导图社区 心房颤动危重患者应激性高血糖比率指数与全因死亡率之间的关联
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心房颤动危重患者应激性高血糖比率指数与全因死亡率之间的关联:使用 MIMIC-IV 数据库的回顾性研究
题目
Association between stress hyperglycemia ratio index and all-cause mortality in critically ill patients with atrial fibrillation: a retrospective study using the MIMIC-IV database
摘要
背景/目的
应激性高血糖比率(SHR)
SHR计算:[(入院血糖(mg/dl))/(28.7×HbA1c(%)-46.7)]
目前尚缺乏检查 SHR 指数及其对心房颤动 (AF) 患者预后意义的研究
评估入住重症监护病房的重症房颤患者的 SHR 指数与全因死亡率之间的关系
方法
患者的数据是从重症监护 IV 医疗信息市场 (MIMIC-IV) 数据库中提取的
缺失值超过 20% 的变量被排除在分析之外
对于缺失值小于 20% 的变量,使用随机森林方法进行数据插补
根据 SHR 指数将所有患者分为四组
结果包括主要和次要终点,主要终点是30天和365天全因死亡率,次要终点是90天和180天全因死亡率
使用四分位数分析 SHR 指数,并使用 Kaplan-Meier 曲线比较各组的结果
Cox 比例风险回归和限制三次样条 (RCS) 用于评估 SHR 指数与结果之间的关系
结果
在总共 1,685 名参与者中,平均年龄为 63.12 岁(范围:40.17 至 101.49),其中 1,004 名(59.58%)为男性
KM曲线所示(对数秩 P < 0.01),较高水平的 SHR 指数与 30 天、90 天、180 天和 365 天全因死亡率风险增加相关
Cox 比例风险回归分析显示,SHR 指数最高四分位数中这些时间点的死亡风险显着较高
RCS 分析表明,SHR 指数与全因死亡率之间存在 U 形关系,30 天死亡率的拐点为 0.73,365 天死亡率的拐点为 0.76
与 SHR 水平低于这些拐点的患者相比,SHR 水平较高的患者 30 天全因死亡风险增加 69.9%,并且365 天全因死亡风险增加 61.6%
结论
在患有 AF 的危重患者中,较高水平的 SHR 指数与 30 天、90 天、180 天和 365 天全因死亡风险增加显着相关
SHR指数可作为评估ICU内房颤患者严重程度并指导治疗的有效指标
字不如表
Table 1
根据 SHR 指数四分位数分组的患者的基线特征
Table 2
30 天全因死亡率的 Cox 比例风险模型
模型1
模型2
调整:年龄、心率、MBP、BMI、性别、婚姻状况、糖尿病、高血压、脑梗塞、心肌梗塞
模型3
调整:年龄、心率、MBP、WBC、INR、eGFR、BMI、性别、婚姻状况、糖尿病、高血压、脑梗塞、心肌梗塞
Table 3
365 天全因死亡率的 Cox 比例风险模型
Table 4
SHR指数对房颤患者30天全因死亡率的阈值效应分析
如果关联是非线性的,则采用递归算法来确定 SHR 指数与死亡率之间在 30、90、180 和 365 天时的拐点
在拐点两侧应用了两阶段 Cox 比例风险模型
Table 5
SHR指数对房颤患者365天全因死亡率的阈值效应分析
表不如图
Figure 1
试验期间纳入的患者流程
Figure 2
全因死亡率的 KM生存分析曲线
按SHR指数分层的30天(A)和365天 (B)全因死亡率的 KM曲线
Figure 3
SHR指数与全因死亡率的RCS
SHR 指数的 RCS 与 30 天 (A) 和 365 天 (B) 全因死亡率
Figure 4
SHR 指数和 30 天全因死亡率分层分析的森林图
7个亚组
Figure 5
SHR 指数和 365 天全因死亡率分层分析的森林图
补充材料
Figure S1
90和180天四组KM曲线
Figure S2
90天(A)和180天(B)
Figure S3
SHR 指数和 90 天全因死亡率分层分析的森林图
Figure S4
SHR 指数和 180 天全因死亡率分层分析的森林图
Table S1
90 天全因死亡率的 Cox 比例风险模型
Table S2
180 天全因死亡率的 Cox 比例风险模型
Table S3
SHR指数对房颤患者90天全因死亡率的阈值效应分析
Table S4
SHR指数对房颤患者180天全因死亡率的阈值效应分析