2025, Vol. 34
引用本文 |
急性胰腺炎（acute pancreatitis，AP）作为一种临床常见的消化系统炎症性疾病，具有剧烈腹痛、恶心呕吐、发热等临床表现，近年来发病率逐渐升高，常由胆道疾病、高脂血症、酗酒、创伤、感染及其他相关因素引起[1]。AP起病急，进展快，病理机制复杂，其中约20%患者可进展为重症急性胰腺炎（severe acute pancreatitis，SAP），伴有全身炎症反应综合征（SIRS）、多器官功能障碍（MODS）和较高的病死率[2]。因此，早期判断AP疾病进展，预测病情严重程度，以求给予相应治疗具有重大的临床意义[3]。目前临床上使用的评估预测AP患者严重程度的评分系统主要包括急性胰腺炎严重程度床边指数（bedside index for severity in acute pancreatitis，BISAP）评分、APACHE Ⅱ评分、Ranson评分、改良CT严重指数评分等，但上述评分模型均涉及较多临床指标，评价程序较为繁琐，或具有一定的主观性，缺乏对患者自身营养状态的评估，不能完全适应急诊科医生临床工作实际需要[4]。控制营养状态（controlling nutritional score，CONUT）评分是于2005年，由Ignacio等提出的反映患者营养状态的新型指标，由白蛋白、总胆固醇、淋巴细胞计数三个指标构成，以综合评估患者包括蛋白储备、脂质代谢、免疫功能在内的整体营养状态[5]。既往研究表明，CONUT评分在脑梗死、乙肝相关肝硬化、冠心病合并心力衰竭、脓毒症、恶性肿瘤的分型和预后预测中具有较大价值[6-8]。但目前国内外尚缺少CONUT评分与AP病情严重程度的相关性研究报道。本研究通过回顾性分析本院急诊医学部近1年AP患者的临床资料，将CONUT和BISAP评分联合用于SAP预测的评估，旨在避免使用单项评分敏感度或特异度较低的局限性。
1 资料与方法 1.1 一般资料 1.1.1 纳入标准（1）符合AP的诊断标准[9]；（2）年龄超过18周岁且未满80周岁；（3）起病48h内收治入院并完善相关检验检查；（4）所需临床数据齐全。
1.1.2 排除标准（1）既往有胰腺炎患病史者；（2）既往有心脏、肝脏、肾脏疾病病史；（3）妊娠期、哺乳期妇女；（4）合并恶性肿瘤、血液系统疾病、慢性消耗性疾病，或长期应用激素、免疫抑制剂者。
1.1.3 分组资料回顾性收集2024年1月至2024年12月收治于郑州大学第一附属医院急诊医学部的426例AP患者资料，依照上述纳入排除标准筛选189例进行研究，并根据修订版Atlanta分级（revised Atlanta classification，RAC），将纳入患者分成两组，其中非重症急性胰腺炎（NSAP）组115例，重症急性胰腺炎（SAP）组74例。
1.1.4 伦理学本研究符合医学伦理学标准，并通过郑州大学第一附属医院科研和临床试验伦理委员会审查（伦理审核批号：2022-KY-0054-002）。
1.2 数据采集收集两组患者的年龄、性别、生命体征等一般资料，以及入院时血常规、血糖、肝肾功、血凝、淀粉酶、脂肪酶等血液学实验室检测指标，并计算CONUT评分、PNI评分、SIRS评分、BISAP评分。CONUT评分计算方法见表 1[10]。
| 营养不良程度 | 血清白蛋白（g/L） | 淋巴细胞计数（×109/L） | 总胆固醇（mg/dL） | CONUT评分 | |||
| 范围 | 分数 | 范围 | 分数 | 范围 | 分数 | ||
| 正常 | ≥35.0 | 0 | ≥1.6 | 0 | ≥180 | 0 | 0~1 |
| 轻度 | 30.0~ < 35.0 | 2 | 1.2~ < 1.6 | 1 | 140~ < 180 | 1 | 2~4 |
| 中度 | 25.0~ < 30.0 | 4 | 0.8~ < 1.2 | 2 | 100~ < 140 | 2 | 5~8 |
| 重度 | < 25.0 | 6 | < 0.8 | 3 | < 100 | 3 | 9~12 |
| 注：CONUT评分为控制营养状态评分；总CONUT评分=血清白蛋白评分+淋巴细胞计数评分+总胆固醇评分；总胆固醇换算：1 mg/dL=0.026 mmol/L | |||||||
采用SPSS 22.0统计软件对各项指标进行统计分析。计量资料给予正态性检验，符合正态分布者示以均数±标准差（x±s），并采用独立样本t检验进行比较；否则示以中位数（四分位数）[M（Q1，Q3）]，并采用Mann Whitney U检验进行比较。计数资料采用频数（率）进行表示，并以χ2检验进行比较。对单因素分析得出的显著性差异指标，纳入二元Logistic回归分析。绘制受试者工作特征（ROC）曲线分析各独立危险因素和其联合指标的预测价值，并采用约登指数（敏感度+特异度-1）最大化确定最佳截断值。以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 两组患者一般资料比较对纳入的AP患者共189例进行回顾性分析，其中男性140例，女性49例。SAP组中有33例为胆源性胰腺炎，26例为高脂血症性胰腺炎，5例为酒精性胰腺炎，10例为其他病因。NSAP组中有47例为胆源性胰腺炎，29例为高脂血症性胰腺炎，8例为酒精性胰腺炎，31例为其他病因。NSAP组与SAP组之间年龄、性别、心率、体温、平均动脉压、病因比较差异无统计学意义（P > 0.05）。SAP组患者的住院天数和呼吸次数显著高于NSAP组（P < 0.05）。见表 2。
