2022, Vol. 31
表1(Table 1)
钟磊, 姬晓伟, 王海丽, 赵广明, 周庆, 谢波. 红细胞分布宽度与心搏骤停患者预后的回顾性队列研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2022, 31(5): 672-678.
Zhong Lei, Ji Xiaowei, Wang Haili, Zhao Guangming, Zhou Qing, Xie Bo. Red cell distribution width and prognosis in patients with cardiac arrest: A retrospective cohort study[J]. Chin J Emerg Med, 2022, 31(5): 672-678.
红细胞分布宽度与心搏骤停患者预后的回顾性队列研究
1. 湖州市中心医院，浙江大学医学院附属湖州医院重症医学科，湖州 313000;
2. 湖州市中心医院，浙江大学医学院附属湖州医院妇产科，湖州 313000;
3. 扬州大学附属医院重症医学科，扬州 225000
2. 湖州市中心医院，浙江大学医学院附属湖州医院妇产科，湖州 313000;
3. 扬州大学附属医院重症医学科，扬州 225000
摘要: 目的 探讨入住ICU时的红细胞分布宽度（red cell distribution width, RDW）与心搏骤停（cardiac arrest, CA）患者全因病死率的关系。方法 本研究是一项回顾性队列研究（2001—2012年），从美国重症监护医学信息数据库（MIMIC-Ⅲ，v1.4）中提取首次入住ICU的成人（年龄≥18岁）CA患者的临床资料。按照90 d是否死亡进行分组，将所有患者分为生存组和死亡组，并比较两组临床特征。同时，按照四分位数间距法将RDW分成四组。采用Kaplan-Meier生存曲线分析各组患者28 d和90 d累积生存率变化情况，并采用log-rank检验加以检验。运用多因素Cox回归分析揭示RDW和CA患者全因病死率之间的关系。结果 依据纳入排除标准，最终纳入853例成人CA患者。整体人群年龄（67.26±15.84）岁，男性为534例（62.60%），SOFA评分（6.13±3.70）分。与存活组（n=410）比较，死亡组（n=443）患者年龄、SOFA评分、RDW、阴离子间隙、肌酐以及血磷值较高，慢性阻塞性肺疾病、急性肾损伤和脓毒症的比例较高，ICU住院时间较长；而动脉血氧分压、血红蛋白以及血总钙值较低，冠心病和急性心肌梗死的比例较低，总住院时间较短，差异均有统计学意义（均P < 0.05）。Kaplan-Meier生存曲线显示，不同RDW分组CA患者28 d和90 d累积生存率不同，差异均具有统计学意义（均P < 0.001）。多因素Cox回归分析表明入ICU时RDW升高是CA患者28 d全因病死率（HR=1.399，95%CI：1.014~1.930，P=0.041）和90 d全因病死率（HR=1.433，95%CI：1.064~1.929，P=0.018）的独立危险因素。结论 RDW升高是CA患者28 d和90 d全因病死率的独立预测因子，可作为一种临床指标来预测CA患者不良预后。
关键词:
红细胞分布宽度 心搏骤停 队列研究
Red cell distribution width and prognosis in patients with cardiac arrest: A retrospective cohort study
1. Department of Intensive Care Unit, Huzhou Central Hospital, Affiliated Huzhou Hospital of Zhejiang University School of Medicine, Huzhou 313000, China;
2. Department of Obstetrics and Gynecology, Huzhou Central Hospital, Affiliated Huzhou Hospital of Zhejiang University School of Medicine, Huzhou 313000, China;
3. Department of Intensive Care Unit, Affiliated Hospital of Yangzhou University, Yangzhou 225000, China
2. Department of Obstetrics and Gynecology, Huzhou Central Hospital, Affiliated Huzhou Hospital of Zhejiang University School of Medicine, Huzhou 313000, China;
3. Department of Intensive Care Unit, Affiliated Hospital of Yangzhou University, Yangzhou 225000, China
Abstract: Objective To investigate the association between the initial red cell distribution width (RDW) and all-cause mortality in patients with cardiac arrest (CA) in intensive care unit (ICU). Methods We conducted a retrospective cohort study and extracted the related clinical data in ICU among adult CA patients (age ≥18 years), using the Multiparameter Intelligent Monitoring Intensive Care III (MIMIC-Ⅲ, v1.4) database from 2001 to 2012. Based on whether they survived or not on 90 days, the patients were divided into the survival group and death group, and the clinical data of the two groups were