[敗血症の短期予後に影響を与える危険因子の予測値を組み合わせた]

目的：集中治療室（ICU）における敗血症患者の短期死亡率と予後の予測値の合計に影響を与えるリスク要因を調査する。 方法：2018年1月から2019年8月まで、伝統的な漢方薬の江蘇省の緊急地方病院の脱sis患者104人の敗血症患者について、遡及的分析が実施されました。 。患者は、28日間の結果に応じて、死のグループと生存グループに分けられました。単変量および多変量ロジスティック回帰分析を使用して、敗血症の予後に影響を与える効果的な因子を見つけました。敗血症の予後を予測する際に関連するインデックスの値を評価するために、受信者動作特性（ROC）曲線が描かれました。疾患の重症度とソファスコアに関連する可能性のあるパラメーター間の相関は、ピアソンまたはスピアマン相関分析によって評価されました。 結果：最終分析のために104人の患者が登録され、そのうち60人の患者が生き残り、他の患者は42.3％の28日間の死亡率で死亡しました。（1）単変量解析結果：急性腎障害（AKI）、SOFAスコア、SOFAクレアチニン（SCR）、D-ディマー、活性化部分トロンボプラスチン時間（APTT）、国際正規化比（INR）、およびPCTの発生率は、死亡グループの国際正規化比率（INR）、およびPCTは、Survival GroupのSurvival Groupの（22.5.5）V.5（22.5）の発生率よりも有意に高かったスコア：11.0（8.0、13.0）vs.8.0（6.2、10.0）、SCR（μmol/L）：108.8（65.5、235.6）vs。75.1（55.1、109.5）、D-Dimer（Mg/L）：4.1（1.6、11.6）vs。2.1（1.2、40.7）、Aptt（1.3）、40.7） 35.9、44.7）、INR：1.3（1.2、1.5）vs.1.2（1.1、1.4）、PCT（μg/L）：3.1（0.4、39.9）vs。0.3（0.1、3.4）、すべてp <0.05]。（2）多変量ロジスティック回帰分析結果：単変量解析のすべての指標は、各変数間の相互作用を考慮した多変量ロジスティック回帰モデルに含まれていました。多変量ロジスティック回帰分析は、条件付き後方方式に基づいて繰り返されました。年齢、SOFAスコア、MAP、好中球（NEU）、リンパ球（LYM）およびAPTTは、SPSSソフトウェアによって自動的に選択され、予測モデルを構築しました。分析結果は、SOFAスコア、NEU、およびLYMが敗血症の短期予後の独立した危険因子であることを示した[SOFAスコア：オッズ比（OR）= 1.22、95％信頼区間（95％CI）が1.04-1.44、p = 0.02であることが示されました。neu：OR = 1.14、95％CIは1.03-1.26、p = 0.01でした。LYM：OR = 0.79、95％CIは0.66-0.95、p = 0.01]でした。（3）ROC曲線分析の結果：上記の6変数予測モデルは、SPSSによってデフォルトされた最適なフィッティング度を備えていました。ROC曲線は、年齢[ROC曲線下面積（AUC）= 0.60]、SOFAスコア（AUC = 0.71）、MAP（AUC = 0.53）、NEU（AUC = 0.59）、LYM（AUC = 0.54）、APTT（AUC = 0.61）の組み合わせが、より良い感度（79.5％）および特異性（79.5％）の併用（79.5％）の組み合わせであることを示しました。 INED予測は、敗血症の短期予後を予測する際に診断値が高かった。（4）相関分析により、Neu、D-Dimer、Prothrombin Time（PT）、APTT、INR、およびPCTがSOFAスコアと正の相関があることが示されました（R値は0.26、0.28、0.21、0.22、0.10、0.38、それぞれすべてのP <0.05）。 結論：SOFAスコア、NEU、LYMは、敗血症の短期予後の独立したリスク要因でした。年齢、SOFAスコア、MAP、NEU、LYM、APTTの組み合わせは、敗血症の短期予後を予測する際の単一の要因よりも正確であり、診断値が高かった。neu、d-dimer、pt、aptt、inr、およびpctは、ソファスコアと相関していました。

OBJECTIVE: To explore the risk factors influencing the short-term mortality of patients with sepsis in intensive care unit (ICU) and the combined value of predicting prognosis. METHODS: A retrospective analysis was performed on 104 patients with sepsis admitted to emergency ICU of Jiangsu Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine from January 2018 to August 2019. Multiple general information containing gender, age, past history as well as complications and sequential organ failure assessment (SOFA) score, mean arterial pressure (MAP), blood routine examination, hepatic and renal function, coagulation indicators and procalcitonin (PCT) were collected within 24 hours of admission. Patients were divided into death group and survival group according to the 28-day outcome. Univariate and multivariate Logistic regression analysis were used to find the effective factors influencing the prognosis of sepsis. Receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn to evaluate the