引用本文： 姜雪嬌, 張鳳香. SAPS-Ⅱ評分聯合不同時刻乳酸清除率對膿毒癥患者死亡的預測研究. 中國呼吸與危重監護雜志, 2023, 22(9): 629-633. doi: 10.7507/1671-6205.202306032 復制
膿毒癥是一種全身炎癥反應綜合征，患者可出現寒戰、心慌、氣促等，嚴重者可導致器官功能與循環障礙，甚至死亡。據統計全球每年有超過1 800萬的新發嚴重膿毒癥患者，我國膿毒癥的發病率約為0.3%，病死率可達30%～40%[1-2]。盡管中國近年來膿毒癥的發病率和病死率有所下降[3]，但其危害仍十分嚴重。目前膿毒癥患者的病死率仍需進一步控制，而準確預測其死亡風險是指導臨床針對性治療、降低病死率的重要條件。簡化簡化急性生理學評分Ⅱ（simplified acute physiology score Ⅱ，SAPS-Ⅱ）是危急重癥患者常用的死亡風險預測工具，患者的病情越重該評分越高，預后越差且死亡風險也越高。有研究對比了SAPS-Ⅱ評分與序貫器官衰竭評分、Logistic器官功能障礙系統、牛津急性疾病嚴重程度評分預測膿毒癥患者死亡的價值，發現SAPS-Ⅱ的效能最高[4]。乳酸清除率（lactic clearance rate，LCR）可反映血乳酸隨時間的變化情況，LCR越低患者的死亡風險越高[5-6]。有研究發現動態監測血乳酸水平可評估膿毒癥患者的死亡風險[7]。也有報道提示LCR可預測膿毒癥患者的病死率[8]。然而關于SAPS-Ⅱ、LCR的動態變化及聯合是否可提高對膿毒癥死亡的預測效能尚不清楚，本研究選取188例膿毒癥患者探討該問題，報道如下。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
按照前瞻性試驗設計。樣本量計算：N=Z2×ó2/d2，其中Z為置信區間（95%置信區間，取1.96），ó為標準差（取10），d為抽樣誤差范圍（取1.5），脫落率按照10%計算，樣本量為188。
納入標準：① 符合膿毒癥診斷標準[9]；② 成年患者，本人和（或）家屬知情同意。排除標準：① 合并其他致命性疾病者，如創傷、燒傷等；② 妊娠期或哺乳期女性；③ 有心臟手術史、惡性腫瘤、血液病等；④ 有其他原因引起的乳酸代謝障礙者，如遺傳酶異常者；⑤ 有原發性精神疾病者。脫落標準：① 非膿毒癥原因死亡或死因不詳者；② 入院48 h內死亡者；③ 依從性差者；④ 轉院患者。
參照上述納排標準，選取醫院2020年4月—2023年2月收治的188例膿毒癥患者。男124例，女64例；年齡36～78歲，平均年齡（60.12±7.53）歲；感染灶：肺/胸腔92例，腹腔42例，泌尿系25例，皮膚軟組織21例，其他部位8例。本研究經過錦州醫科大學附屬第一醫院倫理委員會審批（院準字2020年第010號）。
1.2 方法
所有患者均規范治療，包括血液凈化、抗感染、營養支持等。將住院48 h后、28 d內因膿毒癥病情加重、救治無效死亡者歸于死亡組，將存活患者歸于存活組。收集死亡組與存活組的臨床資料，進行患者死亡的危險因素分析。設計資料統計表收集相關資料，包括患者的性別、年齡、感染灶、體溫、脈搏、心率、隨機血糖、收縮壓、舒張壓、總膽固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白（low density lipoprotein，LDL）、高密度脂蛋白（high density lipoprotein，HDL）、白細胞計數（white blood cell count，WBC）、血小板計數（platelet count，PLT）、血清總蛋白、血清白蛋白、血尿素氮（blood urea nitrogen，BUN）、血肌酐（serum creatinine，Scr）、纖維蛋白原（fibrinogen，Fib）、血鉀、血鈉、SAPS-Ⅱ評分、LCR。