compared. Meanwhile, the RDW values were divided into four parts according to quartile. The cumulative survival rate of 28-day and 90-day were estimated using the Kaplan-Meier method and compared using the log-rank test. Multivariate Cox proportional hazard models were also used to reveal the association between RDW and all-cause mortality. Results Based on the inclusion and exclusion criteria, 853 adult CA patients were finally enrolled. The mean age was (67.26±15.84) years, and 534 (62.60%) patients were male. And the mean SOFA score was (6.13±3.70). Compared with the survival group (n=410), the patients in the death group (n=443) were older and had a higher SOFA score, RDW, anion gap, creatinine and blood phosphorus. Moreover, the proportion of chronic obstructive pulmonary disease, acute kidney injury and sepsis in the death group were higher than those in the survival group, and the length of stay in ICU in the death group was longer than that in the survival group (all P < 0.05). However, the indicators of arterial blood oxygen partial pressure, hemoglobin and total blood calcium, as well as the proportion of coronary heart disease and acute myocardial infarction were lower than those in the survival group, and a shorter duration of hospitalization in the death group was noted (all P < 0.05). Kaplan-Meier survival curves demonstrated that there was a significant difference in the cumulative survival rate of 28-day and 90-day (all P < 0.001). In the multivariate Cox proportional hazard models, a higher RDW at ICU admission was an independent risk factor for 28-day(HR=1.399, 95%CI: 1.014-1.930, P=0.041)and 90-day(HR=1.433, 95%CI: 1.064-1.929, P=0.018)all-cause mortality among CA patients. Conclusions An elevated RDW is an independent predictor for 28-day and 90-day all-cause mortality of CA patients. As a clinical indicators, it indicates a poor prognosis for adult CA patients.
Key words:
Red cell distribution width Cardiac arrest Cohort study
心搏骤停（cardiac arrest, CA）是一个全球性的重大公共卫生问题，是许多国家患者致残和死亡的主要原因之一[1-2]。在我国每年约有55万人发生CA[3]，欧洲每年约37.5万人[4]，美国每年约60万例[5]。尽管近些年来心肺复苏（cardiopulmonary resuscitation, CPR）后的管理取得了进展，但是CA患者仍饱受CA后综合征带来的危害，总体预后不良[6]。在重症医学科（intensive care unit, ICU）中，约0.5%~5%重症患者会突发CA，其中大约50%的患者会自主循环恢复，但仅有15%的患者能存活下来[7]。因此，加强CA的相关研究显得十分重要。
红细胞分布宽度（red cell distribution width, RDW）是衡量外周血红细胞体积异质性的参数，通常结合其他指标用于血液系统疾病识别和诊断[8]。除此之外，RDW作为一种新型潜在不良预后的预测因子，在重症患者的预后方面发挥着重要作用，如脓毒症、急性呼吸窘迫综合征、急性胰腺炎及脑出血等疾病[9-12]。但是，目前RDW对CA患者不良预后预测的相关研究有限，值得进一步探讨。本研究基于美国重症监护医学信息数据库（MIMIC-Ⅲ, v1.4），探讨RDW在预测CA患者预后结局的临床意义。
1 资料与方法 1.1 一般资料本研究是基于MIMIC-Ⅲ进行的一项回顾性队列研究（2001－2012年），MIMIC数据库的发布已获得贝斯以色列迪康医疗中心和麻省理工学院附属机构审查委员会的批准，该研究所有数据均由具有提取资质的人员提取数据（证书编号：36142713）。
1.2 研究对象所有研究对象均来自MIMIC-Ⅲ数据库。纳入标准：⑴年龄≥18岁；⑵首次入住ICU患者；⑶ICU住院时间≥24 h。排除标准：⑴未入住ICU；⑵入ICU 24 h内死亡；⑶RDW指标缺失。按照90 d是否发生死亡进行分组，将所有患者分为生存组和死亡组；并依据RDW四分位数间距法将患者分成四组。
