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为探究血糖变异性（GV）与脑出血重症患者预后关系，研究发现 GV 影响短期、长期结局及住院时长，意义重大。
在健康医学领域，脑血管疾病一直是严重威胁人类生命健康的 “杀手”，脑出血就是其中典型代表。每年，全球有大量患者因脑出血陷入生死危机，不仅死亡率高，幸存者也常面临严重残疾，给家庭和社会带来沉重负担。在救治脑出血重症患者时，医生们面临着诸多挑战，其中血糖管理就是一个棘手问题。以往研究对血糖阈值关注较多，比如血糖超过一定水平会增加住院死亡率。但对于血糖变异性（GV，指血糖随时间的波动情况）在非创伤性脑出血患者中的作用，了解却十分有限。而血糖波动可能会进一步加重代谢紊乱，影响患者的临床结局。为了填补这一认知空白，来自深圳市大鹏新区南澳人民医院、宁乡市人民医院、贵州医科大学附属金阳医院等机构的研究人员，开展了一项关于血糖变异性与脑出血重症患者预后关系的研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为临床治疗提供了重要参考。
研究人员利用了重症监护医学信息数据库（MIMIC）IV（version 2.2）中的数据，这一数据库包含了大量患者的临床信息。研究纳入了 732 例非创伤性脑出血的重症监护病房（ICU）患者，同时制定了严格的纳入和排除标准，以确保研究结果的准确性。在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。数据处理方面，使用结构化查询语言（SQL）从数据库提取数据，再借助 PostgreSQL 和 Navicat Premium 进行处理；计算 GV 时，将其量化为 ICU 住院期间血糖标准差与平均血糖的比值；为探究 GV 与临床结局的关系，运用了逻辑回归、Cox 比例风险模型、线性回归等统计方法，还通过限制立方样条分析探索非线性关系，并进行了亚组分析和敏感性分析来确保研究结果的可靠性。
研究结果主要从以下几个方面展开：
- 患者特征及临床结局：研究队列患者的中位年龄为 71 岁，男性占比 54.1%。高 GV 四分位数组患者的糖尿病、呼吸衰竭等合并症患病率更高，疾病严重程度评分也更高。随着 GV 水平升高，患者出院时不良结局、90 天和 1 年死亡率显著增加，ICU 和住院时间也明显延长。
- 生存分析：通过 Kaplan - Meier 生存分析发现，在 90 天和 1 年时间点，不同 GV 四分位数组患者的累积死亡率存在显著差异，GV 越高，患者生存概率越低。
- 回归分析：回归分析表明，GV 与出院时不良结局、90 天和 1 年死亡率均显著相关。即使调整了人口统计学和临床因素，这种关联依然存在。例如，在 Model 3 中，GV 每标准化单位增加，出院时不良结局的风险比（OR）为 1.43，90 天死亡率的风险比（HR）为 1.19，1 年死亡率的 HR 为 1.15。
- 限制立方样条分析：该分析发现，GV 与出院时不良结局主要呈线性关系，而与 90 天和 1 年死亡率呈显著非线性关系。同时，GV 与 ICU 和住院时间也存在显著非线性关系。研究还确定了 GV 的阈值，当 GV≥0.11 时，90 天和 1 年死亡率风险增加。
- 预测能力及亚组分析：GV 具有一定的预测性能，将其纳入现有评分工具可提高对不良结局的预测价值。亚组分析显示，GV 对非高血压和男性患者的不良结局影响更为明显，但这一结果需谨慎解释，因为存在多重比较等因素。
- 敏感性分析：敏感性分析证实了 GV 与不良结局、ICU / 住院时间之间的关联具有稳健性，在多种插补方法下结果一致。
在研究结论与讨论部分，该研究全面揭示了 GV 在脑出血重症患者预后中的重要作用。较高的 GV 与患者更多不良事件、更高死亡率以及更长住院时间相关，确定的 GV 阈值（0.11）有助于风险分层，将 GV 纳入评分系统可提高预测不良结局的能力。这表明在临床治疗中，对脑出血重症患者进行 GV 监测并实施个体化治疗至关重要。不过，研究也存在一些局限性，如回顾性研究设计可能带来选择偏倚，依赖 MIMIC - IV 数据库导致缺乏一些关键脑出血特征，非连续血糖测量可能影响 GV 计算的准确性等。未来研究需要开展前瞻性研究，采用标准化连续血糖监测，并纳入更全面的脑出血特异性变量，进一步探索 GV 影响患者预后的潜在机制，为临床实践提供更有力的支持。总之，这项研究为脑出血重症患者的血糖管理和预后评估开辟了新的思路，具有重要的临床指导意义和研究价值。
