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中性粒細胞與淋巴細胞比值在卒中相關性肺炎 (SAP) 中的臨床價值

2022-04-23 22:41:09王鴻彬薛飛
醫(yī)學食療與健康 2022年1期

王鴻彬 薛飛

【摘要】目的:探討中性粒細胞與淋巴細胞比值(NLR)在卒中相關性肺炎中的臨床價值。方法:以 120例自發(fā)性腦出血患者為對象。根據(jù)患者入院7 d 內(nèi)是否發(fā)生肺炎將患者分為 SAP 組(n=62)和非 SAP 組(n=58)。收集每位患者的一般臨床資料,GCS 評分,NIHSS 評分,APACHEII 評分,mRS評分,血腫部位,是否手術,是否機械通氣數(shù)據(jù)分析,檢測兩組患 NLR 水平,預測 NLR 診斷 SAP 的價值。根據(jù)肺炎嚴重指數(shù)(PSI)將 SAP 患者分為低危組(n=27,PSI ≥90分)、中危組(n=20,PSI 評分91~130分 )、高危組(n=15,PSI 評分>131分 )。分析 NLR 預測中危、高危 SAP 的價值。結果: SAP 組 NLR、APACHII 評分高于非 SAP 組(P<0.05)。NLR 診斷 SAP 的 AUC、敏感度、特異度、最佳截斷點分別為0.898(95%CI:0.830~0.946)、82.35%、82.69%、9.40。低危組、中危組、高危組 NLR、APACHII 評分比較差異顯著(P<0.05)。低危組 NLR、APACH II 評分低于中危組、高危組(P<0.05),中危組 NLR、APACH II 評分低于高危組(P<0.05)。Pearson 分析顯示 NLR 與 APACHII 評分呈正相關(P<0.05)。NLR 預測中危 SAP 的 AUC、敏感度、特異度、最佳截斷點分別為0.909(95%CI:0.789~0.973)、90.00%、85.19%、12.23。NLR 預測高危 SAP 的 AUC、敏感度、特異度、最佳截斷點分別為0.949(95%CI:0.861~0.989)、80.00%、100.00%、17.17。結論: NLR 可用于預測 SAP患者病情的,檢測 NLR 水平有助于診斷 SAP 的病情。

【關鍵詞】中性粒細胞與淋巴細胞比值;卒中相關性肺炎;診斷

[中圖分類號]R743.3[文獻標識碼]A[文章編號]2096-5249(2022)01-0087-03

腦出血是腦血管系統(tǒng)常見疾病,該病發(fā)病突然,病情進展快,預后差。相關報道指出導致腦出血患者預后死亡的因素多為各種并發(fā)癥,常見的為肺部感染。卒中相關性肺炎(Stroke associated pneumonia, SAP)是腦卒中患者發(fā)病后繼發(fā)性的肺部炎癥疾病[1]。 SAP 的發(fā)病人群是卒中患者,其發(fā)生與患者發(fā)病后功能障礙關系密切,該病臨床癥狀主要表現(xiàn)為咳嗽、發(fā)熱、咳痰[2]。SAP 患者的預后較差,故早期評估患者病情對制定治療方案改善患者預后具有重要意義[3]。目前認為 SAP 的發(fā)病機制為腦出血后引起神經(jīng)-內(nèi)分泌-免疫功能障礙造成的免疫抑制有關。中性粒細胞/淋巴細胞比值(NLR)作為反映炎癥反應的指標,已被用于多種癌癥患者的預后評估[4]。然而目前關于 NLR 預測自發(fā)性腦出血相關肺炎患者預后的報道較少,故筆者開展本研究。

1 資料與方法

1.1一般資料以 2019年1月至2020年1月期間收治的120例自發(fā)性腦出血患者為對象。根據(jù)患者入院7 d 內(nèi)是否發(fā)生肺炎將患者分為 SAP 組(n=62)和非 SAP 組(n=58)。兩組一般資料具有可比性(P>0.05)。

1.2納入、排除標準納入標準:確診為自發(fā)性腦出血;住院時間7 d 以上;在7 d 內(nèi)接受肺部 CT 診斷;入組患者遵循知情同意原則。排除標準:外傷性腦出血、顱腦創(chuàng)傷、蛛網(wǎng)膜下腔出血;高血壓性腦出血、動脈瘤引起的出血;入院前明確合并肺炎;肝腎等臟器嚴重障礙者;近期接受激素或免疫抑制劑藥物治療;入院7 d 內(nèi)死亡;合并精神或心理疾病;認知功能障礙。

1.3方法收集每位患者的一般臨床資料,GCS評分,NIHSS 評分,APACHE II 評分,mRS評分,血腫體積,是否手術,是否機械通氣等數(shù)據(jù)分析;檢測中性粒細胞、淋巴細胞,計算中性粒細胞與淋巴細胞計數(shù)的比值(Neutrophils-lymphocytes ratio,NLR)。亞組劃分,依據(jù)肺炎嚴重指數(shù)(Pneumoniaseverity index, PSI)評分評估患者病情,PSI 評分低于90分為低危組(n=27);PSI 評分91~130分為中危組(n=20);PSI 評分高于131分為高危組(n=15)。