SAPS-Ⅱ評價方法：采用SAPS-Ⅱ評分系統，包括12項生理學變量、年齡、住院類型、獲得性免疫缺陷綜合征、轉移癌及血液惡性腫瘤共17項，總分0～163分，其中12項生理學變量是取患者第1個24 h內的最差值（即得分最高值），評分越高認為病情越重、死亡風險越高[10]。LCR計算需首先采用分光光度法檢測基線、6 h后、12 h后、24 h后、48 h后的血乳酸水平，即抽取外周靜脈血3 mL、3 500 r/min離心10 min、取上清液利用紫外線分光光度計測定。將基線與6 h后、12 h后、24 h后、48 h后血乳酸差值/基線血乳酸×100.00%定義為LCR。評估SAPS-Ⅱ評分、不同時刻LCR及其聯合對患者死亡的預測價值，任一指標預測死亡即認為聯合預測死亡，所有指標預測存活方認為聯合預測存活。
1.3 統計學方法
采用SPSS22.0軟件檢驗。計量資料采用K-S檢驗符合正態分布，以均數±標準差（x±s）描述，采用獨立樣本t檢驗，重復測量的計量資料采用重復測量方差分析；計數資料以例（%）描述，采用χ2檢驗；采用Logistic回歸分析探討患者死亡的危險因素；以受試者操作特征曲線（receiver operator characteristic curve，ROC曲線）及曲線下面積（area under ROC curve，AUC）評價不同指標或方法預測患者死亡的效能，AUC比較采用非參數法秩和檢驗。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 死亡組與存活組的臨床資料比較
結果見表1。本研究中有12例患者脫落，其中2例入院48 h內死亡，3例主動放棄治療死亡且死因未明，4例依從性差，3例轉院。余176例患者中有37例死亡，死亡率為21.02%。死亡組年齡、體溫、隨機血糖、BUN、Scr、SAPS-Ⅱ評分均高于存活組（P<0.05），PLT和各時刻LCR均低于存活組（P<0.05）；死亡組LCR均隨時間延長逐漸下降，存活組則隨時間延長逐漸升高。本組內每兩個時刻LCR比較差異均有統計學意義（P<0.05）。
表1
死亡組與存活組的臨床資料比較［例（%）/（x±s）］
2.2 患者死亡的危險因素分析
將上述差異有統計學意義的臨床資料作為自變量，將是否死亡記為因變量，對兩類變量賦值結果見表2。計算方差膨脹因子系數（variance inflation factor，VIF），因VIF>10的因素存在共線性故需排除。結果顯示，SAPS-Ⅱ評分與各時刻LCR均是患者死亡的影響因素（P<0.05）。結果見表3。
表2
變量賦值
表3
患者死亡的影響因素Logistic回歸分析
2.3 不同指標或方法對患者死亡的預測價值分析
結果見表4、圖1。將各指標預測患者死亡約登指數最大時對應的值記為截斷值。SAPS-Ⅱ評分與各時刻LCR均可預測患者死亡，且聯合預測的AUC高于單獨預測（Z=4.105，P=0.006；Z=3.218，P=0.027；Z=2.463，P=0.038；Z=2.754，P=0.032；Z=3.710，P=0.023），也高于不同時刻聯合SAPS-Ⅱ評分（Z=3.105，P=0.029；Z=1.986，P=0.045；Z=2.129，P=0.041；Z=3.696，P=0.024）。
