姚佳麗，金聰，陳琨，彭偉，劉瑞鑫

GV聯(lián)合APACHEⅡ?qū)μ悄虿『喜⒛摱景Y休克患者預(yù)后的預(yù)測(cè)價(jià)值

姚佳麗1，金聰2，陳琨1，彭偉1，劉瑞鑫1

1.金華市中心醫(yī)院重癥醫(yī)學(xué)科，浙江金華 321000；2.金華市中心醫(yī)院乳甲外科，浙江金華 321000

探討血糖變異度（glycemic variability，GV）聯(lián)合急性生理學(xué)與慢性健康狀況評(píng)分Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluationⅡ，APACHEⅡ）對(duì)糖尿病（diabetes mellitus，DM）合并膿毒癥休克患者預(yù)后的預(yù)測(cè)價(jià)值。選取2020年3月至2022年1月于金華市中心醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)病房（intensive care unit，ICU）住院治療的102例膿毒癥休克患者，按是否合并DM分為兩組：DM伴膿毒癥休克組（48例）和非DM伴膿毒癥休克組（54例）。收集患者的一般資料，記錄患者確診膿毒癥休克后第1～14天每日血糖水平，計(jì)算GV。采用二元Logistic回歸分析影響膿毒癥休克患者預(yù)后的因素，繪制受試者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線），評(píng)估GV聯(lián)合APACHEⅡ?qū)M伴膿毒癥休克患者預(yù)后的預(yù)測(cè)價(jià)值。與非DM伴膿毒癥休克組相比，DM伴膿毒癥休克組患者的ICU住院天數(shù)、APACHEⅡ、糖化血紅蛋白（glycosylated hemoglobin，HbA1c）和GV水平顯著升高，淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)（lymphocyte，LYM）水平降低（<0.05）；GV與APACHEⅡ呈正相關(guān)（=0.856，<0.05）；二元Logistic回歸分析示GV和APACHEⅡ可能是影響膿毒癥休克患者預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（<0.05）；ROC曲線結(jié)果顯示GV和APACHEⅡ?qū)M伴膿毒癥休克患者均有一定的預(yù)測(cè)價(jià)值，以GV聯(lián)合APACHEⅡ曲線下面積（area under the curve，AUC）最大為0.860（<0.05），敏感度為95.6%，特異性為68.9%。GV聯(lián)合APACHEⅡ?qū)M伴膿毒癥休克患者的預(yù)后有預(yù)測(cè)價(jià)值。

血糖變異度；急性生理學(xué)與慢性健康狀況評(píng)分Ⅱ；膿毒癥休克；糖尿病

膿毒癥是重癥監(jiān)護(hù)病房（intensive care unit，ICU）常見(jiàn)的危重疾病，據(jù)估計(jì)，2017年全世界膿毒癥病例有4.89億例，其中1.1億例患者因膿毒癥死亡，占患病總死亡人數(shù)的19.7%[1]。嚴(yán)重膿毒癥經(jīng)液體復(fù)蘇后仍出現(xiàn)持續(xù)性低血壓即為膿毒癥休克[2]。糖尿?。╠iabete mellitus，DM）可加重膿毒癥休克患者的多種炎癥途徑，增加死亡風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，血糖變異度（glycemic variability，GV）已被發(fā)現(xiàn)與ICU死亡率有關(guān)，GV是一種比糖化血紅蛋白（glycosylated hemoglobin，HbA1c）更有意義的血糖控制指標(biāo)[3]。早期GV可能是應(yīng)激反應(yīng)的結(jié)果，晚期GV可反映治療的整體效果。研究發(fā)現(xiàn)，GV較低患者預(yù)后比血糖控制嚴(yán)格但GV較高的患者好[4]。24h內(nèi)急性生理學(xué)與慢性健康狀況評(píng)分Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluationⅡ，APACHE Ⅱ）是常用的疾病嚴(yán)重程度評(píng)分系統(tǒng)，可對(duì)疾病嚴(yán)重程度進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)醫(yī)院死亡率。研究顯示，GV與ICU死亡率獨(dú)立相關(guān)，其中非幸存組中APACHEⅡ中位評(píng)分明顯升高，機(jī)械通氣支持率高[5]。高GV預(yù)示死亡率增加及不良預(yù)后，目前沒(méi)有臨床研究準(zhǔn)確評(píng)估高血糖對(duì)膿毒癥休克的影響[6]。臨床上通過(guò)計(jì)算APACHEⅡ評(píng)估ICU患者疾病的嚴(yán)重程度。GV常被忽略，若能聯(lián)合兩個(gè)指標(biāo)對(duì)疾病進(jìn)行共同評(píng)估可更準(zhǔn)確地評(píng)估患者預(yù)后。因此通過(guò)GV聯(lián)合APACHEⅡ評(píng)分，在早期對(duì)膿毒癥休克患者的預(yù)后進(jìn)行及時(shí)評(píng)估顯得尤為重要，本研究探討GV聯(lián)合APACHEⅡ?qū)μ悄虿『喜⒛摱景Y休克患者預(yù)后的預(yù)測(cè)價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象

