C-反应蛋白_血清白蛋白联合D-二聚体预测急性胰腺炎严重程度的临床价值研究.pdf
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1、第 31 卷第 8 期2023 年 8 月中国医学工程China Medical EngineeringVol.31 No.8Aug.2023C-反应蛋白/血清白蛋白联合D-二聚体预测急性胰腺炎严重程度的临床价值研究李鹏珂1,尹小伍2 1.锦州医科大学研究生培养基地(孝感市中心医院),辽宁 锦州 121000;2.武汉科技大学附属孝感医院 消化内科,湖北 孝感 432000 摘要:目的探索C-反应蛋白(CRP)/血清白蛋白比值(CAR)及D-二聚体(D-dimer)联合应用对急性胰腺炎(AP)严重程度的预测价值。方法回顾性分析2020年1月至2021年12月在孝感市中心医院住院治疗的246例A
2、P患者的临床资料,其中206例患者为非重症急性胰腺炎组,40例为重症急性胰腺炎组(SAP组),收集所有患者的病历资料、临床指标进行统计学分析。结果入院时的体温、呼吸频率、白细胞、淋巴细胞、血淀粉酶、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、血脂肪酶、总胆红素组间比较差异无统计学意义(P0.05),入院时的心率、中性粒细胞、D-二聚体、降钙素原、血肌酐、CRP、血尿素氮、血清白蛋白、血糖及CAR组间比较差异均有统计学意义(P0.05)。多因素Logistic回归分析发现,CAR、D-二聚体是SAP的重要预测因子(P0.05)。入院时CAR与急性胰腺炎严重程度床边指数(BISAP)评分成正相关(r=0.370,P0
3、.05),D-二聚体与BISAP评分成正相关(r=0.445,P0.05).There were significant differences in the ratio of neutrophil,heart rate,D-dimer,PCT,serum creatinine,CRP,BUN,ALB,Glu and CAR between the two groups(P0.05).Multivariate logistic regression analysis found that CAR and D-dimer were important predictors of SAP(P0.0
4、5).CAR was positively correlated with BISAP scores on admission(r=0.370,P0.05),and D-dimer was positively correlated with BISAP scores(r=0.445,P0.05).CAR had an area under the ROC curve of 0.835(95%CI:0.7700.901),a specificity of 0.859 and a sensitivity of 0.750 in acute severe pancreatitis.D-dimer
5、had an area under the ROC DOI:10.19338/j.issn.1672-2019.2023.08.005 论著 收稿日期:2022-11-21 通信作者 尹小伍,E-mail: 23第 31 卷第 8 期2023 年 8 月中国医学工程China Medical EngineeringVol.31 No.8Aug.2023curve of 0.809(95%CI:0.7310.887),a specificity of 0.714 and a sensitivity of 0.080 in acute severe pancreatitis.CAR and D-d
6、imer had an area under the ROC curve of 0.891(95%CI:0.8470.936),a specificity of 0.874 and a sensitivity of 0.775 in acute severe pancreatitis.【Conclusion】CAR and D-dimer have clear advantages in predicting the SAP,especially when the two are combined to detect their predictive efficiency.Keywords:a
