《The Egyptian Journal of Bronchology》：Neutrophil-to-lymphocyte ratio as a prognostic marker of disease severity and in-hospital mortality in hospitalized patients with COVID-19: a retrospective Saudi cohort study
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背景：2019冠状病毒病（COVID-19）可导致从相对轻微症状到严重危及生命状况的一系列健康问题。识别易发生不良临床结局的患者对于优化其护理至关重要。中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）作为一种廉价且高度可及的系统性炎症生物标志物，已被建议用于预测COVID-
背景：2019冠状病毒病（COVID-19）可导致从相对轻微症状到严重危及生命状况的一系列健康问题。识别易发生不良临床结局的患者对于优化其护理至关重要。中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）作为一种廉价且高度可及的系统性炎症生物标志物，已被建议用于预测COVID-19的疾病严重程度。本研究探讨了NLR在沙特阿拉伯预测COVID-19疾病严重程度和院内死亡中的效用。
方法：本研究纳入2021年4月至12月在沙特阿拉伯卡西姆地区布赖达法赫德国王专科医院住院的COVID-19患者。从患者电子病历中收集年龄、性别、合并症、实验室检查结果、住院时间及结局（死亡或康复）等数据。采用回归分析和生存分析对数据进行处理。
结果：共纳入204例住院患者，其中56例（27.5%）为危重症。危重症患者年龄显著大于非危重症患者（72.7±13.4岁对比61.9±18.8岁，P<0.001），且D-二聚体、天冬氨酸氨基转移酶、总胆红素、乳酸脱氢酶和淀粉酶水平更高。死亡病例的NLR显著高于存活者（中位数分别为7.2和4.3，P=0.002）。此外，危重症患者和重症监护病房患者的NLR值较高，但差异无统计学意义。ROC分析显示，NLR预测院内死亡的能力为中等水平，AUC为0.638，最佳截断值为5.01；预测疾病严重程度的能力相似但略低，AUC为0.581，最佳截断值为6.2。
结论：在多变量逻辑回归中，NLR与院内死亡独立相关，但与危重症疾病严重程度无关。然而，在完全调整的Cox比例风险模型中，NLR与死亡时间无独立关联。NLR是一种低成本、易获得的炎症标志物，可有助于早期评估患者风险，尤其是在与其他临床信息和实验室检查联合使用时。需要更多研究，特别是涉及多中心的大规模研究，通过多因素详细分析来进一步确认其在预测结局中的效用。
**研究背景与目的**
2019冠状病毒病（COVID-19）由严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）引起，自2019年底出现以来已成为重大全球公共卫生问题。尽管疫苗和医疗进步降低了重症率和死亡率，但COVID-19仍严重影响医疗系统，尤其对老年人和伴有合并症的患者。COVID-19临床表现差异极大，从无症状感染到重症肺炎、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、多器官衰竭甚至死亡。因此，早期识别病情恶化高风险患者对于及时治疗、合理分配资源和改善预后至关重要。越来越多的证据表明，失调的免疫和炎症反应在重症COVID-19进展中起核心作用。中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）作为一种由常规血常规参数计算的系统性炎症和免疫失调标志物，已在脓毒症、心血管疾病、恶性肿瘤等疾病中被广泛研究。多项研究和系统综述报告，入院时NLR升高与COVID-19疾病严重程度、重症监护需求、机械通气和死亡相关，但其预测性能和最佳截断值在不同人群、医疗环境和疫情阶段存在显著差异。在沙特阿拉伯，NLR在住院COVID-19患者中的预后价值证据有限，尤其是在服务于多样化患者群体的大型三级医疗中心。因此，研究人员开展了一项回顾性队列研究，首次在沙特阿拉伯卡西姆地区的一家主要医院评估入院NLR与疾病严重程度和院内死亡之间的关系，并利用受试者工作特征（ROC）曲线分析其判别能力，以明确NLR是否可作为常规临床环境中早期识别高风险患者的实用且廉价的标志物。
**研究设计与技术方法**
该研究为单中心回顾性队列研究，样本来源于沙特阿拉伯卡西姆地区布赖达法赫德国王专科医院，纳入2021年4月至12月期间住院的204例经实时逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）确诊的COVID-19成年患者。数据从电子病历和电子实验室信息系统收集，包括人口学资料、合并症、入院实验室检查、住院时间及出院结局。统计分析使用IBM SPSS 27.0，连续变量根据分布以均值±标准差或中位数（四分位距）表示，组间比较采用t检验、Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验；分类变量采用卡方检验或Fisher精确检验。ROC曲线分析用于评估入院NLR对危重症及院内死亡的判别能力，通过Youden指数确定最佳截断值。多变量logistic回归分析用于评估独立相关因素，Kaplan-Meier方法和Cox比例风险回归用于生存分析。研究遵循STROBE声明，并获得卡西姆省区域研究伦理委员会批准（IRB No.607-44-3028）。
