嚴重細菌感染的極低出生體重嬰兒紅細胞分布寬度動態增加的診斷準確性

客觀的

嚴重細菌感染(SBI)仍然是早產兒發病和死亡的重要原因。本研究的目的是評估紅細胞分布寬度(RDW)在SBI診斷中的動態增加值。

方法

這項回顧性研究納入了334名出生體重小於1500克的早產兒。從MIMIC-III數據庫(1.4版)中提取住院期間的初始RDW和RDW最大值。根據基線RDW值和ΔRDW (ΔRDW =最大RDW -基線RDW)將嬰兒分為四組。采用Logistic回歸分析評估各組發生SBI的風險。采用受試者工作特征(ROC)曲線分析評估RDW在基線、ΔRDW單獨和聯合時的診斷價值。

結果

基線時RDW增加(> 17%)和ΔRDW > 2%的嬰兒發生SBI的風險最高，而基線時RDW水平正常(≤17%)和ΔRDW≤2%的患者(參照組)風險最低。即使在多變量模型調整後，這種關聯仍然沒有改變。基於ROC曲線分析，結合基線RDW和ΔRDW預測SBI的曲線下麵積為0.81 (95% CI, 0.76-0.87)。敏感性和特異性分別為78.16和72.47%。

結論

我們觀察到基線RDW升高和住院期間動態增加的組合與SBI顯著相關。因此，該組合可能是一個有前途的新生兒SBI獨立診斷指標。

感染每年占全世界新生兒死亡的40% [1］．體重小於1500克的早產兒，稱為極低出生體重(VLBW)嬰兒，是新生兒中較為脆弱的群體。近25%的超低出生體重嬰兒經曆過一次以上的醫院感染[2］．努力應對新生兒感染對於實現新生兒生存目標至關重要[3.]，及早發現感染並及時采取應對措施對於降低新生兒發病率和死亡率至關重要。目前，在臨床工作中，培養是實驗室診斷細菌感染的金標準，盡管培養對新生兒缺乏敏感性[4］．盡管c -反應蛋白、IL-6和降鈣素原可作為新生兒敗血症的預測因子，但仍存在一定局限性，在一些中心無法獲得[5］．

以往的研究表明，紅細胞分布寬度(RDW)可作為感染或炎症的實驗室指標[6］．RDW是常規報告的血液學參數，作為全血細胞計數的一部分[7可以被現代血液分析儀自動測量。近年來，越來越多的證據證明RDW可能是成人炎症性疾病(如胰腺炎和肝炎)的常見預測因子[8，9］．迄今為止，大多數先前調查RDW與感染之間關係的研究都在初次出現時使用了單一的RDW測量方法。最近的證據表明，RDW可以被認為是與急性疾病狀態相關的快速變化的動態變量，RDW從基線的動態變化比基線RDW值單獨提供更多的預後信息[10，11］．然而，很少有研究報道新生兒RDW用於監測和確定嬰兒嚴重細菌感染(SBI;包括尿路感染、細菌性腦膜炎和/或菌血症)。

此外，目前尚不清楚基線RDW變化對SBI嬰兒診斷價值的潛在影響。因此，本研究旨在驗證以下假設:基線RDW升高與基線RDW動態增加相結合可以反映SBI狀態，比單獨基線或動態增加的RDW值提供更多的診斷信息。

數據源

這是一項回顧性觀察性研究，數據提取自重症監護醫療信息集市III (MIMIC-III)數據庫(1.4版)，這是一個全麵的免費數據庫。MIMIC-III是由麻省理工學院(MIT)計算機生理學實驗室、貝斯以色列女執事醫療中心和飛利浦醫療保健聯合開發的公共數據庫。該數據庫記錄了2001年至2012年期間在重症監護病房住院的近4萬名不同的成年患者和8千名新生兒的人口統計學、生命體征和生存數據[12］．MIMIC-III臨床數據庫可在PhysioNet (doi:https://doi.org/10.13026/C2XW26)．麻省理工學院的機構審查委員會(IRB)批準了mimi - iii的創建。作者之一(郭斌芳，認證號:36077987)通過了美國國立衛生研究院(NIH)網站上的網絡課程，並被批準從MIMIC III中提取數據用於研究目的。由於所有數據都來自一個公開的數據庫，因此放棄了知情同意。

病例納入標準

出生後24小時內入住新生兒重症監護室(NICU)的新生兒符合納入研究的條件。排除標準為:(a)出生體重≥1500 g;(b)隻有一個RDW值;(c)先天性疾病;(d)多胎妊娠;(e)缺少胎齡或出生體重或實驗室參數[包括白細胞(WBC)、血紅蛋白(Hb)、血小板計數(PLT)];(f)輸血紅細胞。