表4
不同指標或方法對患者死亡的預測價值分析
圖1
不同指標或方法預測患者死亡的ROC曲線
3 討論
膿毒癥死亡風險高，有學者總結了該病死亡的主要原因：① 大量炎癥因子損害臟器功能，可引發多臟器功能衰竭致死；② 膿毒癥可出現感染性休克，引起血壓下降，影響重要臟器的血供與氧供，進而引發多臟器功能衰竭致死[11-13]。本研究中膿毒癥患者的病死率為21.02%，與Ravikumar等[14]報道的18%～40%、Kudo等[15]報道的17.7%～30.9%相符，稍低于伊孫邦等[16]報道的25.89%，可能與患者的基線資料、診療依從性差異等有關。本研究結果與上述報道均證實膿毒癥患者死亡風險高，對其死亡風險進行準確預測十分必要。
本研究顯示，死亡組SAPS-Ⅱ評分高于存活組，且各時刻LCR均低于存活組，經危險因素分析證實上述指標均可影響膿毒癥患者的死亡風險，提示SAPS-Ⅱ評分和不同時刻LCR與患者的死亡風險均有關。SAPS-Ⅱ評分系統是一種評價患者急性生理學改變的重要方法，能夠顯示其病理生理改變的嚴重程度，且病理生理改變越嚴重患者的死亡幾率也越高，因此該評分可預測患者的死亡風險。LCR則可反映機體對乳酸代謝的能力變化，在膿毒癥患者中由于嚴重感染可生成大量乳酸，若血乳酸無法及時代謝，將會造成酸中毒，引發炎癥反應，進而損傷臟器功能，引發多器官功能障礙，甚至致死，因而LCR越低說明患者清除乳酸的能力越差、死亡的風險越高。既往有研究證實SAPS-Ⅱ評分對膿毒癥死亡風險有預測價值，且優于常用的評分工具，但其對死亡的預測價值仍有提升空間[17]。研究顯示早期動態監測血乳酸水平較基線血乳酸水平預測膿毒癥患者死亡風險的價值更高[18]，可能是因為動態監測血乳酸水平能夠綜合反映乳酸生成及機體代謝乳酸能力之間的關系，因此對機體臟器損害、死亡的風險預測準確性更高。本研究評價了膿毒癥早期SAPS-Ⅱ評分和LCR動態改變，發現SAPS-Ⅱ評分、不同時刻LCR均可影響膿毒癥患者的死亡風險，推測可能是因為隨著病情變化，LCR也有改變，因此其改變情況可反映膿毒癥患者病情的改變，而病情變化可直接影響死亡風險，故而SAPS-Ⅱ評分、不同時刻LCR均與膿毒癥患者的死亡風險有關。本研究經過ROC曲線分析，發現SAPS-Ⅱ評分聯合不同時刻LCR預測膿毒癥患者死亡風險的AUC最高，且遠高于單獨預測和各時刻LCR聯合SAPS-Ⅱ評分，提示SAPS-Ⅱ評分和動態監測LCR并聯合監測結果可提高預測死亡的效能。推測可能是因為動態監測能夠反映患者的病情變化，而SAPS-Ⅱ評分結合LCR可從不同維度反映患者的病情，故而能夠使得對死亡風險預測的效能得到提升。
此外，本研究還發現死亡組年齡、體溫、隨機血糖、BUN、Scr均高于存活組，PLT低于存活組，提示上述指標也可能與膿毒癥患者的死亡風險有關。但是本研究未將上述因素納入Logistic回歸分析模型，主要是因為上述指標與SAPS-Ⅱ評分、LCR存在共線性，并非膿毒癥患者死亡的獨立影響因素，因此本研究也未對上述指標繪制ROC曲線分析其對膿毒癥患者死亡風險的預測效能。
綜上，膿毒癥患者病死率高，且SAPS-Ⅱ評分越高、LCR越低并隨著時間的延長不斷降低，患者的死亡風險越高；SAPS-Ⅱ評分、各時刻LCR均是膿毒癥患者死亡的影響因素，且聯合預測死亡的效能高。建議針對膿毒癥患者在早期動態監測LCR改變，并根據其變化結合SAPS-Ⅱ評分預測死亡風險。而對于死亡風險高的患者如何實施有效的干預以控制SAPS-Ⅱ評分、提高LCR從而降低死亡率，后續應重點探討該問題。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
