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引言
“消化前沿”专栏是北部战区总医院消化内科祁兴顺医生应《消化界》编辑部邀请联合发起的学术专栏,定期收集整理消化病领域的研究进展,每月(最后一周)挑选一篇重要文献进行精读讨论,希望能帮助读者知其然知其所以然,启迪临床科研思维、学以致用。今天为您带来第12期内容:基于炎症指标的模型识别重症急性胰腺炎。
文章简述
急性胰腺炎(AP)是胰腺分泌的消化酶在胰腺内异常活化导致自身消化的炎症性疾病(Saluja A, et al. Gastroenterology. 2019;156(7):1979–93.)。AP的临床症状主要包括持续的腹部剧痛,伴或不伴恶心、呕吐和发热(Gardner TB, et al. Ann Intern Med. 2021;174(2):Itc17-itc32.)。AP程度常较轻,且可在几天内自愈(Leppäniemi A, et al. World J Emerg Surg. 2019;14:27.)。但是约20%的AP患者可能会进展为重症急性胰腺炎(SAP)(Gliem N, et al. Digestion. 2021;102(4):503–7.)。SAP常伴随全身炎症反应综合征(SIRS)及单或多器官衰竭,死亡率可高达50%(Trikudanathan G, et al. Gastroenterology. 2019;156(7):1994–2007.e3.)。早期识别SAP高危患者对于评估病情预后及指导临床治疗是必要的。
炎症在SAP的发展过程中发挥重要作用(Rao CY, et al. World J Gastroenterol. 2015;21(15):4555–63.)。在SAP的发展过程中,大量的炎症介质释放,诱导机体发生炎症级联反应,最终导致细菌移位和组织器官的继发损伤(Xu J, et al. Blood Purif. 2017;44(4):276–82.)。因此,用炎症指标,如中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、淋巴细胞与单核细胞比值(LMR),来预测SAP是可行的(Li Y, et al. BMJ Open. 2017;7(3):e013206.)。然而,它们在既往研究中的准确性有限,可能是因为只使用了单一指标。Tanoğlu等提出单独使用NLR可能无法真实地反映AP的严重程度,因为存在其他疾病等干扰因素(Tanoğlu A, et al. Turk J Gastroenterol. 2019;30(10):937.)。随后,有研究联合了不同的炎症指标以预测SAP。Kaplan等发现,血小板与淋巴细胞比值(PLR)和NLR联合其他评分系统可以预测AP患者的预后,但PLR与NLR之间存在共线性(Kaplan M, et al. J Med Biochem. 2018;37(1):21–30.)。Zhu等报道了NLR和降钙素原(PCT)联合改良后CT严重指数可以预测SAP的胰腺感染性坏死(Zhu QY, et al. Dig Dis; 2023;41(4):677–84.)。然而,该研究结果不仅需要炎症指标,还需要影像学检查。
我们团队Li等于2024年2月在《BMC Gastroenterology》正式发表了一篇题为《基于炎症指标的模型识别重症急性胰腺炎:一项单中心、回顾性研究》的文章。该研究旨在建立一个基于炎症指标的模型以早期识别SAP。
本研究回顾性收集了2018年7月4日至2020年11月20日连续入住中国人民解放军北部战区总医院消化内科AP患者的电子医疗记录,最终纳入了253例AP患者。计算全身免疫炎症指数(SII)、NLR、PLR、LMR、中性粒细胞与血小板比值(NPR)、全身炎症反应指数(SIRI)、血小板与白蛋白比值(PAR)、C反应蛋白与白蛋白比之(CAR)、C反应蛋白与淋巴细胞比值(CLR)和甘油三酯葡萄糖指数(TyG index)。排除变量之间的共线性后,进行多因素logistic回归分析,最终建立基于炎症指标的模型。用受试者工作特征(ROC)曲线计算炎症相关模型的曲线下面积(AUROC)。用bootstrap法重复1000次计算一致性指数(c-index)。结果显示,最优模型的计算公式为:1.204×脂肪肝(是=1;否=0)+0.419×PCT+0.005×CLR-2.629。该模型的曲线下面积为0.795,特异度为73.4%,敏感性为71.7%。
综上,基于脂肪肝、PCT和CLR组成的模型对于识别SAP具有较高的诊断价值。
重要研究结果分析及其临床意义
Analysis of important research results and their clinical significance
一.AP患者的人口统计学和临床特征
(表源自文献)
最终纳入的253例AP患者中,60例属SAP组、193例属N-SAP组。平均年龄为45.98±0.89岁;64%的患者为男性;平均住院时长为12.02±0.35天;症状发作至住院的平均时间间隔为1.50±0.11天;平均住院花费为27160.88±1279.54元。
二.SAP组与N-SAP组的差异
(表源自文献)
糖尿病和脂肪肝的比例在两组间存在显著差异。白细胞计数(WBC)、C反应蛋白(CRP)、红细胞分布宽度(RDW)、血小板分布宽度(PDW)、PCT、SII、NLR、PLR、NPR、SIRI、PAR、CAR、CLR、TyG index、住院时长和住院费用在SAP组显著高于N-SAP组。LMR在SAP组显著低于N-SAP组。
三、基于炎症指标的模型
(表源自文献)
(表源自文献)
(图源自文献)
(图源自文献)
单因素logistic回归分析显示,脂肪肝,高水平的WBC、CRP、RDW、PCT、SII、NLR、NPR、CAR、CLR和TyG index,低水平的LMR与SAP显著相关。排除了变量之间的共线性后,最终建立了4个基于炎症指标的模型,AUROC为0.771-0.795,其中模型4的诊断效能最好,准确率为79.5%,特异度和敏感性分别为73.4%和71.7%。校准曲线显示一致性良好。
总结与展望
本研究表明,SAP患者的SII、NLR、NPR、CAR、CLR、RDW、PDW、PCT及TyG index较高,LMR较低。研究者建立了一个基于脂肪肝、PCT和CLR组成的模型,以识别SAP。该模型具有良好的诊断效能。未来还需要多中心大规模研究进一步证实。
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