中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）对儿童重症监护病房（PICU）患儿临床结局的预后价值：一项前瞻性观察研究的学术通信

《Indian Journal of Pediatrics》：Neutrophil Lymphocyte Ratio and Clinical Outcome in Children Admitted to PICU: A Prospective Observational Study – Correspondence

本刊近期发表Samynathan等关于中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）与PICU患儿预后关系的研究，发现NLR升高与不良结局相关。Xu等学者就此进行学术通信，指出研究中糖皮质激素使用、年龄特异性阈值及单一标志物预测效能等潜在影响因素，建议未来研究采用年龄分层、多标志物联合模型以提升NLR在儿科危重症预后评估中的临床价值。

　　

在儿科重症监护医学领域，寻找可靠、易获取的预后生物标志物一直是临床研究的重点。中性粒细胞-淋巴细胞比值（Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio, NLR）作为一种源自常规全血细胞计数的炎症指标，因其成本低廉、检测便捷而受到关注。然而，其在儿童危重症，特别是跨越不同年龄阶段患儿中的预后价值，仍需更多高质量研究来验证。近期发表在《Indian Journal of Pediatrics》上的一篇由Samynathan等人开展的研究，探讨了NLR与儿童重症监护病房（Pediatric Intensive Care Unit, PICU）患儿临床结局的关联，为这一领域提供了新的证据。随后，徐廷辉（Tinghui Xu）、何一博（Yibo He）、邱圣亮（Shengliang Qiu）三位学者针对该研究发表了学术通信（Correspondence），在肯定其价值的同时，也提出了若干值得深入思考的方法学问题，旨在推动该研究方向更加精准和深入。

Samynathan等人的研究是一项前瞻性观察性研究，其主要目的是评估入院时NLR对PICU患儿临床结局的预测能力。研究纳入了特定年龄范围的危重患儿，通过检测其入院时的血常规指标计算NLR，并追踪记录患儿的最终临床结局，如死亡率、住院时间等。研究结果初步表明，较高的NLR值与不良临床结局之间存在统计学上的显著关联。

为了开展研究，研究人员主要依赖于前瞻性收集的临床数据。关键技术方法包括：1）建立PICU入院患儿的观察性队列；2）采集基线临床资料和实验室数据（特别是血常规）以计算NLR；3）运用统计学方法（如受试者工作特征曲线分析，即ROC曲线分析）评估NLR对预后的预测准确性（以曲线下面积AUC表示），并分析其与结局的相关性。

研究结果

NLR与临床结局的关联

研究通过分析发现，入院时较高的NLR值与患儿的不良临床结局（如更高的死亡率或更长的PICU住院时间）呈正相关。这一关联在统计学上是显著的，为NLR作为预后指标提供了初步支持。

预测效能分析

尽管存在显著关联，但研究也显示，NLR作为单一预测指标的效能有限。其预测不良结局的AUC值在0.65至0.70之间，通常认为这表明判别能力为中等或一般。这意味着虽然NLR有提示作用，但仅凭它来准确预测个体患者的风险可能存在不足。

潜在混杂因素

通信作者Xu等人在其评论中重点指出了研究中可能存在的混杂因素。首先，尽管排除了入院前使用糖皮质激素的患儿，但研究发现非脓毒症组患儿在住院期间接受糖皮质激素治疗的比例更高。已知糖皮质激素能导致中性粒细胞计数升高和淋巴细胞计数减少，从而人为地抬高NLR值。如果未对糖皮质激素使用的时机、剂量和具体临床指征进行详细分析和统计调整，这种组间不平衡可能会混淆NLR与真实临床结局之间的关联。

年龄因素的影响

通信作者提出的第二个关键点涉及患儿的年龄范围（1个月至12岁）。儿童的免疫细胞分布在生命早期会经历显著的生理性变化。因此，在整个儿科年龄谱系中使用同一个NLR临界值，可能会忽略这种与年龄相关的生理变异，从而影响结果的准确性和在不同人群中的推广性（外部效度）。建议未来研究采用年龄特异性的参考范围。

多标志物联合策略

基于NLR单一指标预测效能中等的发现，通信作者建议，未来研究应考虑将NLR与其他已确立的生物标志物（如C-反应蛋白或降钙素原）结合起来，构建多标志物预测模型。这种整合策略有望提高对危重患儿预后风险评估的综合性能和临床实用性。

结论与讨论

Samynathan等人的研究为NLR在PICU患儿预后评估中的应用提供了有价值的初步证据。该研究证实了NLR与结局之间存在关联，但其通信文章进一步深化了这一讨论。通信并未否定原始研究的发现，而是通过提出建设性意见，为如何优化研究设计和数据分析指明了方向。核心问题在于确保所观察到的关联是真实可靠的，而非由混杂因素（如糖皮质激素）或方法学选择（如忽略年龄差异）所导致。同时，承认单一生物标志物的局限性，并探索多指标联合策略，是提升临床预测模型效能的关键步骤。

总之，这项研究及随后的学术交流凸显了在儿科危重症医学领域开发简便、实用预后工具的重要性。NLR作为一个易于获得的指标，其潜力值得肯定。未来的研究方向应侧重于通过多中心、大样本的研究，纳入更广泛的人群，采用年龄分层分析，并探索NLR与其他生物标志物（如CRP、PCT）的组合模型，以最终明确NLR在临床风险分层和指导个体化治疗中的确切地位，从而更好地服务于这一脆弱群体。