1)。high-RDW集团有一个可怜的短期(即。、30天、90天)和长期(即。,180-day, 1-year, 3-year, and 5-year) prognosis in critically ill patients with cholecystitis (TableS1)。

3.3。ROC曲线分析

表2列出RDW的预测值和严重程度评分系统(即。,LODS, SAPSII, SOFA, QSOFA, and SIRS) for in-hospital mortality and 30-day, 90-day, and 1-year mortality. In terms of 1-year mortality, the area under the ROC curve (AUROC) of RDW, SAPSII, LODS, SOFA, QSOFA, and SIRS was 0.672 (95% CI [0.636, 0.707]), 0.763 (95% CI [0.730, 0.794]), 0.730 (95% CI [0.695, 0.762]), 0.671 (95% CI [0.635, 0.706]), 0.572 (95% CI [0.534, 0.608]), and 0.546 (95% CI [0.508, 0.583]), respectively. In addition, we performed ROC curve analysis to assess discrimination abilities of RDW compared with severity scoring systems for 180-day, 3-year, and 5-year mortality (TableS2)。RDW的预测价值长期和短期死亡率显著准确、明显高于QSOFA(1年期:95%可信区间(0.534,0.608), , )和先生们(1年期:95%可信区间(0.508,0.583), , )。与钟表相比,SAPSII、沙发、QSOFA或先生们,每个严重性评分结合RDW的AUC显著高于在预测长期死亡率(即。180天,1年、3年和5年)患者胆囊炎( 对于所有)。也发现类似的结果在预测住院死亡率和短期死亡率(即。、30天、90天)患者胆囊炎(表2)。RDW可能改善预后评分系统,如钟表效率SAPSII,沙发,QSOFA,先生们。承认RDW温和的鉴别力,的组合(即风险得分显著提高诊断性能。,1年:0.788,95% CI[0.756, 0.818])(图3)。RDW的预测价值预测不同临床端点在脓毒症组明显优于nonsepsis组(即。1年:0.698,95% CI(0.647, 0.748)和0.591,95%可信区间(0.511,0.671), )(表3)。

3.4。RDW水平和结果之间的联系

在我们的研究中,我们开发了三种模式(单变量和多变量二元逻辑回归和Cox风险回归)检查独立预测住院的RDW值和短期和长期死亡率胆囊炎患者。我们调整潜在混杂因素在三个模型。调整或RDW (95% CI)为1.187 (1.049,1.343)( )住院患者的死亡率。RDW的调整小时(95% CI) 1.183(1.080, 1.295), 1.175(1.089, 1.268),和1.162(1.089,1.240)30天,90天,分别和1年死亡率( 对于所有)。然后,我们转换RDW分类变量的连续变量进行回归分析。物流/ Cox回归分析,患者RDW的最低水平(< 14.0%)作为参照组,被用来评估是否增加RDW水平不同的端点。在1年死亡率方面,调整小时(95% CI) 1.982(1.081, 3.637), 2.557(1.435, 4.556), 2.558(1.444, 4.531),和3.208 (1.812,5.679)。我们发现这一趋势的影响大小不同RDW组是等距的,这是一致的与患者住院死亡率(表RDW的趋势4(表)和短期和长期死亡率5和表S3)。住院死亡率显示类似的趋势;RDW水平越高,住院死亡率的风险就越大。低RDW级别(14.0 - -14.8%, )导致略有增加(表住院死亡率的风险4)。在调整了潜在的混杂因素,高水平的RDW与风险增加的死亡率显著相关,短期(即。、30天、90天)和长期(即。,180-day, 1-year, 3-year, and 5-year) mortality ( 对于所有)。

3.5。亚组分析

我们进行分层分析1年死亡率的年龄,性别,种族,第一个病房,录取类型,评分系统,实验室参数,败血症,并发症观察的趋势效应在这些变量之间的子组大小。每个子群之间的关系和RDW如图4。RDW的患者不到70年与高1年死亡率的风险(人力资源:1.215,95% CI [1.129, 1.308], )。年长的受试者也观察到有更高的风险(人力资源:1.266,95% CI [1.183, 1.356], )。我们连续变量(即转换。,SOFA, SAPSII, and LODS) into categorical variables, which were stratified into terciles. In SAPSII and LODS subgroups, there were U-shaped relationships between RDW and 1-year mortality, while in SOFA and QSOFA subgroups, there were inverted U-shaped relationships. There were significant changes in MCV, MCH, WBC, BUN, congestive heart failure, cardiac arrhythmias, and metastatic cancer ( )(图4)。RDW的脓毒症患者与高1年死亡率的风险(人力资源:1.215,95% CI [1.152, 1.283], )。然而,肝脏疾病被发现产生相反的效果,与RDW非肝病患者的1年死亡率的风险更高(人力资源:1.242,95% CI [1.175, 1.312], )。此外,没有发现RDW和1年死亡率之间的联系的子组高血压、糖尿病、失血性贫血,缺贫血( )(表S4)。

