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为探讨 GAR 与脓毒症患者 28 天全因死亡率的关联，研究人员基于 MIMIC-IV 数据库开展回顾性研究。发现 GAR 是独立危险因素，呈 J 型关系，拐点 27.93， subgroup 分析无交互作用，为脓毒症预后评估提供新方向。
脓毒症（Sepsis）作为全球公共卫生难题，是机体对感染的异常反应引发的危及生命的器官功能障碍。尽管对其病理生理学的认知不断深入且治疗手段有所进步，脓毒症仍是重症监护病房（ICU）患者的主要死亡原因之一，给患者及家庭带来沉重经济负担。当前，评估脓毒症严重程度的评分系统依赖多项指标，临床应用便利性不足，因此亟需一种简单、快速且经济高效的预测工具，以实现脓毒症的早期识别。
葡萄糖和白蛋白是评估脓毒症患者代谢状态与炎症活动的关键生物标志物。脓毒症患者常出现糖代谢紊乱，且其严重程度随病情进展而增加，这种代谢紊乱与患者死亡率及并发症发生率呈正相关。然而，血糖水平易受饮食、心理应激、肝脏疾病等多种因素影响，单一指标预测价值有限。白蛋白作为重要的负急性期蛋白，在炎症反应中发挥关键作用，脓毒症时因肝脏合成受抑及血管通透性增加，白蛋白水平常显著下降，低白蛋白血症与危重症患者较高死亡率相关。但单独使用白蛋白水平预测脓毒症预后同样存在局限性，因其受慢性疾病、营养状态等因素影响。
葡萄糖与白蛋白比值（Glucose-to-Albumin Ratio，GAR）作为新兴生物标志物，整合了血糖和血浆白蛋白水平信息，可更全面评估机体生理状态。已有研究表明 GAR 与非酒精性脂肪肝（NAFLD）及脑出血患者死亡率相关，但在脓毒症患者中，GAR 与死亡率的关联尚未明确。为填补这一研究空白，江西省赣州市人民医院的研究人员开展了相关研究，旨在探讨 GAR 与脓毒症患者 28 天全因死亡率的关系，研究成果发表在《BMC Infectious Diseases》。
研究人员基于公开的 MIMIC-IV（version 2.2）临床数据库，该数据库包含波士顿贝斯以色列女执事医疗中心 ICU 超过 5 万名患者 2008 至 2019 年的临床数据。研究纳入符合 Sepsis-3.0 标准、感染且 SOFA 评分≥2 的成年脓毒症患者，排除非首次住院、非首次入住 ICU、ICU 停留时间 < 24 小时及入院 24 小时内未检测血清白蛋白和血糖的患者，最终纳入 6731 例患者。研究主要结局为脓毒症患者入院 28 天内的全因死亡率。
研究采用了多种关键技术方法：运用 PostgreSQL 软件和 Navicat Premium 提取数据，通过 SQL 查询收集 demographic data、vital signs、laboratory results 等信息；对于缺失值 < 5% 的变量进行填补，正态分布连续变量用均值填补，偏态分布用中位数填补；采用 t 检验、Mann–Whitney U 检验、卡方检验分析患者基线特征，运用单因素和多因素 Cox 回归分析探讨与 28 天死亡率相关的因素，使用限制性立方样条曲线分析 GAR 与死亡率的非线性关系，进行亚组分析和敏感性分析以验证结果的可靠性。
脓毒症患者基线特征
研究共纳入 6731 例患者，平均年龄 62.9±16.7 岁，28 天死亡率 24.7%。随着 GAR 值升高，患者年龄、28 天死亡率、住院时间、ICU 停留时间、呼吸频率、血培养阳性率、阴离子间隙、肌酐、血尿素氮、白细胞计数及 SOFA 评分呈上升趋势，而平均动脉压、体温和血氧饱和度呈下降趋势。高 GAR 值组中，合并肾脏疾病、慢性肺病、心力衰竭、糖尿病和严重肝病的患者比例较高。
GAR 与脓毒症患者 28 天死亡率的相关性
单因素 Cox 回归分析显示，住院时间、ICU 停留时间、平均动脉压、呼吸频率、体温、血氧饱和度等多项指标与脓毒症患者 28 天死亡率相关。多因素 Cox 回归分析表明，调整所有混杂因素后，GAR 是脓毒症患者 28 天全因死亡率的独立危险因素（HR:1.11，95% CI:1.04–1.19）。将 GAR 分为三组，与最低组（Q1）相比，最高组（Q3）28 天死亡风险增加 46%，调整变量后结果依然显著。
GAR 与 28 天死亡率的非线性关系
调整所有混杂因素后，GAR 与脓毒症患者 28 天死亡率呈 J 型关系。拐点分析确定 GAR 阈值为 27.93，当 GAR<27.93 时，死亡率变化趋势较缓；当 GAR≥27.93 时，死亡率显著增加（HR:1.186，95% CI:1.09–1.29）。
亚组分析与敏感性分析
亚组分析显示，年龄、性别、白细胞计数、肾病、糖尿病等因素与 GAR 无显著交互作用，验证了研究结论的稳定性和可靠性。敏感性分析中，排除糖尿病患者及极端血糖值患者后，GAR 与 28 天死亡率的关联依然稳健。
结论与讨论
本研究表明，GAR 与脓毒症患者 28 天全因死亡率显著相关，是独立危险因素，且存在 J 型非线性关系，阈值为 27.93。这一发现为脓毒症预后评估提供了新的生物标志物，GAR 整合了血糖和白蛋白的信息，弥补了单一指标的局限性，且检测简便、成本低，具有较高的临床应用潜力。
研究的优势在于数据来自 MIMIC-IV 数据库，保证了数据的真实性和可靠性；采用多种统计方法控制混杂因素，减少了研究偏倚；使用患者入院时的初始葡萄糖和白蛋白数据，避免了后续治疗的影响。但研究也存在局限性，数据来自单中心，可能影响结论的普遍性；回顾性研究设计无法完全控制所有潜在混杂因素；仅使用入院时的 GAR 初始值，未动态跟踪其变化对预后的影响。
尽管如此，该研究首次探讨了 GAR 与脓毒症患者 28 天死亡率的关系，为脓毒症的预后评估和临床管理提供了新方向，后续需开展多中心、前瞻性研究进一步验证 GAR 的预后价值，以推动其在临床中的广泛应用。