| 临床资料 | NSAP组（n=115） | SAP组（n=74） | t/χ2/Z值 | P值 |
| 年龄（岁）a | 39（34，49） | 44（34，57） | -1.951 | 0.051 |
| 性别（男/女，例）b | 90/25 | 50/24 | 2.681 | 0.102 |
| 住院天数a | 6（5，9） | 11（9，15） | -7.406 | < 0.001 |
| 生命体征 | ||||
| 心率a | 87（78，102） | 89（80，103） | -0.337 | 0.736 |
| 体温a | 36.6（36.5，36.9） | 36.6（36.5，36.9） | -0.698 | 0.485 |
| 呼吸a | 19（16，20） | 20（18，21） | -2.159 | 0.031 |
| 平均动脉压c | 99.92±12.81 | 98.33±12.36 | 0.846 | 0.399 |
| 病因（例） | 5.423 | 0.143 | ||
| 胆源性b | 47（40.87） | 33（44.59） | ||
| 高脂血症性b | 29（25.22） | 26（35.14） | ||
| 酒精性b | 8（6.96） | 5（6.76） | ||
| 其他b | 31（26.96） | 10（13.51） | ||
| 注：NSAP为非重症急性胰腺炎；SAP为重症急性胰腺炎；a为M（Q1，Q3）, b为n（%），c为 x±s | ||||
单因素统计分析结果显示，两组患者之间PCT、CRP、红细胞计数、血红蛋白、中性粒细胞绝对值、淋巴细胞绝对值、Ca2+、谷草转氨酶、谷氨酰转肽酶、白蛋白、总胆固醇、凝血酶原时间、D二聚体、凝血酶原时间活动度、国际标准化比值、纤维蛋白原、FDP、CONUT评分、PNI评分、SIRS评分、BISAP评分比较，差异具有统计学意义（P < 0.05）。见表 3。
| PCT | 0.07（0.05，0.12） | 0.19（0.10，0.55） | -5.861 | < 0.001 |
| CPR | 10.41（3.24，58.38） | 108.15（30.52，185.67） | -5.615 | < 0.001 |
| WBC | 11.59（9.07，14.54） | 12.22（10.24，15.44） | -1.895 | 0.058 |
| RBC | 4.81（4.44，5.13） | 4.63（4.25，4.97） | -2.209 | 0.027 |
| 血红蛋白 | 148.50（136.00，159.00） | 141.00（129.00，153.00） | -2.371 | 0.018 |
| PLT | 226.00（189.00，272.00） | 217.50（179.00，254.00） | -0.896 | 0.370 |
| 中性粒细胞绝对值 | 9.36（7.11，12.11） | 10.73（8.64，13.74） | -2.677 | 0.007 |
| 淋巴细胞绝对值 | 1.45（1.06，1.82） | 0.99（0.74，1.39） | -4.739 | < 0.001 |
| 平均血小板体积 | 9.60（8.90，10.40） | 10.05（9.20，10.80） | -1.871 | 0.061 |
| 血糖 | 6.40（5.42，9.23） | 7.11（5.79，9.56） | -1.347 | 0.178 |
| Ca2+ | 2.26（2.18，2.33） | 2.19（2.02，2.30） | -3.076 | 0.002 |
| 尿素氮 | 4.38（3.60，5.50） | 4.52（3.40，5.83） | -0.921 | 0.357 |
| 血肌酐 | 64.50（54.00，73.00） | 62.00（55.00，75.00） | -0.176 | 0.860 |
| 谷丙转氨酶 | 28.00（17.00，44.00） | 24.50（19.00，82.00） | -1.365 | 0.172 |
| 谷草转氨酶 | 21.50（15.00，32.00） | 26.00（17.00，53.00） | -2.118 | 0.034 |
