Povezanost odnosa trombocita i limfocita sa sepsom na osnovu baze podataka MIMIC-IV
Sažetak
Uvod/Cilj. Sepsa je potencijalno smrtonosno stanje koje se ubraja među najteže zdravstvene poremećaje širom sveta i rezultira povišenom stopom smrtnosti. Cilj rada bio je da se ispita korelacija između ishoda sepse kod bolesnika i odnosa trombocita i limfocita (TLO), uključujući mortalitet i dužinu boravka u jedinici intenzivne nege (JIN), uzimajući u obzir relevantne demografske i kliničke faktore. Metode. U ovoj retrospektivnoj studiji, korišćene su informacije iz baze podataka Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV. Bolesnici sa sepsom bili su anonimni, a njihove TLO vrednosti izračunate su po prijemu. Za procenu odnosa između TLO i moratliteta korišćeni su modeli multivarijantne logističke regresije, uz prilagođavanje za varijable koje mogu da utiču na rezultat kao što su starost, pol, komorbiditeti i vitalni znaci. Pored toga, analizirana je povezanost između TLO i dužine boravka na JIN korišćenjem modela linearne regresije. Rezultati. Ova studija obuhvatila je 4 624 bolesnika sa sepsom. Više vrednosti TLO značajno su korelisale sa smanjenom verovatnoćom preživljavanja u modelu bez prilagođavanja [Model 1 – odds ratio (OR): 0,890, 95% confidence interval (CI): 0,810–0,970, p < 0,001]. Ova povezanost ostala je značajna nakon prilagođavanja za demografske faktore (Model 2 – OR: 0,920, 95% CI: 0,850–0,995, p < 0,001), komorbiditete i biohemijske parametre (Model 3 – OR: 0,880, 95% CI: 0,800–0,960, p = 0,0273) i vitalne znake (Model 4 – OR: 0,860, 95% CI: 0,780–0,940, p = 0,0301). Štaviše, naše analize su pokazale trend ka produženom boravku u JIN kod viših vrednosti TLO, iako ta povezanost nije dostigla statističku značajnost. Preživeli su bili mlađi (medijana starosti 63,37 vs. 70,84 godine) i imali su niže Charlson Comorbidity Index (CCI) rezultate (medijana CCI 4,00 vs. 6,00, p < 0,001) u poređenju sa onima koji nisu preživeli. Zaključak. Rezultati ukazuju da viši nivoi TLO korelišu sa većim stopama smrtnosti kod bolesnika sa sepsom, što naglašava potencijal TLO kao prediktivnog biomarkera. Uočeni trend ka produženom boravku u JIN kod viših vrednosti TLO zahteva dalja istraživanja. Model 4, koji uključuje demografske faktore, komorbiditete, biohemijske parametre i vitalne znake, pokazao je najjaču vezu između TLO i mortaliteta, što sugeriše da bi mogao biti klinički najkorisniji model za predviđanje ishoda sepse. Uključivanje TLO u okvire za procenu rizika i donošenje odluka u vezi sa terapijom može poboljšati lečenje sepse i ishode stanja bolesnika.
Reference
Angus DC, van der Poll T. Severe sepsis and septic shock. N Engl J Med 2013; 369(9): 840–51. Erratum in: N Engl J Med 2013; 369(21): 2069.
Gaieski DF, Edwards JM, Kallan MJ, Carr BG. Benchmarking the incidence and mortality of severe sepsis in the United States. Crit Care Med 2013; 41(5): 1167–74.
Póvoa P, Coelho L, Dal-Pizzol F, Ferrer R, Huttner A, Conway Morris A, et al. How to use biomarkers of infection or sepsis at the bedside: guide to clinicians. Intensive Care Med 2023; 49(2): 142–53.
Kriplani A, Pandit S, Chawla A, de la Rosette JJMCH, Laguna P, Jayadeva Reddy S, et al. Neutrophil-lymphocyte ratio (NLR), platelet-lymphocyte ratio (PLR) and lymphocyte-monocyte ratio (LMR) in predicting systemic inflammatory response syndrome (SIRS) and sepsis after percutaneous nephrolithot-omy (PNL). Urolithiasis 2022; 50(3): 341–8.
Biyikli E, Kayipmaz AE, Kavalci C. Effect of platelet-lymphocyte ratio and lactate levels obtained on mortality with sepsis and septic shock. Am J Emerg Med 2018; 36(4): 647–50.
Wang G, Mivefroshan A, Yaghoobpoor S, Khanzadeh S, Siri G, Rahmani F, et al. Prognostic Value of Platelet to Lymphocyte Ratio in Sepsis: A Systematic Review and Meta-analysis. Bio-med Res Int 2022; 2022: 9056363.
Zheng R, Shi YY, Pan JY, Qian SZ. Decrease in the Platelet-to-Lymphocyte Ratio in Days after Admission for Sepsis Corre-lates with In-Hospital Mortality. Shock 2023; 59(4): 553–9.
Shen Y, Huang X, Zhang W. Platelet-to-lymphocyte ratio as a prognostic predictor of mortality for sepsis: interaction effect with disease severity-a retrospective study. BMJ Open 2019; 9(1): e022896.
Pollard TJ, Johnson AEW, Raffa JD, Celi LA, Mark RG, Badawi O. The eICU Collaborative Research Database, a freely avail-able multi-center database for critical care research. Sci Data 2018; 5: 180178.
Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, Shankar-Hari M, An-nane D, Bauer M, et al. The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3). JAMA 2016; 315(8): 801–10.
Van Vught LA, Wiewel MA, Hoogendijk AJ, Frencken JF, Sciclu-na BP, Klouwenberg PMC, et al. The host response in patients with sepsis developing intensive care unit-acquired secondary infections. Am J Respir Crit Care Med 2017; 196(4): 458–70.
Johnson AEW, Aboab J, Raffa JD, Pollard TJ, Deliberato RO, Celi LA, et al. A Comparative Analysis of Sepsis Identification Methods in an Electronic Database. Crit Care Med 2018; 46(4): 494–9.
Haddad DN, Mart MF, Wang L, Lindsell CJ, Raman R, Nord-ness MF, et al. Socioeconomic Factors and Intensive Care Unit-Related Cognitive Impairment. Ann Surg 2020; 272(4): 596–602.
Sarkar S, Kannan S, Khanna P, Singh AK. Role of platelet-to-lymphocyte count ratio (PLR), as a prognostic indicator in COVID-19: A systematic review and meta-analysis. J Med Vi-rol 2022; 94(1): 211–21.
Simadibrata DM, Pandhita BAW, Ananta ME, Tango T. Platelet-to-lymphocyte ratio, a novel biomarker to predict the severity of COVID-19 patients: A systematic review and meta-analysis. J Intensive Care Soc 2022; 23(1): 20–6.
Mușat F, Păduraru DN, Bolocan A, Palcău CA, Copăceanu AM, Ion D, et al. Machine Learning Models in Sepsis Outcome Pre-diction for ICU Patients: Integrating Routine Laboratory Tests-A Systematic Review. Biomedicines 2024; 12(12): 2892.