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Yingsi曾庆红,履Chen Qinkai Chen Xiaojiang詹,叫海波长,Fenfen Peng Fengping张Xiaoran冯,钱,玲玲Liu宣Peng常青树肾脏学协会,郭,玉茎,Zebin Wang Yueqiang温家宝,李娇,简帛梁, ”中性粒细胞淋巴细胞比率预测不良心血管结果腹膜透析病人年龄小于60岁”,炎症介质, 卷。2020年, 文章的ID4634736, 10 页面, 2020年。 https://doi.org/10.1155/2020/4634736
中性粒细胞淋巴细胞比率预测不良心血管结果腹膜透析病人年龄小于60岁
Yingsi曾,1 陈履,2 Qinkai陈,3 Xiaojiang詹,3 cata长,4 Fenfen彭
,4
Fengping张,5
Xiaoran冯,5
周钱,6
玲玲刘,7
彭宣,1
常青树肾脏学协会8et al。
官话郭,1
茎的张,1
Zebin王,1
Yueqiang温,1
李娇,1,9
简帛梁1
1美国肾脏学、第二附属医院、广州医科大学,广州,中国
2肾脏学、附属东莞人民医院、南方医科大学、广东,中国
3美国肾脏学,南昌大学第一附属医院,南昌,江西,中国
4南方医科大学珠江医院肾脏学,,广州,中国
5肾脏学、九江市第一人民医院,中国江西
6医疗部门统计,第一附属医院,中山大学,广州,中国
7一般内科、第三附属医院,中山大学,广州,中国
8常青树肾脏学协会,广州,中国
9第二附属医院心内科、广州医科大学,广州,中国
文摘
背景。中性粒细胞淋巴细胞比率(NLR)是一种新的炎症标记;NLR之间的关系和不良心血管预后(CV)已经逐渐强调一般人群。然而,他们协会腹膜透析(PD)病人仍不清楚。方法。从2010年1月1日,5月31日,2017年,共有1652名患者。NLR分类在一式三份: , ,和 。kaplan meier累积发病率曲线和多变量COX回归分析用于确定NLR和不良履历的发病率之间的关系的结果,而竞争风险模型应用于评估其他结果不良心血管预后的影响。此外,阴谋森林调查分析在不同的子组预后不良履历。结果。在随访期间,213最近诊断为心血管事件,153人死于心血管疾病(CVD)是记录。多变量COX回归模型显示,最高的NLR tertile水平与心血管事件的风险增加有关( , , )和心血管疾病的死亡率( , , ),虽然相比tertile最低。竞争风险模型表明,差异CV事件( )和心血管疾病的死亡率( )在不同NLR团体仍显著而排除其他结果的影响。在子组,每个1 NLR水平增加,调整人力资源的最近诊断为简历事件是2.02 ( , )和心血管疾病死亡率为2.98 ( , )年轻组( 年)。结论。NLR是一个独立的危险因素不良履历比60岁年轻PD患者的预后。
1。介绍
慢性肾脏疾病(CKD)是威胁公众健康的主要疾病。直到今天,腹膜透析(PD)仍然是终末期肾病的主要选择。心血管事件(CV)是PD患者的主要并发症1]。据报道,心血管疾病(CVD)死亡占相当一部分死亡的透析患者,透析病人的心血管疾病死亡率高出10到20倍比一般人群(2]。因此,预防和早期诊断PD患者的心血管事件具有重要意义。
有许多原因PD患者的心血管事件的风险增加,其中一个是增加的炎症。中性粒细胞淋巴细胞比率(NLR)被认为是一种新的炎症标记已广泛应用于心血管疾病。中性粒细胞反映炎症的状态,而淋巴细胞已被证明与压力和营养状况有关3]。NLR可以用作microinflammation体内的新指标。Microinflammation在透析患者心血管疾病的重要因素,进一步加速动脉粥样硬化的进展(4]。
在许多心血管疾病NLR一直得到广泛的研究。积累的证据发现,NLR中扮演着重要角色在预测患者的预后不良履历急性冠脉综合征,末梢血管疾病,缺血性脑病,心房纤颤(5- - - - - -7]。系统回顾表明NLR不仅是显著相关的所有不良心血管事件还预测预后不良履历在一般人群8]。此外,NLR已被证明是一个完美的指标增加的慢性肾病患者的心血管事件阶段3 - 5 (9]。最近,NLR和不良心血管预后之间的关系已经逐渐强调一般人群和冠心病患者。然而,鲜为人知的市值在NLR之间的交互和不良履历接受PD患者的预后。因此,我们的目标是调查NLR之间的关系和不良履历PD患者的预后。