4所示。讨论

本研究的目的是探讨RDW和胆囊炎患者的全因死亡率之间的关系在重症监护病房。研究结果表明,在调整了潜在的混杂因素,高水平的RDW与风险增加有关的住院死亡率和短期(即。、30天、90天)和长期(即。,180-day, 1-year, 3-year, and 5-year) mortality in critically ill patients with cholecystitis. RDW was an independent prognostic indicator of different endpoints. RDW had a significant accurate prognostic effect on different endpoints and could improve the prognostic effect of scoring systems such as LODS, SAPSII, SOFA, QSOFA, and SIRS. The combination of RDW and risk scores significantly improved the diagnostic performance. Therefore, RDW may be a useful predictor of mortality in patients with cholecystitis admitted to the intensive care units. The predictive value of RDW to predict different clinical endpoints was significantly better in the sepsis group than in the nonsepsis group.

先前的研究显示高等RDW的协会和穷人的生存结果在急性肾损伤(7)、特发性肺纤维化(8),脓毒症(15),感染性心内膜炎(16),等等。我们的研究是分析RDW住院死亡率的预测价值和短期和长期死亡率在危重患者胆囊炎。

导致这种关系的机制还不清楚;一些先前的研究已经提出了一些合理的解释。第一,严重的炎症抑制骨髓增生,减少铁的生物利用度,促进红细胞生成素阻力,增加红血球细胞凋亡(17- - - - - -19]。这些变化由炎症导致贫血,大型和小型红细胞的寿命延长改变间隙标准红细胞的大小(20.),最终导致RDW的增加。第二,氧化应激是另一个可能的因素的胆囊炎患者RDW和死亡率之间的联系。活性氧可以促进促炎介质的表达(21),和高水平的氧化应激可以减少血红细胞的生存和提高网织红细胞的释放到周边22]。此外,有几个因素是不容忽视的。营养不良是常见的胆囊炎患者和增加RDW而闻名。在所有病人住进了重症监护病房,内皮功能障碍是常见的,这也会导致增加RDW [23]。常规超声或ct可以证实胆囊炎的诊断,但这些诊断工具不够敏感的评估疾病的严重程度和预后[24]。

有些生物标志物可以预测胆囊炎的严重性,如白细胞、c反应蛋白(CRP),原降钙素(PCT)。TG 18,白细胞是重要的标准来评估急性胆囊炎的严重程度(25]。但在我们的研究中,白细胞的预测能力是远低于RDW。此外,沙发上得分是一种重要手段,以评估疾病严重程度和预期死亡率在重症监护病房。据报道,RDW有更强的预测能力比沙发得分在脓毒症休克病人(26]。我们发现RDW可以改善预后评分系统,如钟表效率SAPSII,沙发,QSOFA,先生们。

有几个研究的局限性。首先,我们没有调查输血,使用促红细胞生成素,铁储存状态,和其他的营养不足,这可能影响RDW。第二,研究人口由异构subphenotypes, RDW的预测性能可以不同跨子组(27]。最后,我们也没有具体死因的数据,所以我们不能检查其他死因。因此,为了进一步阐明RDW的预测价值,更严格的和潜在的研究是必要的。

5。结论

RDW是一个简单的和具有成本效益的实验室测试,我们的分析表明,在调整了潜在的混杂因素,高水平的RDW与风险增加有关的住院死亡率和短期和长期死亡率在ICU的患者胆囊炎。不同的端点的RDW是一个独立的预后指标。这种联系可以使RDW用作预后指标为分析提供有用的信息危重患者胆囊炎的早期风险评级。此外,RDW可以改善预后评分系统,如钟表效率SAPSII,沙发,QSOFA,先生们。因此,RDW可以用作参考对ICU胆囊炎患者的预后进行评估。还需要进一步的研究来揭示明确的机制,阐明RDW的动态变化胆囊炎的发展为不同的端点。

数据可用性

临床数据用于支持本研究的发现是由监测重症监护数据库III (MIMIC-III)。所有的数据和材料是可用的https://mimic.physionet.org/。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

兴企盾设计的实验,导致写作手稿。于锅和魏周打扫了数据。夏Yanhuo批判性回顾了手稿。景业锅监督研究和修订。所有作者同意最后的手稿。

确认

作者要感谢MIMIC-III程序访问数据库。这项研究是由主要由浙江省项目合作,科学技术部(wkj - zj - 1909)和温州的基本科研项目(2020 y0575)。

补充材料

图S1:整体不同RDW群体的生存。kaplan meier曲线180天(A), 3 (B)和(C)五年死亡率。表S1:短期和长期预后的比较每组的生存率(%)。表S2:接收机操作RDW曲线下的面积和评分系统预测180天,3年,5年死亡率。表S3: RDW和180天的关系,3年,5年死亡率不同的模型。表S4:亚组分析RDW和1年死亡率之间的关系。(补充材料)