1.3 研究方法在Navicat Premium 15.0软件中，利用SQL语言在数据库中提取所需临床资料，提取的主要变量包括年龄、性别、SOFA评分、RDW、阴离子间隙、动脉血氧分压、白细胞、血小板、血红蛋白、血糖、肌酐、血钾、血钙、血磷、临床合并症（高血压、糖尿病、冠心病、慢性肾脏病、急性心肌梗死、慢性阻塞性肺疾病、心源性休克、急性肾损伤和脓毒症）、是否机械通气、ICU住院时间、总住院时间及ICU、28 d和90 d全因病死率等指标。
主要研究终点为90 d全因病死率；次要研究终点为ICU全因病死率和28 d全因病死率。
1.4 统计学方法符合正态分布的计量资料，采用均数±标准差（x±s）描述，两组间比较采用成组t检验，多组间比较采用方差分析；不符合正态分布的计量资料，以中位数（四分位数间距）[M（Q1，Q3）]表示，采用Mann-Whitney U或Kruskal-Wallis秩和检验；计数变量用例数（百分比）表示，采用χ2检验。采用Kaplan-Meier生存曲线分析各组患者28 d和90 d累积生存率变化情况，并采用log-rank检验进行统计分析。同时，运用多因素Cox回归分析来探讨入ICU时RDW是否为CA患者全因病死率的独立危险因素，并计算风险比（hazard ratio, HR）及95%可信区间（confidence interval, CI）。本研究使用Stata 14.0软件进行数据统计分析。所有假设检验均采用双侧检验，以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 一般情况初步纳入MIMIC-Ⅲ数据库中的CA患者1 361例，根据纳入排除标准, 最终纳入853名CA患者，具体研究流程图见图 1。如表 1所示，整体人群年龄（67.26±15.84）岁，男性为534例（62.60%），SOFA评分（6.13±3.70）分。与存活组比较，死亡组患者年龄、SOFA评分、RDW、阴离子间隙、肌酐以及血磷值较高，慢性阻塞性肺疾病、急性肾损伤和脓毒症的比例较高，ICU住院时间较长；而动脉血氧分压、血红蛋白以及血总钙值较低，冠心病和急性心肌梗死的比例较低，总住院时间较短，差异均有统计学意义（均P < 0.05）。另外，不同RDW组别间CA患者的临床基线特征比较见表 2。
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| 图 1 研究患者筛选流程图 Fig 1 Flowchart of patient selection for the study |
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表 1 研究人群的基线特征
Table 1 Baseline characteristics of the study population
| 指标 | 整体人群 （n=853） |
生存组 （n =410） |
死亡组 （n =443） |
t/Z/χ2值 | P值 |
| 年龄（岁）a | 67.26±15.84 | 64.70±15.26 | 69.64±16.01 | -4.606 | < 0.001 |
| 男性（例，%） | 534（62.60） | 268（65.37） | 266（60.05） | 2.575 | 0.109 |
| SOFA评分（分）a | 6.13±3.70 | 5.49±3.44 | 6.73±3.83 | -4.998 | < 0.001 |
| RDW（%）a | 14.98±2.01 | 14.57±1.85 | 15.36±2.09 | -5.818 | < 0.001 |
| 阴离子间隙(mmol/L)a | 15.78±4.48 | 14.93±4.02 | 16.57±4.74 | -5.418 | < 0.001 |
| PaO2（mmHg）b | 172.00（96.00, 291.00） | 185.50（125.00, 324.00） | 145.00（84.00, 253.00） | 5.725 | < 0.001 |
| 白细胞（×109/L）a | 13.71±6.97 | 13.25±6.53 | 14.13±7.35 | -1.844 | 0.066 |
| 血小板（×109/L）b | 205.00（152.00, 270.00） | 205.00（159.00, 271.00） | 205.00（146.00, 269.00） | 0.939 | 0.348 |
| 血红蛋白（g/L）a | 112.49±23.62 | 114.95±23.78 | 110.22±23.28 | 2.935 | 0.003 |
| 血糖（mmol/L）a | 10.07±5.41 | 9.85±4.88 | 10.28±5.85 | -1.162 | 0.246 |
| 肌酐（μmol/L）b | 97.24（70.72, 150.28） | 88.40（70.72, 123.76） | 106.08（70.72, 176.80） | -4.240 | < 0.001 |
| 血钾（mmol/L）a | 4.28±0.83 | 4.24±0.85 | 4.32±0.81 | -1.364 | 0.173 |
| 血钙（mmol/L）a | 2.06±0.25 | 2.08±0.26 | 2.05±0.24 | 2.301 | 0.022 |
| 血磷（mg/dL）a | 1.21±0.52 | 1.13±0.37 | 1.29±0.62 | -4.435 | < 0.001 |
| 合并症（例，%） | |||||
| 高血压 | 344（40.33） | 179（43.66） | 165（37.25） | 3.638 | 0.056 |
| 糖尿病 | 245（28.72） | 108（26.34） | 137（30.93） | 2.186 | 0.139 |
| 冠心病 | 326（38.22） | 202（49.27） | 124（28.18） | 40.827 | < 0.001 |
| 慢性肾脏病 | 88（10.32） | 44（10.73） | 44（9.93） | 0.147 | 0.701 |
| 慢性阻塞性肺疾病 | 95（11.14） | 33（8.05） | 62（14.00） | 7.609 | 0.006 |
| 急性心肌梗死 | 131（15.36） | 78（19.02） | 53（11.96） | 8.166 | 0.004 |