7、cute pancreatitis;severity;D-dimer;C-reactive protein/serum albumin ratio急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)为临床常见急腹症,是多种病因导致胰酶在胰腺内被激活后引起胰腺组织自身消化、水肿、出血甚至坏死的炎症反应,是临床急危重症1。分为轻症急性胰腺炎(mild acute pancreatitis,MAP)、中度重症急性胰腺炎(moderately severe acute pancreatitis,MSAP)和 重 症 急 性 胰 腺 炎(severe acute pancreatitis,SAP),
8、轻型以胰腺水肿为主,而重型则呈现胰腺出血坏死,常继发感染、休克、凝血功能异常等,可发生出血与 DIC,最终导致多器官功能衰竭(MODS)2。该疾病的总死亡率为2.1%,但在重症急性胰腺炎(SAP)中,这一比率增加到约 20%3。国内外研究表明,尽早判断 AP患者病情进展并选择性应用液体复苏等治疗可以有效预防后期可能出现的胰腺出血坏死、器官灌注不足等情况4,5,因此,早期识别可能发展为重症胰腺炎的患者至关重要。目前普遍使用炎症和凝血指标来评估急性胰腺炎的严重程度。研究表明,单个指标例如 C-反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、CRP 与血清白蛋白比率(C-reactive
9、protein to albumin ratio,CAR)和 D-二聚体(D-dimer)已被证实可用于预测 SAP6。因此本研究拟在通过回顾性研究分析孝感市中心医院急性胰腺炎患者的临床资料,探讨 CAR、D-二聚体单独与联合检测在预测重症胰腺炎方面的价值。1 资料与方法1.1 研究对象通过电子病历系统收集整理患者住院资料,对 2020 年 1 月 1 日至 2021 年 12 月 31 日于孝感市中心医院住院的急性胰腺炎患者进行了回顾性分析。依据中国急性胰腺炎诊治指南(2019 年,沈阳),将患者分为非重症组(包括 MAP 患者及 MSAP 患者)和重症组(即 SAP 患者)。纳入标准包括:
10、符合 AP 的诊断标准;本研究所有患者均为 AP 发病 48 h 内的患者且临床资料均在发病 48 h 内获得。排除标准包括:临床资料不完整;诊疗时间48 h)的器官功能衰竭。1.3 统计学方法采用 SPSS 26.0 软件进行统计学分析。符合正态分布的计量资料以均数标准差(-x s)表示,组间比较采用t检验,非正态分布的计量资料以中位数和四分位数间距M(P25,P75)表示,组间比较采用 Kruskal-wallis 秩和检验;计数资料以百分率(%)表示,组间比较采用 2检验或 Fisher精确概率法。选择单因素分析结果中差异有统计学意义的变量一并纳入 Logistic 回归分析模型中,筛选
11、出发生非轻症组的独立影响因素。利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析截断值,分别计算灵敏度和特异度。P0.05),见表 1。24第 31 卷第 8 期2023 年 8 月中国医学工程China Medical EngineeringVol.31 No.8Aug.20232.2 重症组和非重症组患者入院时生命体征及首次实验室指标的比较重症组和非重症组入院时生命体征及首次实验室指标研究结果如表 2 所示。两组患者入院时的心率差异有统计学意义(P0.05);两组中性粒细胞百分比(Neu%)、中性粒细胞(Neutrophil)、D-二聚
12、体、降钙素原(procalcitonin,PCT)、血肌酐、C 反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)、白 蛋 白(albumin,ALB)、空腹血糖(glu)及 C-反应蛋白/清蛋白比值(CAR)比较差异有统计学意义(P0.05)。2.3 急性胰腺炎病情严重程度预测的多因素Logistic 回归分析以是否发生 SAP 为因变量,将患者常规临床资料、入院时生命体征及首次实验室指标结果中有统计学意义的因素都作为自变量,采用向前逐步条件法建立多因素 Logistic 回归方程,把影响表 2重症组和非重症组入院时生命体征及首
13、次实验室检验结果比较 M(P25,P75)项目体温/呼吸频率/(次/分)心率/(次/分)WBC/(109/L)Neu%/%Neutrophil/(109/L)Lymphocyte/(109/L)D-二聚体/(g/mL)PCT/(ng/mL)淀粉酶/(U/L)脂肪酶/(U/L)谷丙转氨酶/(U/L)谷草转氨酶/(U/L)胆红素/(mmol/L)Glu/(mmol/L)ALB/(g/L)BUN/(mmol/L)血肌酐/(mol/L)CRP/(mg/L)CAR非重症组(n=206)36.40(36.20,36.60)16.00(14.00,16.00)81.00(72.00,95.50)16.16(
