术前炎症标志物用于预测术后临床结果:一个回顾性队列研究

科学领域:

• 血液学 血液学 血液学
• 炎症标志物的炎症标志物
• 败血症和重症监护

背景情况:

• 完整血清 (CBC) 参数如中性粒细胞-淋巴细胞比率 (NLR),血小板-淋巴细胞比率 (PLR) 和红细胞分布宽度 (RDW) 作为系统性炎症的间接指标.
• 这些炎症标志物可能在各种临床环境中具有预后价值,包括术后护理.

研究的目的:

• 评估NLR,PLR和RDW对成年术前患者的死亡率和重症监护室 (ICU) 停留的预测能力.
• 通过多变量逻辑回归和接收器操作特征 (ROC) 分析,评估这些炎症标志物在预测不良结果方面的表现.

主要方法:

• 一项回顾性队列研究,涉及53,375名成年患者,他们在2017年至2020年期间在一个中心接受手术.
• 从手术前的全血细胞计差异数据计算NLR,PLR和RDW.
• 用多变量逻辑回归模型和接收器操作曲线下的面积 (AUROC) 来分析这些炎症标志物的不同切线的预测精度.

主要成果:

• 30天死亡率为0.9%,2.2%的患者需要在ICU住院超过24小时.
• 较高的NLR,PLR和RDW单独与30天的死亡率增加和长时间的ICU停留有关.
• 在多变量分析中,RDW和NLR仍然是30天死亡率的显著预测因素,并且它们的纳入改善了模型的预测性能 (AUROC) 与没有这些标记的模型相比.

结论:

• 升高的NLR,PLR和RDW显著与术前患者30天死亡率增加和长时间的ICU停留有关.
• 这些炎症指数在纳入多变量模型时,可以提高30天死亡风险的预测.
• 需要进一步的研究来验证这些间接炎症标志物的临床实用性,以预测外科手术后的结果.