2。方法
2.1。主题
从2010年1月1日,5月31日,2016年,共有1652名患者是从四个PD招募中心。一百五十名患者被排除在外的原因如下:年龄小于18岁或80岁以上( ),PD维持了不到3个月( ),最近简历事件( ),血液或自身免疫性疾病史和服用糖皮质激素或免疫抑制剂( ),和临床证据的活动感染( )。以上的患者被排除在外,因为这些因素可能影响NLR水平。最后,1502名患者(图1)。平均随访37.1个月,期间213最近诊断为心血管事件和153 CVD死亡记录。最近的活动感染定义为住院肺炎或腹膜炎前一个月回访。最近简历疾病被定义为不良心血管事件从一开始的PD回访。书面知情同意并不是必需的,因为在医院我们回顾性收集可用的医疗记录。
所有患者随访直到死亡,将血液透析治疗,转移到肾脏移植,转移的护理从四个中心,失访,2017年5月31日或审查。主要结果是心血管疾病死亡率和次要结果最近诊断为心血管事件。
2.2。临床数据
基线人口数据中心,包括年龄、性别、并发症(高血压、糖尿病和心血管疾病的历史),和药物的历史(包括钙通道阻滞剂(CCB)、利尿剂、胰岛素)。3个月内收集基线数据的PD的起始。临床生化指标包括体重指数、收缩压、舒张压、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血红蛋白、血清白蛋白、肌酐、尿素氮、总胆固醇、甘油三酯、空腹血糖、尿酸,钠、氯、钙、钾、磷、总 ,和残余肾功能。心血管事件被定义为记录下列条件后的病人的医疗记录PD的起始:冠心病、冠状动脉粥样硬化性心脏病、急性心肌梗死、心脏骤停,脑血管意外,中风和充血性心力衰竭。如果病人死亡,因为上面的原因,它被认为是心血管疾病死亡。患者报告当前使用胰岛素或口服降糖药物和/或临床诊断为1型或2型糖尿病被认为是糖尿病。高血压被记录,如果病人服用抗高血压药物或2分开 毫米汞柱。
实验室测量获得使用标准方法在临床实验室。总 计算使用PD Adequest软件2.0(巴克斯特,迪尔菲尔德中学,IL)。根据处方药物使用记录。病人回到这些季度评估中心,和训练有素的护士通过电话采访了病人月度评估一般条件。
2.3。统计分析
中性粒细胞淋巴细胞比例分类在一式三份: , ,和 。正常测试,连续变量的数据都是偏态分布数据。倾斜的变量被称为中位数的值(25日,第75个百分位),和分类数据为百分比。差异NLR组测试使用卡方检验分类变量,克鲁斯卡尔-沃利斯检验倾斜连续变量。单变量逻辑回归模型被用来检查患者之间的关系的特点和最近诊断为简历事件以及心血管疾病死亡率较低的类别作为参考,然后用多变量逻辑回归来检查病人的特点和预测心血管事件发生率高的几率和心血管疾病死亡率,这是调整为协变量( 在单变量逻辑分析)。最近诊断为心血管事件的发病率和心血管疾病死亡率计算使用评估kaplan - meier曲线和差异分布日志等级测试。COX回归模型被用来评估NLR团体之间的关系与最近诊断为心血管事件的发生率以及心血管疾病死亡率进行PD患者,最初没有调整和随后调整了协变量的几组。协变量建立了多变量COX回归模型使用合格证明重要的或近乎显著联系最近诊断为心血管事件的发生率以及心血管疾病的死亡率( )在多变量逻辑分析或特征( )表中列出1或临床关注的重要性。
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注意:所有连续变量偏态分布,给出了连续变量的值作为中位数(P25、我)。缩写:C1:中心1;C2:中心2;C3:中心3;C4:中心4;NLR:中性粒细胞淋巴细胞比率;体重指数:身体质量指数;英国石油(BP):血压;建行:钙通道阻滞剂;白细胞:白细胞; FBG: fasting blood glucose;
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,尿素的透析器间隙;