選取2020年3月至2022年1月在金華市中心醫(yī)院ICU住院的102例膿毒癥休克患者，其中男60例，女42例，收集患者的臨床資料。根據(jù)是否合并DM分為DM伴膿毒癥休克組（48例）和非DM伴膿毒癥休克組（54例）。納入標(biāo)準(zhǔn)：①符合《膿毒癥和膿毒癥休克第三次國(guó)際共識(shí)》[7]中膿毒癥休克診斷標(biāo)準(zhǔn)；②符合DM診斷標(biāo)準(zhǔn)[8]；③APACHEⅡ≥15分。排除標(biāo)準(zhǔn)：①ICU住院時(shí)間<14d及再次入院者；②診斷為糖尿病酮癥酸中毒、高滲性高血糖綜合征等高血糖急癥者；③臨床資料欠缺或放棄治療者。④年齡<18歲。⑤患有嚴(yán)重自身免疫性疾病或惡性腫瘤者。⑥14d內(nèi)使用除胰島素外的其他降糖藥物。本研究經(jīng)金華市中心醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)[倫理審批號(hào)：2022倫審第（101）號(hào)]。

1.2 研究方法

1.2.1 資料收集 收集患者的一般資料，包括性別、年齡、ICU住院時(shí)間、記錄APACHEⅡ、基礎(chǔ)疾?。宰枞苑渭膊　⒐谛牟　⒏哐獕?、糖尿病）、感染部位（呼吸道、泌尿系統(tǒng)、血液、腹部及其他），同時(shí)收集患者確診膿毒癥休克當(dāng)天的白細(xì)胞總數(shù)、嗜中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)（lymphocyte，LYM）、C反應(yīng)蛋白（C-reactive protein，CRP）、降鈣素原（procalcitonin，PCT）、白蛋白（albumin，ALB）、血乳酸（lactic acid，Lac）、腦鈉肽（brain natriuretic peptide，BNP）、肌鈣蛋白I、D-二聚體、HbA1c。

1.2.2 血糖監(jiān)測(cè) 所有患者入院后每2h行末梢血糖監(jiān)測(cè)。若血糖水平>180mg/dl，則開(kāi)始胰島素連續(xù)靜脈輸注方案，控制血糖水平100～180mg/dl[9]。抽取肘靜脈血并采用己糖激酶法測(cè)定血糖值，監(jiān)測(cè)ICU住院期間每日同一時(shí)間靜息狀態(tài)下的空腹血糖水平，包括診斷膿毒癥休克后第1～14天血糖水平、14d內(nèi)最高血糖（glucose maximum，GLUmax）、最低血糖（glucose minimum，GLUmin），同時(shí)計(jì)算患者14d內(nèi)的血糖差值（glucose difference，GLUdif），GLUdif=GLUmax-GLUmin，平均血糖（glucose average，GLUave）、GV＝標(biāo)準(zhǔn)差/GLUave×100%[5]。GV為14d內(nèi)測(cè)得全部血糖值的標(biāo)準(zhǔn)差占均值的百分比。根據(jù)“危重病人APACHEⅡ評(píng)分表”進(jìn)行評(píng)分[10]。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 25.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。計(jì)量資料經(jīng)正態(tài)性檢驗(yàn)不符合正態(tài)分布，采用中位數(shù)（四分位數(shù)間距）[（1，3）]表示，兩組間比較采用Mann Whitney檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料以例數(shù)（百分率）[（%）]表示，比較采用2檢驗(yàn)。分析影響膿毒癥休克患者預(yù)后的危險(xiǎn)因素采用Logistic回歸模型。評(píng)價(jià)相關(guān)指標(biāo)對(duì)DM伴膿毒癥休克組預(yù)后的預(yù)測(cè)價(jià)值通過(guò)繪制受試者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線）。以<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組患者的一般資料比較

