目的:探究应激性血糖升高与重症监护病房(intensive care unit,ICU)患者28 d全因死亡风险之间的关系,并比较不同应激性血糖升高指标的预测效能。方法:以重症医学(Medical Information Mart for Intensive CareⅣ,MIMIC-Ⅳ)数据库中符合...目的:探究应激性血糖升高与重症监护病房(intensive care unit,ICU)患者28 d全因死亡风险之间的关系,并比较不同应激性血糖升高指标的预测效能。方法:以重症医学(Medical Information Mart for Intensive CareⅣ,MIMIC-Ⅳ)数据库中符合纳入、排除标准的ICU患者为研究对象,将应激性血糖升高指标按照百分位数分为Q1(0~25%)、Q2(>25%~75%)、Q3(>75%~100%)组,以是否发生ICU内死亡及在ICU内接受治疗的时间为结局变量,以人口学特征、实验室指标、合并症等为协变量,利用Cox回归及限制性立方样条探究应激性血糖升高和ICU患者28 d全因死亡风险之间的关联;采用受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)评价不同应激性血糖升高指标的预测效能,应激性血糖升高指标包括应激性血糖升高比值(stress hyperglycemia ratio,SHR)1、SHR2、血糖间隙(glucose gap,GG);进一步将应激性血糖升高指标纳入牛津急性疾病严重程度评分(Oxford acute severity of illness score,OASIS),探究其改善评分的预测效能,即采用AUC评估评分区分度,AUC越大表明评分区分度越好,采用Brier score评价评分校准度,Brier score越小,表明评分校准度越好。结果:共纳入5249例ICU患者,其中发生ICU内死亡的患者占7.56%。调整混杂因素后的Cox回归分析结果表明,SHR1、SHR2和GG的最高组Q3与最低组Q1相比,ICU患者28 d全因死亡HR(95%CI)分别为1.545(1.077~2.217)、1.602(1.142~2.249)和1.442(1.001~2.061),且随着应激性血糖升高指标的增加,ICU患者死亡风险也逐渐增加(Ptrend<0.05)。限制性立方样条分析表明,SHR和28 d全因死亡风险之间呈线性关系(P>0.05)。SHR2和GG的AUC显著高于SHR1:AUC_(SHR2)=0.691(95%CI:0.661~0.720),AUC_(GG)=0.685(95%CI:0.655~0.714),AUC_(SHR1)=0.680(95%CI:0.650~0.709),P<0.05。将SHR2纳入OASIS评分中,能显著提高评分的区分度和校准度:AUC_(OASIS)=0.820(95%CI:0.791~0.848),AUC_(OASIS+SHR2)=0.832(95%CI:0.804~0.859),P<0.05;Brier score_(OASIS)=0.071,Brier score_(OASIS+SHR2)=0.069。结论:应激性血糖升高与ICU患者28 d全因死亡风险密切相关,可为重症监护患者的临床管理和决策提供参考。展开更多
文摘目的:探究应激性血糖升高与重症监护病房(intensive care unit,ICU)患者28 d全因死亡风险之间的关系,并比较不同应激性血糖升高指标的预测效能。方法:以重症医学(Medical Information Mart for Intensive CareⅣ,MIMIC-Ⅳ)数据库中符合纳入、排除标准的ICU患者为研究对象,将应激性血糖升高指标按照百分位数分为Q1(0~25%)、Q2(>25%~75%)、Q3(>75%~100%)组,以是否发生ICU内死亡及在ICU内接受治疗的时间为结局变量,以人口学特征、实验室指标、合并症等为协变量,利用Cox回归及限制性立方样条探究应激性血糖升高和ICU患者28 d全因死亡风险之间的关联;采用受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)评价不同应激性血糖升高指标的预测效能,应激性血糖升高指标包括应激性血糖升高比值(stress hyperglycemia ratio,SHR)1、SHR2、血糖间隙(glucose gap,GG);进一步将应激性血糖升高指标纳入牛津急性疾病严重程度评分(Oxford acute severity of illness score,OASIS),探究其改善评分的预测效能,即采用AUC评估评分区分度,AUC越大表明评分区分度越好,采用Brier score评价评分校准度,Brier score越小,表明评分校准度越好。结果:共纳入5249例ICU患者,其中发生ICU内死亡的患者占7.56%。调整混杂因素后的Cox回归分析结果表明,SHR1、SHR2和GG的最高组Q3与最低组Q1相比,ICU患者28 d全因死亡HR(95%CI)分别为1.545(1.077~2.217)、1.602(1.142~2.249)和1.442(1.001~2.061),且随着应激性血糖升高指标的增加,ICU患者死亡风险也逐渐增加(Ptrend<0.05)。限制性立方样条分析表明,SHR和28 d全因死亡风险之间呈线性关系(P>0.05)。SHR2和GG的AUC显著高于SHR1:AUC_(SHR2)=0.691(95%CI:0.661~0.720),AUC_(GG)=0.685(95%CI:0.655~0.714),AUC_(SHR1)=0.680(95%CI:0.650~0.709),P<0.05。将SHR2纳入OASIS评分中,能显著提高评分的区分度和校准度:AUC_(OASIS)=0.820(95%CI:0.791~0.848),AUC_(OASIS+SHR2)=0.832(95%CI:0.804~0.859),P<0.05;Brier score_(OASIS)=0.071,Brier score_(OASIS+SHR2)=0.069。结论:应激性血糖升高与ICU患者28 d全因死亡风险密切相关,可为重症监护患者的临床管理和决策提供参考。