膿毒癥是一種全身炎癥反應綜合征，患者可出現寒戰、心慌、氣促等，嚴重者可導致器官功能與循環障礙，甚至死亡。據統計全球每年有超過1 800萬的新發嚴重膿毒癥患者，我國膿毒癥的發病率約為0.3%，病死率可達30%～40%[1-2]。盡管中國近年來膿毒癥的發病率和病死率有所下降[3]，但其危害仍十分嚴重。目前膿毒癥患者的病死率仍需進一步控制，而準確預測其死亡風險是指導臨床針對性治療、降低病死率的重要條件。簡化簡化急性生理學評分Ⅱ（simplified acute physiology score Ⅱ，SAPS-Ⅱ）是危急重癥患者常用的死亡風險預測工具，患者的病情越重該評分越高，預后越差且死亡風險也越高。有研究對比了SAPS-Ⅱ評分與序貫器官衰竭評分、Logistic器官功能障礙系統、牛津急性疾病嚴重程度評分預測膿毒癥患者死亡的價值，發現SAPS-Ⅱ的效能最高[4]。乳酸清除率（lactic clearance rate，LCR）可反映血乳酸隨時間的變化情況，LCR越低患者的死亡風險越高[5-6]。有研究發現動態監測血乳酸水平可評估膿毒癥患者的死亡風險[7]。也有報道提示LCR可預測膿毒癥患者的病死率[8]。然而關于SAPS-Ⅱ、LCR的動態變化及聯合是否可提高對膿毒癥死亡的預測效能尚不清楚，本研究選取188例膿毒癥患者探討該問題，報道如下。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
按照前瞻性試驗設計。樣本量計算：N=Z2×ó2/d2，其中Z為置信區間（95%置信區間，取1.96），ó為標準差（取10），d為抽樣誤差范圍（取1.5），脫落率按照10%計算，樣本量為188。
納入標準：① 符合膿毒癥診斷標準[9]；② 成年患者，本人和（或）家屬知情同意。排除標準：① 合并其他致命性疾病者，如創傷、燒傷等；② 妊娠期或哺乳期女性；③ 有心臟手術史、惡性腫瘤、血液病等；④ 有其他原因引起的乳酸代謝障礙者，如遺傳酶異常者；⑤ 有原發性精神疾病者。脫落標準：① 非膿毒癥原因死亡或死因不詳者；② 入院48 h內死亡者；③ 依從性差者；④ 轉院患者。
參照上述納排標準，選取醫院2020年4月—2023年2月收治的188例膿毒癥患者。男124例，女64例；年齡36～78歲，平均年齡（60.12±7.53）歲；感染灶：肺/胸腔92例，腹腔42例，泌尿系25例，皮膚軟組織21例，其他部位8例。本研究經過錦州醫科大學附屬第一醫院倫理委員會審批（院準字2020年第010號）。
1.2 方法
所有患者均規范治療，包括血液凈化、抗感染、營養支持等。將住院48 h后、28 d內因膿毒癥病情加重、救治無效死亡者歸于死亡組，將存活患者歸于存活組。收集死亡組與存活組的臨床資料，進行患者死亡的危險因素分析。設計資料統計表收集相關資料，包括患者的性別、年齡、感染灶、體溫、脈搏、心率、隨機血糖、收縮壓、舒張壓、總膽固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白（low density lipoprotein，LDL）、高密度脂蛋白（high density lipoprotein，HDL）、白細胞計數（white blood cell count，WBC）、血小板計數（platelet count，PLT）、血清總蛋白、血清白蛋白、血尿素氮（blood urea nitrogen，BUN）、血肌酐（serum creatinine，Scr）、纖維蛋白原（fibrinogen，Fib）、血鉀、血鈉、SAPS-Ⅱ評分、LCR。
