目的 探讨血清凝血酶-抗凝血酶Ⅲ复合物(TAT)、可溶性fms样酪氨酸激酶-1(sFlt-1)水平与脓毒症患者病情进展和预后的关系.方法 选取2021年1月至2023年5月该院收治的脓毒症患者117例作为观察组,另选取同期在该院的体检健康志愿者42例作为对照组.脓毒症患者根据病情程度分为普通脓毒症组(60例)、脓毒性休克组(57例).观察组根据治疗90 d后的预后情况分为死亡组和存活组.采用酶联免疫吸附试验法检测血清TAT、sFlt-1水平.通过Logistic回归分析脓毒症患者死亡的影响因素并建立基于TAT、sFlt-1的脓毒症患者预后预测模型,受试者工作特征(ROC)曲线分析指标对脓毒症患者死亡的预测价值.结果 观察组血清TAT[(12.59±5.35)ng/mL]、sFlt-1[(28.58±4.05)ng/mL]水平高于对照组[分别为(2.65±0.88)ng/mL、(16.50±3.60)ng/mL],差异有统计学意义(t=19.386、17.065,P＜0.001).脓毒性休克组血清TAT[(15.09±4.99)ng/mL]、sFlt-1[(30.45±3.30)ng/mL]水平高于普通脓毒症组[分别为(10.22±4.57)ng/mL、(26.81±3.92)ng/mL],差异有统计学意义(t=5.503、5.429,P＜0.001).死亡组脓毒性休克占比、序贯器官衰竭评估(SOFA)评分、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHE Ⅱ)评分、血乳酸、降钙素原、TAT、sFlt-1水平高于存活组,差异有统计学意义(P＜0.05).脓毒性休克、SOFA评分增加、APACHE Ⅱ评分增加和血乳酸、TAT、sFlt-1升高为脓毒症患者死亡的独立危险因素(P＜0.05).ROC曲线分析显示,预测模型预测脓毒症患者死亡的曲线下面积(AUC)为0.947,大于病情程度、SOFA评分、APACHEⅡ 评分、血乳酸、TAT、sFlt-1 单独预测的 AUC(Z=6.525、4.414、4.835、3.787、3.956、3.507,P＜0.001).结论 脓毒症患者血清TAT、sFlt-1水平升高与病情进展和预后不良密切相关,且基于TAT、sFlt-1建立的预测模型对脓毒症患者死亡有较高的预测价值.

目的 探讨乳酸与白蛋白比值(LAR)对重症监护室(ICU)腹腔感染脓毒症患者院内死亡率的预测价值.方法 回顾性分析2018年1月至2021年12月该院重症医学科收治的因腹腔感染引起脓毒症的175例患者临床资料,根据患者是否院内死亡分为生存组(n=94)和死亡组(n=81).收集患者入院时一般资料及血乳酸和白蛋白水平并计算LAR,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估LAR对于ICU脓毒症患者院内死亡率的预测价值,Cox回归分析和Kaplan-Meier曲线分析LAR与ICU死亡率之间的独立相关性.结果 两组急性生理学与慢性健康状况量表Ⅱ(APACHEⅡ)评分、序贯器官衰竭(SOFA)评分、平均动脉压、氧合指数、降钙素原(PCT)、乳酸、白蛋白、LAR及手术患者比例比较,差异有统计学意义(P<0.05).LAR预测ICU脓毒症休者预后的AUC为0.765(95％CI:0.695～0.835),高于APACHEⅡ评分、SOFA评分、乳酸、PCT,以LAR=1.295作为截断值,其预测的灵敏度和特异度分别为0.679、0.707.Kaplan-Meier曲线显示,高水平LAR(LAR≥1.295)的ICU死亡率高于低水平LAR(63.2％vs.41.5％),差异有统计学意义(P<0.05).Cox回归分析结果显示,随着LAR水平升高,脓毒症死亡率呈升高趋势(P<0.05).结论 LAR是ICU腹腔感染脓毒症患者死亡的影响因素,可有效预测患者的院内死亡风险.

