红细胞分布宽度对感染患者预后的评估价值

2018-01-27 03:33荚恒敏
中国感染与化疗杂志 2018年1期
关键词:红细胞曲线预测

荚恒敏, 杨 凯, 张 亮

红细胞分布宽度(red blood cell distribution width, RDW)是反映红细胞体积异质性的一个参数,常用于临床上贫血的诊断与分类。近年来,有研究显示RDW与多种心血管疾病和肿瘤的严重程度和预后相关,如心脏衰竭、急性心肌梗死、脑卒中、血液病和食管癌等[1-5],但是相关机制尚不清楚。感染性疾病是临床一种常见病,病情进展快,往往可快速发展为脓毒症及感染性休克,病死率高,如何对病情预后快速准确地进行评估并决定精确诊治一直是临床医师面临的挑战之一。目前,感染性疾病诊断的常用生物学指标有C反应蛋白(CRP)和血清降钙素原(PCT)等,但缺点是获取结果所需时间较长。RDW能否作为一种新型的、独立的预测指标用于感染性疾病的发展和预后评价。本文就此作相关研究。

1 材料与方法

1.1 病例资料

15年省立医院重症监护病房(ICU)收治的所有血培养结果为革兰阴性杆菌的住院患者112例,血流感染诊断参照美国疾病控制中心及我国卫计委颁布的感染诊断标准[6-7],排除标准为:住院时间<2 d,年龄<18岁,血液系统疾病。

1.2 观察指标

统计患者入院24 h内的急性生理与慢性健康评估Ⅱ(APACHEⅡ)评分,首次血培养阳性后的RDW、红细胞平均体积(MCV)、血红蛋白(Hb)、CRP、PCT和血清肌酐(Cr)。RDW、MCV和Hb采用自动血细胞分析仪的检测方法,其中RDW采用的是CV值。CRP采用免疫比浊法,PCT采用化学发光法,Cr采用苦味酸速率法。

1.3 研究方法

将患者按预后情况分为存活组和死亡组,比较两组之间的APACHEⅡ评分、RDW、MCV、Hb、CRP、PCT和Cr。采用Spearman's相关性分析RDW与相应检测指标的相关性,使用多因素Logistic回归分析确定影响预后的独立危险因素,根据危险因素绘制受试者工作特征(ROC)曲线计算曲线下面积(AUC),获得RDW评估预后的灵敏度和特异度,比较危险因素对感染患者的死亡预测价值。

1.4 统计学处理

2 结果

2.1 患者一般情况

112例细菌感染患者中,男73 例,女39例,平均年龄(58.7±17.6)岁,30 d内死亡59例,病死率52.7%。将患者按照预后情况分为存活组和死亡组,存活组53例,男32例,女21例,平均年龄(54.7±17.9)岁; 死亡组59例,男41 例,女18例,平均年龄(60.2±16.2)岁,两组患者基础疾病、疾病严重程度、性别构成、年龄比较差异无统计学意义(P>0.05)。两组RDW、APACHE Ⅱ评分和PCT比较差异有统计学意义(P<0.05),其余参数差异无统计学意义。

2.2RDW与检测指标的相关性分析

统计RDW与6种检测指标的Spearman's相关分析显示,RDW 与MCV、Hb和Cr无相关性;RDW与CRP、PCT、APACHEⅡ评分呈正相关(r 值分别为0.225、0.266、0.267,P<0.05),如图1。

图1 RDW与检测指标的相关性分析Figure 1 The correlation analysis between red blood cell distribution width and other laboratory tests

2.3 判断预后影响因素的Logistic 回归分析

以死亡为因变量,以单因素分析结果显示差异有统计学意义的指标为自变量,自变量为RDW、APACHEⅡ、CRP和PCT,进行多元Logistic 回归分析,结果显示RDW和APACHEⅡ评分是影响感染患者预后的独立危险因素。见表1。

表1 影响预后的危险因素Logistic 回归分析Table 1 Logistic regression analysis of risk factors for prognosis in patients with bloodstream infection

2.4 预测死亡的ROC曲线分析

绘制ROC曲线,通过对RDW做ROC曲线分析来评估它对感染患者预后的诊断价值,结果显示RDW的AUC为0.634,P=0.032,灵敏度为0.600,特异度为0.641。见图2。

图2 RDW预测死亡的ROC曲线分析Figure 2 The analysis of ROC curve of red blood cell distribution width for predicting death

2.5RDW值与死亡预后的关系

以RDW是否≥15%为标准,进行分层并绘制生存曲线,两组30 d累计生存率差异有统计学意义(P=0.037)。见图3。

图3 血流感染患者的30 d生存曲线Figure 3 The 30-day survival curve of patients with bloodstream infection

3 讨论

RDW作为死亡的预测因素先前研究主要在慢性病患者中,如进行性慢性心力衰竭或老年患者疾病中,较高的RDW水平被认为是这些条件下病死率的潜在预测指标,但是其作用机制并不清楚。然而,近期有研究报道RDW在预测危重患者,特别是预测ICU患者结局的潜在临床应用中,可以作为强大的预测因子。Nam等[8]研究表明,RDW是危重患者中预后结果的重要预测指标,尤其是在革兰阴性杆菌感染的患者中。据推测,潜在的预后标志物不仅在慢性疾病,在许多疾病的急性期也有作用。

近年研究发现,RDW与严重脓毒血症及脓毒血症休克患者的预后密切相关,特别是与革兰阴性菌感染患者的预后密切相关。相应的病理生理机制并不明确。Perlstein等[9]研究发现RDW的升高与某些炎性反应标志物如CRP、红细胞沉降率、IL-6等密切相关。RDW可能是脓毒症时一系列炎性因子作用于机体的综合反应,即炎性因子作用于机体引起的氧化应激反应,炎症导致机体内神经、内分泌系统的改变,激活相关的肾素-血管紧张素-醛固酮系统,促进促红细胞生成素(EPO)的生成进而刺激红细胞增殖[10];而炎症又影响骨髓造血功能和铁代谢[11],一系列炎性因子抑制红细胞的成熟,导致成熟红细胞生成障碍及无效生成、红细胞异质性增大,RDW升高[12]。这与本研究发现RDW水平与炎性指标CRP和PCT呈正相关结论一致。

本研究中,虽然RDW升高并不能清楚地反映疾病的严重程度,但可能是反映患者预后的独立危险因素。以死亡为因变量,以单因素分析结果显示差异有统计学意义的指标为自变量进行的多元Logistic回归分析显示,RDW和APACHEⅡ评分是影响感染患者预后的独立危险因素。因此,似乎RDW的升高并不能反映疾病本身的严重性和危急性,只是预后的判断指标。未来的研究需要进一步澄清其潜在机制。使用ROC曲线,我们发现RDW对革兰阴性菌血流感染预后价值的灵敏度和特异度都比较高,可以作为其预测因子。这个发现意味着患者在血流感染后维持高RDW表示该患者预后不良,特别是RDW的数值在15%以上时。因此,高RDW可以作为警示,提醒临床医师再次检查患者的状态并考虑其他治疗策略。

综上所述,RDW可以作为预测细菌感染患者预后的指标。其检测方便、快速及费用低廉,临床应用前景广泛,引起临床医师的广泛关注。但是,本研究仅为回顾性研究,包括数据采集、治疗药物的影响、RDW的动态评估都有一定局限,以及RDW在疾病中的作用机制等有待进一步的深入研究。

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