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本研究聚焦于免疫抑制剂使用背景下慢性肾脏病（CKD）患者重症感染的院内死亡风险，通过构建预测模型，发现持续性淋巴细胞减少症（PL）是关键预测因子，为临床决策提供了有力支持，显著提升了风险预测的准确性和临床实用性。
慢性肾脏病（CKD）患者常需长期使用免疫抑制剂，这虽有助于控制病情，但也削弱了患者的免疫功能，使其在重症感染面前更为脆弱。目前，评估此类患者院内死亡风险的工具多基于普通人群，难以精准反映免疫受损患者的病情严重程度。为此，国内金陵医院国家肾脏疾病临床研究中心的研究人员开展了一项研究，旨在构建一个专门针对免疫抑制背景下CKD患者重症感染的院内死亡风险预测模型。研究发现，持续性淋巴细胞减少症（PL）、乳酸脱氢酶（LDH）水平升高、总胆红素（TBIL）水平升高、机械通气使用以及血管活性药物使用是院内死亡的独立预测因子。基于这些因子构建的预测模型在判别能力上显著优于现有的SOFA评分和快速Pitt菌血症评分（qPBS），为临床精准评估和干预提供了有力工具。该研究成果发表于《BMC Nephrology》杂志。
在研究方法上，研究人员回顾性分析了2012年1月至2024年1月期间，因重症感染住院且接受免疫抑制治疗的272例CKD患者的临床数据。通过随机分组构建训练集和验证集，利用逻辑回归分析筛选关键预测变量，并构建诺莫图（nomogram）可视化预测模型。研究结果表明，持续性淋巴细胞减少症（PL）是院内死亡的最强预测因子，其在死亡组中的发生率显著高于存活组。此外，通过受试者工作特征曲线（ROC）分析，该模型的曲线下面积（AUC）达到0.959，显著高于SOFA评分（AUC=0.878）和qPBS评分（AUC=0.897），显示出优异的判别能力。校准曲线分析和Hosmer-Lemeshow检验进一步验证了模型的拟合优度。决策曲线分析（DCA）也表明，该模型在临床应用中的净收益优于SOFA和qPBS评分。
研究结论指出，持续性淋巴细胞减少症（PL）是免疫抑制背景下CKD患者重症感染后院内死亡的最重要预测因子。基于PL等关键变量构建的临床预测模型在诊断准确性和临床实用性方面表现出色。这一模型为临床医生提供了精准评估患者病情严重程度和死亡风险的新工具，有助于优化治疗决策，改善患者预后。然而，研究也存在局限性，如回顾性设计可能导致的选择偏差、单中心数据的外部验证不足以及样本异质性等，未来需通过大规模临床数据验证和多中心前瞻性研究进一步完善模型。
