入院D-二聚体与白蛋白比值作为严重发热伴血小板减少综合征患者不良预后的预测因子:一项回顾性队列研究

《Infection and Drug Resistance》:Admission D-Dimer-to-Albumin Ratio as a Predictor of Poor Prognosis in Patients with Severe Fever with Thrombocytopenia Syndrome: A Retrospective Cohort Study

【字体: 时间:2026年07月19日 来源:Infection and Drug Resistance 3.2

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  目的:严重发热伴血小板减少综合征(SFTS)是一种严重的病毒感染,与快速临床恶化和高死亡率相关。本研究评估了D-二聚体与白蛋白比值(DAR)在住院SFTS患者中的预后价值。患者与方法:回顾性纳入387例SFTS患者。通过Spearman分析评估生物标志物与SF

  
目的:严重发热伴血小板减少综合征(SFTS)是一种严重的病毒感染,与快速临床恶化和高死亡率相关。本研究评估了D-二聚体与白蛋白比值(DAR)在住院SFTS患者中的预后价值。患者与方法:回顾性纳入387例SFTS患者。通过Spearman分析评估生物标志物与SFTSV RNA水平之间的相关性。使用ROC分析和DeLong检验评估DAR及其他候选生物标志物的预后性能。进行多变量Cox回归和Kaplan-Meier生存分析以确定DAR的独立预后价值。结果:在387例纳入患者中,314例(81.1%)存活,73例(18.9%)在入院后28天内死亡。在评估的生物标志物中,DAR与SFTSV RNA水平的相关性最强(r = 0.438,P < 0.001)。DAR在预测28天死亡率方面也表现出最佳的区分能力(AUC=0.810,95% CI,0.745–0.874)。其预后性能显著优于PLR、CRP、ALB/PLT、LDH/ALB、FAR和SII,且与NLR和PCT相当。DAR的最佳截断值为0.087,灵敏度为73.8%,特异度为79.4%,约登指数最高。在单变量Cox回归分析中,DAR >0.087的患者28天死亡风险显著增加(HR = 7.026,95% CI:4.228–11.677;P < 0.001)。在调整年龄、性别、心血管合并症、神经系统症状、出血表现、SFTSV RNA病毒载量、发病至入院间隔和发病年份的多变量Cox回归分析中,DAR仍与不良预后独立相关(调整后HR,4.475;95% CI,2.635–7.600;P < 0.001)。当DAR作为连续变量分析时,该关联仍显著。Kaplan-Meier分析进一步显示,DAR >0.087的患者生存概率显著降低。结论:DAR与住院SFTS患者的不良预后显著相关。作为一种简单且易于获取的入院生物标志物,DAR可能有助于早期风险分层和临床监测。
**论文解读:D-二聚体与白蛋白比值在严重发热伴血小板减少综合征预后评估中的价值**

**研究背景与问题**
严重发热伴血小板减少综合征(SFTS)是由严重发热伴血小板减少综合征病毒(SFTSV,也称Dabie bandavirus,DBV)引起的新发病毒性传染病,自2009年在中国首次发现以来,东亚多国报告病例数显著增加。临床上,SFTS常表现为发热、胃肠道症状、神经系统表现和出血倾向,重症患者可迅速进展为弥散性血管内凝血(DIC)、多器官功能障碍甚至死亡,病死率约12%–30%。由于病程可能快速恶化且特异性治疗手段有限,早期识别高危患者对及时监测、支持治疗和临床决策至关重要。实验室生物标志物可为感染性疾病的预后评估提供客观易得的信息。既往研究显示,入院时中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、丙氨酸氨基转移酶与天冬氨酸氨基转移酶比值(ALT/AST)、白蛋白与血小板比值(ALB/PLT)及乳酸脱氢酶与白蛋白比值(LDH/ALB)等指标与SFTS的疾病严重程度或死亡率相关,但其预测性能在常规临床实践中仍不理想,需要一种区分能力更强的简便生物标志物用于早期风险分层。D-二聚体是凝血和纤溶激活的既定标志物,与严重感染中的DIC和不良结局相关;血清白蛋白反映营养、炎症状态及整体生理储备,低白蛋白血症与SFTS及其他危重症的疾病严重程度和预后不良相关。D-二聚体与白蛋白比值(DAR)整合了这两个参数,可能比单一指标更全面地评估凝血功能障碍和宿主状态。尽管DAR在脓毒症、COVID-19等疾病中已有预后价值报道,但在SFTS中的临床意义尚不清楚。因此,本研究旨在评估DAR在住院SFTS患者中的预后价值,并确定其是否可作为实用的入院早期风险分层标志物。该论文发表在《Infection and Drug Resistance》。