102例膿毒癥休克患者中呼吸道感染60例，泌尿系統(tǒng)感染5例，血液感染5例，消化系統(tǒng)感染（包括腹腔感染、膽道感染、腹膜炎）28例，其他感染（包括皮膚軟組織感染、未明確部位感染）4例。非DM伴膿毒癥休克組死亡14例，DM伴膿毒癥休克組死亡27例。DM伴膿毒癥休克組患者ICU住院天數(shù)、APACHE Ⅱ、HbA1c水平顯著高于非DM伴膿毒癥休克組（<0.05），DM伴膿毒癥休克組患者LYM水平低于非DM伴膿毒癥休克組（<0.05）；兩組患者的年齡、白細(xì)胞總數(shù)、嗜中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、平均動(dòng)脈壓、CRP、ALB、Lac、PCT、肌鈣蛋白I、BNP、D-二聚體、基礎(chǔ)疾病、感染部位等差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（>0.05），見(jiàn)表1。

2.2 兩組患者的血糖代謝指標(biāo)比較

DM伴膿毒癥休克組患者ICU住院期間第1天血糖、第14天血糖、GLUmax、GLUdif與GV均明顯高于非DM伴膿毒癥休克組（<0.05）；兩組患者中GLUave、GLUmin比較，差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（>0.05），見(jiàn)表2。

2.3 GV與APACHEⅡ評(píng)分的相關(guān)性及二元Logistic回歸分析

GV與APACHEⅡ評(píng)分呈正相關(guān)，GV越大，APACHEⅡ評(píng)分越高（=0.856，<0.05）。

以患者ICU住院期間是否生存為因變量，單因素分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)為自變量，校正年齡因素進(jìn)行二元Logistic回歸分析，結(jié)果顯示GV、APACHEⅡ、GLUdif進(jìn)入回歸方程，均是可能影響膿毒癥休克患者預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（<0.05），見(jiàn)表3。

表1 兩組患者的一般臨床資料比較

注：與非DM伴膿毒癥休克組比較，*<0.05

表2 兩組患者的血糖代謝指標(biāo)比較[M（Q1，Q3）]

注：與非DM伴膿毒癥休克組比較，*<0.05

表3 影響患者預(yù)后危險(xiǎn)因素的二元Logistic回歸分析

2.4 ROC曲線分析

對(duì)GV+APACHEⅡ評(píng)分、GV、APACHEⅡ評(píng)分進(jìn)行ROC曲線分析顯示，GV+APACHEⅡ評(píng)分曲線下面積（area under the curve，AUC）最大，敏感度（95.6%）和特異性（68.9%）最大，見(jiàn)表4、圖1。

表4 患者預(yù)后的ROC曲線參數(shù)

圖1 GV和APACHEⅡ評(píng)分對(duì)患者預(yù)后的ROC曲線

3 討論

DM患者血糖升高可影響炎癥和免疫反應(yīng)，誘導(dǎo)氧化應(yīng)激使細(xì)胞代謝發(fā)生變化，促進(jìn)低級(jí)別全身炎癥，誘導(dǎo)內(nèi)皮細(xì)胞損傷和細(xì)胞凋亡，同時(shí)介導(dǎo)白細(xì)胞介素-6和腫瘤壞死因子-α等炎癥介質(zhì)釋放，當(dāng)膿毒癥時(shí)炎癥介質(zhì)大量釋放引起DM患者血糖急性波動(dòng)，與慢性持續(xù)高血糖相比，急性血糖波動(dòng)對(duì)氧化應(yīng)激的觸發(fā)作用更為強(qiáng)烈[11]。研究發(fā)現(xiàn)，約40%的膿毒癥患者早期GV較高，ICU入院24h內(nèi)較高的GV與30d死亡率升高獨(dú)立相關(guān)[12]。APACHEⅡ評(píng)分系統(tǒng)有助于預(yù)測(cè)ICU患者的死亡[13]。較高的APACHEⅡ評(píng)分是ICU患者死亡的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，與較高的院內(nèi)死亡率獨(dú)立相關(guān)[14]。本研究中DM伴膿毒癥休克組患者的GV、APACHEⅡ水平與死亡人數(shù)均明顯高于非DM伴膿毒癥休克組，且GV與APACHEⅡ評(píng)分呈正相關(guān)。這提示DM伴膿毒癥休克患者GV大，APACHEⅡ評(píng)分高，死亡率高，因此控制血糖平穩(wěn)是改善預(yù)后的重要因素。

