血清尿酸与APACHE II评分联合评估优化危重症患者死亡率预测

本研究针对危重症患者死亡率预测准确性不足的问题，通过整合血清尿酸(UA)与APACHE II评分系统开展回顾性队列研究。结果显示非存活组UA水平(456.3±178.4 μmol/L)和APACHE II评分(24.6±7.2)显著高于存活组，联合模型使预测AUC提升至0.788，为ICU风险分层提供了新的生物标志物组合策略。

　　

在重症监护医学领域，准确预测患者死亡率始终是临床决策的关键难点。尿酸(UA)这个看似普通的代谢产物，近年来被发现具有"双面人格"——既是强效抗氧化剂，又可能转变为促氧化因子。这种特性使得UA水平与危重症患者预后呈现出令人困惑的关联：既有研究显示低UA(<150 μmol/L)预示败血症患者不良结局，又有证据表明高UA(>416 μmol/L)与急性肾损伤进展相关。与此同时，临床广泛使用的APACHE II评分系统虽然可靠，但其预测效能(AUC 0.70-0.80)仍有提升空间。这种矛盾现象促使首都医科大学附属北京朝阳医院的研究团队开展了一项创新性研究，相关成果发表在《The Journal of Emergency Medicine》上。

研究人员采用多中心回顾性队列设计，分析了2015-2021年间380例急诊重症监护室(EICU)患者的临床数据。关键技术包括：1)采集入院24小时内APACHE II评分及UA等生化指标；2)建立多变量逻辑回归模型；3)采用受试者工作特征(ROC)曲线评估预测效能。所有患者按28天生存状态分为存活组(n=308)和非存活组(n=72)。

患者基线特征

非存活组呈现典型的高危特征：平均年龄显著更高(68.2±12.1岁)，APACHE II评分(24.6±7.2)和UA水平(456.3±178.4 μmol/L)均明显高于存活组。急性心肌梗死(22.2% vs 8.8%)和肺炎(48.6% vs 36.4%)在非存活组占比更高。

预测模型分析

多因素回归确认APACHE II(OR=1.32)和UA(OR=1.01)均为独立预测因子。最具临床价值的是联合模型的表现：预测AUC达0.788，显著优于单独使用APACHE II(AUC=0.767)或UA(AUC=0.627)。当UA>398 μmol/L合并APACHE II>20时，死亡率预测灵敏度提升至74.3%。

讨论与结论

该研究首次在EICU人群中系统验证了UA与APACHE II的协同预测价值。UA的"双刃剑"特性可能反映了氧化应激与器官损伤的病理过程：适度水平具有抗氧化保护作用，而异常升高则提示嘌呤代谢紊乱和炎症反应激活。这种生物标志物组合的优势在于检测便捷、成本低廉，特别适合资源有限的急诊环境。不过研究者也指出，UA的"理想区间"可能因基础疾病而异，未来需要前瞻性研究验证截断值的普适性。这项成果为危重症患者的早期风险分层提供了新的决策工具，展现了传统评分系统与新型生物标志物融合的临床潜力。