引用本文： 姜雪娇, 张凤香. SAPS-Ⅱ评分联合不同时刻乳酸清除率对脓毒症患者死亡的预测研究. 中国呼吸与危重监护杂志, 2023, 22(9): 629-633. doi: 10.7507/1671-6205.202306032 复制
脓毒症是一种全身炎症反应综合征，患者可出现寒战、心慌、气促等，严重者可导致器官功能与循环障碍，甚至死亡。据统计全球每年有超过1 800万的新发严重脓毒症患者，我国脓毒症的发病率约为0.3%，病死率可达30%～40%[1-2]。尽管中国近年来脓毒症的发病率和病死率有所下降[3]，但其危害仍十分严重。目前脓毒症患者的病死率仍需进一步控制，而准确预测其死亡风险是指导临床针对性治疗、降低病死率的重要条件。简化简化急性生理学评分Ⅱ（simplified acute physiology score Ⅱ，SAPS-Ⅱ）是危急重症患者常用的死亡风险预测工具，患者的病情越重该评分越高，预后越差且死亡风险也越高。有研究对比了SAPS-Ⅱ评分与序贯器官衰竭评分、Logistic器官功能障碍系统、牛津急性疾病严重程度评分预测脓毒症患者死亡的价值，发现SAPS-Ⅱ的效能最高[4]。乳酸清除率（lactic clearance rate，LCR）可反映血乳酸随时间的变化情况，LCR越低患者的死亡风险越高[5-6]。有研究发现动态监测血乳酸水平可评估脓毒症患者的死亡风险[7]。也有报道提示LCR可预测脓毒症患者的病死率[8]。然而关于SAPS-Ⅱ、LCR的动态变化及联合是否可提高对脓毒症死亡的预测效能尚不清楚，本研究选取188例脓毒症患者探讨该问题，报道如下。
1 资料与方法
1.1 临床资料
按照前瞻性试验设计。样本量计算：N=Z2×ó2/d2，其中Z为置信区间（95%置信区间，取1.96），ó为标准差（取10），d为抽样误差范围（取1.5），脱落率按照10%计算，样本量为188。
纳入标准：① 符合脓毒症诊断标准[9]；② 成年患者，本人和（或）家属知情同意。排除标准：① 合并其他致命性疾病者，如创伤、烧伤等；② 妊娠期或哺乳期女性；③ 有心脏手术史、恶性肿瘤、血液病等；④ 有其他原因引起的乳酸代谢障碍者，如遗传酶异常者；⑤ 有原发性精神疾病者。脱落标准：① 非脓毒症原因死亡或死因不详者；② 入院48 h内死亡者；③ 依从性差者；④ 转院患者。
参照上述纳排标准，选取医院2020年4月—2023年2月收治的188例脓毒症患者。男124例，女64例；年龄36～78岁，平均年龄（60.12±7.53）岁；感染灶：肺/胸腔92例，腹腔42例，泌尿系25例，皮肤软组织21例，其他部位8例。本研究经过锦州医科大学附属第一医院伦理委员会审批（院准字2020年第010号）。
1.2 方法
所有患者均规范治疗，包括血液净化、抗感染、营养支持等。将住院48 h后、28 d内因脓毒症病情加重、救治无效死亡者归于死亡组，将存活患者归于存活组。收集死亡组与存活组的临床资料，进行患者死亡的危险因素分析。设计资料统计表收集相关资料，包括患者的性别、年龄、感染灶、体温、脉搏、心率、随机血糖、收缩压、舒张压、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白（low density lipoprotein，LDL）、高密度脂蛋白（high density lipoprotein，HDL）、白细胞计数（white blood cell count，WBC）、血小板计数（platelet count，PLT）、血清总蛋白、血清白蛋白、血尿素氮（blood urea nitrogen，BUN）、血肌酐（serum creatinine，Scr）、纤维蛋白原（fibrinogen，Fib）、血钾、血钠、SAPS-Ⅱ评分、LCR。
