白蛋白校正阴离子间隙（ACAG）对单次ICU住院心衰患者短期及中期全因死亡率的预测价值研究

《Frontiers in Cardiovascular Medicine》：Relationship between albumin-corrected anion gap and short- and medium-term all-cause mortality in heart failure patients with a single ICU admission

本研究基于MIMIC-Ⅳ数据库，首次系统探讨了白蛋白校正阴离子间隙（ACAG）与单次ICU住院心衰（HF）患者30天及365天死亡率的关系。通过限制性立方样条（RCS）、倾向评分匹配（PSM）和中介分析证实，ACAG≥18 mmol/L是独立危险因素（HR=1.34-1.42），其预测价值（AUC=0.647）优于传统阴离子间隙（AG），但需结合SOFA评分等指标进行综合评估。研究揭示了SAPS II、乳酸、BUN等关键指标的中介作用（33.76%-9.65%），为心衰风险分层提供了新思路。

　　

1 引言

心血管疾病全球高发背景下，心衰（HF）作为60岁以上人群主要死因，其ICU患者的预后评估至关重要。传统评分系统如SOFA和APS III存在操作复杂、指标繁多等局限。阴离子间隙（AG）虽能反映酸碱失衡，但受低白蛋白血症影响显著——血清白蛋白每降低10 g/L，AG将低估2.3-2.5 mmol/L。白蛋白校正阴离子间隙（ACAG）通过引入2.5×(4.4-血清白蛋白g/dl)的校正因子，更准确反映未测定阴离子负荷。既往研究多关注多次ICU住院或长期预后，对单次住院患者短期（30天）死亡预测的研究尚属空白。

2 方法

研究从MIMIC-Ⅳ数据库筛选2008-2022年单次ICU住院的4,821例HF患者。排除标准包括：年龄<18岁、ICU停留<24小时、缺乏白蛋白或AG数据。主要终点为30天和365天全因死亡率。采用随机森林算法处理缺失值，通过RCS确定ACAG与死亡率的剂量反应关系，以18 mmol/L为界值分组。统计分析涵盖KM生存曲线、多变量Cox回归（调整年龄、SOFA评分等32项协变量）、PSM（1:1最近邻匹配）和中介分析。ACAG计算公式为：(Na⁺+K⁺)-(Cl^-+HCO₃^-)+2.5×(4.4-ALB)。

3 结果

3.1 基线特征

死亡组ACAG显著高于存活组（30天：19.3 vs 17.1 mmol/L；365天：18.9 vs 16.9 mmol/L）。高ACAG组更频繁使用血管活性药物（去甲肾上腺素使用率42.6% vs 28.3%）。

3.2 剂量反应关系

RCS显示ACAG与死亡率呈线性正相关（P_非线性=0.32），18 mmol/L以上风险陡增。

3.3 生存分析

KM曲线显示ACAG≥18 mmol/L组30天死亡率达34.2%（vs 22.1%），365天死亡率51.8%（vs 38.4%）。多因素Cox回归证实，校正混杂因素后，高ACAG组死亡风险增加34%-42%（30天HR=1.42，95%CI 1.26-1.61）。

3.4 中介效应

SAPS II评分贡献最大中介效应（33.76%），其次为BUN（22.68%）和乳酸（9.65%）。值得注意的是，乳酸与SpO₂（β=-0.17）、血红蛋白（β=-0.12）负相关，与心率（β=0.21）、肝肾功能指标正相关。

3.5 预测效能

ROC分析显示ACAG（AUC=0.647）预测性能优于AG（0.606）和乳酸（0.590），但低于SOFA评分（0.686）。

4 讨论

研究首次证实ACAG对单次ICU住院HF患者短期预后的预测价值。其机制可能涉及：①组织低灌注导致乳酸堆积；②肝肾清除能力下降；③白蛋白校正更准确反映真实阴离子负荷。临床应用中需注意：①ACAG应结合SAPS II等综合评分；②针对乳酸升高的干预（如改善氧合、纠正贫血）可能间接改善预后；③肾功能（BUN、肌酐）管理对打破"ACAG-死亡"链条至关重要。

5 结论

ACAG≥18 mmol/L是HF患者短期死亡的独立危险因素，但其单独预测效能有限。临床决策需整合多维度指标，尤其关注组织灌注、肝肾功能的动态监测与干预。该研究为ICU心衰患者的精准风险分层提供了新的生物标志物思路。