APACHEⅡ被廣泛用于預(yù)測(cè)重癥患者的預(yù)后，但因臨床狀況變化及缺少日常評(píng)估導(dǎo)致該評(píng)分系統(tǒng)常無(wú)法對(duì)危重癥患者的病情作出精確的評(píng)估[15]。研究顯示，GV與患者的死亡率和糖尿病顯著相關(guān)[16]。本研究結(jié)果中GV與APACHEⅡ評(píng)分呈正相關(guān)；在嚴(yán)重創(chuàng)傷患者中，GV與死亡率存在顯著的相關(guān)性；研究顯示，膿毒癥患者ICU住院期間GV和平均血糖的升高與ICU全因死亡率相關(guān)，高GV對(duì)死亡的影響隨著膿毒癥的嚴(yán)重程度而增加[17]。本研究顯示，GV聯(lián)合APACHEⅡ評(píng)分共同評(píng)估DM伴膿毒癥休克患者預(yù)后的AUC最大，敏感度和特異性最高，說(shuō)明積極控制患者的GV可能是改善其預(yù)后的重要因素。

綜上所述，GV和APACHEⅡ評(píng)分可能是影響膿毒癥休克患者預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，兩者聯(lián)合對(duì)DM伴膿毒癥休克患者預(yù)后的評(píng)估具有良好的預(yù)測(cè)價(jià)值，有助于臨床工作中早期積極有效的干預(yù)；血糖的控制與膿毒癥患者預(yù)后關(guān)系密切，若能根據(jù)患者的GV水平指導(dǎo)臨床診療，可能對(duì)患者預(yù)后有一定改善。

[1] RUDD K E, JOHNSON S C, AGESA K M, et alGlobal, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990–2017: Analysis for the Global Burden of Disease Study[J]. Lancet, 2020, 395(10219): 200–211.

[2] GORECKI G, COCHIOR D, MOLDOVAN C, et alMolecular mechanisms in septic shock (Review)[J]. Exp Ther Med, 2021, 22(4): 1161–1162.

[3] ESLAMI S, TAHERZADEH Z, SCHULTZ J, et al. Glucose variability measures and their effect on mortality: A systematic review[J]. Intensive Care Med, 2011, 37(4): 583–593.

[4] SINGH M, UPRETI V, SINGH Y, et al. Effect of glycemic variability on mortality in ICU settings: A prospective observational study[J]. Indian J Endocrinol Metab, 2018, 22(5): 632–635.

[5] ISSARATTANA T, BHURAYANONTACHAI R. Maximal glycemic difference, the possible strongest glycemic variability parameter to predict mortality in ICU patients[J]. Crit Care Res Pract, 2020, 2020: 5071509.

[6] LU L, LU Y, GAO C, et al. Age moderates the relationships between obesity, glucose variability, and intensive care unit mortality: A retrospective cohort study[J]. J Intensive Care, 2021, 9(1): 68–78.

[7] SINGER M, DEUTSCHMAN C S, SEYMOUR C W, et al. The third international consensus definitions for sepsis and septic shock (sepsis–3)[J]. JAMA, 2016, 315(8): 801–810.

[8] ALBERTI K G, ZIMMET P Z. Definition, diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications. Part 1: Diagnosis and classification of diabetes mellitus provisional report of a WHO consultation[J]. Diabet Med, 1998,15(7):539–553.

[9] 高戈,馮喆,常志剛,等.2012國(guó)際嚴(yán)重膿毒癥及膿毒癥休克診療指南[J].中華危重病急救醫(yī)學(xué),2013,25(8):501–505.

