高敏C反应蛋白与中国心衰患者6个月全因死亡率的线性关联研究

本研究针对中国心力衰竭(HF)患者高敏C反应蛋白(hs-CRP)与预后的关联性尚不明确的问题，通过回顾性队列分析941例患者数据，发现hs-CRP水平与6个月全因死亡率呈独立正相关(OR=2.073, p=0.047)，ROC曲线下面积(AUC)为0.66，最佳截断值为1.64。该研究为炎症标志物用于中国心衰患者风险分层提供了关键证据，支持将hs-CRP纳入临床预后评估体系。

　　

心力衰竭(HF)是全球范围内致残和致死的主要心血管疾病之一，其发病率和患病率持续上升，给社会带来沉重的健康和经济负担。据统计，欧洲心衰的年发病率约为3‰，而在成年人中高达5‰；中国35岁及以上人群的加权患病率为1.3%，患者人数超过1370万。尽管治疗手段不断进步，心衰患者的再住院率和死亡率仍居高不下，亟需开发有效的风险预测工具以优化临床管理。

高敏C反应蛋白(hs-CRP)作为系统性炎症的可靠标志物，在心衰患者中常显著升高，且与不良临床结局相关。既往研究多基于西方人群，且较少探讨hs-CRP与死亡率之间的非线性关系。针对中国心衰人群的相关研究尤为缺乏。为此，朱爱玲（Ailing Zhu）等研究人员开展了一项回顾性队列研究，旨在明确hs-CRP与中国心衰患者6个月全因死亡率的关系，并探索其潜在的非线性关联。该研究发表于《Scientific Reports》。

研究团队利用来自中国四川自贡市第四人民医院的前瞻性心衰注册数据库，筛选2016年1月至2019年12月期间住院的941例患者数据。主要终点为入院后6个月内的全因死亡率。因hs-CRP数据呈非正态分布，研究者对其进行对数转换，并依据三分位数分层。采用多因素逻辑回归模型校正潜在混杂因素，评估log(hs-CRP)的独立预后价值；通过限制性立方样条变换探讨其与死亡风险的非线性关系。

主要技术方法包括：基于医院的前瞻性注册队列构建；实验室指标如hs-CRP、BNP、肌酐、尿酸等检测；统计学处理采用SPSS 27.0软件，包括单因素分析、多因素逻辑回归、ROC曲线分析及限制性立方样条拟合。

基线特征分析

纳入的941例患者中，6个月全因死亡率为3.08%（29/941）。按log(hs-CRP)三分位数分层后，死亡率随分层升高而递增（1.90%、1.92%、5.45%）。各组在体重指数(BMI)、左心室射血分数(LVEF)、log(高敏肌钙蛋白T, hs-TnT)、血脂及血钾水平上无显著差异，但年龄、性别、生命体征、Charlson合并症指数(CCI评分)、肾功能标志物（肌酐、尿酸、胱抑素C）、营养状态（白蛋白）及log(BNP)等存在组间差异。

单因素与多因素回归结果

单因素分析显示，log(hs-CRP)与死亡风险显著正相关（OR=2.717, 95%CI: 1.414-5.219, p=0.003）。其他显著预测因子包括肌酐、尿酸、胱抑素C、血钾、log(BNP)和log(hs-TnT)。多因素校正后（模型III：调整年龄、性别、肌酐、尿酸、胱抑素C、log(BNP)、log(hs-TnT)和血钾），log(hs-CRP)仍独立预测死亡风险（OR=2.073, 95%CI: 1.009-4.256, p=0.047）。

非线性关系与ROC分析

限制性立方样条分析未检测到log(hs-CRP)与死亡风险的非线性关联（log-rank p>0.05）。ROC曲线表明log(hs-CRP)对死亡率具有中等预测效能（AUC=0.66, 95%CI: 0.56-0.76），最佳截断值为1.64，对应敏感性和特异性分别为0.82和0.48。

本研究首次在中国心衰人群中证实，入院时hs-CRP水平与6个月全因死亡率呈独立线性正相关，提示其作为炎症标志物在心衰风险分层中的潜在价值。尽管ROC分析显示其预测效能中等，但hs-CRP与传统生物标志物（如BNP和肌钙蛋白）反映的病理生理机制互补——后者主要体现心肌应激与损伤，而hs-CRP表征系统性炎症状态，可能参与心衰进展中的炎症驱动途径。

研究的局限性包括缺乏详细用药数据（如他汀类、ACEI、β受体阻滞剂等可能影响hs-C水平的药物）、单中心设计可能限制外推性、未评估hs-CRP动态变化、随访时间较短以及因数据缺失导致的选择偏倚。未来需开展多中心前瞻性研究验证结果，并探索将hs-CRP纳入复合风险评分模型的临床效用。

综上所述，该研究为炎症标志物在中国心衰患者预后评估中的应用提供了重要依据，支持将hs-CRP测量纳入常规临床评估流程，以助力风险分层和治疗决策优化。