C反应蛋白/白蛋白比值对危重患儿28天死亡率的预测价值：一项回顾性队列研究

《BMC Pediatrics》：C-reactive protein-to-albumin ratio as a predictor of 28-day mortality in critically ill pediatric patients: a retrospective cohort study

本研究针对危重患儿早期死亡风险预测工具不足的临床难题，聚焦炎症与营养状态复合指标C反应蛋白/白蛋白比值（CAR），通过回顾性分析8000例PICU患儿数据，发现高CAR水平（≥8.83）与28天死亡率显著相关（HR=1.51），且全调整模型AUC达0.820。结果提示CAR可作为低成本、易获取的早期风险分层工具，为优化儿科重症资源分配提供新依据。

　　

在儿科重症监护室（PICU），及时识别死亡风险极高的患儿是优化治疗策略和医疗资源分配的关键。尽管已有儿科死亡风险评分（如PRISM、PIM）等工具，但这些模型往往无法动态反映患儿实时的炎症状态和营养状况。C反应蛋白（CRP）和白蛋白（ALB）分别是评估炎症水平和营养储备的常用指标，而二者比值——C反应蛋白/白蛋白比值（CAR）——近年来在成人重症研究中显示出卓越的预后价值。然而，CAR在危重儿童群体中的预测效能仍存争议，且缺乏大规模临床验证。为此，Chang等学者在《BMC Pediatrics》发表论文，通过一项涵盖8000例患儿的回顾性队列研究，系统评估了CAR对PICU患儿28天死亡率的预测能力。

研究团队利用中国某三级儿童医院2010–2019年PICU数据库，筛选出8000例符合标准的危重患儿，以入院24小时内首次检测的CRP和ALB计算CAR值，并按四分位数将患儿分为四组（Q1–Q4）。通过多变量Cox回归模型、Kaplan-Meier生存分析和亚组分析，全面探讨CAR与短期预后的关联。

主要技术方法

研究采用回顾性队列设计，数据来源于PICU临床数据库，涵盖 demographic characteristics, vital signs, laboratory findings, and clinical outcomes。CAR计算基于入院初期CRP与ALB的首次测量值，通过多变量Cox回归和Logistic回归模型调整年龄、性别、生命体征、感染指标及实验室参数等混杂因素，并采用多重插补处理缺失数据。

研究结果

1. 基线特征

CAR最高组（Q4）患儿住院时间和ICU停留时间显著延长，院内死亡率（6.7%）和28天死亡率（5.8%）均高于低CAR组（Q1：2.8%）。随CAR升高，菌血症发生率和反映炎症、器官损伤的指标（如CRP、CK-MB、血糖）同步上升，而血小板和白蛋白水平下降。

2. 生存分析

Kaplan-Meier曲线显示，CAR≥0.29的患儿生存率显著低于CAR<0.29组（P=0.0042），提示高CAR与不良预后密切相关。

3. 多变量回归分析

在完全调整模型中，CAR每升高1单位，28天死亡风险增加1%（HR=1.01）。与Q1组相比，Q4组死亡风险升高51%（HR=1.51）。趋势检验进一步证实CAR与死亡率呈正相关（P=0.017）。

4. 亚组分析

按年龄、性别和菌血症分层后，CAR与死亡率的关联保持一致，且在男性患儿中交互作用显著（P=0.033）。

5. 模型区分度

加入CAR的完整模型AUC为0.820，优于单独使用CRP或ALB的模型，凸显CAR的增量预测价值。

结论与意义

本研究证实CAR是危重患儿28天死亡率的独立预测因子。其优势在于整合了炎症反应（CRP）与营养储备（ALB）双重信息，克服了单一指标的局限性。尽管研究存在回顾性设计的固有缺陷，且未追踪CAR动态变化，但通过敏感性分析（如调整肝病、肾病等混杂因素）验证了结果的稳健性。作为低成本、易获取的生物标志物，CAR有望成为PICU中快速风险分层的实用工具，尤其适用于医疗资源受限场景。未来需通过多中心前瞻性研究进一步验证其临床推广价值。