脓毒症患者单核细胞百分比水平与脓毒症性凝血病的相关性 (1).pdf
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1、基金项目:上海申康三年行动计划重大临床研究项目(SHDC2020CR6030)作者单位:200233上海交通大学医学院附属第六人民医院急诊医学科通信作者:封启明,电子信箱:fengqiming04 脓毒症患者单核细胞百分比水平与脓毒症性凝血病的相关性张健明朱晓光封启明摘要目的探讨脓毒症患者单核细胞百分比水平与脓毒症性凝血病(sepsis-induced coagulopathy,SIC)发生的关系。方法回顾性收集 2017 年 1 月 2022 年 7 月于上海交通大学医学院附属第六人民医院住院的脓毒症患者的临床信息,主要包括住院后 24h 的血常规、血液生化、凝血指标、序贯器官衰竭评分、急性
2、生理和慢性健康状况评分及临床转归等信息。根据入院第 1 天是否发生 SIC 将患者分为 SIC 组和非 SIC 组,比较两组患者的人口学特征、临床检验指标、病死率的差异。采用Spearman 相关性分析评价单核细胞百分比与脓毒症患者凝血功能的关系。采用多因素 Logistic 回归分析评价单核细胞百分比与SIC 发生之间的关系。采用受试者工作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under the curve,AUC)评估单核细胞百分比对 SIC 发生的预测价值。结果本研究共纳入 125 例患者,中位年龄 68(49,81
3、)岁,男性占 59.2%(74/125),病死率为 29.6%(37/125),SIC 发生率为 78.4%(98/125)。SIC 组的单核细胞百分比显著低于非 SIC 组3.5(2.3,5.5)vs 5.5(4.2,7.8),P 0.05。单核细胞百分比与凝血酶原时间、国际标准化比值、活化部分凝血活酶时间及 D-二聚体均呈负相关(P 0.001)。多因素 Logistic 回归分析结果显示,单核细胞百分比是 SIC 发生的独立危险因素(OR=0.729,95%CI:0.548 0.958,P=0.024)。单核细胞百分比预测 SIC 发生的 AUC 为 0.723(P 0.001),敏感度
4、为 59.18%,特异性为 77.78%。结论脓毒症患者单核细胞百分比与凝血功能存在相关性;单核细胞百分比降低是脓毒症患者发生 SIC 的独立危险因素,对预测 SIC 有较高的特异性。关键词单核细胞百分比脓毒症凝血病中图分类号R459.7文献标识码ADOI 10.11969/j.issn.1673-548X.2024.04.028Correlation between the Percentage of Monocytes and Sepsis-induced Coagulopathy in Patients with Sepsis.ZHANG Jianming,ZHU Xi-aoguang,
5、FENG Qiming.Department of Emergency Medicine,Shanghai Sixth Peoples Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong UniversitySchool of Medicine,Shanghai 200233,ChinaAbstractObjectiveTo explore the relationship between the percentage of monocytes and the occurrence of sepsis-induced coag-ulopathy(SIC)in p
6、atients with sepsis.MethodsThe clinical information of sepsis patients hospitalized in the Shanghai Sixth PeoplesHospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine from January 2017 to July 2022 were collected retrospectively,mainly including blood routine,blood biochemistry,coa
7、gulation indicators,sequential organ failure assessment score,acute physiologyand chronic health evaluation-score and the clinical outcome of disease within 24h after admission.The patients were divided into SICgroup and non-SIC group according to whether developed SIC on the 1st day after admission
8、.The differences of demographic characteris-tics,clinical laboratory parameters and mortality were compared between these two groups.Spearman correlation analysis was used to ex-plore the relationship between the percentage of monocytes and coagulation function in patients with sepsis.Multivariate L
9、ogistic regressionanalysis was used to explore the relationship between the percentage of monocytes and SIC.Receiver operating characteristic(ROC)curveand area under the curve(AUC)were used to evaluate the predictive value of the percentage of monocytes for SIC.ResultsA total of125 patients were enr
10、olled in this study,the median age was 68(49,81)years,59.2%(74/125)were males,the mortality rate was29.6%(37/125),and the incidence of SIC was 78.4%(98/125).The percentage of monocytes in SIC group was significantly lowerthan that in non-SIC group(P 0.05).The percentage of monocytes was negatively c
11、orrelated with prothrombin time,international nor-malized ratio,activated partial thromboplastin time and D-dimer(P 0.001).Multivariate Logistic regression analysis showed that thepercentage of monocytes was an independent risk factor for SIC(OR=0.729,95%CI:0.548-0.958,P=0.024).The percentage of941医