數據提取

收集人口統計學特征(胎齡、出生體重、性別)、入住NICU後24小時內的實驗室參數及RDW最大值、總住院時間、診斷(包括菌血症、UTI、細菌性腦膜炎、早產兒)，包括SBI的臨床診斷。“基線RDW”定義為NICU中RDW的初始值。“最大RDW”定義為NICU內RDW的最大值。ΔRDW的計算公式為:ΔRDW =最大RDW -基線RDW。研究結果定義為SBI。

統計分析

描述性統計數據，包括連續變量的中位數和範圍，分類測量的頻率和比例，根據自變量和因變量計算。連續變量采用單因素方差分析或Kruskal Wallis檢驗，類別變量采用卡方檢驗。RDW在基線和最大值之間的變化計算為ΔRDW。基線時RDW的中位數為17%，ΔRDW的中位數為2%。此外，根據基線RDW值和ΔRDW將嬰兒分為4組:組1,RDW水平在基線≤17%和ΔRDW≤2%參考範圍內的患者;第2組，基線時RDW增加> 17%，ΔRDW≤2%;第3組，基線RDW正常≤17%，ΔRDW > 2%;第4組，基線>患者RDW增加17%，ΔRDW >患者RDW增加2%。基於基線RDW值和ΔRDW劃分的四組，采用單因素和多因素logistic回歸分析確定RDW變化對SBI的預後價值，並對出生體重、性別、胎齡、WBC、Hb、PLT進行了調整，這些因素被認為可能與RDW和SBI相互作用。此外，使用受試者工作特征(ROC)曲線評估基線時RDW和ΔRDW對SBI診斷的療效。 MedCal software was employed to draw the ROC curve, calculate and compare the area under the curve (AUC).P< 0.05為差異有統計學意義。使用IBM SPSS 26.0版本(IBM, Armonk, NY, USA)和MedCal vs .15.8 for Windows (MedCalc Software, Ostend, Belgium)進行統計分析。

嬰兒特征

圖中是總結研究選擇過程的流程圖。1．共有334名RDW值超過一個的嬰兒被納入最終分析，87名SBI嬰兒(75名菌血症，5名腦膜炎，1名尿路感染，10名菌血症+腦膜炎，2名菌血症+尿路感染)。嬰兒平均胎齡為29.3周。平均出生體重1020 g, 52.4%為男性。基線RDW水平範圍為14.1 - 24.2%(中位數17%)，ΔRDW範圍為0.1 - 16.6%(中位數2%)。表格1表示按基線RDW值和ΔRDW分層的各組的基線人口學和臨床特征。四組間WBC、Hg、PLT等實驗室檢測差異有統計學意義。與其他組相比，1組出生體重顯著升高。第4組SBI患者比例最高(P< 0.001)(圖2)、住院時間最長(P < 0.001)。

RDW的增加與SBI顯著相關

第1組是參考類別;表格2根據基線RDW值和ΔRDW，給出SBI的單變量和多變量邏輯回歸分析結果。單因素及多因素logistic回歸分析顯示，2、3、4組OR值較高，與SBI呈正相關。在調整出生體重、性別、胎齡、WBC、Hb、PLT後，4組OR值高於其他各組(OR = 10.96, 95% CI: 2.98-40.32, p < 0.05)。P< 0.001)。

表中顯示了基線RDW和ΔRDW對預測SBI的作用3.和無花果。3.．基線時RDW和ΔRDW組合的ROC-AUC最高(0.81)，其次是ΔRDW單獨預測(0.74)(p= 0.001)。

本研究對嬰兒SBI中RDW增加的診斷價值進行回顧性臨床研究。本研究發現，基線RDW升高和基線RDW動態增加的組合可以反映感染疾病狀態，比單獨基線或動態增加的RDW值提供更多的診斷信息。具體而言，第4組患者在基線時RDW增加(RDW > 17%)，住院期間動態增加(ΔRDW > 2%)，表現出最高的SBI風險，而第2組和第3組患者在基線時RDW水平增加(RDW > 17%)或ΔRDW> 2%， SBI風險較低。第一組作為參考。即使在調整了各種混雜變量後，RDW增加和SBI之間的這種顯著相關性仍然沒有改變。

