基于炎症指标的模型识别重症急性胰腺炎

引言

“消化前沿”专栏是北部战区总医院消化内科祁兴顺医生应《消化界》编辑部邀请联合发起的学术专栏，定期收集整理消化病领域的研究进展，每月（最后一周）挑选一篇重要文献进行精读讨论，希望能帮助读者知其然知其所以然，启迪临床科研思维、学以致用。今天为您带来第12期内容：基于炎症指标的模型识别重症急性胰腺炎。

文章简述

急性胰腺炎（AP）是胰腺分泌的消化酶在胰腺内异常活化导致自身消化的炎症性疾病（Saluja A, et al. Gastroenterology. 2019;156(7):1979–93.）。AP的临床症状主要包括持续的腹部剧痛，伴或不伴恶心、呕吐和发热（Gardner TB, et al. Ann Intern Med. 2021;174(2):Itc17-itc32.）。AP程度常较轻，且可在几天内自愈（Leppäniemi A, et al. World J Emerg Surg. 2019;14:27.）。但是约20%的AP患者可能会进展为重症急性胰腺炎（SAP）（Gliem N, et al. Digestion. 2021;102(4):503–7.）。SAP常伴随全身炎症反应综合征（SIRS）及单或多器官衰竭，死亡率可高达50%（Trikudanathan G, et al. Gastroenterology. 2019;156(7):1994–2007.e3.）。早期识别SAP高危患者对于评估病情预后及指导临床治疗是必要的。

炎症在SAP的发展过程中发挥重要作用（Rao CY, et al. World J Gastroenterol. 2015;21(15):4555–63.）。在SAP的发展过程中，大量的炎症介质释放，诱导机体发生炎症级联反应，最终导致细菌移位和组织器官的继发损伤（Xu J, et al. Blood Purif. 2017;44(4):276–82.）。因此，用炎症指标，如中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、淋巴细胞与单核细胞比值（LMR），来预测SAP是可行的（Li Y, et al. BMJ Open. 2017;7(3):e013206.）。然而，它们在既往研究中的准确性有限，可能是因为只使用了单一指标。Tanoğlu等提出单独使用NLR可能无法真实地反映AP的严重程度，因为存在其他疾病等干扰因素（Tanoğlu A, et al. Turk J Gastroenterol. 2019;30(10):937.）。随后，有研究联合了不同的炎症指标以预测SAP。Kaplan等发现，血小板与淋巴细胞比值（PLR）和NLR联合其他评分系统可以预测AP患者的预后，但PLR与NLR之间存在共线性（Kaplan M, et al. J Med Biochem. 2018;37(1):21–30.）。Zhu等报道了NLR和降钙素原（PCT）联合改良后CT严重指数可以预测SAP的胰腺感染性坏死（Zhu QY, et al. Dig Dis; 2023;41(4):677–84.）。然而，该研究结果不仅需要炎症指标，还需要影像学检查。

我们团队Li等于2024年2月在《BMC Gastroenterology》正式发表了一篇题为《基于炎症指标的模型识别重症急性胰腺炎：一项单中心、回顾性研究》的文章。该研究旨在建立一个基于炎症指标的模型以早期识别SAP。

本研究回顾性收集了2018年7月4日至2020年11月20日连续入住中国人民解放军北部战区总医院消化内科AP患者的电子医疗记录，最终纳入了253例AP患者。计算全身免疫炎症指数（SII）、NLR、PLR、LMR、中性粒细胞与血小板比值（NPR）、全身炎症反应指数（SIRI）、血小板与白蛋白比值（PAR）、C反应蛋白与白蛋白比之（CAR）、C反应蛋白与淋巴细胞比值（CLR）和甘油三酯葡萄糖指数（TyG index）。排除变量之间的共线性后，进行多因素logistic回归分析，最终建立基于炎症指标的模型。用受试者工作特征（ROC）曲线计算炎症相关模型的曲线下面积（AUROC）。用bootstrap法重复1000次计算一致性指数（c-index）。结果显示，最优模型的计算公式为：1.204×脂肪肝（是=1；否=0）+0.419×PCT+0.005×CLR-2.629。该模型的曲线下面积为0.795，特异度为73.4%，敏感性为71.7%。

综上，基于脂肪肝、PCT和CLR组成的模型对于识别SAP具有较高的诊断价值。

重要研究结果分析及其临床意义

Analysis of important research results and their clinical significance

一．AP患者的人口统计学和临床特征

（表源自文献）

最终纳入的253例AP患者中，60例属SAP组、193例属N-SAP组。平均年龄为45.98±0.89岁；64%的患者为男性；平均住院时长为12.02±0.35天；症状发作至住院的平均时间间隔为1.50±0.11天；平均住院花费为27160.88±1279.54元。

二．SAP组与N-SAP组的差异

（表源自文献）

糖尿病和脂肪肝的比例在两组间存在显著差异。白细胞计数（WBC）、C反应蛋白（CRP）、红细胞分布宽度（RDW）、血小板分布宽度（PDW）、PCT、SII、NLR、PLR、NPR、SIRI、PAR、CAR、CLR、TyG index、住院时长和住院费用在SAP组显著高于N-SAP组。LMR在SAP组显著低于N-SAP组。

三、基于炎症指标的模型

（表源自文献）

（表源自文献）

（图源自文献）

（图源自文献）

单因素logistic回归分析显示，脂肪肝，高水平的WBC、CRP、RDW、PCT、SII、NLR、NPR、CAR、CLR和TyG index，低水平的LMR与SAP显著相关。排除了变量之间的共线性后，最终建立了4个基于炎症指标的模型，AUROC为0.771-0.795，其中模型4的诊断效能最好，准确率为79.5%，特异度和敏感性分别为73.4%和71.7%。校准曲线显示一致性良好。

总结与展望

本研究表明，SAP患者的SII、NLR、NPR、CAR、CLR、RDW、PDW、PCT及TyG index较高，LMR较低。研究者建立了一个基于脂肪肝、PCT和CLR组成的模型，以识别SAP。该模型具有良好的诊断效能。未来还需要多中心大规模研究进一步证实。