血小板与淋巴细胞比值升高与急性缺血性卒中相关性肺炎的关联：一项回顾性队列研究

《Frontiers in Neurology》：Elevated platelet-to-lymphocyte ratio is associated with stroke-associated pneumonia in acute ischemic stroke: a retrospective cohort study

　　

专业术语翻译的摘要部分 背景： 卒中相关性肺炎（SAP）是急性缺血性卒中（AIS）常见且严重的并发症，会显著恶化临床结局。血小板与淋巴细胞比值（PLR）是一种源于常规全血细胞计数的易获取复合指标，可能反映卒中后的免疫失衡。然而，其在预测AIS患者SAP中的作用尚待探索。 方法： 这项回顾性队列研究在系统筛选2,150例患者后，纳入了1,745例急性缺血性卒中（AIS）患者。初始筛选后剩余1,766例合格患者；额外排除了21例PLR极端值（>1,000）的患者。HbA1c缺失值采用链式方程多重插补（MICE）结合随机森林估计器进行一次插补。PLR计算为血小板计数除以淋巴细胞计数，并进行log2转换。研究人员采用多变量逻辑回归、广义加性模型（GAM）和两段式逻辑回归检验PLR与卒中相关性肺炎（SAP）之间的关联。研究人员对七个临床变量进行了亚组分析，并通过似然比检验评估交互作用。通过受试者工作特征（ROC）分析评估预测性能，并使用DeLong检验与C反应蛋白（CRP）和A2DS2评分进行比较。 结果： 359例患者（20.6%）发生SAP。SAP患者的PLR高于非SAP患者（中位数136.17 vs. 113.69，p < 0.001）。在完全调整模型中，log2-PLR仍与SAP相关（OR = 1.36每增加1个单位，95% CI: 1.12–1.65，p = 0.0021）。与最低四分位数组相比，最高PLR四分位数组的SAP风险增加（OR = 1.62，95% CI: 1.03–2.54，p = 0.0386）。GAM和两段式回归确定了一个阈值为PLR = 224.8（log2-PLR = 7.812）。低于此阈值时，关联不显著（OR = 1.21，95% CI: 0.93–1.57，p = 0.1551），而高于此阈值时，关联显著（OR = 2.06，95% CI: 1.10–3.87，p = 0.0240）。PLR、CRP和A2DS2的AUC分别为0.584、0.825和0.757。PLR + CRP和PLR + A2DS2模型的AUC分别为0.803和0.763。 结论： 升高的PLR与AIS患者的SAP相关，呈现出非线性阈值依赖性关系。尽管其单独区分性能一般，但PLR可从常规血常规中普遍获得，并可作为早期SAP风险分层的经济有效工具。有必要进行前瞻性多中心验证。

论文解读文章

研究背景与目的

卒中相关性肺炎（SAP）是急性缺血性卒中（AIS）后一种常见且严重的院内感染并发症，发生率约为10%–20%，会延长住院时间、增加医疗成本并导致更差的功能预后和更高的死亡率。早期识别高风险患者对于及时采取预防性干预措施至关重要。现有证据表明，系统性炎症在SAP发病机制中扮演核心角色。卒中会触发复杂的免疫反应，表现为矛盾的全身性炎症和并发的免疫抑制，即卒中诱导的免疫抑制综合征（SIDS），从而破坏黏膜防御机制，增加肺部感染的易感性。虽然包括C反应蛋白（CRP）、白细胞（WBC）计数和中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）在内的传统炎症生物标志物已被评估为SAP的预测因子，但其性能仍不理想。因此，临床上亟需更易获取的复合型标志物。血小板与淋巴细胞比值（PLR）作为一种从常规全血细胞计数（CBC）中计算得出的易获取复合指数，整合了两种与卒中后感染易感性相关的互补病理生理信号：血小板增多反映了血小板介导的炎症和凝血激活，而淋巴细胞减少则指示适应性免疫的抑制。已有研究表明，升高的PLR与心血管疾病、恶性肿瘤和脓毒症的不良结局相关。然而，PLR是否能特异性预测AIS患者的SAP尚未得到系统研究，且潜在的非线性阈值效应也未被探讨。本研究旨在：（1）在一个大型、特征明确的AIS队列中，通过分层多变量逻辑回归检验入院时PLR与SAP发生的独立关联；（2）利用广义加性模型（GAM）和两段式回归描述潜在的非线性和阈值依赖性关系；（3）评估该关联在预设临床亚组中的稳健性；（4）评价PLR的预测性能并与CRP和A2DS2评分进行比较。

