脓毒症临床监测中显著血液学参数偏离健康状态的定量评估

Summary

本研究提出了一种新的定量指标，该指标基于三个重要血液学参数 （Hb、淋巴量、PDW） 与健康状态的欧几里得距离来评估败血症的严重程度。结果显示与 SOFA 评分具有很强的相关性，为使用常规血液检查监测脓毒症提供了一种简单、客观的工具。

Abstract

脓毒症是一种危及生命的疾病，需要改进诊断和严重程度评估。根据长期临床观察，脓毒症期间血红蛋白 （Hb） 、淋巴细胞百分比 （Lymph%） 和血小板分布宽度 （PDW） 发生显著变化。本研究旨在评估这三个全血细胞计数 （CBC） 参数，以区分脓毒症患者和健康个体，并根据他们与健康状态的综合偏差开发一种新的定量指标来评估脓毒症的严重程度。这项回顾性病例对照研究包括 496 名脓毒症患者 （入院时根据脓毒症 3 标准诊断） 和 1136 名健康对照者。初始 Hb 、 Lymph% 和 PDW 是标准化的 z 评分。计算健康队列的 3D 质心，并计算每个脓毒症患者与该质心的欧几里得距离。分析组差异和与 SOFA 评分的相关性。3D 散点图可视化了这些关系。脓毒症患者和对照组的 Hb 、淋巴百分比和 PDW 差异显著 （p < 0.001），脓毒症显示较低的 Hb/淋巴百分比和较高的 PDW。在脓毒症患者中，计算出的与健康质心的欧几里得距离显著更大 （p < 0.001）。该距离与 SOFA 评分 （r = 0.45，p < 0.001） 密切相关，并且在疾病严重程度较高的患者中更大。3D 可视化证实了组分离，颜色强度反映了这个距离，并与与健康质心的偏差增加相关。关键 CBC 参数与健康队列质心的欧几里得距离有效地量化了与健康状态的偏差，并与疾病严重程度相关。这种方法使用常规 FBC 数据，为脓毒症严重程度评估和监测提供了一种有前途的简单工具。

Introduction

脓毒症是一种由感染引起的全身炎症反应综合征，可导致严重的器官功能障碍，并且仍然是全球重症监护病房死亡的主要原因之一 ^1,2。尽管近年来诊断和治疗技术取得了进步，但脓毒症死亡率仍然高达 20%-40%³。及时识别和准确评估脓毒症的严重程度对于临床决策和改善预后至关重要⁴。

目前，脓毒症诊断和严重程度评估主要依赖于评分系统，例如序贯器官衰竭评估 （SOFA） 和急性生理学和慢性健康评估 II （APACHE II^{） 5,6}。尽管这些系统在临床实践中得到了广泛的应用，但它们存在计算复杂、评估耗时、需要多个生理指标和生化检测结果以及临床实践中存在一定程度的主观性和不一致性等局限性 ^7,8。实施这些评分系统带来了重大挑战，尤其是在初级卫生保健机构和资源有限的地区⁹。因此，开发一种简单、可靠且易于实施的脓毒症评估工具具有重要的临床意义。

血液学指标作为最基本的临床检查项目，具有检测快、成本低、可得广等特点^10,11。临床观察发现，脓毒症患者的多种血液学指标发生显著变化，其中血红蛋白 （Hb） 、淋巴细胞百分比 （Lymph%） 和血小板分布宽度 （PDW） 表现出特别显着的变化^12,13。血红蛋白降低反映了脓毒症相关贫血，淋巴细胞百分比降低表明免疫功能抑制，而血小板分布宽度增加与炎症反应和凝血功能障碍有关^14,15。以前的研究 12,13,14,15 已经证实，这些指标在一定程度上与脓毒症的严重程度和预后相关，但缺乏对多个指标进行综合评估的系统方法 ¹⁶。

近年来，多维数据分析方法在疾病评估中的应用越来越多¹⁷。欧几里得距离作为量化样本之间差异的几何测量方法，可用于评估患者指标与正常参考值的偏差程度。将这一概念应用于多维临床数据分析可能会为疾病严重程度评估提供新的见解。然而，目前缺乏基于血液学指标多维空间特征的定量脓毒症评估研究^18,19。

基于上述背景，本研究旨在： 评价血红蛋白、淋巴细胞百分比和血小板分布宽度区分脓毒症患者与健康人群的疗效;基于这三个指标建立标准化的多维空间，计算患者样本与健康中心点的欧几里得距离;分析此距离与脓毒症严重程度（SOFA 评分）之间的相关性;探索这种基于常规血液学检查的新评估方法在脓毒症临床监测中的应用价值。该方法为脓毒症的早期识别、严重程度评估和动态监测提供了一种客观、便捷的新工具，特别适用于各级医疗机构的临床实践¹⁰。

Protocol

本研究是北京中医药大学孙思庙医院伦理委员会批准的回顾性病例对照调查 （批准号：SSMYY-KYPJ-2024-065）。所有参与者或其法定代表人签署知情同意书。

研究设计和受试者
该研究包括 2024 年 1 月至 2025 年 3 月期间被诊断患有脓毒症的 496 名患者（根据脓毒症^{3 标准）}和来自健康检查中心的 1136 名健康对照者。观察组的排除标准包括： （1） 年龄< 18 岁;（2） 孕妇;（3） 原发性血液病;（4） 癌症患者;（5） 入院前的输血治疗;（6） 近期免疫抑制治疗或免疫缺陷;（7） 临床资料不完整。每日监测包括早晨抽血 （06：00-08：00） 进行 CBC 分析，并在 12 小时内获得结果。SOFA 评分由训练有素的重症监护医师使用标准化标准计算。对患者进行监测直至临床消退、出院、死亡或最长 30 天的随访期。