SAPS-Ⅱ評價方法：采用SAPS-Ⅱ評分系統，包括12項生理學變量、年齡、住院類型、獲得性免疫缺陷綜合征、轉移癌及血液惡性腫瘤共17項，總分0～163分，其中12項生理學變量是取患者第1個24 h內的最差值（即得分最高值），評分越高認為病情越重、死亡風險越高[10]。LCR計算需首先采用分光光度法檢測基線、6 h后、12 h后、24 h后、48 h后的血乳酸水平，即抽取外周靜脈血3 mL、3 500 r/min離心10 min、取上清液利用紫外線分光光度計測定。將基線與6 h后、12 h后、24 h后、48 h后血乳酸差值/基線血乳酸×100.00%定義為LCR。評估SAPS-Ⅱ評分、不同時刻LCR及其聯合對患者死亡的預測價值，任一指標預測死亡即認為聯合預測死亡，所有指標預測存活方認為聯合預測存活。
1.3 統計學方法
采用SPSS22.0軟件檢驗。計量資料采用K-S檢驗符合正態分布，以均數±標準差（x±s）描述，采用獨立樣本t檢驗，重復測量的計量資料采用重復測量方差分析；計數資料以例（%）描述，采用χ2檢驗；采用Logistic回歸分析探討患者死亡的危險因素；以受試者操作特征曲線（receiver operator characteristic curve，ROC曲線）及曲線下面積（area under ROC curve，AUC）評價不同指標或方法預測患者死亡的效能，AUC比較采用非參數法秩和檢驗。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 死亡組與存活組的臨床資料比較
結果見表1。本研究中有12例患者脫落，其中2例入院48 h內死亡，3例主動放棄治療死亡且死因未明，4例依從性差，3例轉院。余176例患者中有37例死亡，死亡率為21.02%。死亡組年齡、體溫、隨機血糖、BUN、Scr、SAPS-Ⅱ評分均高于存活組（P<0.05），PLT和各時刻LCR均低于存活組（P<0.05）；死亡組LCR均隨時間延長逐漸下降，存活組則隨時間延長逐漸升高。本組內每兩個時刻LCR比較差異均有統計學意義（P<0.05）。
表1
死亡組與存活組的臨床資料比較［例（%）/（x±s）］
2.2 患者死亡的危險因素分析
將上述差異有統計學意義的臨床資料作為自變量，將是否死亡記為因變量，對兩類變量賦值結果見表2。計算方差膨脹因子系數（variance inflation factor，VIF），因VIF>10的因素存在共線性故需排除。結果顯示，SAPS-Ⅱ評分與各時刻LCR均是患者死亡的影響因素（P<0.05）。結果見表3。
表2
變量賦值
表3
患者死亡的影響因素Logistic回歸分析
2.3 不同指標或方法對患者死亡的預測價值分析
結果見表4、圖1。將各指標預測患者死亡約登指數最大時對應的值記為截斷值。SAPS-Ⅱ評分與各時刻LCR均可預測患者死亡，且聯合預測的AUC高于單獨預測（Z=4.105，P=0.006；Z=3.218，P=0.027；Z=2.463，P=0.038；Z=2.754，P=0.032；Z=3.710，P=0.023），也高于不同時刻聯合SAPS-Ⅱ評分（Z=3.105，P=0.029；Z=1.986，P=0.045；Z=2.129，P=0.041；Z=3.696，P=0.024）。
表4
不同指標或方法對患者死亡的預測價值分析
圖1
不同指標或方法預測患者死亡的ROC曲線