背景 脓毒症是由感染因素引发机体免疫反应失调而导致的全身炎症反应,可能会导致潜在的危及生命的器官功能障碍.目前对于未成熟血小板比率(IPF)在脓毒症严重程度及预后方面已有一些研究,但关于IPF联合其他指标在脓毒症中应用的研究较少.目的 探讨IPF联合其他指标在脓毒症严重程度及其预后中的预测价值.方法 收集 2020 年 11 月—2022 年 11 月复旦大学附属中山医院厦门医院重症医学科收治的 60 例脓毒症患者的临床资料进行回顾性分析.分组情况:严重程度按定义划分,可分为严重脓毒症组 24 例与脓毒性休克组 36 例;严重程度按序贯器官衰竭评估(SOFA)评分划分,可分为低SOFA组26例(SOFA评分＜6分)与高SOFA组34例(SOFA评分≥6分);按预后划分,可分为生存组 39 例与死亡组 21 例.对比不同分组患者IPF及其他血液指标[中性粒细胞与白蛋白比值(NAR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、乳酸与白蛋白比值(LAR)]的差异,绘制不同联合指标评估脓毒症严重程度和预后的受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积(AUC)并比较其评估价值.结果 死亡组患者肺部疾病所占比例、基线急性生理学与慢性健康状况量表系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、基线SOFA评分高于生存组(P＜0.05).高SOFA组患者肺部疾病所占比例、基线APACHEⅡ评分、死亡所占比例高于低SOFA组(P＜0.05).对于治疗开始 48 h IPF,脓毒性休克组患者高于严重脓毒症组,高SOFA组患者高于低SOFA组,死亡组患者高于生存组(P＜0.05).因不同组患者治疗开始 48 h IPF均存在统计学差异,故截取 48 h各实验室检查指标进行进一步研究分析:IPF在预测脓毒性休克及高SOFA评分的AUC分别为 0.70(95%CI=0.55～0.83,截断值为 3.95%)、0.72(95%CI=0.60～0.86,截断值 7.70%),预测死亡的AUC为 0.73(95%CI=0.58～0.89,截断值为6.10%).IPF+基线APACHEⅡ评分+NLR、IPF+基线APACHEⅡ评分+LAR预测高SOFA评分的AUC分别为0.91(95%CI=0.84～0.98)和0.93(95%CI=0.84～0.99);IPF+NAR+PLR预测脓毒症患者死亡的AUC为0.90(95%CI=0.81～0.98).结论 IPF联合不同血液指标能够提高临床实践中对脓毒症患者病情严重程度及预后的评估能力,治疗开始 48 h IPF+基线APACHEⅡ评分+治疗开始 48 h NLR及治疗开始 48 h IPF+基线APACHEⅡ评分+治疗开始 48 h LAR在脓毒症严重程度预测中具有较高效能;而治疗开始 48 h的IPF+NAR+PLR在预测脓毒症患者预后方面效能较好.

目的 探讨血清促甲状腺激素(TSH)在成人急诊脓毒症患者预后中的临床意义.方法 回顾性连续纳入2020年3月至2022年6月期间我院急诊科收治的150例成人脓毒症患者.通过电化学发光法检测ICU入院前24h内血清甲状腺功能五项.记录所有患者入院后28d内死亡率.结果 死亡组血清TSH水平显著低于存活组,序贯器官衰竭评估(SOFA)评分、降钙素原(PCT)、肌酐(Cr)、尿素氮(BUN)水平均显著高于存活组(P<0.05).经Spearman秩相关分析,急诊入院时血清TSH水平与SOFA评分和PCT均呈显著负相关(P<0.05).多因素Logistic回归分析表明,血清TSH是成人急诊脓毒症患者28d死亡的独立预测因子(P<0.05).入院时血清TSH预测急诊脓毒症患者28d死亡的AUC为0.870(95％CI 0.806～0.934),截断值为2.35mIU/L,特异性为80.4％,灵敏度为87.2％,其预测价值优于SOFA评分、PCT、Cr和BUN.Kaplan-Meier曲线分析中,与高血清TSH患者(≥2.35mIU/L)相比,低血清TSH患者(<2.35mIU/L)总生存率更低,中位生存时间更短(P<0.001).此外,死亡组患者炎症细胞因子白细胞介素(IL)-1β、IL-6、IL-18、IL-11和细胞间黏附分子-1(ICAM-1)均显著高于存活组(P<0.05).经Spearman秩相关系数分析,血清TSH与IL-1β、IL-6、IL-18、IL-11和ICAM-1均呈负相关(P<0.05).结论 入院时低血清TSH水平与成人急诊脓毒症患者死亡风险增加相关,血清TSH有希望作为成人急诊脓毒症患者短期预后不良的早期预警标志物.