,透析时间;
,尿素的体积分布;RRF:肾剩余函数。 |
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COX回归模型中,时间从研究风险条目,直到最近诊断为简历事件,死亡,转移到血液透析治疗,将肾移植,转移的护理从四个中心,失访,2017年5月31日结束或研究。此外,小组之间的互动感兴趣的变量包括性别、年龄、糖尿病史和NLR组检查执行正式测试的交互。森林图是用来表示NLR和最近诊断为心血管事件之间的关系以及心血管疾病死亡率在每个子群。不包括死亡或死亡等结果的影响除了心血管原因,转移到血液透析治疗,转移到肾脏移植,将护理从四个中心,失访,心血管事件的发病率和心血管疾病死亡率的差异在不同NLR组评估使用竞争风险模型。由于数据连续变量的偏态分布,失踪的协变量值是由值。统计分析完成后通过SPSS 23.0和R软件(版本R、3.6.1www.r-project.org)。所有的测试进行双边, 被认为是具有统计学意义。
3所示。结果
3.1。参与者
平均随访37.1个月,期间213年(14.2%)最近诊断为心血管事件和153年(10.2%)心血管疾病死亡记录。人群的基线特征分类根据NLR总结在表级别1。如表所示1平均年龄是51(62),其中852男性和650女性。343例(22.8%)患者有糖尿病史,985名(65.6%)患者有高血压史,和232年(15.4%)患者心血管疾病的历史。NLR值中位数为3.3(2.5,4.5)为所有的病人。
3.2。风险因素高于最近诊断为心血管事件的发生率和PD患者的心血管疾病死亡率
的重大危险因素患者最近诊断为心血管事件的发生率越高以及心血管疾病死亡率有表2通过调整为协变量( 单变量逻辑回归)。最近诊断为心血管事件的发生率高,男性,年龄较大、较高的血糖水平,高血压(表的历史2)。更高的心血管疾病死亡率与年龄有关,高血压,糖尿病,心血管疾病的历史,中心4(表2)。
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缩写:心血管疾病:心血管疾病;C1:中心1;C4:中心4;英国石油(BP):血压;建行:钙通道阻滞剂;RRF:残余肾功能;光纤光栅:空腹血糖;人力资源:风险比;置信区间:置信区间。 |
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3.3。NLR与最近诊断为PD患者的心血管事件和心血管疾病的死亡率
NLR协会与最近诊断为简历事件与定义模型和心血管疾病死亡率最低的(tertile作为参照组)表中列出3。多变量COX回归表明NLR升高是心血管事件的独立危险因素以及心血管疾病死亡率进行PD患者调整后的并发症,年龄、性别、体重指数和生化检查。每单位NLR增加,最近诊断为心血管事件的风险增加1.39倍,心血管疾病死亡率的风险增加1.81倍(表3)。
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注意:参照群体是低NLR组。模型1:性别、年龄、体重指数。模型2:最近诊断为简历事件:模型1 +病史(糖尿病、高血压)。心血管疾病死亡率:模型1 +病史(糖尿病,高血压,心血管疾病)。模型3:模型2 +白蛋白、肌酐、尿素氮、甘油三酯、胆固醇、氯、磷、
,和RRF。缩写:NLR:中性粒细胞淋巴细胞比率;人力资源:风险比;置信区间:置信区间;心血管疾病:心血管疾病;体重指数:身体质量指数;
:
,尿素的透析器间隙;
,透析时间;
,尿素的体积分布;RRF:残余肾功能。 |
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累积发病率曲线表现出显著差异在不同NLR团体最近诊断为心血管事件( ),但它们不是统计不同其他事件的发生(死亡(编码为2) ),转移到血液透析疗法(编码为3)( ),转移到肾移植(编码为4)( ),转移到其他中心(编码为5)( ),和失访(编码为6)( ))(图2(一个))。同时,累积死亡率曲线为不同NLR团体强烈重大心血管疾病死亡率( ),但它们不是统计不同其他事件(死亡的发生除了简历导致(编码为2)( ),转移到血液透析疗法(编码为3)( ),转移到肾移植(编码为4)( ),转移到其他中心(编码为5)( ),和失访(编码为6)( ))(图2 (b))。