| 心源性休克 | 132（15.47） | 57（13.90） | 75（16.93） | 1.492 | 0.222 |
| 急性肾损伤 | 540（63.31） | 241（58.78） | 299（67.49） | 6.960 | 0.008 |
| 脓毒症 | 393（46.07） | 163（39.76） | 230（51.92） | 12.678 | < 0.001 |
| 机械通气（例，%） | 752（88.16） | 357（87.07） | 395（89.16） | 0.892 | 0.345 |
| ICU住院时间（d）b | 4.99（2.66, 10.20） | 4.20（2.30, 10.25） | 5.55（3.01, 10.20） | -2.099 | 0.036 |
| 总住院时间（d）b | 9.96（5.21, 18.38） | 11.77（6.33, 21.13） | 8.33（4.46, 15.96） | 5.481 | < 0.001 |
| 注：RDW为红细胞分布宽度，SOFA评分为序贯器官衰竭评分，PaO2为动脉血氧分压，ICU为重症监护病房；a为x±s，b为M（Q1，Q3） | |||||
表 2 不同RDW组别间心搏骤停患者基本资料比较
Table 2 Comparison of basic data of cardiac arrest patients in different RDW groups
| 指标 | 整体人群（n=853） | RDW（%） | F/χ2值 | P值 | |||
| < 13.69 （n=244） |
13.69~14.58 （n=200） |
14.59~15.89 （n=204） |
> 15.89 （n=205） |
||||
| 年龄（岁）a | 67.26±15.84 | 62.34±16.93 | 67.32±14.18 | 70.15±15.37 | 70.19±15.15 | 12.970 | < 0.001 |
| 男性（例，%） | 534（62.60） | 171（70.08） | 129（64.50） | 119（58.33） | 115（56.10） | 11.431 | 0.010 |
| SOFA评分（分）a | 6.13±3.70 | 5.17±3.56 | 5.77±3.58 | 6.71±3.68 | 7.07±3.67 | 12.700 | < 0.001 |
| RDW（%）a | 14.98±2.01 | 13.15±0.40 | 14.08±0.26 | 15.18±0.36 | 17.83±1.88 | 942.120 | < 0.001 |
| AG(mmol/L)a | 15.78±4.48 | 15.54±4.18 | 15.13±4.30 | 15.83±4.65 | 16.65±4.72 | 4.270 | 0.005 |
| PaO2（mmHg）b | 172.00（96.00, 291.00） | 172.00（119.00, 317.50） | 179.00（98.00, 303.00） | 165.00（85.00, 259.50） | 168.00（85.00, 265.00） | 11.976 | 0.008 |
| 白细胞（×109/L）b | 12.20（8.70, 17.40） | 13.00（9.75, 16.95） | 12.35（9.35, 18.60） | 12.35（8.20, 17.50） | 11.10（7.40, 15.90） | 12.676 | 0.005 |
| 血小板（×109/L）b | 205.00（152.00, 270.00） | 214.00（174.00, 269.00） | 204.50（148.00, 266.00） | 196.50（147.00, 262.00） | 199.00（125.00, 288.00） | 5.538 | 0.136 |
| 血红蛋白（g/L）a | 112.49±23.62 | 123.42±23.42 | 116.22±22.11 | 108.47±21.82 | 99.85±19.84 | 47.200 | < 0.001 |
| 血糖（mmol/L）b | 8.55（6.78, 11.55） | 8.78（7.22, 12.36） | 8.64（7.05, 11.30） | 8.75（6.75, 11.78） | 7.78（6.00, 10.55） | 14.088 | 0.003 |
| 肌酐(μmol/L) b | 97.24（70.72, 150.28） | 88.40（70.72, 114.92） | 88.40（70.72, 132.60） | 106.08（79.56, 167.96） | 132.60（79.56, 247.52） | 61.270 | < 0.001 |
| 血钾（mmol/L）a | 4.28±0.83 | 4.17±0.78 | 4.25±0.83 | 4.36±0.80 | 4.37±0.91 | 3.160 | 0.024 |
| 血钙（mmol/L）a | 2.06±0.25 | 2.04±0.23 | 2.07±0.26 | 2.09±0.29 | 2.06±0.23 | 1.480 | 0.218 |
| 血磷（mg/dL）a | 1.21±0.52 | 1.11±0.47 | 1.19±0.54 | 1.30±0.52 | 1.27±0.54 | 6.240 | < 0.001 |
| 合并症（例，%） | |||||||
| 高血压 | 344（40.33） | 102（41.80） | 103（51.50） | 71（34.80） | 68（33.17） | 17.545 | 0.001 |
| 糖尿病 | 245（28.72） | 38（15.57） | 52（26.00） | 69（33.82） | 86（40.49） | 41.446 | < 0.001 |
| 冠心病 | 326（38.22） | 105（43.03） | 84（42.00） | 77（37.75） | 60（29.27） | 10.581 | 0.014 |
| 慢性肾脏病 | 88（10.32） | 12（4.92） | 17（8.50） | 24（11.76） | 35（17.07） | 18.977 | < 0.001 |
| COPD | 95（11.14） | 13（5.33） | 20（10.00） | 34（16.67） | 28（13.66） | 16.201 | 0.001 |
