感染性疾病长期以来一直处于全球卫生挑战的前沿。脓毒症是一种严重的感染并发症，与免疫反应异常密切相关。脓毒症常常导致多器官功能障碍，从而威胁患者的生命。尽管由于抗生素的广泛使用和医疗技术的进步，感染性疾病的治疗取得了重大进展，但脓毒症的发病率仍然很高，其死亡率令人担忧。脓毒症是由感染引起的一种严重的全身炎症反应综合征。脓毒症的特征是一种明显的应激状态，表现为对疾病的非特异性生理和代谢变化。既往研究表明，应激性高血糖比(SHR)可作为各种心脑血管疾病不良结局的可靠预测指标。然而，关于SHR与感染性疾病患者，特别是脓毒症危重患者不良结局之间关系的研究有限。

近日，心血管代谢疾病领域权威杂志Cardiovasc Diabetol上发表了一篇研究文章，该研究旨在探讨重症脓毒症患者SHR与不良结局之间的关系。

研究人员从MIMIC-IV(2.2)数据库中提取2312例重症脓毒症患者的临床数据。根据SHR的四分位数，研究人群分为四组。该研究主要结局是28天全因死亡率，次要结局是住院死亡率。研究人员利用限制三次样条、Cox比例风险回归和Kaplan-Meier曲线探讨了SHR与不良结局之间的关系。此外，研究人员采用Boruta算法评估SHR的预测能力，并采用机器学习算法建立预测模型。

研究人员分析了2312例诊断为脓毒症的患者的数据。限制性三次样条曲线显示SHR和生存率之间呈“u形”关系，表明SHR的增加与不良事件风险的增加有关。与较低SHR相比，较高的SHR与脓毒症患者28天死亡率和住院死亡率的风险增加显著相关(HR> 1, P<0.05)。Boruta特征选择表明，SHR具有较高的Z得分，使用RSF算法构建的模型表现最佳(AUC=0.8322)。

由此可见，SHR与脓毒症危重患者28天全因死亡率和住院死亡率呈u型关系。高SHR与不良事件风险增加显著相关，因此，SHR是脓毒症患者不良结局的潜在预测因子。

原始出处：

Fengjuan Yan,et al.Association between the stress hyperglycemia ratio and 28-day all-cause mortality in critically ill patients with sepsis: a retrospective cohort study and predictive model establishment based on machine learning.Cardiovasc Diabetol.2024.https://cardiab.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12933-024-02265-4

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