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2022年01月04日 14:52来源于:中国现代医生
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血小板参数对感染性休克患者预后预测作用.doc张湛++张琳琳[摘要]目的探讨血小板参数对感染性休克患者预后的预测作用。方法回顾分析80例感染性休克患者的临床资料。应用多因素Logistic回归模型分析死亡优势比(OR),

 

血小板参数对感染性休克患者预后预测作用.doc

 

张湛++张琳琳

 

 

 

[摘要] 目的 探讨血小板参数对感染性休克患者预后的预测作用。 方法 回顾分析80例感染性休克患者的临床资料。应用多因素Logistic回归模型分析死亡优势比(OR),并绘制血小板相关参数,如血小板计数(PLT)、血小板分布宽度(PDW)、血小板压积(PCT)及血小板平均体积(MPV)的受试者工作特征曲线(ROC曲线)。 结果 入院当天死亡组APACHEⅡ评分较存活组高(P<0.01)。两组患者PLT、PCT和PDW差异无统计学意义(P>0.05)。死亡组MPV整个病程呈上升趋势,明显高于存活组(P=0.014)。MPV、APACHE Ⅱ评分+MPV预测病死率的敏感度分别为83.31%、86.70%,特异度分别为64.50%、72.30%。 结论 血小板参数MPV结合APACHEⅡ评分可以预测感染性休克患者的预后。

[关键词] 感染性休克;血小板计数;血小板分布宽度;血小板压积;血小板平均体积;预后

[中图分类号] R631.4 [文献标识码] A [文章编号] 1673-9701(2017)02-0012-04

Prognostic value of platelet parameters in septic shock patients

ZHANG Zhan ZHANG Linlin

Department of Intensive Care Unit, West Area of Anhui Provincial Hospital, Anhui Tumour Hospital, Hefei 230031, China

[Abstract] Objective To investigate the predictive effect on prognosis of platelet parameters in patients with septic shock. Methods The clinical data of 80 patients with septic shock were retrospective analyzed. The multivariate Logistic analysis was used to analyze the mortality ratio(OR), and the receiver operating characteristic curve(ROC cover) was drawn for PLT, platelet distribution width (PDW), plateletcrit (PCT) and meam platelet volume(MPV). Results The APACHEⅡscore in death group was higher than that in survivor group on the day of admission(P<0.01). There were no statistical differences between death group and survival group in the PLT, PCT and PDW. The MPV in the death group increased gradually in the whole course of the disease, and was significantly higher than that in the survival group(P=0.014). The sensitivities of MPV and APACHEⅡscore+MPV in predicting the mortality were 83.31% and 86.70%, respectively, and the specificities was 64.50% and 72.30%, respectively. Conclusion The platelet parameter MPV combined with APACHEⅡscore can predict the prognosis of patients with septic shock.

[Key words] Septic shock; Platelet parameters; Platelet distribution width; Plateletcrit; Meam platelet volume; Prognostic

感染性休克占重症医学科所有收住患者的20%左右,其发病率呈逐年上升的趋势,是影响危重患者预后的主要影响因素[1,2]。在感染性休克早期,炎症细胞及炎症因子激活体内炎症级联反应,体内抗凝及纤溶系统受抑制,从而使血小板被活化,活化后的血小板发生形态和功能上的改变[3]。研究表明,感染性休克患者早期出现血小板减少,且血小板减少程度与患者平均住院日及病死率相關[4,5]。因此监测血小板的形态及功能对评估感染性休克患者的病情程度及预后具有重大意义。然而,血小板计数变化敏感性低,只有在血小板破坏及消耗程度较大时血小板才开始下降。血小板相关参数如血小板分布宽度(platelet distribution width,PDW)、血小板压积(plateletcrit,PCT)及血小板平均体积(meam platelet volume,MPV)在血小板计数下降前可能已开始发生改变,因而早期观察这些参数的改变对判断感染性休克患者病情严重程度及预后具有指导意义[6]。目前有关血小板参数对感染性休克患者预后预测作用的研究较少。本文旨在评价血小板参数在感染性休克患者中的动态变化,探讨其对感染性休克患者预后的预测价值。

1 资料与方法

1.1 临床资料

选取2013年1月~2014年6月入住本院重症医学科及其他相关科室符合感染性休克诊断患者80例。感染性休克以患者入院时的诊断为准,诊断标准参考《2012年严重脓毒症和感染性休克管理的国际准则》的诊断标准[7]。其中男46例,女34例,年龄19~94岁。肺部感染45例,腹腔感染15例,重症胰腺炎12例,急性化脓性胆管炎8例。排除标准:合并可能引起血小板变化的相关疾病,包括慢性肝病、人类免疫缺陷病毒感染、血液系统疾病等;入院前1个月接受过化疗的患者;孕妇、哺乳期妇女;研究期间输注血小板及新鲜冰冻血浆者;使用已知可引起血小板形态和流变学变化药物(如血小板生成素)的患者。

