败血症的治疗挑战:SHR作为潜在预测因子
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感染性休克(SHR)与脓毒症危重患者的28天死亡率和住院死亡率之间存在U型关系。高SHR与不良事件风险显著增加相关,因此,SHR可能是脓毒症患者不良后果的潜在预测因子。
传染性疾病长期以来一直是全球卫生难题的主要之一。败血症是一种严重的感染并发症,与异常的免疫反应密切相关。败血症通常会导致多器官功能障碍,严重威胁患者的生命。虽然随着抗生素的广泛应用和医疗技术的进步,传染性疾病的治疗取得了显著进展,但是败血症的发病率仍然很高,其死亡率也令人担忧。败血症是由感染引发的全身炎症反应综合征。其特点是显著的应激状态,表现为对疾病的非特异性生理和代谢变化。早期研究表明,高血糖反应指数(SHR)可以可靠预测各种心脑血管疾病的不良结局。然而,关于SHR与感染性疾病患者,尤其是败血症危重症患者不良结局之间的关系研究还相对有限。
最近,在心血管代谢疾病领域的权威期刊Cardiovasc Diabetol上刊登了一篇新的研究,该研究旨在研究重症脓毒症患者SHR与不良结局之间的关系。
研究团队从MIMIC-IV(2.2)数据库中挖掘出2312例重症脓毒症患者的临床资料。根据SHR的四分位数将研究对象分为四组。该研究的主要终点是28天全因死亡率,次要终点是住院死亡率。研究团队探讨了SHR和不良结果之间的关系,运用限制三次样条、Cox比例风险回归和Kaplan-Meier曲线。此外,他们使用Boruta算法评估了SHR的预测能力,并通过机器学习算法构建了预测模型。
研究人员分析了2312例确诊为脓毒症的患者数据。限制性三次样条曲线展示了SHR和生存率之间的“U形”关系,显示SHR的增加与不良事件风险增加有关。与较低SHR相比,较高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特征选择结果显示SHR的Z得分较高,采用RSF算法建模效果最佳(AUC=0.8322)。
由此可见,肾小球滤过率(SHR)与脓毒症危重病患者的28天整体死亡率和住院死亡率之间呈现出U型关系。高肾小球滤过率与发生不良事件的风险明显增加相关。因此,肾小球滤过率可能是脓毒症患者不良结果的潜在预测因子。
2024-11-15
2024-11-15
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2024-11-15
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