14、13.84,18.39)87.3(80.35,91.25)10.5(7.14,15.41)0.92(0.65,1.45)1.45(0.31,3.14)0.28(0.11,1.03)485.50(171.00,1147.00)575.5(189.15,1080.20)24.00(14.50,49.00)23.00(17.00,55.50)18.00(13.00,25.00)7.34(5.91,10.69)40.60(37.10,47.28)5.50(4.30,6.80)74.2(61.10,89.00)82.28(26.16,133.24)2.10(0.30,3.43)重症组(n=40)36.5
15、0(36.2,37.00)16(14.00,18.00)99.50(78.25,116.00)16.99(14.72,15.57)90.4(86.83,92.25)15.38(11.44,18.86)0.75(0.55,1.13)3.69(3.06,5.68)2.15(0.57,5.38)688.40(173.35,1193.50)903.50(193.50,1301.50)27.50(15.00,155.00)30.00(15.00,199.75)25.00(14.00,30.70)8.85(6.68,12.93)36.00(32.53,38.00)7.19(4.30,10.78)135.9
16、5(77.58,175.30)182.33(128.30,207.68)5.00(3.78,5.97)Z-1.522-1.793-3.549-1.439-2.616-3.826-1.366-6.185-5.322-0.561-1.072-1.494-1.197-1.885-2.838-5.364-2.838-5.09-6.718-6.458P0.1280.0730.0010.1500.0090.1720.1720.0010.0010.5750.2840.1350.2310.0590.0460.0010.0050.0010.0010.001表 1MAP、MSAP 及 SAP 患者常规临床资料特征
17、比较 项目性别 n%男 女年龄/M(P25,P75),岁BMI/M(P25,P75),kg/m2既往史 n%高血压史 糖尿病史 心脏病史病因 n%胆源性 其他病因MAP组(n=113)79(69.91)34(30.09)54(40.50,64.00)24.22(21.55,26.86)38(33.63)37(32.74)15(13.27)59(52.21)54(47.79)MSAP组(n=93)52(55.91)41(44.09)54(45.00,70.00)24.16(21.92,26.1)35(37.63)42(45.16)21(22.58)48(51.61)45(48.39)SAP组(n
18、=40)26(65)14(35)55.5(44.25,69.75)24.33(22.48,25.63)16(40)12(30.00)8(20.00)27(67.50)13(45.50)2/Z4.358-0.675-0.0340.6574.3773.1543.277P0.1130.5000.9730.7020.1120.2070.194 25第 31 卷第 8 期2023 年 8 月中国医学工程China Medical EngineeringVol.31 No.8Aug.2023SAP 发生的因素逐一带入 Logistic 回归方程,结果显示(见表 3),CAR 比值(OR=1.656,95%
19、CI:1.3021.924)、D-二 聚 体(OR=1.582,95%CI:1.3172.084)均是发生 SAP 的独立危险因素,差异有统计学意义(P0.05)。2.4 CAR 和 D-二聚体与 BISAP 评分相关性分析将入院 CAR 和 D-二聚体与 BISAP 评分进行Spearman 相关性分析,结果显示:入院时 CAR 与BISAP 评分呈正相关(r=0.370,P0.05),D-二聚体与 BISAP 评分呈正相关(r=0.445,P0.05)。2.5 CAR 和 D-二聚体两项指标单独及联合检测对 AP 病情严重程度的预测价值分别以 CAR、D-二聚体单独及两者联合检测因子为检验
20、变量,以发生重症组为状态变量,绘制 ROC 曲线,结果显示(见表 4 及图 1),CAR 曲线下面积为 0.835,预测发生重症症组的 95%CI、灵敏度、特异度分别为:0.7700.901、75.00%、85.9%,灵敏度及特异度均一般;D-二聚体曲线下面积为 0.809,预测发生重症组的 95%CI、灵敏度、特异度分别为:0.7310.887、80%、71.4%,灵敏度、特异度一般;两组联合曲线下面积为0.891,预测发生重症组的 95%CI、灵敏度、特异度分别为:0.8470.936、77.5%、87.4%,灵敏度一般、特异度高;综上,两指标联合检测优于两者分别作为独立作为危险因素的预测
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