在我們的研究中，比較基線RDW、ΔRDW的預測精度，以及兩者的組合，表明組合參數在預測SBI方麵具有更好的性能。這一發現與最近的一項研究一致，該研究表明革蘭氏陰性敗血症嬰兒的RDW水平顯著增加。>的RDW截斷值19.50%與預測晚發型革蘭氏陰性敗血症相關(P< 0.001)，敏感性為87%，特異性為81% [13］．另一項研究報告稱，高RDW成為危重新生兒的風險指標[14］．此外，一項研究報告稱，RDW值的增加與新生兒敗血症的嚴重程度有關[15］．但Ju XF等研究表明，RDW水平的持續升高比RDW基線水平更有利於預測老年感染性休克患者的院內死亡[16］．我們目前的研究發現，不僅基線RDW升高，而且ΔRDW升高與SBI相關。在臨床環境中，早產兒基線RDW升高是由宮內感染引起或與宮內感染有關，宮內感染是早產的主要原因[17］．雖然沒有明顯的全身感染症狀，但早產兒更容易受到嚴重感染[18］．在細菌感染發作期間及時啟動抗菌治療至關重要，因此應明確RDW在整個住院期間的崇高預測價值。

SBI患者RDW較高的原因尚不清楚。感染引起RDW升高的一些潛在機製已被報道。RDW代表循環紅細胞的大小差異，因此在任何上調紅細胞生成或導致未成熟的紅塊細胞釋放增加進入循環的生理過程中，RDW升高[19，20.］．一項研究發現，RDW可以衡量生物防治的效率，因此，它可能是一個預測有機體功能的指標[21］．炎症不僅破壞紅細胞的存活，還會使紅塊細胞膜變形[22，23］．綜上所述，係統性炎症增加是導致RDW增加的主要理論機製[23，24］．

據我們所知，這項研究首次報告了基線時RDW增加和住院期間動態增加的組合在預測新生兒SBI中發揮潛在作用。然而，這項研究有一些局限性。首先，我們任意確定RDW值的中位數作為度量，並將ΔRDW定義為RDW的增加。目前尚不清楚住院期間RDW的變化是否可以代表病理生理變化。正常或病理情況下RDW值的範圍尚未確定[6]， RDW升高表明患者炎症係統活躍[12］．因此，我們通過基線和ΔRDW的RDW來調查SBI患者的臨床結局。其次，本研究是基於公共數據庫進行的，因此，目前尚不清楚使用促紅細胞生成素、鐵或維生素B12以及網織紅細胞計數是否會影響RDW值。RDW是一種紅細胞指數，可由所有現代血液分析儀如Sysmex ex- 2100分析儀、Sysmex- xt -2000i計數器(Sysmex，神戶，日本)和ADVIA 2120i儀器(西門子，慕尼黑，德國)快速自動計算[13，25，26］．RDW的參考區間隨所使用儀器的不同而不同[25，26］．在MIMIC-III中沒有記錄血液分析儀的信息，用於獲得RDW的不同儀器和測量技術可能限製了其他醫療機構對結果的解釋和直接應用。第三，本研究未考慮標準偏差RDW (RDW- sd)。最後，這是一項觀察性研究，可能存在偏差或缺乏隨機分布的暴露量，並混淆因果關係。RDW在基線和動態變化的預測價值有待進一步研究。

我們的結果表明，從基線到住院的RDW的增加與SBI顯著相關。因此，基線RDW值增加和動態RDW增加的組合可能是嬰兒SBI的一個有前途的獨立診斷指標。本研究為考慮RDW變化和有感染風險的危重嬰兒的相關分層的未來調查提供了支持。

所生成的數據集可根據合理要求從相應作者處獲得。

印度國家銀行:

嚴重的細菌感染

RDW:

紅細胞分布寬度

ΔRDW:

ΔRDW =最大RDW -基線RDW

出生時:

極低出生體重

MIMIC-III:

重症監護醫療信息集市三

中華民國:

接收機工作特性

AUC:

曲線下麵積

出生時:

極低出生體重

泌尿道感染:

尿路感染

IRB:

院校檢討委員會

國家衛生研究院:

美國國立衛生研究院

NICU:

新生兒重症監護室

白細胞:

白細胞

PLT:

血小板計數

不適用。

一個也沒有。

作者及隸屬關係

1. 河北醫科大學兒科，河北石家莊050000

   郭斌芳，孫素珍

2. 河北省兒童醫院兒科，河北石家莊050031

   Su-Zhen太陽

貢獻

郭斌芳提取數據，分析數據，起草稿件。孫素珍設計了調查，修改了手稿並批準了論文。作者閱讀並批準最終的手稿。

相應的作者

對應到Su-Zhen太陽．

倫理批準並同意參與

麻省理工學院(MIT)的機構審查委員會(IRB)批準了mimi - iii的創建。由於所有數據都來自一個公開的數據庫，因此放棄了知情同意。

相互競爭的利益

作者宣稱他們之間沒有利益衝突。

出版商的注意

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