目的 探讨急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者凝血指标与早期预后的关系.方法 从麻省理工学院、贝斯以色列女执事医疗中心和飞利浦医疗联合发布的重症医学开放数据库(MIMIC-Ⅳ V2.0版本)中选取2008-2019年在重症监护病房(ICU)接受治疗的ARDS患者,根据患者病情的严重程度和肺部受损的原因进行分类,对比不同ARDS患者凝血指标及28 d病死率(m28d).绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)评估相关指标的预测价值.单因素及多因素logistic回归分析影响ARDS患者m28d的危险因素.结果 肺源性ARDS患者的凝血酶原时间最大值(Ptmax)明显低于非肺源性患者,差异有统计学意义(P<0.05);不同严重程度ARDS患者PLTmin、PLTmax、序贯性器官衰竭评估(SOFA)评分比较差异有统计学意义(P<0.05).存活和死亡患者国际标准化比值最小值(INRmin)、国际标准化比值最大值(INRmax)、凝血酶原时间最小值(Ptmin)、Ptmax、活化部分凝血活酶时间最大值(APTTmax)、SOFA评分比较差异有统计学意义(P<0.05).INRmin、INRmax、Ptmin、Ptmax、APTTmax预测ARDS患者早期预后的AUC分别为0.607、0.624、0.610、0.620及0.648(P<0.05).多因素logistic回归分析显示,APTTmax(OR=1.011,95%CI:1.001～1.022,P=0.029)是影响ARDS患者m28d的独立危险因素.结论 不同严重程度ARDS患者血浆PLT水平存在差异,入住ICU第1天APTTmax是影响ARDS患者早期预后的独立危险因素.

目的 探讨新型凝血、纤溶标志物对脓毒症性凝血病(SIC)的诊断及预后价值.方法 回顾性分析2022年7月至2023年3月该院收治的153例脓毒症患者资料,根据2017年国际血栓与止血学会(ISTH)发布的SIC诊断标准,将患者分为SIC组(n=55)和普通脓毒症组(SA组,n=98).收集患者基本资料、随访情况,采用多因素logistic回归分析脓毒症患者发生SIC的影响因素,受试者工作特征(ROC)曲线分析相关指标对脓毒症患者发生SIC的预测效能,纳入2023年4-7月的66例脓毒症患者进行验证,Kaplan-Meier生存曲线分析患者生存情况.结果 两组急性生理与慢性健康状况评分系统(APACHEⅡ)评分、序贯性器官衰竭评估(SOFA)评分、凝血酶原时间(PT)、PLT、D-二聚体(D-D)、凝血酶抗凝血酶复合物-Ⅲ(AT-Ⅲ)、组织型纤溶酶原激活物-纤溶酶原激活抑制物-1复合物(t-PAIC)、血栓调节蛋白(TM)比较差异有统计学意义(P<0.05).多因素logistic回归分析显示,PT、PLT、D-D、t-PAIC、TM是脓毒症患者发生SIC的独立影响因素(P<0.05).PT、PLT、D-D、t-PAIC、TM联合检测可提高预测效能[曲线下面积(AUC)=0.914],该模型拟合良好(x2=12.593,P=0.127);验证组显示其具有较好的预测效能(AUC=0.888),该模型拟合良好(x2=7.996,P=0.333).t-PAIC<19.27μg/mL组比t-PAIC≥19.27μg/mL组、TM<16.11 TU/mL组比TM≥16.11 TU/mL组的中位OS时间更长(P<0.05).结论 基于影响因素构建的模型对脓毒症患者发生SIC有较好的预测效能,t-PAIC、TM对脓毒症患者发生SIC的预后判断具有较高的价值.

目的:探讨急诊科老年重症病毒性肺炎(severe viral pneumonia,SVP)患者的临床特征和住院死亡的危险因素.方法:收集2023年12月7日至31日,北京安贞医院急诊科首次接诊的老年SVP患者的病历资料,比较生存组和死亡组的临床特征、实验室检查、治疗方案和并发症.采用多因素Logistic回归探讨与住院死亡相关的危险预测因素并通过ROC曲线评估危险因素的预测效能.结果:共纳入132例患者,生存组53例,死亡组79例,中位年龄81.0(75.0,86.0)岁,住院病死率为59.8％.85.6％的患者至少合并一种基础疾病,其中高血压最常见(67.5％),其次为慢性心脏疾病(50.8％)和2型糖尿病(40.9％).多因素Logistic回归显示,就诊时床旁快速序贯性器官功能衰竭(quick sequential organ failure assessment,qSOFA)≥ 2、Ⅰ 型呼吸衰竭和 hs-CRP 升高,以及就诊 2～3d 仍存在Ⅰ型呼吸衰竭、hs-TNI和D二聚体持续增高是老年SVP患者住院死亡的危险因素.ROC曲线下面积分别为0.774和0.786.结论:qSOFA ≥ 2分、Ⅰ型呼吸衰竭、hs-CRP升高、以及hs-TNI与D二聚体持续增高可作为早期识别老年高危SVP患者的危险预测因子,值得急诊医护人员在对患者进行分级管理时加以警惕.