研究方法概述

这是一项单中心回顾性队列研究，数据来源于温州医科大学附属衢州医院（一家拥有2000张床位的三级甲等综合卒中中心），纳入2019年1月至2023年12月期间收治的1,745例确诊AIS患者。研究人员排除了资料不全、失访、出血转化、入院前已患肺炎、恶性肿瘤及严重肝肾功能障碍等患者，并剔除了PLR值超过1,000的极端值。SAP的定义依据美国疾病控制与预防中心的修订标准及卒中共识组的肺炎建议。主要暴露变量为入院24小时内的PLR，计算方法为血小板计数除以淋巴细胞计数，并在回归分析前进行log₂转换以减少右偏态。研究人员通过方差膨胀因子（VIF）评估了多重共线性。统计分析采用了三种层次逻辑回归模型（未调整、调整年龄性别、完全调整多个协变量），并使用GAM和两段式逻辑回归探索非线性关联和阈值效应。此外，还进行了七个预设变量的亚组分析和受试者工作特征（ROC）曲线分析以评估预测效能。

主要研究结果

基线特征按SAP状态分层：在1,745例AIS患者中，359例（20.6%）发生了SAP。与非SAP患者相比，SAP患者年龄更大（74.87岁 vs. 67.87岁），房颤、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、鼻饲和意识障碍的比例更高。实验室检查显示，SAP患者的PLR显著升高（中位数136.17 vs. 113.69），同时CRP和WBC也显著升高。此外，SAP患者的神经功能缺损程度更重，表现为更高的美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分和A2DS2评分。

基线特征按PLR四分位数分层：PLR四分位数边界分别为Q1（5.8–85.1）、Q2（85.1–117.1）、Q3（117.1–164.5）和Q4（164.9–973.5）。SAP发生率从Q1的17.6%递增至Q4的29.4%（p < 0.001）。随着PLR四分位数的升高，男性比例下降，而房颤、COPD、CRP和中性粒细胞计数（NTC）倾向于升高。

PLR与SAP的关联：多变量逻辑回归：在未调整模型（模型1）中，log₂-PLR每增加一个单位，SAP的风险增加（OR = 1.50）。在调整年龄和性别后（模型2），关联依然显著（OR = 1.47）。在完全调整模型中（模型3），log₂-PLR仍与SAP独立相关（OR = 1.36）。四分位数分析显示，与Q1相比，Q4的SAP风险在完全调整后仍显著增加（OR = 1.62），并且存在显著的剂量-反应趋势。

非线性关联与阈值效应：GAM分析揭示了log₂-PLR与SAP概率之间存在非线性、阈值依赖的关系。两段式逻辑回归确定了拐点为PLR = 224.8（log₂-PLR = 7.812）。低于此阈值时，PLR与SAP无显著关联；高于此阈值时，关联变得显著（OR = 2.06）。

亚组分析：在年龄、性别、吸烟、高血压、糖尿病、房颤和COPD这七个预设亚组中，PLR升高与SAP的关联总体上保持一致，未发现显著的交互作用，表明该关联具有较强的稳健性。

敏感性分析与预测性能：排除PLR极端值前后的分析结果相似，表明关联并非由个别极端值驱动。ROC分析显示，PLR单独预测SAP的曲线下面积（AUC）仅为0.584，显著低于CRP（0.825）和A2DS2（0.757）。将PLR加入CRP或A2DS2模型后，AUC并未显著提升。

结论与讨论

本研究表明，入院时升高的PLR与AIS患者的SAP风险独立相关，并呈现非线性、阈值依赖的特征，风险在PLR超过约224.8时显著增加。这一关联在多个临床亚组中表现一致。PLR的生物学合理性在于其组分同时反映了先天免疫的过度激活（血小板）和适应性免疫的抑制（淋巴细胞），共同构成了卒中后免疫失调的复合指标。尽管PLR在回归模型中显示出统计学显著性，但其作为单一预测工具的区分能力较差（AUC仅为0.584），远不及CRP和A2DS2评分，且未能为后者提供增量价值。因此，PLR可能更适合作为一个易于获取的辅助指标用于早期风险分层，尤其是在无法立即获得CRP等更精确标志物时。本研究的局限性包括单中心回顾性设计、无法完全排除残余混杂因素、对缺失值的单一插补方法以及对极端值的排除和数据驱动的阈值可能影响普适性。研究结论明确指出，虽然升高的PLR与AIS患者的SAP相关，但其独立的预测价值有限，所发现的阈值和临床效用仍需前瞻性多中心研究加以验证。