3 討論
膿毒癥死亡風險高，有學者總結了該病死亡的主要原因：① 大量炎癥因子損害臟器功能，可引發多臟器功能衰竭致死；② 膿毒癥可出現感染性休克，引起血壓下降，影響重要臟器的血供與氧供，進而引發多臟器功能衰竭致死[11-13]。本研究中膿毒癥患者的病死率為21.02%，與Ravikumar等[14]報道的18%～40%、Kudo等[15]報道的17.7%～30.9%相符，稍低于伊孫邦等[16]報道的25.89%，可能與患者的基線資料、診療依從性差異等有關。本研究結果與上述報道均證實膿毒癥患者死亡風險高，對其死亡風險進行準確預測十分必要。
本研究顯示，死亡組SAPS-Ⅱ評分高于存活組，且各時刻LCR均低于存活組，經危險因素分析證實上述指標均可影響膿毒癥患者的死亡風險，提示SAPS-Ⅱ評分和不同時刻LCR與患者的死亡風險均有關。SAPS-Ⅱ評分系統是一種評價患者急性生理學改變的重要方法，能夠顯示其病理生理改變的嚴重程度，且病理生理改變越嚴重患者的死亡幾率也越高，因此該評分可預測患者的死亡風險。LCR則可反映機體對乳酸代謝的能力變化，在膿毒癥患者中由于嚴重感染可生成大量乳酸，若血乳酸無法及時代謝，將會造成酸中毒，引發炎癥反應，進而損傷臟器功能，引發多器官功能障礙，甚至致死，因而LCR越低說明患者清除乳酸的能力越差、死亡的風險越高。既往有研究證實SAPS-Ⅱ評分對膿毒癥死亡風險有預測價值，且優于常用的評分工具，但其對死亡的預測價值仍有提升空間[17]。研究顯示早期動態監測血乳酸水平較基線血乳酸水平預測膿毒癥患者死亡風險的價值更高[18]，可能是因為動態監測血乳酸水平能夠綜合反映乳酸生成及機體代謝乳酸能力之間的關系，因此對機體臟器損害、死亡的風險預測準確性更高。本研究評價了膿毒癥早期SAPS-Ⅱ評分和LCR動態改變，發現SAPS-Ⅱ評分、不同時刻LCR均可影響膿毒癥患者的死亡風險，推測可能是因為隨著病情變化，LCR也有改變，因此其改變情況可反映膿毒癥患者病情的改變，而病情變化可直接影響死亡風險，故而SAPS-Ⅱ評分、不同時刻LCR均與膿毒癥患者的死亡風險有關。本研究經過ROC曲線分析，發現SAPS-Ⅱ評分聯合不同時刻LCR預測膿毒癥患者死亡風險的AUC最高，且遠高于單獨預測和各時刻LCR聯合SAPS-Ⅱ評分，提示SAPS-Ⅱ評分和動態監測LCR并聯合監測結果可提高預測死亡的效能。推測可能是因為動態監測能夠反映患者的病情變化，而SAPS-Ⅱ評分結合LCR可從不同維度反映患者的病情，故而能夠使得對死亡風險預測的效能得到提升。
此外，本研究還發現死亡組年齡、體溫、隨機血糖、BUN、Scr均高于存活組，PLT低于存活組，提示上述指標也可能與膿毒癥患者的死亡風險有關。但是本研究未將上述因素納入Logistic回歸分析模型，主要是因為上述指標與SAPS-Ⅱ評分、LCR存在共線性，并非膿毒癥患者死亡的獨立影響因素，因此本研究也未對上述指標繪制ROC曲線分析其對膿毒癥患者死亡風險的預測效能。
綜上，膿毒癥患者病死率高，且SAPS-Ⅱ評分越高、LCR越低并隨著時間的延長不斷降低，患者的死亡風險越高；SAPS-Ⅱ評分、各時刻LCR均是膿毒癥患者死亡的影響因素，且聯合預測死亡的效能高。建議針對膿毒癥患者在早期動態監測LCR改變，并根據其變化結合SAPS-Ⅱ評分預測死亡風險。而對于死亡風險高的患者如何實施有效的干預以控制SAPS-Ⅱ評分、提高LCR從而降低死亡率，后續應重點探討該問題。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
