早期血小板变化对重症中暑患者28 d死亡的预测价值

李亚杰，俞建峰，周仪，杨巧云，朱琦莲，李永畅

中暑是夏季急诊的常见病，尽管进行了数十年的研究，但其仍然是临床面临的严峻问题之一，虽发病率不同，但病死率为10%～15%［1］，若进展为重症中暑，出现多器官功能障碍综合征（MODS），病死率甚至可达40%以上［2-4］。随着全球变暖趋势，中暑患者死亡率也呈逐年上升，治疗已成为社会的沉重负担［5-6］，因此临床需要检查方便、临床价值较大的指标以正确判断病情、评估预后。目前已有研究表明，血小板下降是危重患者死亡的独立危险因素［7］，脓毒症患者中若血小板显著下降，病死率则明显增加［8］，重症中暑患者入院时血小板降低具有死亡预测价值［9］，因此本研究进一步探讨早期血小板的动态变化对重症中暑患者的预后评估价值。

1 对象与方法

1.1 研究对象 回顾性分析2010年9月—2018年8月常州市第二人民医院收治的重症中暑患者的临床资料。纳入标准：（1）符合重症中暑标准［10］；（2）住院时间＞72 h；（3）住院治疗的病史资料齐全。排除标准：（1）2周内输注血制品的患者；（2）入院前1个月接受过化疗者；（3）慢性肝病、人类免疫缺陷病毒（HIV）感染、血液系统疾病（恶性肿瘤、血小板减少性紫癜、脾肿大等）；（4）年龄＜18岁；（5）随访失败。本研究符合医学伦理学标准及我国临床试验研究的法律法规，并经医院伦理委员会批准，治疗及检测得到患者或家属的知情同意。

1.2 研究方法

1.2.1 观察指标 收集患者的一般资料，包括性别、年龄、中暑类型、转归以及ICU治疗期间是否使用缩血管活性药物、是否进行有创机械通气、是否进行肾替代治疗，记录入院时体温、脉搏、血压（收缩压）及入院后急性生理与慢性健康（APACHEⅡ）评分，同时采取日本公司Sysmex XE-2100全自动血细胞分析仪检测外周静脉血血小板计数，记录入院时及入院72 h外周静脉血血小板计数（PLT0、PLT72），计算血小板变化值（ΔPLT=PLT72-PLT0）、血小板变化率（ΔPLT%=血小板变化值/入院时血小板计数×100%）。

1.2.2 研究终点 主要研究终点为28 d病死率，若患者28 d内已出院，进行电话随访确认其生存状态。

1.3 统计学方法 采用SPSS 20.0软件处理数据。采用Shapiro-Wilk法先行正态性检验，偏态分布的计量资料以中位数和四分位数［M（P25，P75）］表示，2组间比较采用Kolmogorv Smirnov Z检验。计数资料以例（%）表示，组间比较采用χ2检验。绘制受试者工作特征曲线（ROC），计算ROC曲线下面积（AUC），以评估指各标预测预后能力；采用Kaplan-Meier法进行生存曲线分析。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 重症中暑一般资料比较 总共116例患者入选，其中男73例，女43例；年龄20～89岁，平均（63.1±16.1岁）。入院28 d存活90例，死亡26例，病死率22.4%。存活组和死亡组患者性别，年龄，入院时体温、脉搏、血压，劳累型中暑比例，需要进行肾替代治疗例数差异均无统计学意义（均P＞0.05），但死亡组使用血管活性药物（多巴胺或去甲肾上腺素）比例、有创机械通气比例及APACHEⅡ评分明显高于存活组（均P＜0.05）。见表1。

2.2 重症中暑患者血小板的变化情况比较 2组血小板计数均呈现下降趋势，死亡组PLT0、PLT72均明显低于存活组（均P＜0.05），同时死亡组ΔPLT和ΔPLT%的下降幅度较大（P＜0.05）。见表2。

2.3 PLT0、PLT72、ΔPLT、ΔPLT%和APACHEⅡ评分对重症中暑患者预后的预测价值 ROC曲线分析结果显示，PLT0、PLT72、ΔPLT%、APACHEⅡ评分对重症中暑患者28 d病死率均具有预测价值。尤其以PLT72预测价值最大，AUC 为 0.841（P＜0.05），以PLT72＞83.5×109/L作为预测28 d死亡的临界点，敏感度为71.6%，特异度为92.9%。而ΔPLT对重症中暑患者28 d病死率预测价值不高。见表3、图1。

2.4 生存曲线分析 根据PLT0、PLT72及ΔPLT%相应的临界值将患者分组，高于相应临界值患者28 d存活率明显高于低于相应临界值者，且生存时间较长（P＜0.05）。见表4、图2。