SAPS-Ⅱ评价方法：采用SAPS-Ⅱ评分系统，包括12项生理学变量、年龄、住院类型、获得性免疫缺陷综合征、转移癌及血液恶性肿瘤共17项，总分0～163分，其中12项生理学变量是取患者第1个24 h内的最差值（即得分最高值），评分越高认为病情越重、死亡风险越高[10]。LCR计算需首先采用分光光度法检测基线、6 h后、12 h后、24 h后、48 h后的血乳酸水平，即抽取外周静脉血3 mL、3 500 r/min离心10 min、取上清液利用紫外线分光光度计测定。将基线与6 h后、12 h后、24 h后、48 h后血乳酸差值/基线血乳酸×100.00%定义为LCR。评估SAPS-Ⅱ评分、不同时刻LCR及其联合对患者死亡的预测价值，任一指标预测死亡即认为联合预测死亡，所有指标预测存活方认为联合预测存活。
1.3 统计学方法
采用SPSS22.0软件检验。计量资料采用K-S检验符合正态分布，以均数±标准差（x±s）描述，采用独立样本t检验，重复测量的计量资料采用重复测量方差分析；计数资料以例（%）描述，采用χ2检验；采用Logistic回归分析探讨患者死亡的危险因素；以受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve，ROC曲线）及曲线下面积（area under ROC curve，AUC）评价不同指标或方法预测患者死亡的效能，AUC比较采用非参数法秩和检验。P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 死亡组与存活组的临床资料比较
结果见表1。本研究中有12例患者脱落，其中2例入院48 h内死亡，3例主动放弃治疗死亡且死因未明，4例依从性差，3例转院。余176例患者中有37例死亡，死亡率为21.02%。死亡组年龄、体温、随机血糖、BUN、Scr、SAPS-Ⅱ评分均高于存活组（P<0.05），PLT和各时刻LCR均低于存活组（P<0.05）；死亡组LCR均随时间延长逐渐下降，存活组则随时间延长逐渐升高。本组内每两个时刻LCR比较差异均有统计学意义（P<0.05）。
表1
死亡组与存活组的临床资料比较［例（%）/（x±s）］
2.2 患者死亡的危险因素分析
将上述差异有统计学意义的临床资料作为自变量，将是否死亡记为因变量，对两类变量赋值结果见表2。计算方差膨胀因子系数（variance inflation factor，VIF），因VIF>10的因素存在共线性故需排除。结果显示，SAPS-Ⅱ评分与各时刻LCR均是患者死亡的影响因素（P<0.05）。结果见表3。
表2
变量赋值
表3
患者死亡的影响因素Logistic回归分析
2.3 不同指标或方法对患者死亡的预测价值分析
结果见表4、图1。将各指标预测患者死亡约登指数最大时对应的值记为截断值。SAPS-Ⅱ评分与各时刻LCR均可预测患者死亡，且联合预测的AUC高于单独预测（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），也高于不同时刻联合SAPS-Ⅱ评分（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
不同指标或方法对患者死亡的预测价值分析
图1
不同指标或方法预测患者死亡的ROC曲线
3 讨论
脓毒症死亡风险高，有学者总结了该病死亡的主要原因：① 大量炎症因子损害脏器功能，可引发多脏器功能衰竭致死；② 脓毒症可出现感染性休克，引起血压下降，影响重要脏器的血供与氧供，进而引发多脏器功能衰竭致死[11-13]。本研究中脓毒症患者的病死率为21.02%，与Ravikumar等[14]报道的18%～40%、Kudo等[15]报道的17.7%～30.9%相符，稍低于伊孙邦等[16]报道的25.89%，可能与患者的基线资料、诊疗依从性差异等有关。本研究结果与上述报道均证实脓毒症患者死亡风险高，对其死亡风险进行准确预测十分必要。