value of related indexes in predicting the prognosis of sepsis. Correlation between parameters that might be relevant to disease severity and SOFA score was evaluated by Pearson or Spearman correlation analysis. RESULTS: 104 patients were enrolled for final analysis, of whom 60 patients survived, while the others died with a 28-day mortality of 42.3%. (1) Univariate analysis results: the incidence of acute kidney injury (AKI), SOFA score, serum creatinine (SCr), D-dimer, activated partial thromboplastin time (APTT), international normalized ratio (INR) and PCT in the death group were significantly higher than those in the survival group [incidence of AKI: 70.5% (31/44) vs. 36.7% (22/60), SOFA score: 11.0 (8.0, 13.0) vs. 8.0 (6.2, 10.0), SCr (μmol/L): 108.8 (65.5, 235.6) vs. 75.1 (55.1, 109.5), D-dimer (mg/L): 4.1 (1.6, 11.6) vs. 2.1 (1.2, 4.3), APTT (s): 42.6 (37.7, 55.7) vs. 40.3 (35.9, 44.7), INR: 1.3 (1.2, 1.5) vs. 1.2 (1.1, 1.4), PCT (μg/L): 3.1 (0.4, 39.9) vs. 0.3 (0.1, 3.4), all P < 0.05]. (2) Multivariate Logistic regression analysis results: all indicators of univariate analysis were included in the multivariate Logistic regression model considering interaction between each variable. Multivariate Logistic regression analysis was repeated based on conditional backward method. Age, SOFA score, MAP, neutrophil (NEU), lymphocyte (LYM) and APTT were automatically selected by SPSS software to build the predicting model. Analysis results showed that SOFA score, NEU and LYM were independent risk factors for the short-term prognosis of sepsis [SOFA score: odds ratio (OR) = 1.22, 95% confidence interval (95%CI) was 1.04-1.44, P = 0.02; NEU: OR = 1.14, 95%CI was 1.03-1.26, P = 0.01; LYM: OR = 0.79, 95%CI was 0.66-0.95, P = 0.01]. (3) ROC curve analysis results: the above six-variable prediction model had the optimal fitting degree defaulted by SPSS. ROC curve showed that the combination of age [area under ROC curve (AUC) = 0.60], SOFA score (AUC = 0.71), MAP (AUC = 0.53), NEU (AUC = 0.59), LYM (AUC = 0.54) and APTT (AUC = 0.61) had better sensitivity (79.5%) and specificity (65.0%) as well as the maximal AUC (AUC = 0.75), which suggested that combined prediction had higher diagnostic value in predicting the short-term prognosis of sepsis. (4) Correlation analysis showed that NEU, D-dimer, prothrombin time (PT), APTT, INR and PCT were positively correlated with SOFA score (r values were 0.26, 0.28, 0.21, 0.22, 0.10, 0.38, respectively, all P < 0.05). CONCLUSIONS: SOFA score, NEU and LYM were independent risk factors for the short-term prognosis of sepsis. The combination of age, SOFA score, MAP, NEU, LYM and APTT were more accurate than any single factor in predicting the short-term prognosis of sepsis and had higher diagnostic value. NEU, D-dimer, PT, APTT, INR and PCT were correlated with SOFA score.