| AMI | 131（15.36） | 59（24.18） | 29（14.50） | 24（11.76） | 19（9.27） | 22.598 | < 0.001 |
| 心源性休克 | 132（15.47） | 45（18.44） | 29（14.50） | 28（13.73） | 30（14.63） | 2.376 | 0.498 |
| 急性肾损伤 | 540（63.31） | 130（53.28） | 126（63.00） | 140（68.63） | 144（70.24） | 17.304 | 0.001 |
| 脓毒症 | 393（46.07） | 80（32.79） | 82（41.00） | 115（56.37） | 116（56.59） | 37.235 | < 0.001 |
| 机械通气（例，%） | 752（88.16） | 207（84.84） | 177（88.50） | 187（91.67） | 181（88.29） | 5.011 | 0.171 |
| ICU住院时间（d）b | 4.99（2.66, 10.20） | 4.06（2.48, 9.57） | 5.04（2.32, 10.74） | 6.08（3.12, 11.31） | 5.08（2.43, 9.14） | 7.230 | 0.065 |
| 总住院时间（d）b | 9.96（5.21, 18.38） | 7.17（4.23, 15.79） | 9.19（5.29, 16.69） | 11.58（6.29, 21.71） | 11.79（6.71, 21.67） | 29.513 | < 0.001 |
| ICU全因病死率（例，%） | 291（34.11） | 67（27.46） | 64（32.00） | 78（38.24） | 82（40.00） | 9.907 | 0.019 |
| 28 d全因病死率（例，%） | 385（44.98） | 82（33.61） | 83（41.50） | 104（50.98） | 116（56.59） | 27.831 | < 0.001 |
| 90 d全因病死率（例，%） | 443（51.93） | 96（39.34） | 89（44.50） | 120（58.82） | 138（67.32） | 43.233 | < 0.001 |
| 注：RDW为红细胞分布宽度，SOFA评分为序贯器官衰竭评分，PaO2为动脉血氧分压，COPD为慢性阻塞性肺疾病，AMI为急性心肌梗死，ICU为重症监护病房；a为x±s，b为M（Q1，Q3） | |||||||
如图 2所示，不同RDW组CA患者间28 d和90 d累积生存率的Kaplan-Meier生存曲线显示，差异均具有统计学意义（log-rank检验，χ2为23.390、36.190；均P < 0.001）。而患者ICU住院期间累积生存率之间差异无统计学意义（log-rank检验，χ2=3.810，P=0.283）。
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| RDW：红细胞分布宽度 图 2 28 d（A）和90 d (B)累计生存率Kaplan-Meier生存曲线 Fig 2 Kaplan–Meier curves of 28-day (A) and 90-day (B) cumulative survival rate |
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入ICU时RDW水平与CA患者ICU住院期间全因病死率间无明显相关性（均P>0.05）。多因素Cox回归分析模型表明，入ICU时RDW升高是CA患者28 d和90 d全因病死的独立危险因素（HR=1.399，95%CI：1.014~1.930，P=0.041；HR=1.433，95%CI：1.064~1.929，P=0.018）。见表 3。
表 3 不同Cox比例风险模型中与全因病死率的关系
Table 3 Relationship between RDW and all-cause mortality in different Cox proportional hazard models
| 结局指标 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | ||||||||
| HR值 | 95%CI | P值 | HR值 | 95%CI | P值 | HR值 | 95%CI | P值 | |||
| ICU全因病死率 | |||||||||||
| RDW（%） | |||||||||||
| <13.69 | 1.000（基准组） | 1.000（基准组） | 1.000（基准组） | ||||||||
| 13.69~14.58 | 1.063 | 0.754~1.497 | 0.729 | 0.967 | 0.683~1.370 | 0.852 | 1.054 | 0.738~1.507 | 0.771 | ||
| 14.59~15.89 | 1.133 | 0.817~1.571 | 0.454 | 1.157 | 0.826~1.621 | 0.397 | 1.224 | 0.862~1.740 | 0.259 | ||
| > 15.89 | 1.349 | 0.977~1.864 | 0.069 | 1.236 | 0.879~1.738 | 0.223 | 1.314 | 0.902~1.913 | 0.155 | ||
| 28 d全因病死率 | |||||||||||
| RDW（%） | |||||||||||
| <13.69 | 1.000（基准组） | 1.000（基准组） | 1.000（基准组） | ||||||||
| 13.69~14.58 | 1.267 | 0.934~1.720 | 0.128 | 1.114 | 0.817~1.518 | 0.495 | 1.104 | 0.805~1.512 | 0.540 | ||
| 14.59~15.89 | 1.648 | 1.234~2.202 | 0.001 | 1.308 | 0.965~1.773 | 0.084 | 1.273 | 0.930~1.744 | 0.132 | ||
| > 15.89 | 1.897 | 1.429~2.517 | < 0.001 | 1.359 | 1.007~1.835 | 0.045 | 1.399 | 1.014~1.930 | 0.041 | ||
