目的利用孟德尔随机化(MR)方法,探讨免疫细胞与不同脓毒症亚型之间的因果关联,得出对脓毒症具有单向因果关联的免疫细胞表型。方法从GWAS catalog数据库中获得各种循环免疫细胞表型的汇总数据(GCST90001391~GCST90002121);从英国生物样本库中获取脓毒症数据。以单核苷酸多态性位点(SNP)作为工具变量,采用P<5×10^(-6)的相关阈值来识别强相关工具变量,并利用代码去除连锁不平衡及F值<10的工具变量。采用逆方差加权法(IVW),用Cochran's Q检验、MR-Egger回归、留一法等评价研究结果的稳定性和可靠性。根据去除水平多效性的免疫表型结果行逆向MR分析,得到具有单向因果关联的免疫细胞表型,利用优势比(OR)和95%可信区间(95%CI)表示结果的效应值。结果CD16 on CD14^(-)CD16^(+)monocyte对脓毒症具有水平多效性(OR=0.9654,95%CI为0.9335~0.9983,P=0.0396),有5种免疫表型与脓毒症相关亚型有反向因果关联。排除具有水平多效性及反向因果关联的免疫细胞表型后,共42种免疫细胞表型与脓毒症、36种免疫细胞表型与重症监护病房(ICU)28 d死亡脓毒症、32种免疫细胞表型与ICU脓毒症、44种免疫细胞表型与28 d死亡脓毒症、30种免疫细胞表型与75岁以下脓毒症具有潜在因果关联。经错误发现率(FDR)校正后,仅BAFF-R on IgD^(-)CD38br与脓毒症28 d病死率呈负相关,且为强相关(OR=0.7378,95%CI为0.6359~0.8560,P=6.05×10^(-5),P_(FDR)=0.0442)。结论多种免疫细胞表型可能对脓毒症具有保护作用,尤其是BAFF-R on IgD^(-)CD38br的表达与脓毒症28 d病死率呈负相关,这为脓毒症免疫调理治疗提供了新思路。
目的探讨重症监护病房(intensive care medcine,ICU)内急性胰腺炎患者(acute pancreatitis,AP)发生脓毒症的危险因素,构建列线图(nomogram)模型并进行评价。方法回顾性分析2013年10月至2023年10月在安徽医科大学第二附属医院重症医学一...
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目的探讨重症监护病房(intensive care medcine,ICU)内急性胰腺炎患者(acute pancreatitis,AP)发生脓毒症的危险因素,构建列线图(nomogram)模型并进行评价。方法回顾性分析2013年10月至2023年10月在安徽医科大学第二附属医院重症医学一科收治的306例AP患者的临床资料,根据是否发生脓毒症分为脓毒症组和非脓毒症组。比较两组患者基线资料以及实验室检查指标,将研究对象随机(随机数字法)分为训练集和验证集,采用最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选出最优变量,然后进行多因素Logistic回归分析并构建Nomogram图风险预测模型,再对模型进行预测效能进行评估。结果共纳入306例AP患者,其中,发生脓毒症患者127例,未发生脓毒症患者179例。按照7:3的比例随机分为训练集215例和验证集91例。多因素logistic回归分析发现,BMI、APACHEⅡ评分、血小板,IL-6、总胆红素和并发症是AP患者发生脓毒症的独立危险因素,据此构建Nomogram图风险预测模型;训练集和验证集的模型ROC曲线下面积分别是0.913(95%CI 0.875~0.951)和0.901(95%CI 0.837~0.965);校准曲线显示预测概率与实际概率基本一致。决策曲线分析显示其在较大的阈值范围内具有良好的临床净收益。结论ICU内AP并发脓毒症的独立危险因素为BMI、APACHEⅡ评分、血小板,IL-6、总胆红素和并发症,据此建立的Nomogram图风险预测模型具有较高的预测价值。
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