实验室检测和数据收集
收集所有纳入受试者的人口统计数据 （年龄、性别、身高、体重等） 和临床信息。使用血液分析仪检测 CBC 样本，使用临床分析仪检测血清样本，使用血液分析仪检测凝血样本。所有血液样本都必须在规定的检测时间内进行检测。所有测试均由训练有素的实验室技术人员按照标准作程序进行。实验室定期进行内部和外部质量控制。

对于脓毒症患者，记录入院时的主要诊断、感染部位、合并症、序贯器官衰竭评估 （SOFA） 评分、急性生理学和慢性健康评估 II （APACHE II） 和实验室检查结果。根据入院时 SOFA 评分，将脓毒症患者分为 3 组：轻度 （SOFA ≤ 6 分）、中度 （7 ≤ SOFA ≤ 12 分） 和重度 （SOFA ≥ 13 分）。对于一部分患者，在住院期间每天收集实验室检查结果和 SOFA 评分以进行连续跟踪分析，观察期为 30 天或直到患者出院或死亡。健康对照组的样本采集自经确认无急慢性疾病的健康体检中心参与者。

数据分析和可视化
标准化、处理和显著性分析
为了消除不同指标之间的尺寸差异，对所有样本 Hb 、 Lymph% 和 PDW 数据进行了 Z 评分标准化：

Data_norm， mu， sigma] = zscore（[H;P])

其中 H 是健康对照组数据矩阵，P 是脓毒症患者组数据矩阵，mu 和 sigma 分别是平均值和标准差。标准化后，数据符合均值为 0 且标准差为 1 的标准正态分布。

为显著性指标 Hb、Lymph% 和 PDW 创建了显著性可视化图（图 1），直观地显示了健康样本和脓毒症患者在每个指标维度上的差异。指标之间定量分析的实际意义如表 1 所示。计算描述性统计量 （平均值、标准差、中位数、四分位数等），使用独立样本 t 检验比较组间差异，计算 Cohen 的 d 效应大小来评估差异的显着性。

健康的中心点计算和欧几里得距离测量
基于健康对照组的标准化数据，计算其中心点在三维特征空间中的坐标。随后，计算每个脓毒症患者样本到健康中心点的欧几里得距离，以量化患者血液学指标与健康状态的偏差程度，作为疾病严重程度的客观评估指标。

三维可视化方法
创建三维散点图（图 2）以显示两组样本在特征空间中的分布。他们使用颜色渐变（Jet 配色方案）来表示脓毒症的严重程度，其中深蓝色表示轻度脓毒症，红色表示重度脓毒症，健康对照组用绿色 + 标记。

长队列样本的临床验证
为了评估该方法对长队列 （入院后随访 3-6 个月） 患者新样本的适用性，设计了一个预测验证过程。对于典型的脓毒症长队列样本，使用先前保存的正则化过程中的平均值 （mu） 和标准差 （sigma） 进行标准化处理，然后计算与健康中心点的欧几里得距离。根据计算出的距离值，结合距离和疾病严重程度之间预先建立的对应关系，评估新样本的脓毒症严重程度。通过连续跟踪，绘制了欧几里得距离和 SOFA 分数的时间序列比较曲线 （图 3），以分析两种趋势变化的一致性和相关性。

Results

显著性分析
根据长期的临床实践，据观察，随着脓毒症的进展，患者的血红蛋白水平和淋巴细胞百分比显着降低，同时血小板分布宽度显着增加^12,16。通过分析这三个关键血液学指标——血红蛋白、淋巴细胞百分比和血小板分布宽度——发现脓毒症患者和健康人群之间存在显著差异。

数据分析结果 （表1） 表明：脓毒症患者血红蛋白水平 （92.77 ± 20.64 g/L） 显著低于健康对照组 （139.58 ± 12.82 g/L），降低 33.5%，表现出极高的统计学意义 （t = 56.30，p < 0.001） 和较大的效应量 （Cohen's d = 3.03）。同样，脓毒症患者的淋巴细胞百分比 （13.60% ± 8.28%） 比健康对...

Discussion

基于关键血液学指标的脓毒症评估新方法
本研究提出了一种基于三个关键血液学指标 （血红蛋白、淋巴细胞百分比和血小板分布宽度） 评估脓毒症严重程度的新方法。该方法通过计算患者样本与健康人群中心点的欧几里得距离来量化血液学指标与健康状态的偏差程度，为脓毒症的临床监测提供了一种新的评估工具。

三维可视化分析（图 2）清楚地展示了健康人群和不同严重程度的脓毒症患者在三维特征空间上的分布差异，证实了随着疾病的恶化，患者血液学指标与健康中心点的距离逐渐增加。标准化血液学指标的显着性可视化（图 1）显示，脓毒症患者表现出血红蛋白和淋巴细胞百分比显着降低，以及血小板分布宽度增加，这与现有文献中报道的脓毒症的病理生理特征一致^14,15。统计分析（...

Materials

List of materials used in this article

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MATLAB	MathWorks	2023B	计算与可视化
多元状态彩色散点图	Intelligent  熵	元状态 V1.0	北京智能熵科学与Technology Co Ltd. 多元状态建模