| 90 d全因病死率 | |||||||||||
| RDW（%） | |||||||||||
| <13.69 | 1.000（基准组） | 1.000（基准组） | 1.000（基准组） | ||||||||
| 13.69~14.58 | 1.175 | 0.881~1.568 | 0.273 | 1.030 | 0.768~1.379 | 0.845 | 1.018 | 0.756~1.371 | 0.907 | ||
| 14.59~15.89 | 1.680 | 1.285~2.198 | < 0.001 | 1.310 | 0.988~1.738 | 0.061 | 1.275 | 0.952~1.706 | 0.103 | ||
| > 15.89 | 2.032 | 1.565~2.638 | < 0.001 | 1.433 | 1.086~1.891 | 0.011 | 1.433 | 1.064~1.929 | 0.018 | ||
| 注：模型1未调整任何因素；模型2调整年龄、SOFA评分、高血压、冠心病、慢性阻塞性肺疾病、急性心肌梗死、急性肾损伤和脓毒症；模型3在模型2的基础上增加调整阴离子间隙、动脉血氧分压、白细胞、血红蛋白、肌酐、血钙及血磷；RDW为红细胞分布宽度，ICU为重症监护病房 | |||||||||||
本研究结果显示，随着入ICU时RDW指标的逐渐增高，CA患者的全因病死率随之上升，Kaplan-Meier生存曲线形象直观地验证了这一结果。此外，多因素Cox回归分析进一步表明RDW升高(> 15.89%)是CA患者28 d和90 d全因病死率的独立危险因素，提示入ICU时RDW升高与CA患者不良预后之间存在关联。
近些年来，RDW作为一种新型的疾病预后标志物，研究显示其与重症患者ICU住院时间及病死率相关[13]。不仅如此，RDW对心房颤动、心力衰竭、急性冠脉综合征、急性心肌梗死及经皮冠状动脉介入治疗术后等心血管疾病的不良预后具有一定的预测价值[8, 14-15]。但目前关于RDW对CA患者预后影响的研究鲜见报道，2018年，比利时的一项回顾性观察性研究共纳入390名CA昏迷患者（RDW正常值10.9%~13.4%），结果表明入院时高RDW（> 13.4%）与CA存活者90 d不良神经预后之间存有关联[16]，这一结果在2020年一项纳入1 008名韩国院外CA幸存患者的前瞻性观察性研究中得到证实（RDW≥15%）[17]。韩国Kim等[18]回顾性分析216名院外CA患者的临床资料，该项研究表明入院时增高的RDW（> 15.5%）是CA患者30 d全因病死率的独立危险因素，本研究进一步论证这一结果。本研究基于更长的随访时间，在90 d全因病死率上观察到类似的结果，进一步证实RDW升高与CA患者不良预后之间存在关联。
CA具有很高的死亡率，威胁人类的健康[19]。除了血神经特异性烯醇化酶和S100钙结合蛋白B这两个经典的反映神经功能损伤的指标外，还有许多新型的血清标志物，如血清神经丝轻链，泛素羧基末端水解酶L1及胶质纤维酸性蛋白等指标[20-21]。但是由于实验技术的差异等各种原因，目前推广的时机仍不成熟[21]。另外，脑电图在评估CA患者脑功能预后方面也起着较为重要的作用[22]。当然，评估CA患者神经预后是个十分复杂的工作，需要结合临床、生化、神经生理和影像学等各项指标综合判断[23]。而且值得注意的是，许多医院并未开展相关血清学指标的检测，且会增加医疗费用，难以在临床推广。因此在临床工作中，一种简单易得、成本低廉、适用性强的血清标志物尤为重要。
截至目前，RDW升高与CA患者不良预后之间关联的机制仍不明确。缺血缺氧性脑病是CA患者死亡和幸存者长期神经功能障碍的重要原因[24]。而“双重打击”模式在缺血缺氧性脑病的发生发展过程中发挥着重要作用，即“二次神经性损伤”远比“原发性缺血性损伤”本身更为严重，其中氧化应激引起的缺血-再灌注损伤发挥着主要作用[24-25]。另外，全身炎症反应在CA后综合征的发生发展过程中同样发挥着重要作用[26-27]。研究表明，RDW指标的增高与炎症反应、氧化应激等多种因素有关[28]。因此，通过这些共同因素，增高的RDW指标可能作为一个潜在的反映CA患者不良预后的预测因子。并且RDW作为血常规中的一项指标，是所有患者入院时必须监测的指标，具有简单、快速、经济、有效及普遍性等特点，有利于辅助广大一线临床工作者早期判断CA患者的预后。
本研究为反映真实临床世界的大样本研究。但是也存在一些不足之处：首先，本研究是一项单中心回顾性观察性研究，潜在的偏倚尚不可避免；其次，数据仅收集进入ICU时首份RDW资料，没有动态观察RDW的水平对CA患者死亡率的影响；此外，本研究参数均来自外国人的生理指标，需要在国内人群中加以论证；最后，MIMIC-Ⅲ数据库中暂未包含CA患者脑功能预后指标，因此，本研究未能开展CA患者的神经功能预后方面的研究。
综上所述，RDW作为一种简单的血清生物学标志物，能较好地反映CA患者临床结局，可辅助临床医师对CA患者进行临床治疗决策，但未来仍需进一步研究其与CA患者不良结局预后的潜在机制。
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
作者贡献声明 钟磊、谢波：文章构思、研究设计、论文撰写、论文修改以及获取研究经费；钟磊：数据提取、整理以及统计学分析；姬晓伟、王海丽、赵广明、周庆：研究设计、论文撰写以及参与论文修改
参考文献
| [1] | Rodríguez-Reyes H, Muñoz-Gutiérrez M, Salas-Pacheco JL. Current behavior of sudden cardiac arrest and sudden death[J]. Arch Cardiol Mex, 2020, 90(2): 183-189. DOI:10.24875/ACME.M20000114 |
| [2] | Kuschner CE, Becker LB. Recent advances in personalizing cardiac arrest resuscitation[J]. F1000Res, 2019, 8: F1000FacultyRev-F1000Faculty915. DOI:10.12688/f1000research.17554.1 |
| [3] | Xu F, Zhang Y, Chen YG. Cardiopulmonary resuscitation training in China: Current situation and future development[J]. JAMA Cardiol, 2017, 2(5): 469-470. DOI:10.1001/jamacardio.2017.0035 |