(一)
(b)
3.4。NLR与最近诊断为心血管事件在不同的子组和心血管疾病的死亡率
森林图表明,有一个年龄和之间的交互NLR无论最近诊断为心血管事件的发生率或心血管疾病的死亡率。然而,在其他子组(图没有发现交互3)。年轻组( 年),每增加1 NLR水平,调整人力资源的最近诊断为心血管事件的发病率为2.02 ( , ),和调整人力资源的心血管疾病死亡率为2.98 ( , )。在另一组( 年),协会(没有被观察到 , )(表4)。
(一)
(b)
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调整模型:最近诊断为简历事件:性别、体重指数、白蛋白、肌酐、尿素氮、甘油三酯、胆固醇、氯、磷、
,RRF,病史(糖尿病、高血压);心血管疾病死亡率:性别、体重指数、白蛋白、肌酐、尿素氮、甘油三酯、胆固醇、氯、磷、
,RRF,病史(糖尿病,高血压,心血管疾病)。 |
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kaplan meier累积发病率曲线表明,在60岁以下组,高NLR集团最近诊断为心血管事件的发病率(日志等级测试 )(图4(一))和心血管疾病的死亡率(日志等级测试 )(图4 (c)比低NLR组)。但在群体年龄超过60年,kaplan meier曲线显示,心血管事件的发生率没有区别(日志等级测试 )(图4 (b))或心血管疾病的死亡率(日志等级测试 )(图4 (d))。
(一)
(b)
(c)
(d)
4所示。讨论
我们的研究的主要发现是NLR与最近诊断为心血管事件和心血管疾病死亡率的PD患者年龄小于60岁,调整后的并发症,性别、体重指数和生化检查。在另一组( 年),没有观察到协会。也许是第一次NLR被发现与不良履历结果在透析病人不同的年龄。
先前的证据已经表明NLR升高有关的不良心血管事件发生率高于一般人群和心血管疾病患者。Angkananard et al。8)进行了系统回顾,指出高NLR与普通人群中所有不良心血管事件。燕et al。10)发现了一个显著正相关NLR主要心血管事件(MCE)在老年慢性心力衰竭患者。Paquissi演示的潜在效用NLR外周动脉疾病(PAD) (7]。然而,很少有研究NLR和贫穷之间的关系的简历PD患者的结果。
在这项研究之前,NLR和心血管疾病之间的联系一直在小调查PD患者。一个et al。11)包括138 PD患者和报道,预示NLR是PD患者的全因和心血管疾病的死亡率。安倍et al。12)进行了一项前瞻性研究,共招收了86名事件日本透析病人和画了一个结论:高NLR与透析患者心血管疾病的风险增加有关。陆et al。13)招收了86名患者,建议高NLR能够预测PD患者的全因和心血管疾病的死亡率。然而,以上患者纳入研究数量太小,和上面的研究大多是单中心研究。在我们的研究中,我们总共包括1502 PD患者在四个中心,使结论更有说服力。我们的研究发现NLR低下显著相关,简历结果在PD患者中,调整后的并发症,年龄、性别、体重指数,和生化检查,按照其他研究。
可能的机制是,炎症已经证明心血管事件的发展起着重要的作用[14]。白细胞亚型,包括中性粒细胞和淋巴细胞,是主要的免疫细胞参与了动脉粥样硬化。中性粒细胞分泌炎症介质,加重内皮损伤和促进血管壁硬化。相比之下,淋巴细胞调节动脉粥样硬化的发展,调节性T细胞(淋巴细胞)的一个子集可能抑制对动脉粥样硬化的影响(15]。因此,NLR的比例提出了作为生物标志物,这是一个潜在的心血管疾病风险的预测和预后。Cai et al。16)把brachial-ankle脉搏波速度(BaPWV)分为高、低组中值,使用brachial-ankle脉搏波速度(BaPWV)动脉硬化的程度判断,发现NLR是独立与PD患者的动脉硬化有关。此外,NLR被认为是一个新的炎症标记,而炎症过程被确认为心血管疾病的发展,核心和炎症标记物水平的提高已被证明是未来心血管事件的预测因子(17]。李等人。18]表明,升高NLR是脉压升高的独立预测指标(PP)、左心室质量指数(LVMI),和内膜中层厚度(IMT)在血液透析患者中,成为生物标志物的CV风险。另一方面,证据表明,淋巴细胞减少症是急性心肌损伤的重要因素,与心血管疾病的预后有关19,20.]。除此之外,低淋巴细胞计数与营养不良之间的紧密联系已经被证明是有意义的(21- - - - - -23),而营养不良被认为是不良履历结果的原因之一。