1.4統(tǒng)計學方法用 SPSS 23.0處理數(shù)據(jù)。計數(shù)資料例(%)用χ2檢驗。計量資料x ±s 用t檢驗。相關性分析用 Pearson 卡方。利用受試者工作特征曲線(Receiver operating characteristic curve, ROC)分析 NLR 診斷 SAP 的價值及 NLR 預測中危 SAP、高危 SAP 的效能。曲線下面積(Area under curve, AUC)比較采用 Z 檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1兩組一般資料比較 SAP 組與非 SAP 組年齡、性別、GCS 評分、慢阻肺疾病史、氣管插管比較無差異(P>0.05);兩組在 NIHSS 評分 APACHE II 評分、mRS評分、血腫體積、血腫部位、手術、機械通氣方面比較差異顯著(P<0.05)。詳見表1。

2.2兩組 NLR、APACH II 評分 SAP 組 NLR、 APACH II 評分高于非 SAP 組(P<0.05),詳見表2。

2.3NLR 診斷 SAP 的價值 NLR 診斷 SAP 的AUC、敏感度、特異度、最大約等指數(shù)、最佳截斷點分別為0.898(95%CI:0.830~0.946)、82.35%、82.69%、0.651、9.40,詳見圖1。

2.4不同嚴重程度 SAP 患者NLR、APACH II 評分低危組、中危組、高危組 NLR、APACH II 評分比較差異顯著(P<0.05)。低危組 NLR、APACH II 評分低于中危組(t=11.305、5.284, P<0.05)、高危組(t=17.896、10.481,P<0.05),中危組 NLR、APACH II 評分低于高危組(t=7.109、5.317,P<0.05)。詳見表3。

2.5NLR 與 APACH II 評分相關性 Pearson 分析顯示 NLR 與 APACH II 評分呈正相關(r=0.762, P<0.001),詳見圖2。

2.6NLR 預測中危、高危 SAP 的價值 NLR 預測中危 SAP 的 AUC、敏感度、特異度、最佳截斷點、最大約等指數(shù)分別為0.909(95%CI:0.789~0.973)、90.00%、85.19%、12.23、0.752,詳見圖3(A)。NLR預測高危 SAP 的 AUC、敏感度、特異度、最佳截斷點、最大約等指數(shù)分別為0.949(95%CI:0.861~0.989)、80.00%、100.00%、17.17、0.800,詳見圖3(B)。

3 討論

自發(fā)性腦出血是腦血管系統(tǒng)常見疾病,該病的致殘率及致死率均較高[5]。報道指出,自發(fā)性腦出血患者的預后不僅取決于發(fā)病疾病的病情,與卒中后相關并發(fā)癥關系密切[6]。SAP 為常見的并發(fā)癥,該病多在卒中發(fā)病后1周內(nèi)發(fā)生,可能與患者機體免疫抑制、吞咽困難等在該階段異常有關[7]。早期預測 SAP 及其病情利于給予患者針對性的干預,改善疾病轉歸。有證據(jù)顯示細胞免疫抑制在卒中的病理進展中發(fā)揮關鍵作用,NLR 可反映患者的全身炎癥癥狀及免疫狀態(tài),可用于預測患者的病情[8]。

NLR 簡單易得,可反映機體免疫系統(tǒng)狀態(tài),與多種疾病的病情關系密切[9]。中性粒細胞是臨床常用的炎癥指標,被用于多種疾病的診斷及預后評估,但該指標的靈敏度較低,易受外界因素的干擾。淋巴細胞是免疫系統(tǒng)的重要參與物質(zhì),并且其在個體間的差異較小,水平穩(wěn)定[10]。故 NLR 用于預測 SAP及其病情的評估價值較大。本文結果顯示 SAP 患者NLR 水平高于非 SAP 患者,提示 NLR 與 SAP 的發(fā)生可能存在聯(lián)系。筆者利用 ROC 曲線分析 NLR 診斷 SAP 的效能,結果顯示 NLR 診斷 SAP 的 AUC 為0.898,表明 NLR 診斷 SAP 的價值較高。不同嚴重程度的 SAP 患者預后差異較大,且針對不同病情患者治療策略不盡相同。因此本文分析不同嚴重程度SAP 患者 NLR 水平,結果顯示 NLR 隨 SAP 病情的加重水平升高,筆者推測 NLR 或可用于 SAP 患者病情的評估。故筆者構建了 NLR 預測中危、高危 SAP 的 ROC 曲線,結果顯示 NLR 預測中危、高危 SAP 的 AUC 分別為0.909、0.949,表明 NLR 預測 SAP 的病情價值較高。

綜上所述,NLR 與 SAP 的發(fā)生關系密切,可用于 SAP 患者病情的評估。

參考文獻

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(收稿日期:2021-6-20 接受日期:2021-8-12)

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