| 谷氨酰转肽酶 | 93.00（40.00，142.00） | 117.50（63.00，238.00） | -2.735 | 0.006 |
| 碱性磷酸酶 | 81.50（66.00，102.00） | 86.50（63.00，129.00） | -1.608 | 0.108 |
| 白蛋白 | 42.95（40.40，45.70） | 38.30（34.70，42.50） | -5.566 | < 0.001 |
| 总胆固醇 | 99.36（77.22，132.66） | 89.64（69.30，113.22） | -1.978 | 0.048 |
| 甘油三酯 | 4.58（1.45，14.40） | 2.10（1.18，7.61） | -1.908 | 0.056 |
| 血淀粉酶 | 131.50（79.00，332.00） | 205.00（78.00，592.00） | -1.117 | 0.264 |
| 血脂肪酶 | 235.35（84.20，895.60） | 434.95（128.10，1089.00） | -1.037 | 0.300 |
| 凝血酶原时间 | 11.20（10.70，12.00） | 12.15（11.10，13.70） | -4.793 | < 0.001 |
| 活化部分凝血活酶时间 | 28.10（26.10，30.40） | 28.00（26.10，30.90） | -0.263 | 0.793 |
| 凝血酶时间 | 15.10（13.30，16.60） | 14.85（12.70，17.20） | -0.569 | 0.569 |
| D- 二聚体 | 0.23（0.11，0.68） | 1.02（0.41，2.25） | -6.400 | < 0.001 |
| 凝血酶原时间活动度 | 98.30（91.70，107.00） | 85.70（73.00，99.00） | -5.193 | < 0.001 |
| 国际标准化比值 | 1.00（0.95，1.05） | 1.10（0.99，1.19） | -4.984 | < 0.001 |
| 纤维蛋白原 | 3.03（2.52，4.06） | 4.38（3.52，5.87） | -4.541 | < 0.001 |
| FDP | 2.50（1.77，3.85） | 6.14（3.43，12.08） | -6.573 | < 0.001 |
| CONUT | 3.00（2.00，3.00） | 3.00（3.00，6.00） | -4.708 | < 0.001 |
| PNI | 51.10（47.20，54.58） | 43.03（39.25，48.40） | 6.556 | < 0.001 |
| SIRS | 1.00（0.00，2.00） | 1.00（1.00，2.00） | -1.980 | 0.048 |
| BISAP | 0.00（0.00，1.00） | 1.00（1.00，2.00） | -7.862 | < 0.001 |
| 注：PCT为降钙素原；CRP为C反应蛋白；WBC为白细胞计数；RBC为红细胞计数；PLT为血小板计数；FDP为纤维蛋白原降解产物；CONUT为控制营养状态评分；PNI为预后营养指数；SIRS为全身炎症反应综合征评分；BISAP为急性胰腺炎严重程度床边指数评分； | ||||
将上述经单因素分析后得到的差异有统计学意义的指标数据，纳入二元Logistic回归分析，并删除因抑制效应导致结论偏差数据，结果显示CONUT评分和BISAP评分是AP进展为SAP的独立危险因素（P < 0.05）。见表 4。
| 因素 | B | S.E. | Wald | OR值 | 95%CI | P值 |
| CONUT | 0.484 | 0.223 | 4.719 | 1.623 | 1.048~2.512 | 0.030 |
| BISAP | 2.976 | 0.557 | 28.574 | 19.608 | 6.585~58.387 | < 0.001 |
| 注：CONUT为控制营养状态评分；BISAP为急性胰腺炎严重程度床边指数评分 | ||||||
以CONUT评分、BISAP评分和两者联合分别为检验变量，以AP病情严重程度为状态变量，作ROC曲线分析。结果显示，CONUT评分、BISAP评分单独预测SAP的ROC曲线下面积（area under the ROC curve，AUC）分别为0.694、0.815。联合预测的AUC为0.864，高于单一指标的AUC，提示其具有更好的SAP预测效能。见表 5和图 1。
| 因素 | AUC | 95%CI | 截断值 | 敏感度 | 特异度 | 约登指数 |
| CONUT | 0.694 | 0.613~0.776 | 5.500 | 0.351 | 1.000 | 0.351 |
| BISAP | 0.815 | 0.753~0.877 | 0.500 | 0.920 | 0.548 | 0.467 |