3 讨论

中暑是一种危及生命的疾病，其典型临床特征为核心体温超出40℃以上，出现中枢神经系统功能紊乱（如谵妄、抽搐或昏迷等），即使经过积极治疗，但仍有1/3存活患者可能遗留永久性神经功能减退［11］。若发展为重症中暑，合并多脏器功能衰竭，死亡率甚至可达40%～70%［12］，随着全球变暖趋势和全球范围内的热浪频率和强度的增加，全球重症中暑病例的数量也呈迅速增加趋势，死亡率可能继续上升，因此对中暑的治疗已成为社会的沉重负担［13］。

Tab.1 Comparison of general data between the different prognosis groups with severe heat stroke表1 2组不同预后的重症中暑患者一般资料比较

Tab.3 The predictive values of PLT0,PLT72,ΔPLT,ΔPLT%and APACHEⅡscore for 28-day mortality in patients with severe heat stroke表3PLT0、PLT72、ΔPLT、ΔPLT%和APACHEⅡ评分对重症中暑患者28 d死亡的预测价值

Fig.1 The ROC curves of PLT0,PLT72,ΔPLT,ΔPLT%and APACHEⅡscore for evaluating the 28-day mortality of patients with severe heat stroke图1 PLT0、PLT72、ΔPLT、ΔPLT%及APACHEⅡ评分预测重症中暑患者28 d死亡的ROC曲线

Tab.4 The survival situation of patients with severe heat stroke classified by PLT0,PLT72,ΔPLT and ΔPLT%表4 根据入院PLT0、PLT72、ΔPLT、ΔPLT%临界值分组的重症中暑患者28 d存活情况

Fig.2 Kaplan-Meier survival curves according to PLT0,PLT72and ΔPLT%图2 根据PLT0、PLT72、ΔPLT%分组的重症中暑患者28 d Kaplan-Meier生存曲线

以往认为中暑是由体温调节障碍和/或水盐代谢紊乱引起的急性疾病，但随着对中暑的深入研究，目前认为中暑的病理生理学机制复杂［14］，涉及下丘脑、心血管、内分泌、胃肠道及皮肤等多个系统，其临床特点并非纯粹因热暴露引起直接损伤所致，主要是继发热应激损伤后的系统性炎症反应综合征（SIRS）和凝血功能障碍［15］，类似于脓毒症表现［4,16］，而血小板作为凝血系统的重要组成部分在炎症反应中被消耗，进而可能引起弥漫性血管内凝血（DIC），导致病情恶化进展，甚至死亡，因此研究中暑患者，尤其重症中暑患者血小板的变化特点对临床病情评估具有重要价值。已有研究表明，PLT不仅对心血管疾病、糖尿病、肝硬化等多种疾病存在评估价值［17-20］，同时血小板减少与感染性休克患者病情危重程度与预后均存在相关性，是脓毒症患者的独立危险因素［21-22］。本研究针对重症中暑患者进行研究，发现死亡组入院时血小板明显低于存活组，AUC为0.756，表明重症中暑患者入院时血小板减少提示病情危重，具有死亡预测价值，与既往研究报道一致［9］，然而目前中暑导致血小板下降的机制尚未明确，可能与以下几方面相关：（1）中暑导致的炎症反应、凝血反应以及热应激的直接细胞毒效应，损伤血管内皮，导致微血栓形成，进而引起血小板消耗。（2）热应激引起血小板聚集，导致PLT减少。（3）抑制骨髓生成及释放血小板［23］。

由于脓毒症患者入院后前4 d PLT可明显下降［24］，且与单次血小板测量相比，危重患者PLT的变化趋势更具有预测价值［25］，因而本研究进一步对重症中暑患者入院后72 h的PLT变化趋势进行分析，发现相比于存活组，死亡组入院72 h PLT更低，PLT下降幅度和变化率更明显，且PLT下降变化率更显著，提示PLT的变化亦能评估重症中暑的不良预后，通过对不同时间点PLT，血小板变化值，血小板变化率及入院APACHEⅡ评分的ROC曲线对比，发现入院72 h PLT的预测价值最大，AUC为0.841，以PLT72＞83.5×109/L作为预测重症中暑患者28 d死亡的临界点，敏感度为71.6%，特异度为92.9%，表明PLT72更能准确反应重症中暑患者的不良预后。目前APACHEⅡ评分已广泛被用于评估危重患者的不良预后，本研究亦发现APACHEⅡ评分对重症中暑患者不良预后的预测价值，但APACHEⅡ评分评估繁琐，不便于基层医院对重症中暑患者的快速评估，而血小板检查方便、快速，因此在基层医院其临床价值、实用性更大。

本研究不足之处：（1）为单中心回顾性研究，死亡病例少，可能存在统计偏倚。（2）未进一步针对重症中暑患者的年龄、类型等进行亚组分析。（3）需要增加研究时间点以全面观察重症中暑患者血小板的变化趋势。因此有必要进行多中心、前瞻性、多样本研究以评估血小板变化对重症中暑的预测价值。综上所述，早期PLT的显著下降提示重症中暑预后不良，结合72 h PLT及血小板变化率更能准确判断重症中暑患者预后。