本研究显示，死亡组SAPS-Ⅱ评分高于存活组，且各时刻LCR均低于存活组，经危险因素分析证实上述指标均可影响脓毒症患者的死亡风险，提示SAPS-Ⅱ评分和不同时刻LCR与患者的死亡风险均有关。SAPS-Ⅱ评分系统是一种评价患者急性生理学改变的重要方法，能够显示其病理生理改变的严重程度，且病理生理改变越严重患者的死亡几率也越高，因此该评分可预测患者的死亡风险。LCR则可反映机体对乳酸代谢的能力变化，在脓毒症患者中由于严重感染可生成大量乳酸，若血乳酸无法及时代谢，将会造成酸中毒，引发炎症反应，进而损伤脏器功能，引发多器官功能障碍，甚至致死，因而LCR越低说明患者清除乳酸的能力越差、死亡的风险越高。既往有研究证实SAPS-Ⅱ评分对脓毒症死亡风险有预测价值，且优于常用的评分工具，但其对死亡的预测价值仍有提升空间[17]。研究显示早期动态监测血乳酸水平较基线血乳酸水平预测脓毒症患者死亡风险的价值更高[18]，可能是因为动态监测血乳酸水平能够综合反映乳酸生成及机体代谢乳酸能力之间的关系，因此对机体脏器损害、死亡的风险预测准确性更高。本研究评价了脓毒症早期SAPS-Ⅱ评分和LCR动态改变，发现SAPS-Ⅱ评分、不同时刻LCR均可影响脓毒症患者的死亡风险，推测可能是因为随着病情变化，LCR也有改变，因此其改变情况可反映脓毒症患者病情的改变，而病情变化可直接影响死亡风险，故而SAPS-Ⅱ评分、不同时刻LCR均与脓毒症患者的死亡风险有关。本研究经过ROC曲线分析，发现SAPS-Ⅱ评分联合不同时刻LCR预测脓毒症患者死亡风险的AUC最高，且远高于单独预测和各时刻LCR联合SAPS-Ⅱ评分，提示SAPS-Ⅱ评分和动态监测LCR并联合监测结果可提高预测死亡的效能。推测可能是因为动态监测能够反映患者的病情变化，而SAPS-Ⅱ评分结合LCR可从不同维度反映患者的病情，故而能够使得对死亡风险预测的效能得到提升。
此外，本研究还发现死亡组年龄、体温、随机血糖、BUN、Scr均高于存活组，PLT低于存活组，提示上述指标也可能与脓毒症患者的死亡风险有关。但是本研究未将上述因素纳入Logistic回归分析模型，主要是因为上述指标与SAPS-Ⅱ评分、LCR存在共线性，并非脓毒症患者死亡的独立影响因素，因此本研究也未对上述指标绘制ROC曲线分析其对脓毒症患者死亡风险的预测效能。
综上，脓毒症患者病死率高，且SAPS-Ⅱ评分越高、LCR越低并随着时间的延长不断降低，患者的死亡风险越高；SAPS-Ⅱ评分、各时刻LCR均是脓毒症患者死亡的影响因素，且联合预测死亡的效能高。建议针对脓毒症患者在早期动态监测LCR改变，并根据其变化结合SAPS-Ⅱ评分预测死亡风险。而对于死亡风险高的患者如何实施有效的干预以控制SAPS-Ⅱ评分、提高LCR从而降低死亡率，后续应重点探讨该问题。
利益冲突：本研究不涉及任何利益冲突。
脓毒症是一种全身炎症反应综合征，患者可出现寒战、心慌、气促等，严重者可导致器官功能与循环障碍，甚至死亡。据统计全球每年有超过1 800万的新发严重脓毒症患者，我国脓毒症的发病率约为0.3%，病死率可达30%～40%[1-2]。尽管中国近年来脓毒症的发病率和病死率有所下降[3]，但其危害仍十分严重。目前脓毒症患者的病死率仍需进一步控制，而准确预测其死亡风险是指导临床针对性治疗、降低病死率的重要条件。简化简化急性生理学评分Ⅱ（simplified acute physiology score Ⅱ，SAPS-Ⅱ）是危急重症患者常用的死亡风险预测工具，患者的病情越重该评分越高，预后越差且死亡风险也越高。有研究对比了SAPS-Ⅱ评分与序贯器官衰竭评分、Logistic器官功能障碍系统、牛津急性疾病严重程度评分预测脓毒症患者死亡的价值，发现SAPS-Ⅱ的效能最高[4]。乳酸清除率（lactic clearance rate，LCR）可反映血乳酸随时间的变化情况，LCR越低患者的死亡风险越高[5-6]。有研究发现动态监测血乳酸水平可评估脓毒症患者的死亡风险[7]。也有报道提示LCR可预测脓毒症患者的病死率[8]。然而关于SAPS-Ⅱ、LCR的动态变化及联合是否可提高对脓毒症死亡的预测效能尚不清楚，本研究选取188例脓毒症患者探讨该问题，报道如下。
1 资料与方法
1.1 临床资料
按照前瞻性试验设计。样本量计算：N=Z2×ó2/d2，其中Z为置信区间（95%置信区间，取1.96），ó为标准差（取10），d为抽样误差范围（取1.5），脱落率按照10%计算，样本量为188。
纳入标准：① 符合脓毒症诊断标准[9]；② 成年患者，本人和（或）家属知情同意。排除标准：① 合并其他致命性疾病者，如创伤、烧伤等；② 妊娠期或哺乳期女性；③ 有心脏手术史、恶性肿瘤、血液病等；④ 有其他原因引起的乳酸代谢障碍者，如遗传酶异常者；⑤ 有原发性精神疾病者。脱落标准：① 非脓毒症原因死亡或死因不详者；② 入院48 h内死亡者；③ 依从性差者；④ 转院患者。