目的:建立并评价脓毒症相关性急性肾损伤（S-AKI）患者3个月死亡风险的列线图预测模型。方法:基于美国重症监护医学信息数据库Ⅳ（MIMIC-Ⅳ），收集2008至2021年S-AKI患者的临床数据。初步纳入58个相关预测因素，以3个月内全因死亡为结局事件。按7∶3比例将数据分为训练集和验证集。在训练集中采用单因素Logistic回归分析初步筛选变量，运用多重共线性分析、Lasso回归和随机森林算法并结合临床应用价值进行变量选择，建立多因素Logistic回归模型并利用列线图进行可视化表达。在验证集中进行内部验证，评价模型预测价值；绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）计算曲线下面积（AUC）评价列线图模型及牛津急性疾病严重度评分（OASIS）、序贯器官衰竭评分（SOFA）、全身炎症反应综合征评分（SIRS）的区分度；校准曲线评价校准度；决策曲线分析（DCA）评估不同阈值概率下的净效益。结果:基于确诊后3个月时的生存状况将患者分为存活组7?768例（68.54%），死亡组3?566例（31.46%）。在训练集中通过多重筛选，最终纳入7个变量，即Logistic器官功能障碍评分（LODS）、Charlson合并症指数、尿量、国际标准化比值（INR）、呼吸支持方式、血尿素氮和年龄，并纳入列线图模型。在验证集中进行内部验证，ROC曲线分析显示，列线图模型的AUC为0.81〔95%可信区间（95% CI）为0.80～0.82〕，大于OASIS评分的0.70（95% CI为0.69～0.71），远大于SOFA评分的0.57（95% CI为0.56～0.58）和SIRS评分的0.56（95% CI为0.55～0.57），具有较好区分度。校准曲线显示列线图模型校准度优于OASIS、SOFA、SIRS评分。DCA曲线显示列线图模型在不同阈概率情况下的临床净收益均好于OASIS、SOFA、SIRS评分。 结论:基于MIMIC-Ⅳ临床大数据建立的一个包含7项变量的S-AKI患者3个月死亡风险预测列线图模型具有很好的区分度和校准度，为评估S-AKI患者预后提供了有效的新工具。

目的:探讨脉搏指示连续心排血量（PICCO）监测联合重症超声导向休克治疗在休克患者液体入量管理中的应用价值。方法:选取绍兴市人民医院2017年5月至2020年5月收治的休克患者82例为观察对象，采用随机数字表法分为对照组和研究组，每组41例。对照组予PICCO监测，研究组患者予PICCO监测联合重症超声导向休克治疗。对比两组患者液体入量管理相关指标［24 h液体总入量、中心静脉压（CVP）、平均动脉压（MAP）、氧合指数及乳酸］、治疗转归相关指标［机械通气时间、ICU入住时间、24 h病情缓解率、28 d病死率、序贯器官衰竭评估（SOFA）评分］。结果:研究组24 h液体总入量［（2 516.98±254.78）mL］、乳酸［（0.60±0.05）mmol/L］均明显低于对照组［（2 920.02±295.33）mL、（1.34±0.15）mmol/L］（ t=16.573、3.837， P<0.001、 P=0.041）。研究组CVP［（13.38±1.41）mmHg］、MAP［（82.34±8.22）mmHg］、氧合指数［（224.06±23.21）mmHg］均明显高于对照组［（8.53±0.85）mmHg、（70.92±7.18）mmHg、（192.30±19.70）mmHg］（ t=5.152、6.754、-2.498，均 P<0.05）。研究组机械通气时间［（7.54±0.72）d］、ICU入住时间［（11.46±1.11）d］均明显短于对照组［（11.72±1.13）d、（18.29±1.73）d］（ t=4.727、5.224，均 P<0.05）。研究组24 h病情缓解率［85.37%（35/41）］明显高于对照组［63.41%（26/41）］，28 d病死率［7.32%（3/41）］明显低于对照组［29.27%（12/41）］（χ 2=5.185、6.608，均 P<0.05）。研究组SOFA评分［（6.86±0.63）分］明显低于对照组［（11.05±0.91）分］（ t=4.814， P<0.05）。 结论:PICCO监测联合重症超声导向休克治疗在休克患者液体入量管理中的应用效果显著，可明显减少液体总入量，明显改善患者治疗转归相关指标。