12、学研究杂志 2024 年 4 月第 53 卷第 4 期论著monocytes predicted the AUC of SIC was 0.723(P 0.001),the sensitivity was 59.18%,and the specificity was 77.78%.ConclusionThere was a correlation between the percentage of monocytes and coagulation function in patients with sepsis.The decrease in the percent-age of monoc
13、ytes is an independent risk factor for SIC in patients with sepsis and has high specificity in predicting SIC.Key wordsPercentage of monocytes;Sepsis;Coagulopathy脓毒症性凝血病(sepsis-induced coagulopathy,SIC)是指由于宿主对感染的反应失调而引起危及生命的器 官 功 能 障 碍 和 凝 血 功 能 紊 乱 的 临 床 综 合征1。如果不及时干预,部分患者可迅速出现弥散性血管内凝血(disseminated
14、 intravascular coagulation,DIC)。因此,早期识别 SIC 对于脓毒症患者的管理至关重要。SIC 的病理生理机制十分复杂,目前尚无统一的诊断标准。现有研究的主要重点是寻找更高敏感度和特异性的生物学标志物,以提高诊断效率。然而,目前罕有能够成为诊断 SIC“金标准”的生物学标志物。目前已知的大部分生物学标志物的检测存在敏感度低、检验成本高、检验周转时间长等缺点,难以在临床实践中推广2 4。近年来,有研究显示单核细胞计数不仅是临床上常见的、容易获取的反映炎症的指标,还可能在炎症-凝血反应中发挥重要作用5 8。本研究拟探讨单核细胞百分比的变化与脓毒症性凝血病发生的关系,为
15、临床医生早期识别和治疗高危患者提供决策依据。对象与方法1.研究方法:回顾性收集 2017 年 1 月 2022 年7 月于上海交通大学医学院附属第六人民医院急诊重症监护病房(emergency intensive care unit,EICU)住院治疗的脓毒症患者。本研究已通过笔者医院医学伦理学委员会审批伦理学审批号:2021-KY-012(K)。2.研究对象:纳入标准:入院 24h 内符合国际脓毒症 3.0 诊断标准9;年龄18 岁。排除标准:妊娠或哺乳期女性;存在原发性自身免疫疾病或血液系统疾病的患者;艾滋病毒阳性患者;恶性肿瘤患者及近期接受放、化疗治疗、免疫抑制剂治疗的患者;严重多发伤患
16、者(损伤严重度评分16分);伴有严重肝肾疾病肝硬化晚期、尿毒症、血液和(或)腹膜透析;入院前 2 周内有抗凝药物或抗血小板聚集药物服用史。3.数据收集:由同一组研究者收集患者的以下数据:人口学特征信息:年龄、性别、慢性基础疾病(高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病和冠状动脉粥样硬化性心脏病)和感染部位;实验室指标:入院第 1 天的单核细胞百分比(the percentage of monocytes,MO%)、中性 粒 细 胞 百 分 比(the percentage of neutrophils,NE%)、单核细胞绝对值(monocyte count,MO)、中性粒细胞绝对值(neutrophi
17、l count,NE)、白细胞计 数(white blood cell,WBC)、血小板计数(platelet,PLT)、C-反应蛋白、血乳酸和凝血指标数据,包括纤维蛋白原(fibrinogen,Fg)、凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、国际标准化比值(international normalization ratio,INR)、活化部分凝血活酶时间(activated partial throm-boplastin time,APTT)、凝 血 酶 时 间(thrombin time,TT)和 D-二聚体(D-dimer,DD);入院第1 天的序贯器官衰竭评分(sequ
18、ential organ failure assessment,SOFA)和 急 性 生 理 和 慢 性 健 康 状 况 评 分 (acutephysiology and chronic health evaluation,APACHE);病情转归和 ICU 住院天数。4.研究 分 组:脓 毒 症 性 凝 血 病 诊 断 标 准 依 据2019 年国际血栓和止血协会公布的脓毒症性凝血病和弥散性血管内凝血的诊断和管理 指南的诊断标准,即患者的 SOFA 评分、INR 与 PLT 的评分之和4 分1。根据入院第 1 天是否发生 SIC 将患者分为脓毒症性凝血病组(SIC 组)和脓毒症非凝血病组(非
19、 SIC 组)。5.统计学方法:应用 SPSS 25.0 统计学软件及Medcalc 软件对数据进行统计分析,符合正态分布的计量资料以均数 标准差(x s)表示,组间差异性采用独立 t 检验。非正态计量资料以中位数(四分位数间距)M(Q1,Q3)表 示,组 间 比 较 采 用 非 参 数Mann-Whitney U 检验。计数资料以例数(百分比)n(%)表示,组间差异性采用 2检验。相关性分析采用 Spearman 相关系数。将 MO%转为四分类变量:组 1(MO%2.6%)、组 2(2.6%MO%3.8%)、组 3(3.8%MO%5.7%)及组 4(MO%5.7%)。采用多元 Logisti
20、c 回归模型分析 MO%与脓毒症性凝血病发生的关系,将 MO%分别作为连续性变量(模型 1,每升高 1%)和四分类变量(模型 2,四分位组)纳入 Logistic 回归分析。绘制受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)及计算ROC 曲线下面积(area under the curve,AUC),以 P 0.05 为差异有统计学意义。051论著J Med Res,April 2024,Vol.53 No.4结果1.患者临床特点:本研究共纳入 125 例患者,中位年龄 68(49,81)岁,男性占 59.2%(n=74),病死率为
21、29.6%(n=37),SIC 发生率为 78.4%(n=98)。SIC组患者 MO%、PLT 及 Fg 均显著低于非 SIC 组(P 0.05),TT、PT、APTT、INR 及 DD 均显著高于非 SIC 组患者(P 0.05);SOFA、APACHE 及病死率均显著高于非 SIC 组患者(P 0.05),详见表 1。表 1SIC 组与非 SIC 组患者的临床特点n(%),x s,M(Q1,Q3)项目总体(n=125)非 SIC 组(n=27)SIC 组(n=98)t/z/2P男性74(59.2)16(59.3)58(59.2)0.0360.994年龄(岁)68(49,81)64(41,8
22、5)69(50,81)0.0300.976基础疾病糖尿病38(30.4)8(29.6)30(30.6)0.0100.922高血压49(39.2)10(37.0)39(39.8)0.0680.795冠心病11(8.8)3(11.1)8(8.2)0.0090.924慢性阻塞性肺疾病3(2.4)0(0)3(3.1)0.0440.834感染部位肺部感染36(28.8)6(22.2)30(30.6)0.7270.394腹腔感染54(43.2)17(63.0)37(37.8)5.4820.019泌尿道感染21(16.8)3(11.1)18(18.4)0.3630.372皮肤软组织14(11.2)1(3.7
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