参照上述纳排标准，选取医院2020年4月—2023年2月收治的188例脓毒症患者。男124例，女64例；年龄36～78岁，平均年龄（60.12±7.53）岁；感染灶：肺/胸腔92例，腹腔42例，泌尿系25例，皮肤软组织21例，其他部位8例。本研究经过锦州医科大学附属第一医院伦理委员会审批（院准字2020年第010号）。
1.2 方法
所有患者均规范治疗，包括血液净化、抗感染、营养支持等。将住院48 h后、28 d内因脓毒症病情加重、救治无效死亡者归于死亡组，将存活患者归于存活组。收集死亡组与存活组的临床资料，进行患者死亡的危险因素分析。设计资料统计表收集相关资料，包括患者的性别、年龄、感染灶、体温、脉搏、心率、随机血糖、收缩压、舒张压、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白（low density lipoprotein，LDL）、高密度脂蛋白（high density lipoprotein，HDL）、白细胞计数（white blood cell count，WBC）、血小板计数（platelet count，PLT）、血清总蛋白、血清白蛋白、血尿素氮（blood urea nitrogen，BUN）、血肌酐（serum creatinine，Scr）、纤维蛋白原（fibrinogen，Fib）、血钾、血钠、SAPS-Ⅱ评分、LCR。
SAPS-Ⅱ评价方法：采用SAPS-Ⅱ评分系统，包括12项生理学变量、年龄、住院类型、获得性免疫缺陷综合征、转移癌及血液恶性肿瘤共17项，总分0～163分，其中12项生理学变量是取患者第1个24 h内的最差值（即得分最高值），评分越高认为病情越重、死亡风险越高[10]。LCR计算需首先采用分光光度法检测基线、6 h后、12 h后、24 h后、48 h后的血乳酸水平，即抽取外周静脉血3 mL、3 500 r/min离心10 min、取上清液利用紫外线分光光度计测定。将基线与6 h后、12 h后、24 h后、48 h后血乳酸差值/基线血乳酸×100.00%定义为LCR。评估SAPS-Ⅱ评分、不同时刻LCR及其联合对患者死亡的预测价值，任一指标预测死亡即认为联合预测死亡，所有指标预测存活方认为联合预测存活。
1.3 统计学方法
采用SPSS22.0软件检验。计量资料采用K-S检验符合正态分布，以均数±标准差（x±s）描述，采用独立样本t检验，重复测量的计量资料采用重复测量方差分析；计数资料以例（%）描述，采用χ2检验；采用Logistic回归分析探讨患者死亡的危险因素；以受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve，ROC曲线）及曲线下面积（area under ROC curve，AUC）评价不同指标或方法预测患者死亡的效能，AUC比较采用非参数法秩和检验。P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 死亡组与存活组的临床资料比较
结果见表1。本研究中有12例患者脱落，其中2例入院48 h内死亡，3例主动放弃治疗死亡且死因未明，4例依从性差，3例转院。余176例患者中有37例死亡，死亡率为21.02%。死亡组年龄、体温、随机血糖、BUN、Scr、SAPS-Ⅱ评分均高于存活组（P<0.05），PLT和各时刻LCR均低于存活组（P<0.05）；死亡组LCR均随时间延长逐渐下降，存活组则随时间延长逐渐升高。本组内每两个时刻LCR比较差异均有统计学意义（P<0.05）。
表1
死亡组与存活组的临床资料比较［例（%）/（x±s）］
2.2 患者死亡的危险因素分析
将上述差异有统计学意义的临床资料作为自变量，将是否死亡记为因变量，对两类变量赋值结果见表2。计算方差膨胀因子系数（variance inflation factor，VIF），因VIF>10的因素存在共线性故需排除。结果显示，SAPS-Ⅱ评分与各时刻LCR均是患者死亡的影响因素（P<0.05）。结果见表3。