目的:观察脓毒症急性呼吸窘迫综合征（ARDS）合并急性胃肠功能损伤（AGI）不同分级患者的临床特征及预后，进一步探讨患者不良预后的相关危险因素。方法:收集2023年3月至10月天津市第一中心医院重症监护病房（ICU）收治的脓毒症ARDS患者的临床资料。根据2012年欧洲重症医学协会AGI定义及分级标准，将患者分为AGI 0～Ⅳ级组。观察患者的临床特征及28 d临床结局；采用单因素和多因素Logistic回归法分析脓毒症ARDS合并AGI患者预后的相关危险因素；绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）和校准曲线，评估各危险因素对脓毒症ARDS合并AGI患者预后的预测价值。结果:共纳入92例脓毒症ARDS患者，其中AGI 0级组7例、AGIⅠ级组20例、AGIⅡ级组38例、AGIⅢ级组23例、AGI Ⅳ级组4例，AGI发生率为92.39%。随AGI分级增加，ARDS分级越高，急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ（APACHEⅡ）、序贯器官衰竭评分（SOFA）、腹内压（IAP）、白细胞计数（WBC）、中性粒细胞计数（NEU）、淋巴细胞计数（LYM）、淋巴细胞比例（LYM%）、28 d病死率均呈明显升高趋势，氧合指数（PaO 2/FiO 2）呈明显降低趋势（均 P<0.05）。Pearson相关分析显示，APACHEⅡ评分、SOFA评分和ARDS分级与患者AGI分级呈显著正相关（Pearson相关性指数分别为0.386、0.473、0.372，均 P<0.001），PaO 2/FiO 2与患者AGI分级呈显著负相关（Pearson相关性指数为-0.425， P<0.001）。脓毒症ARDS合并AGI患者中，28 d存活68例，28 d死亡17例。存活组与死亡组APACHEⅡ评分、SOFA评分、ARDS分级、AGI分级、PaO 2/FiO 2、IAP、AGI 7 d最差值、ICU住院时间及总住院时间比较差异均有统计学意义（均 P<0.05）。单因素Logistic回归分析显示，SOFA评分〔优势比（ OR）＝1.350，95%可信区间（95% CI）为1.071～1.702， P＝0.011〕、PaO 2/FiO 2（ OR＝0.964，95% CI为0.933～0.996， P＝0.027）和AGI 7 d最差值（ OR＝2.103，95% CI为1.194～3.702， P＝0.010）是脓毒症ARDS合并AGI患者28 d死亡的危险因素。多因素Logistic回归分析显示，SOFA评分（ OR＝1.384，95% CI为1.153～1.661， P<0.001）、PaO 2/FiO 2（ OR＝0.983，95% CI为0.968～0.999， P＝0.035）和AGI 7 d最差值（ OR＝1.992，95% CI为1.141～3.478， P＝0.015）是脓毒症ARDS合并AGI患者28 d死亡的独立危险因素。ROC曲线分析显示，SOFA评分、PaO 2/FiO 2和AGI 7 d最差值对脓毒症ARDS合并AGI患者28 d预后均有一定预测价值，ROC曲线下面积（AUC）分别为0.824（95% CI为0.697～0.950）、0.760（95% CI为0.642～0.877）和0.721（95% CI为0.586～0.857），均 P<0.01；当上述指标最佳截断值分别为5.50分、163.45 mmHg（1 mmHg≈0.133 kPa）、2.50级时，敏感度分别为94.1%、94.1%、31.9%，特异度分别为80.9%、67.6%、88.2%。 结论:脓毒症ARDS患者AGI的发生率约为90%，AGI分级越高患者预后越差，SOFA评分、PaO 2/FiO 2和AGI 7 d最差值对脓毒症ARDS合并AGI患者的预后均有一定的预测价值，其中SOFA评分和AGI 7 d最差值越大、PaO 2/FiO 2越小，患者病死率越高。