乳酸/血红蛋白比值(LHR)：预测危重症胃肠道出血患者短期与长期死亡率的新型生物标志物

《Scientific Reports》：Lactate to hemoglobin ratio predicts short and long term mortality in critically ill patients with Gastrointestinal bleeding

本研究针对危重症胃肠道出血(GIB)患者预后评估工具复杂、临床应用受限的现状，创新性地探讨了乳酸/血红蛋白比值(LHR)这一简便指标对7天、28天及365天全因死亡率的预测价值。通过对MIMIC-IV数据库中1387例患者进行回顾性分析，发现LHR是预测死亡率的独立危险因素，其受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.637-0.694，展现出中等判别能力，为ICU中GIB患者的快速风险分层提供了新思路。

　　

在重症监护室(ICU)中，胃肠道出血(Gastrointestinal Bleeding, GIB)是一场生死时速的较量。每年，全球有数十万人因GIB入院治疗，在ICU环境下，其死亡率可高达惊人的47%。面对如此凶险的病情，医生们迫切需要一种能够快速、准确判断患者预后的工具，以便及时调整治疗方案，挽救生命。

目前临床上使用的Rockall评分、Glasgow-Blatchford评分(GBS)和AIMS65评分等工具，虽然在一定程度上能够预测GIB患者的风险，但它们往往需要复杂的计算参数，在紧急情况下难以快速应用。更重要的是，这些评分系统可能无法全面反映ICU患者复杂的临床状况，特别是当患者合并多种并发症时，其预测准确性会大打折扣。

危重症GIB患者的预后评估正面临着一个现实困境：既有的评分系统过于复杂，而简单的指标如乳酸或血红蛋白单独使用又存在明显局限性。乳酸水平虽能反映组织灌注情况，但易受感染、代谢紊乱等因素干扰；血红蛋白虽能指示失血程度，却难以捕捉急性期的动态变化。临床实践呼唤一个能够综合反映患者生理应激和失血状况的简便指标。

为了破解这一难题，来自深圳市第三人民医院重症医学科等机构的研究团队开展了一项创新性研究，探索乳酸/血红蛋白比值(Lactate-to-Hemoglobin Ratio, LHR)这一复合指标在预测GIB患者预后中的价值。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为危重症GIB患者的风险管理提供了新的视角。

研究团队利用MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care)这一大型公共数据库，采用回顾性队列研究设计，纳入了1387例确诊为GIB的ICU患者。他们创新性地将入院24小时内检测的乳酸值与血红蛋白值相结合，计算LHR，并深入分析了LHR与患者7天、28天及365天死亡率之间的关联。

本研究主要采用了回顾性队列研究设计，基于MIMIC-IV(v2.2)数据库的临床数据。关键技术方法包括：利用SQL(Structured Query Language)进行数据提取与处理；应用多变量逻辑回归模型(Multivariate Binary Logistic Regression)分析LHR与死亡率的关系；通过受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve, ROC)及曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)评估预测效能；使用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)进行共线性诊断；采用四分位法将LHR分组(Q1-Q4)进行趋势分析。

基线 demographic 和 clinical characteristics

研究共纳入1387例GIB患者，其中男性805例(58.0%)，女性582例(42.0%)，平均年龄65.96岁。患者被分为四个LHR四分位数组：Q1(0.1068)、Q2(0.1667)、Q3(0.2532)和Q4(0.4848)。死亡率随观察时间延长而增加：7天死亡率为12.3%(171/1387)，28天为29.1%(404/1387)，365天为48.8%(677/1387)。研究表明，LHR较高的患者往往伴有更严重的生理指标异常和更多的合并症。

单变量 binary logistic regression 的 LHR

单因素分析显示，LHR作为连续变量与各时间点死亡率均显著相关：7天死亡率OR=4.302(95% CI: 2.901-6.378)，28天死亡率OR=4.992(95% CI: 3.273-7.613)，365天死亡率OR=5.269(95% CI: 3.232-8.589)。按四分位数分组分析显示，随着LHR升高，死亡风险呈现递增趋势，Q4组风险最高(7天死亡率OR=4.917)。

多变量 binary logistic regression 的 LHR

在调整了年龄、急性生理学评分III(Acute Physiology Score III, APSIII)、急性肾损伤(Acute Kidney Injury, AKI)、恶性肿瘤等混杂因素后，LHR作为连续变量仍与各时间点死亡率独立相关：7天死亡率调整后OR=2.445，28天为2.042，365天为2.074。分组分析显示，Q3组在不同时间点的死亡风险均显著高于Q1组(参考组)，表明LHR与死亡率之间存在剂量反应关系。

ROC curve 分析

LHR对不同终点死亡率均显示出中等预测能力：7天死亡率AUC=0.694(95% CI: 0.652-0.737)，28天死亡率AUC=0.657(95% CI: 0.626-0.688)，365天死亡率AUC=0.637(95% CI: 0.608-0.666)。预测效能随观察时间延长而略有下降，但对7天死亡率的预测能力最强。

本研究通过严谨的统计分析和大量临床数据验证，得出重要结论：LHR是危重症GIB患者短期和长期死亡率的独立预测因子。与单独使用乳酸或血红蛋白相比，LHR综合反映了组织灌注状态和失血程度，提供了更全面的生理信息。尤其在ICU环境下，LHR的计算简单快捷，仅需常规实验室检查结果，适合在资源有限的环境中推广应用。

研究的创新之处在于首次将LHR这一复合指标应用于GIB患者的预后评估，并证实了其在预测长期死亡率方面的价值。这不仅有助于早期识别高风险患者，及时进行干预，还为GIB患者的出院规划和长期随访提供了参考依据。

然而，研究也存在一些局限性，如回顾性设计可能引入无法测量的混杂因素，单中心数据限制了结果的普适性，以及无法区分上消化道出血(Upper Gastrointestinal Bleeding, UGIB)和下消化道出血(Lower Gastrointestinal Bleeding, LGIB)对预后的可能影响。此外，某些变量如白蛋白(Albumin, ALB)和中性粒细胞(Neutrophils)缺失比例较高，可能对结果产生一定影响。

未来研究应通过前瞻性、多中心设计进一步验证LHR的预测价值，探索其在特定GIB亚组中的应用，并建立适用于不同临床环境的标准化阈值。同时，将LHR与现有评分系统结合，可能形成更强大的预测模型，为临床决策提供更可靠的支持。

这项研究为危重症GIB患者的风险管理提供了新的思路和工具，LHR这一指标有望在未来成为ICU中简单、实用的预后评估手段，帮助医生更早识别高风险患者，优化治疗策略，最终改善患者预后。随着进一步研究的深入，LHR可能在GIB乃至其他危重症患者的风险分层中发挥越来越重要的作用。