| [4] | Koltowski L, Malesa K, Tomaniak M, et al. Implementation of mild therapeutic hypothermia for post-resuscitation care of sudden cardiac arrest survivors in cardiology units in Poland[J]. Adv Clin Exp Med, 2017, 26(8): 1207-1212. DOI:10.17219/acem/66992 |
| [5] | Becker LB, Aufderheide TP, Graham R. Strategies to improve survival from cardiac arrest: A report from the institute of medicine[J]. JAMA, 2015, 314(3): 223-224. DOI:10.1001/jama.2015.8454 |
| [6] | 顾伟, 李春盛. 心脏骤停后综合征: 类脓毒症样综合征[J]. 中华急诊医学杂志, 2019, 28(1): 121-123. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2019.01.025 |
| [7] | Leloup M, Briatte I, Langlois A, et al. Unexpected cardiac arrests occurring inside the ICU: Outcomes of a French prospective multicenter study[J]. Intensive Care Med, 2020, 46(5): 1005-1015. DOI:10.1007/s00134-020-05992-w |
| [8] | Parizadeh SM, Jafarzadeh-Esfehani R, Bahreyni A, et al. The diagnostic and prognostic value of red cell distribution width in cardiovascular disease; current status and prospective[J]. Biofactors, 2019, 45(4): 507-516. DOI:10.1002/biof.1518 |
| [9] | Ghimire R, Shakya YM, Shrestha TM, et al. The utility of red cell distribution width to predict mortality of septic patients in a tertiary hospital of Nepal[J]. BMC Emerg Med, 2020, 20(1): 43. DOI:10.1186/s12873-020-00337-8 |
| [10] | Yu XS, Chen ZQ, Hu YF, et al. Red blood cell distribution width is associated with mortality risk in patients with acute respiratory distress syndrome based on the Berlin definition: A propensity score matched cohort study[J]. Heart Lung, 2020, 49(5): 641-645. DOI:10.1016/j.hrtlng.2020.04.008 |
| [11] | Ganji A, Esmaeilzadeh A, Ghanaei O, et al. Predictive value of red blood cell distribution width for mortality in patients with acute pancreatitis: A systematic review and meta-analysis[J]. Med J Islam Repub Iran, 2017, 31: 124. DOI:10.14196/mjiri.31.124 |
| [12] | Lorente L, Martín MM, González-Rivero AF, et al. Red blood cell distribution width and mortality of spontaneous intracerebral hemorrhage patients[J]. Clin Neurol Neurosurg, 2020, 195: 106066. DOI:10.1016/j.clineuro.2020.106066 |
| [13] | Wan YI, Brayne AB, Haines RW, et al. Prognostic association of routinely measured biomarkers in patients admitted to critical care: A systematic review[J]. Biomarkers, 2021, 26(1): 1-12. DOI:10.1080/1354750X.2020.1842498 |
| [14] | Bao DL, Luo GJ, Kan FQ, et al. Prognostic value of red cell distribution width in patients undergoing percutaneous coronary intervention: A meta-analysis[J]. BMJ Open, 2020, 10(9): e033378. DOI:10.1136/bmjopen-2019-033378 |
| [15] | Odhaib SA, Alhumrani AR. The effect of red cell distribution width admission value on the outcome of patients with first-ever ST-elevation myocardial infarction in basrah[J]. Cureus, 2020, 12(3): e7373. DOI:10.7759/cureus.7373 |