这项研究还发现,有一个积极的高架NLR和不良心血管事件之间的相关性比60岁年轻组。也许是第一次NLR被发现与不良履历结果透析患者不同的年龄段,这可能表明NLR更可能反映不良心血管事件的发病率,导致预后不良履历在60岁以下的人。老化的原因之一可能是与减少免疫反应(24]。研究指出,免疫细胞对细胞因子信号的能力随着年龄的增长,减少无论刺激剂量;细胞因子信号响应在老年人中系统地降低(25]。因此,轻微的炎症变化不足以影响免疫反应。一些人认为轻度炎症是有益的,能够提高系统抗炎体内没有压倒性的他们(26]。因此,炎症反应在老年人也弱于年轻时由有害因素刺激,这也符合我们的临床现象。被感染后,免疫反应和应力状态,如发烧的年轻人将会比老人。这可能是另一个原因本文的结果。无论如何,可能的机制NLR和不良心血管事件之间的关系在不同的年龄段也不太清楚,需要进一步的探索。
我们的数据表明建行与最近诊断为PD患者的心血管事件的发生率,现在仍然是有争议的。在一般人群中,研究表明,建行使用简历事件预防是有效的(27,28]。相反,其他文章表明,短效建行带同事急性心血管事件的风险更高,住院治疗29日]。此外,指导方针表明建行可能是有害的在心力衰竭的情况下减少射血分数(通常是左心室收缩功能障碍)30.]。此外,PD人口不同于一般人群。在这项研究中,建行与新的心血管事件的发生率可能是因为患有原发性高血压;也不能完全排除混杂因素的影响在逻辑回归分析。据我们所知,很少有研究关注建行和简历PD患者的预后差和多中心前瞻性研究需要进一步澄清。
我们的研究有一些优势。首先,我们有一个大样本的研究,包括在四个中心共有1502名患者。进一步,结果已经调整了并发症,性别、年龄、BMI、生化检查。更重要的是,我们检查了NLR不同年龄组之间的差异在PD患者。NLR这是第一次被发现与PD患者的不良履历结果不同的年龄组。
本研究也有一些局限性。首先,这是一个回顾性研究。这项研究的结果只能解释NLR之间的关系和预后不良履历进行PD患者,不能确定因果关系。其次,NLR值基线数据和缺乏随访数据。此外,由于数据的缺乏,我们不能与其他炎症指标(如c反应蛋白,PCT)。最后,由于缺乏相关数据的超声心动图在我们的数据库,我们未能执行统计分析超声心动图特点和不良履历结果之间的关系。
5。结论
这项研究表明,升高NLR与不良履历比60岁年轻PD患者的预后。NLR很容易获得和便宜。这是一个新的生物标志物预测心血管疾病风险的患者接受PD。NLR和不良心血管事件之间的关系在不同的年龄段需要在较大的多中心前瞻性研究证实。
缩写
| 帕金森病: | 腹膜透析 |
| 心血管疾病: | 心血管疾病 |
| 高清: | 血液透析 |
| CVE: | 心血管事件 |
| NLR: | 中性粒细胞淋巴细胞比率 |
| 糖尿病: | 糖尿病 |
| 人力资源: | 风险比 |
| 置信区间: | 置信区间。 |
数据可用性
同意所有获得的数据中心,本研究中的数据是真实和可靠的。
的利益冲突
作者宣称没有利益上的冲突。
确认
本研究在广东省自然科学基金的支持下,中国(批准号2017 a030310150);科技项目结合中医和中西医的广州,中国(批准号20182 a011017);广东省教育委员会,中国(2016 ktscx113);广东省科技计划项目(2017 a020215084);和广州市级科技项目(201904010005)。我们还要感谢病人和其他人员参与这项研究。陈Yingsi曾庆红和履co-first作者。
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