| 两者联合 | 0.864 | 0.812~0.917 | 0.710 | 0.568 | 0.983 | 0.551 |
| 注：CONUT为控制营养状态评分；BISAP为急性胰腺炎严重程度床边指数评分 | ||||||
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| 图 1 各独立危险因素预测SAP的ROC曲线 Fig 1 ROC curves of independent risk factors for predicting SAP |
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AP作为一种临床常见的急危重症，具有高异质性、高重症转化率、高病死率，以及病因溯源难、精准评估难、个体化干预难的临床特征。患者进展至SAP时，将伴随全身炎症风暴引发的多器官功能障碍，以及后期感染性坏死导致的继发性器官衰竭，具有极高致死风险[11]。
在临床实践中，早期风险分层工具的效能直接影响救治决策质量，然而，现行主流评估体系往往具有其适配性困境[12]。如APACHEⅡ评分系统包含12项生理参数和5项慢性健康指标，其中包括动脉血气、神经系统评估等数据，增加了评分的测定时间和医师的主观误差[13]；Ranson评分可有效预测AP患者并发MODS的风险，但其评估窗口期固定、动态监测能力缺乏的特点，减弱了对病情进展的敏感[14]。在急诊救治的场景下，考虑到对患者快速诊断、快速处理的要求，开发兼具快速响应能力和高度预测效能的评估体系，已成为改善AP临床转归的迫切需求，也是在精准医疗时代通过多维度生物标记物整合分析的应有之义。
营养状态与AP的病理进程及预后密切相关，其作用机制贯穿代谢调控、免疫调节和肠道屏障保护等多重维度[15]。早期识别患者的营养状态，有利于规范化的给予营养支持，以缓解高代谢状态[16]。另有研究表明，营养紊乱可激活炎症信号通路，加重器官损伤，从而影响疾病的恢复，而健康的营养状态可有效维护肠道屏障功能，从而降低感染性并发症风险，并通过调节机体免疫微环境来减轻炎症[17]。
既往已有大量基于免疫和代谢水平，对血清白蛋白、总胆固醇和外周淋巴细胞计数在SAP预测和预后中的研究[18-20]，其中PNI评分作为临床常用的反映机体营养状态和免疫的指标在本研究基线数据中也显示了与SAP相关性的价值。CONUT评分，作为上述临床数据整合的综合指标，在评估患者的营养状况方面，具有成本低廉、操作便捷、客观可靠等优点，已在多种急慢性疾病中发挥营养评估的临床作用[21]，且其构成均为急诊常规检验，报告时效可满足早期评估；变量更少、主观性更低，有助于在病情判断方面补充“营养-免疫”维度。本研究探索了CONUT评分对AP患者病情严重程度的预测价值，分别比较NSAP组和SAP组患者之间的一般资料和临床检验资料，筛选出差异有统计学意义的指标纳入二元Logistic回归分析，结果显示CONUT评分是SAP的独立危险因素，明确了其在SAP预测的临床价值。
SIRS评分与BISAP评分是评估AP严重程度的常用工具。SIRS评分基于体温、心率、呼吸频率及白细胞计数四项简易指标，能够快速识别患者是否存在系统性炎症风暴，其评分≥2分时提示全身炎症反应失控，与胰腺坏死、多器官功能衰竭等SAP高危并发症显著相关[22]。而BISAP评分则通过整合患者精神状态、年龄、胸腔积液、尿素氮水平及SIRS状态等多维度参数，兼顾炎症反应与器官功能损伤的评估，适用于急诊场景下对AP患者的快速风险分层[23]。然而，SIRS作为BISAP的组成反映维度之一，两者在炎症-器官功能障碍通路上存在信息重叠。当把信息更综合、解释力更强的BISAP纳入回归分析后，SIRS的“边际效应”被吸收，出现方向反转。考虑这一典型的共线性/抑制效应表现，为降低偏差，在研究中，排除了SIRS，并进一步添加体现营养状态的CONUT评分，将BISAP+CONUT作为主模型，从炎症和营养两个维度，整体评估AP进展的风险，从而为临床医生提供更精准的干预时机判断依据，优化液体复苏、营养支持及抗感染治疗的策略选择。
综上所述，CONUT评分是一种优点突出的临床指标，与AP患者的病情严重程度密切相关，联合BISAP评分可有效预测SAP发生风险。同时，本研究也有一定的局限性，仅为单一中心回顾性研究，且部分传统评分（APACHEⅡ、Ranson、MCTSI）变量在急诊阶段并未完整采集，未能并行比较，缺少纳入远期预后验证，有赖于后续进一步的多中心、大样本前瞻性研究。
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
作者贡献声明 徐化楠：实施研究、分析/解释数据、论文撰写；崔梦巍、王巧芳：数据收集及整理；宋耀东、梅超鹏：统计学分析、支持性贡献；朱长举：研究设计、论文修改
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