[10] KNAUS WA, DRAPER E A, WAGNER D P, et al. APACHEⅡ: A severity of disease classification system[J]. Crit Care Med, 1985, 13(10): 818–829.

[11] ORBAN J C, DEROCHE D, ICHAI C. Septic shock: Blood glucose regulation[J]. Ann Fr Anesth Reanim, 2006, 25(3): 275–279.

[12] CHAO W C, TSENG C H, WU C L, et al. Higher glycemic variability within the first day of ICU admission is associated with increased 30–day mortality in ICU patients with sepsis[J]. Ann Intensive Care, 2020, 10(17): 17.

[13] 葉健萍, 蘇暢, 陳德源. ICU重癥創(chuàng)傷患者ISS、NISS和APACHEⅡ評(píng)分、D-EFAST病情評(píng)估及診斷價(jià)值研究[J]. 中國(guó)現(xiàn)代醫(yī)生, 2020, 58(23): 24–27.

[14] CHEN Y C, LIN M C, LIN Y C, et al. ICU discharge APACHE Ⅱ scores help to predict post-ICU death[J]. Chang Gung Med J, 2007, 30(2): 142–150.

[15] TIAN Y, YAO Y, ZHOU J, et alDynamic APACHE Ⅱ score to predict the outcome of intensive care unit patients[J]. Frontiers in Medicine, 2022, 8(1): 1–9.

[16] BRUNNER R, ADELSMAYR G, HERKNER H, et alGlycemic variability and glucose complexity in critically ill patients: A retrospective analysis of continuous glucose monitoring data[J]. Critical Care, 2012, 16(5): 175–178.

[17] LU Z, TAO G, SUN X, et al. Association of blood glucose level and glycemic variability with mortality in sepsis patients during ICU hospitalization[J]. Front Public Health, 2022, 10: 857368.

Prognostic value of GV combined with APACHE Ⅱ in diabetic patients with septic shock

YAO Jiali, JIN Cong, CHEN Kun, PENG Wei, LIU Ruixin

1.Department of Critical Care Medicine, Jinhua Central Hospital, Jinhua 321000, Zhejiang, China; 2.Department of Breast and Thyroid Surgery, Jinhua Central Hospital, Jinhua 321000, Zhejiang, China

To investigate the correlation between glycemic variability (GV) and acute physiology and chronic health evaluationⅡ(APACHEⅡ) prognostic value in diabetic patients with septic shock.A total of 102 patients with septic shock hospitalized in the intensive care unit (ICU) of Jinhua Central Hospital from March 2020 to January 2022 were selected and divided into two groups according to whether they were complicated with diabetes mellitus (DM): DM with septic shock group (48 cases) and non-DM with septic shock group (54 cases). General data of the patients were collected, daily blood glucose from 1 day to 14 days after the diagnosis of septic shock were recorded, and to calculate GV. Binary Logistic regression was used to analyze the factors affecting the prognosis of patients with septic shock, and receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn to evaluate the predictive value of GV combined with APACHE Ⅱ in diabetic patients with septic shock.In DM with septic shock group the days of ICU stay, APACHEⅡ, glycosylated hemoglobin (HbA1c) and GV levels were significantly higher, while lymphocyte (LYM) levels were lower than those in the non-DM with septic shock group (<0.05); GV was positively correlated with APACHE Ⅱ (=0.856,<0.05); Binary Logistic regression analysis showed that GV and APACHEⅡmay be independent risk factors for the prognosis of patients with septic shock (<0.05); ROC curve results showed that both GV and APACHE Ⅱ had certain predictive value in diabetic patients with septic shock. The maximum area under the curve (AUC) of GV combined with APACHE Ⅱ was 0.860 (<0.05) the sensitivity was 95.6%, and the specificity was 68.9%.GV combined with APACHE Ⅱ has predictive value in the prognosis of diabetic patients with septic shock.

Glycemic variability; APACHE Ⅱ; Septic shock; Diabete mellitus

R589

A

10.3969/j.issn.1673-9701.2023.30.009

金聰，電子信箱：415871570@qq.com

（2022–12–15）

（2023–09–25）