**主要关键技术方法**
本研究为回顾性队列研究,纳入2021年1月至2024年12月安徽医科大学附属六安医院收治的387例SFTS患者(排除22例因主要基础疾病或数据不全者)。通过电子病历收集入院24小时内的临床和实验室数据,包括血常规、凝血功能、生化指标及SFTSV RNA载量,计算DAR(D-二聚体/白蛋白)、NLR、PLR、LDH/ALB等衍生指标。采用Spearman秩相关分析评估生物标志物与SFTSV RNA载量的关联;受试者工作特征(ROC)曲线分析及DeLong检验比较各指标预测28天死亡率的性能;多变量Cox比例风险回归模型(调整年龄、性别、心血管合并症、神经系统症状、出血表现、病毒载量、发病至入院间隔及发病年份)确定独立预后因素;Kaplan-Meier生存分析及log-rank检验比较不同截断值组间的生存差异。

**研究结果**
- **研究人群基线特征**:387例患者中,314例(81.1%)存活,73例(18.9%)死亡。死亡组糖尿病、心血管疾病发生率更高,出血表现和神经系统症状更常见。死亡组炎症标志物(WBC、中性粒细胞计数、LDH/ALB、NLR、PCT、SII)和组织损伤标志物(ALT、AST、LDH、CK、CK-MB)均显著升高,血糖、尿素氮、凝血相关参数(凝血酶原时间、INR、APTT、D-二聚体、ALB/PLT、FAR、DAR)及病毒载量也显著更高;而淋巴细胞计数、淋巴细胞百分比、LCR、血小板计数、嗜酸性粒细胞计数、钠、纤维蛋白原水平显著降低。
- **生物标志物与病毒载量的关联**:在评估的多种生物标志物中,DAR与SFTSV RNA水平的相关性最强(r = 0.438,P < 0.001),其次为D-二聚体、LDH、LDH/ALB、AST、PCT、ALT/AST和PLT(均P < 0.001)。
- **生物标志物ROC性能比较**:DAR预测28天死亡率的AUC为0.810(95% CI,0.745–0.874),在候选指标中最高。DeLong检验显示,DAR的AUC显著高于PLR、CRP、ALB/PLT、LDH/ALB、FAR和SII(均P < 0.05),而与NLR(P = 0.586)和PCT(P = 0.088)无显著差异。最佳截断值为0.087,灵敏度73.8%,特异度79.4%,约登指数0.532,为所有指标中最高,表明其灵敏度与特异度平衡最佳。
- **生物标志物对生存的预测价值**:单变量Cox回归分析中,所有指标均与死亡率显著相关。多变量调整后,NLR、PCT、LDH/ALB、DAR和SII仍保持独立关联,而PLR、CRP和ALB/PLT失去显著性。其中DAR的独立关联最强(调整后HR,4.475;95% CI,2.635–7.600;P < 0.001),其次为NLR(调整后HR,3.9;95% CI,1.82–8.34;P < 0.001)、LDH/ALB(调整后HR,3.316;95% CI,1.582–6.952;P = 0.002)和PCT(调整后HR,2.244;95% CI,1.348–3.737;P = 0.002)。将DAR作为连续变量纳入多变量模型,其与不良预后的关联仍显著。Kaplan-Meier分析显示,DAR >0.087组患者的28天生存概率显著低于DAR ≤0.087组(P < 0.001),与其他指标分类结果一致。

**讨论与结论总结**
讨论部分指出,SFTS的高死亡率要求早期识别高危患者,而本研究发现年龄较大、出血表现、神经系统症状、糖尿病、心血管疾病及高病毒载量与不良预后相关,与既往报告一致。死亡组ALT、AST、CK、CK-MB及血糖升高提示组织损伤(尤其肝脏和心肌)及应激性高血糖。细胞因子风暴在SFTS发病中起核心作用,炎症标志物(NLR、PCT等)与死亡率相关,而CRP的区分价值较弱。凝血功能障碍在疾病进展中重要,死亡组APTT、凝血酶原时间、INR延长,D-二聚体升高,纤维蛋白原降低,支持DAR的生物学合理性。DAR与病毒载量相关性最强,且在多变量调整后独立预测死亡率,其约登指数最高,优于其他多数指标。尽管D-二聚体本身与不良结局独立相关,但白蛋白单独不显著,提示DAR通过组合两者提供更综合的预后信息。局限性包括单中心回顾性设计、截断值未外部验证、未评估DAR动态变化及未探讨生物学机制。结论部分翻译如下:总之,DAR与住院SFTS患者的不良预后显著相关,在调整主要临床混杂因素后仍与死亡率独立相关。与几种常规可用的生物标志物相比,DAR显示出良好的总体预后性能,包括与病毒载量的强相关性、最高的约登指数以及与生存的明确关联。通过结合D-二聚体和白蛋白,DAR可能同时反映凝血功能障碍和整体宿主状况。鉴于其简便、低成本且入院时常规可获得,DAR可作为早期风险分层和临床监测的实用辅助生物标志物。需要进一步的前瞻性多中心研究来验证这些发现并阐明如何将DAR纳入常规临床评估。
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