1.2 研究方法

收集患者入院当天血白细胞计数(white blood cell,WBC)、谷丙转氨酶(glutamic-pyruvic transaminase,ALT)、血清白蛋白(serum albumin,Alb)、肌酐(serum creatinine,SCr)、急性生理和慢性健康状况评分Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluationⅡ,APACHEⅡ)、第1、2、3、5、7天及出院前1 d的血小板相关参数,如血小板计数(blood platelet,PLT)、血小板平均体积(meam platelet volume,MPV)、血小板分布宽度(platelet distribution width,PDW)、血小板压积(plateletcrit,PCT),根據住院28 d情况分为存活组及死亡组并进行比较。

1.3 观察指标

所有病例均采集静脉血2 mL,以EDTA K2抗凝,采用SYSMEX4000i全自动五分类血细胞分析仪测定WBC、PLT及相关参数指标(MPV、PDW、PCT),同时采集静脉血2 mL于促凝管内,离心分离上层血清,应用罗氏501全自动生化分析仪测定ALT、Alb、SCr。根据急性生理和慢性健康状况评分系统计算APACHEⅡ评分[8],所需纳入评分的项目包括入院当天测得呼吸、体温、心率、平均动脉压、动脉血氧分压、红细胞比容、pH、血清钠浓度、血清钾浓度、白细胞计数、格拉斯哥评分、血肌酐水平等的最差值,按照每项参数的参照标准得到相应的分数,再加上年龄、慢性健康状况评分,得到总分。

1.4 统计学方法

采用SPSS 22.0统计学软件进行数据处理,计数资料采用χ2检验进行比较;正态分布计量资料用均数±标准差(x±s)表示,两组比较采用t检验;非正态分布计量资料采用中位数(四分位数)[M(QL,QU)]表示;绘制其受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under curve,AUC),计算各参数的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者入院24 h内一般资料比较

根据患者入院28 d内的生存情况分为死亡组(49例)和存活组(31例)。两组患者性别、年龄、致病菌、感染部位,入院24 h内的生化检查,包括血白细胞(white blood cell,WBC)、谷丙转氨酶、血清白蛋白、肌酐,差异均无统计学意义(P>0.05)(表1)。死亡组APACHEⅡ评分较存活组高,差异有统计学意义(P<0.05)(表1)。

2.2 两组血小板相关参数比较

死亡组PLT、PCT逐渐下降,存活组则先下降后上升,但两者总体对比差异无统计学意义(P>0.05)。死亡组与存活组PDW均变化不明显,整体趋势相近,总体比较差异无统计学意义(P>0.05)。死亡组MPV整个病程呈上升趋势,明显高于存活组,差异有统计学意义(P<0.05)(表2、图1)。

表2 死亡组和存活组血小板参数的变化(x±s)

2.3 不同指标对感染性休克患者28 d病死率的预测价值

根据Logistic回归分析计算的权重对APACHEⅡ评分、MPV加权求和,得出APACHEⅡ评分+MPV。对PLT、PDW、PCT、MPV、APACHEⅡ评分+MPV分别绘制ROC曲线,AUC分别为0.322、0.744、0.686、0.812、0.856,敏感度分别为26.10%、80.65%、96.70%、83.31%、86.70%;特异度分别为100.00%、32.40%、48.29%、64.50%、72.30%。见表3。

3 讨论

血小板参数因廉价且容易获得,在许多疾病的诊断和预测中发挥着重要作用。在血液病方面,血小板参数用于诊断各种血小板减少症及栓塞症[9]。在心血管领域,血小板作为心肌梗死的独立危险因素,被用于预测心肌梗死后的远期病死率[10]。De Gaetano G等[11]研究指出,血小板参数是血小板活化的潜在标志物,MPV升高是血栓形成的预警信号。研究表明,血小板是介导感染性休克患者凝血和炎症反应的关键因素,是联系内源性和获得性免疫应答的桥梁[12]。感染性休克早期由于炎症反应、凝血活化剂纤溶系统抑制相互交积和影响,血小板被活化,血小板被激活后分泌重要促凝因子,并触发炎症级联反应[13]。Aydemir H等[14]通过观察不同病原菌引起脓毒症患者血小板总数及MPV的变化,发现真菌感染引起的脓毒症患者血小板总数明显下降,而MPV则呈升高趋势,是预后不良的危险因素。Haesebaert J等[15]的研究亦得出相似结果。由此可见,血小板参数对评估感染性休克患者病情严重程度及预后具有重大意义。