表2
变量赋值
表3
患者死亡的影响因素Logistic回归分析
2.3 不同指标或方法对患者死亡的预测价值分析
结果见表4、图1。将各指标预测患者死亡约登指数最大时对应的值记为截断值。SAPS-Ⅱ评分与各时刻LCR均可预测患者死亡，且联合预测的AUC高于单独预测（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），也高于不同时刻联合SAPS-Ⅱ评分（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
不同指标或方法对患者死亡的预测价值分析
图1
不同指标或方法预测患者死亡的ROC曲线
3 讨论
脓毒症死亡风险高，有学者总结了该病死亡的主要原因：① 大量炎症因子损害脏器功能，可引发多脏器功能衰竭致死；② 脓毒症可出现感染性休克，引起血压下降，影响重要脏器的血供与氧供，进而引发多脏器功能衰竭致死[11-13]。本研究中脓毒症患者的病死率为21.02%，与Ravikumar等[14]报道的18%～40%、Kudo等[15]报道的17.7%～30.9%相符，稍低于伊孙邦等[16]报道的25.89%，可能与患者的基线资料、诊疗依从性差异等有关。本研究结果与上述报道均证实脓毒症患者死亡风险高，对其死亡风险进行准确预测十分必要。
本研究显示，死亡组SAPS-Ⅱ评分高于存活组，且各时刻LCR均低于存活组，经危险因素分析证实上述指标均可影响脓毒症患者的死亡风险，提示SAPS-Ⅱ评分和不同时刻LCR与患者的死亡风险均有关。SAPS-Ⅱ评分系统是一种评价患者急性生理学改变的重要方法，能够显示其病理生理改变的严重程度，且病理生理改变越严重患者的死亡几率也越高，因此该评分可预测患者的死亡风险。LCR则可反映机体对乳酸代谢的能力变化，在脓毒症患者中由于严重感染可生成大量乳酸，若血乳酸无法及时代谢，将会造成酸中毒，引发炎症反应，进而损伤脏器功能，引发多器官功能障碍，甚至致死，因而LCR越低说明患者清除乳酸的能力越差、死亡的风险越高。既往有研究证实SAPS-Ⅱ评分对脓毒症死亡风险有预测价值，且优于常用的评分工具，但其对死亡的预测价值仍有提升空间[17]。研究显示早期动态监测血乳酸水平较基线血乳酸水平预测脓毒症患者死亡风险的价值更高[18]，可能是因为动态监测血乳酸水平能够综合反映乳酸生成及机体代谢乳酸能力之间的关系，因此对机体脏器损害、死亡的风险预测准确性更高。本研究评价了脓毒症早期SAPS-Ⅱ评分和LCR动态改变，发现SAPS-Ⅱ评分、不同时刻LCR均可影响脓毒症患者的死亡风险，推测可能是因为随着病情变化，LCR也有改变，因此其改变情况可反映脓毒症患者病情的改变，而病情变化可直接影响死亡风险，故而SAPS-Ⅱ评分、不同时刻LCR均与脓毒症患者的死亡风险有关。本研究经过ROC曲线分析，发现SAPS-Ⅱ评分联合不同时刻LCR预测脓毒症患者死亡风险的AUC最高，且远高于单独预测和各时刻LCR联合SAPS-Ⅱ评分，提示SAPS-Ⅱ评分和动态监测LCR并联合监测结果可提高预测死亡的效能。推测可能是因为动态监测能够反映患者的病情变化，而SAPS-Ⅱ评分结合LCR可从不同维度反映患者的病情，故而能够使得对死亡风险预测的效能得到提升。
此外，本研究还发现死亡组年龄、体温、随机血糖、BUN、Scr均高于存活组，PLT低于存活组，提示上述指标也可能与脓毒症患者的死亡风险有关。但是本研究未将上述因素纳入Logistic回归分析模型，主要是因为上述指标与SAPS-Ⅱ评分、LCR存在共线性，并非脓毒症患者死亡的独立影响因素，因此本研究也未对上述指标绘制ROC曲线分析其对脓毒症患者死亡风险的预测效能。
综上，脓毒症患者病死率高，且SAPS-Ⅱ评分越高、LCR越低并随着时间的延长不断降低，患者的死亡风险越高；SAPS-Ⅱ评分、各时刻LCR均是脓毒症患者死亡的影响因素，且联合预测死亡的效能高。建议针对脓毒症患者在早期动态监测LCR改变，并根据其变化结合SAPS-Ⅱ评分预测死亡风险。而对于死亡风险高的患者如何实施有效的干预以控制SAPS-Ⅱ评分、提高LCR从而降低死亡率，后续应重点探讨该问题。
利益冲突：本研究不涉及任何利益冲突。
