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危重老年患者血糖波动性与谵妄之间的关联:一项回顾性队列研究
《Diabetology & Metabolic Syndrome》:Association between glycemic variability and delirium in critically ill older adults patients: a retrospective cohort study
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月14日 来源:Diabetology & Metabolic Syndrome 4.9
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摘要背景谵妄影响着30–70%的危重老年患者,且会导致不良预后。尽管在重症监护中控制血糖非常重要,但血糖波动性对谵妄的影响仍缺乏研究,尤其是在老年患者中。本研究探讨了危重老年患者中血糖波动性与谵妄之间的关联。方法我们分析了MIMIC-IV数据库中16,335名65岁及以上的患者数
谵妄影响着30–70%的危重老年患者,且会导致不良预后。尽管在重症监护中控制血糖非常重要,但血糖波动性对谵妄的影响仍缺乏研究,尤其是在老年患者中。本研究探讨了危重老年患者中血糖波动性与谵妄之间的关联。
我们分析了MIMIC-IV数据库中16,335名65岁及以上的患者数据。血糖波动性是通过血糖测量值的变异系数来计算的,并将其分为四个区间。谵妄的诊断则采用重症监护室混乱评估量表(CAM-ICU)。多变量逻辑回归分析在考虑人口统计学特征、临床参数及合并症的情况下,评估了血糖波动性与谵妄之间的关联。我们还通过接收者操作特征曲线下面积(AUC)、净重新分类改善值(NRI)和综合鉴别改善值(IDI)来评估血糖波动性的预测价值。随机森林和Boruta算法用于确定各变量的重要性。
随着血糖波动性区间的升高,谵妄的发病率也随之上升(Q1组为28.7%,而Q4组为41.8%,p?<?0.001)。经过全面调整后,血糖波动性最高的组别相较于最低组别的谵妄风险高出42%(OR 1.42,95% CI 1.18–1.71,p?=?0.003),且存在明显的剂量-反应关系。随机森林和Boruta算法均将血糖波动性确定为预测谵妄的最重要因素。将血糖波动性纳入预测模型后,风险重新分类的效果显著,全面调整后的模型中NRI具有显著性(p?=?0.01),所有模型中的IDI也均具有显著性(所有p?<?0.05)。无论是否患有糖尿病,这一关联在所有亚组中都保持一致。
较高的血糖波动性可独立预测危重老年患者发生谵妄的风险增加。对于这类易感人群而言,监测和管理血糖波动性可能成为预防谵妄的一个可行干预目标。
谵妄影响着30–70%的危重老年患者,且会导致不良预后。尽管在重症监护中控制血糖非常重要,但血糖波动性对谵妄的影响仍缺乏研究,尤其是在老年患者中。本研究探讨了危重老年患者中血糖波动性与谵妄之间的关联。
我们分析了MIMIC-IV数据库中16,335名65岁及以上的患者数据。血糖波动性是通过血糖测量值的变异系数来计算的,并将其分为四个区间。谵妄的诊断则采用重症监护室混乱评估量表(CAM-ICU)。多变量逻辑回归分析在考虑人口统计学特征、临床参数及合并症的情况下,评估了血糖波动性与谵妄之间的关联。我们还将通过接收者操作特征曲线下面积(AUC)、净重新分类改善值(NRI)和综合鉴别改善值(IDI)来评估血糖波动性的预测价值。随机森林和Boruta算法用于确定各变量的重要性。
随着血糖波动性区间的升高,谵妄的发病率也随之上升(Q1组为28.7%,而Q4组为41.8%,p?<?0.001)。经过全面调整后,血糖波动性最高的组别相较于最低组别的谵妄风险高出42%(OR 1.42,95% CI 1.18–1.71,p?=?0.003),且存在明显的剂量-反应关系。随机森林和Boruta算法均将血糖波动性确定为预测谵妄的最重要因素。将血糖波动性纳入预测模型后,风险重新分类的效果显著,全面调整后的模型中NRI具有显著性(p?=?0.01),所有模型中的IDI也均具有显著性(所有p?<?0.05)。无论是否患有糖尿病,这一关联在所有亚组中都保持一致。
较高的血糖波动性可独立预测危重老年患者发生谵妄的风险增加。对于这类易感人群而言,监测和管理血糖波动性可能成为预防谵妄的一个可行干预目标。