| [16] | Fontana V, Spadaro S, Villois P, et al. Can red blood cell distribution width predict outcome after cardiac arrest?[J]. Minerva Anestesiol, 2018, 84(6): 693-702. DOI:10.23736/S0375-9393.17.12102-4 |
| [17] | Woo SH, Lee WJ, Kim DH, et al. Initial red cell distribution width as a predictor of poor neurological outcomes in out-of-hospital cardiac arrest survivors in a prospective, multicenter observational study (the KoCARC study)[J]. Sci Rep, 2020, 10(1): 17549. DOI:10.1038/s41598-020-74842-y |
| [18] | Kim J, Kim K, Lee JH, et al. Red blood cell distribution width as an independent predictor of all-cause mortality in out of hospital cardiac arrest[J]. Resuscitation, 2012, 83(10): 1248-1252. DOI:10.1016/j.resuscitation.2012.01.038 |
| [19] | 许俊, 索源, 柏晓奇, 等. 手动胸外按压复苏仪在院前心肺复苏中的应用价值[J]. 中华急诊医学杂志, 2021, 30(1): 49-52. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2021.01.011 |
| [20] | Deye N, Nguyen P, Vodovar N, et al. Protein S100B as a reliable tool for early prognostication after cardiac arrest[J]. Resuscitation, 2020, 156: 251-259. DOI:10.1016/j.resuscitation.2020.08.010 |
| [21] | Moseby-Knappe M, Cronberg T. Blood biomarkers of brain injury after cardiac arrest - A dynamic field[J]. Resuscitation, 2020, 156: 273-276. DOI:10.1016/j.resuscitation.2020.09.004 |
| [22] | 贾迪, 陆宗庆, 张金, 等. 《心搏骤停后脑电图反应性2018年国际共识》解读[J]. 中华危重病急救医学, 2020, 32(4): 392-396. DOI:10.3760/cma.j.cn121430-20200305-00209 |
| [23] | Sandroni C, D'Arrigo S, Cacciola S, et al. Prediction of poor neurological outcome in comatose survivors of cardiac arrest: A systematic review[J]. Intensive Care Med, 2020, 46(10): 1803-1851. DOI:10.1007/s00134-020-06198-w |
| [24] | Sekhon MS, Ainslie PN, Griesdale DE. Clinical pathophysiology of hypoxic ischemic brain injury after cardiac arrest: A "two-hit" model[J]. Crit Care, 2017, 21(1): 90. DOI:10.1186/s13054-017-1670-9 |
| [25] | Hosseini M, Wilson RH, Crouzet C, et al. Resuscitating the globally ischemic brain: TTM and beyond[J]. Neurotherapeutics, 2020, 17(2): 539-562. DOI:10.1007/s13311-020-00856-z |
| [26] | Bro-Jeppesen J, Jeppesen AN, Haugaard S, et al. The complement lectin pathway protein MAp19 and out-of-hospital cardiac arrest: insights from two randomized clinical trials[J]. Eur Heart J Acute Cardiovasc Care, 2020, 9(4_suppl): S145-S152. DOI:10.1177/2048872619870031 |
| [27] | 李昌盛, 戴河柳, 杨贤义, 等. 尤瑞克林对心脏骤停后综合征兔脑损伤炎性反应的影响[J]. 中华急诊医学杂志, 2020, 29(4): 530-532. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2020022.006 |
| [28] | Peng YP, Guan XQ, Wang J, et al. Red cell distribution width is correlated with all-cause mortality of patients in the coronary care unit[J]. J Int Med Res, 2020, 48(7): 300060520941317. DOI:10.1177/0300060520941317 |