**研究结果**
**患者特征与疾病严重程度**：在204例患者中，148例（72.5%）为非危重症，56例（27.5%）为危重症。危重症患者平均年龄为72.7±13.4岁，显著高于非危重症患者的61.9±18.8岁（P<0.001）。两组性别分布无显著差异。中枢神经系统疾病在危重症组更常见（16.1%对比6.1%，P=0.025）。危重症患者91.1%入住ICU，而非危重症组仅3.4%入住ICU（P<0.001）。危重症患者院内死亡率为67.9%，显著高于非危重症患者的12.8%（P<0.001）。
**实验室检查与疾病严重程度**：危重症患者的D-二聚体水平显著升高（5.81±8.91对比2.90±5.90，P=0.007），天冬氨酸氨基转移酶、总胆红素、乳酸脱氢酶和淀粉酶水平均显著升高（P<0.05），血清白蛋白水平显著降低（32.08±6.01 g/L对比34.03±5.90 g/L，P=0.040）。两组在白细胞计数、中性粒细胞绝对数、淋巴细胞绝对数、血小板、C反应蛋白、铁蛋白等指标上差异无统计学意义。
**NLR与临床结局的关联**：危重症患者的NLR高于非危重症患者，ICU患者高于普通病房患者，但差异均未达到统计学意义（P分别为0.070和0.096）。NLR与住院时间无显著关联（P=0.922）。死亡患者的NLR显著高于存活者（中位数7.2对比4.3，P=0.002），提示高NLR与院内死亡风险增加相关。
**NLR预测疾病严重程度和死亡的能力**：ROC分析显示，预测院内死亡的最佳NLR截断值为5.01，AUC为0.638，灵敏度为68.4%，特异度为55.1%，阳性预测值为37.1%，阴性预测值为81.8%。预测危重症的最佳NLR截断值为6.2，AUC为0.581，灵敏度为57.1%，特异度为61.5%，阳性预测值为64.4%，阴性预测值为76.6%。这表明单独使用NLR预测死亡或重症的判别能力有限。
**多变量logistic回归**：年龄每增加10岁，危重症风险增加49%（aOR=1.49，95%CI:1.18–1.87）；D-二聚体每倍增，风险增加25%（aOR=1.25，95%CI:1.01–1.56）；乳酸脱氢酶每倍增，风险增加约2.7倍（aOR=2.71，95%CI:1.51–4.86）。NLR与危重症无独立关联（aOR=0.98，95%CI:0.73–1.32，P=0.895）。在院内死亡方面，NLR每倍增使死亡风险增加45%（aOR=1.45，95%CI:1.03–2.05，P=0.034）；总胆红素升高与死亡风险增加相关（aOR=2.38，95%CI:1.46–3.89）；危重症是死亡的最强预测因素（aOR=11.42，95%CI:4.87–26.80）；男性与较低死亡风险相关（aOR=0.30，95%CI:0.13–0.71，P=0.006）。
**生存分析**：Kaplan-Meier生存分析显示，入院NLR≥5.01的患者住院生存概率显著低于NLR<5.01的患者（log-rank P=0.014）。14天生存率分别为80.2%和93.4%，30天生存率分别为54.6%和75.3%。高NLR组中位生存期为41天，低NLR组未达到中位生存期。Cox比例风险模型显示，高NLR组院内死亡风险为低NLR组的1.99倍（HR=1.99，95%CI:1.13–3.48，P=0.017）。然而，在完全调整年龄、性别、D-二聚体、白蛋白、乳酸脱氢酶和总胆红素后，NLR与死亡时间无独立关联（aHR=1.19，95%CI:0.81–1.76，P=0.369），仅危重症独立预测院内死亡风险（aHR=6.43，95%CI:2.22–18.65，P<0.001）。
**讨论与结论**
讨论部分强调，老年和D-二聚体、乳酸脱氢酶、天冬氨酸氨基转移酶升高及白蛋白降低均指向严重COVID-19涉及多系统炎症过程。NLR升高与死亡相关的机制可能涉及嗜中性粒细胞过度活化、细胞因子释放、内皮损伤、中性粒细胞胞外陷阱形成及免疫血栓形成，同时淋巴细胞减少反映适应性免疫受损。尽管NLR与死亡和重症的关联具有一定统计学意义，但ROC分析显示其单独判别能力较差（AUC分别为0.638和0.581），且完全调整的Cox模型未显示独立关联，因此NLR不应作为单独的预测工具或临床决策依据，而应作为综合多因素评估中的辅助性炎症标志物，尤其适用于资源有限或高患者量场景。研究局限性包括单中心回顾性设计、仅基于入院时的实验室数据，以及未能纳入疫苗接种状态、SARS-CoV-2变异株、抗病毒治疗、机械通气、SOFA评分、衰弱和肥胖等潜在混杂因素。
研究结论：在多变量logistic回归中，NLR与院内死亡独立相关，但与危重症疾病严重程度无关；然而，在完全调整的Cox比例风险模型中，NLR未保留与死亡时间的独立关联。NLR因此可被视为一种易于获得的辅助性炎症标志物，在结合既有临床和实验室参数时可纳入更广泛的风险评估。未来需要前瞻性验证并将NLR整合入多变量预测模型，以确定其能否提供具有临床意义的增量预测价值，之后再考虑将其推荐用于常规风险分层。