本研究动态观察感染性休克患者入院后血小板参数的变化,结果显示,随着病情进展,死亡组PLT及PCT逐渐下降,而存活组入院第1、2、3天下降后再呈缓慢升高趋势。但两者总体比较无统计学差异(P>0.05),与Guclu E等[16]研究结果一致。而死亡组MPV水平明显高于存活组,说明MPV高水平与病死率高相关,可帮助判断感染性休克患者病情的严重程度及临床预后,与国内学者高艳霞等[17]的研究结果相一致。通过Logistic分析显示,MPV是感染性休克患者28 d病死率的独立危险因素,MPV每升高1%,感染性休克患者28 d死亡风险增加1.461倍。进一步分析ROC曲线发现,PLT、PDW、PCT的AUC分别仅有0.322、0.744、0.686,敏感度分别为26.10%、80.65%、96.70%;特异度分别为100.00%、32.40%、48.29%,MPV约登指数是0.478,对感染性休克患者28 d病死率的预测不理想。MPV的AUC为0.812,敏感度及特异度分别是83.31%和64.50%,较前者明显升高,可作为预测感染性休克患者28 d病死率的预测指标。本研究中,通过对MPV及APACHEⅡ评分加权求和,结果显示MPV+APACHEⅡ评分的AUC为0.856,敏感度提升至86.70%,特异度提升至72.30%,这提示联合APACHEⅡ评分对预测感染性休克患者28 d预后也许更有意义。

Zhang Z等[18]研究表明,高水平PDW及MPV与ICU病房高死亡率呈正相关。而本研究结果显示PDW随着病程进展,虽有缓慢上升趋势,但总体死亡组与对照组对比无统计学差异,且ROC曲线进一步分析AUC仅0.744,诊断特异性仅32.40%,不适宜作为预测感染性休克患者结局的指标。这可能与本研究有限的病例数相关,期待更多大样本量多中心随机试验的进一步研究。

综上,血小板参数在感染性休克早期可发生变化,尤其是高水平MPV及其动态增高提示预后不良,结合APACHEⅡ评分对感染性休克患者预后的预测价值更佳。

[参考文献]

[1] McPherson D,Griffiths C,Williams M,et al. Sepsis-associated mortality in England:An analysis of multiple cause of death data from 2001 to 2010[J]. BMJ Open,2013,3(8):e002586.

[2] 孙风来,马耀,林海. PiCCO监测指标与感染性休克患者预后的相关性[J]. 安徽医药,2014,19(7):1313-1314.

[3] Venkata C,Kashyap R,Farmer JC,et al. Thrombocytopenia in adult patients with sepsis:Incidence,risk factors,and its association with clinical outcome[J]. J Intensive Care,2013,1(1):9.

[4] Strauss R,Wehler M,Mehler K,et al. Thrombocytopenia in patients in the medical intensive care unit:Bleeding prevalence,transfusion requirements,and outcome[J]. Crit Care Med,2002,30(8): 1765-1771.

[5] Okuturlar Y,Soylu A,Dogan H,et al. Mean platelet volume in patients with biliary and non-biliary acute pancreatitis[J]. Int J Clin Exp Pathol,2015,8(2):2051-2056.

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[12] Xiang B,Zhang G,Guo L,et al. Platelets protect from septic shock by inhibiting macrophage-dependent inflammation via the cyclooxygenase 1 signalling pathway[J]. Nat Commun,2013,4: 2657.

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[15] Haesebaert J,Bénet T,Michallet M,et al. Septic shock during platelet transfusion in a patient with acute myeloid leukaemia[J]. BMJ Case Rep,2013,2013:bcr2013 010412.

[16] Guclu E,Durmaz Y,Karabay O. Effect of severe sepsis on platelet count and their indices[J]. Afr Health Sci,2013,13(2):333-338.

[17] 高艳霞,李莉,李毅,等. 血小板参数在感染性休克患者中的变化[J]. 中华危重病急救医学,2014,26(1):28-32.

[18] Zhang Z,Xu X,Ni H,et al. Platelet indices are novel predictors of hospital mortality in intensive care unit patients[J]. Journal of Critical Care,2014,29(5):e1-e6.

(收稿日期:2016-09-12)


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