Risk Factors Analysis and Prediction Model Establishment of Refeeding Syndrome in ICU Patients with Sepsis
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摘要:
目的 探讨ICU脓毒症患者发生再喂养综合征（RFS）的相关危险因素，以此为基础建立RFS的预测模型。 方法 回顾性分析昆明医科大学第一附属医院ICU 2020年11月至2022年1月期间收治的202例脓毒症患者的临床资料，根据“ASPEN关于RFS共识建议中”诊断标准，将患者是否发生RFS，分为RFS组（n = 141）和非RFS组（n = 61）；比较2组间性别、体重指数（BMI）、营养风险筛查、营养方式、相关危重评分、腹内压（IAP）、相关实验室检查及用药的差异。选取统计学方法中的单因素和多因素Logistic回归分析筛选出ICU脓毒症患者发生RFS的独立危险因素，根据分析结果建立一种预测模型，绘制出受试者工作特征曲线（ROC）评价RFS的预测模型对ICU脓毒症患者发生RFS的预测价值。 结果 202例脓毒症患者相关资料分析，单因素分析结果显示：体重指数（BMI）、白蛋白（ALB）、前白蛋白（PA）、肌酐-身高指数（CHI）、血清钠（Na+）、血清钾（K+）、血清镁（Mg2+）、血清磷（P-）、白介素-6（IL-6）、空腹血糖（FBG）、维生素B1（VitB1）、糖化血红蛋白（HbA1c）、是否使用利尿剂、是否使用胰岛素等指标差异有统计学意义（P < 0.05）；多因素分析结果显示：利尿剂的使用、BMI、CHI、血K +、FBG、VitB1是ICU脓毒症患者发生RFS独立危险因素。 结论 以多因素筛选出独立危险因素为基础，建立预测模型表达式为：Logit = 1.39×利尿剂+0.15×BMI-0.14×CHI＋0.75×血K+-0.16×FBG+0.78×VitB1-2.94。通过回归分析建立的预测模型一致性强，联合预测有较好的预测价值。 Abstract:Objective To explore the relevant risk factors for Refeeding Syndrome （RFS） in ICU patients with sepsis, and to establish a prediction model of RFS based on the selected risk factors. Methods The clinical data of sepsis patients admitted to the ICU of the First Affiliated Hospital of Kunming Medical University from November 2020 to January 2022 were studied retrospectively. Finally, 202 patients were selected according to the inclusion and exclusion criteria. According to the diagnosis criteria of ASPEN Consensus Recommendations （2020） for RFS, the patients were divided into two groups: RFS group （n = 141） and non-RFS group （n = 61） on the basis of whether occur of RFS. The differences of gender, body mass index （BMI）, nutrition risk screening, nutritional way, related critical score, intraabdominal pressure （IAP）, relevant laboratory tests, biochemical indexes and pharmacy were compared between the two groups. The independent risk factors of RFS in ICU patients with sepsis were screened by single factor and multivariate logistic regression analysis, and a prediction model was established according to the results of the analysis. The predictive value of the prediction model for RFS in ICU patients with sepsis was evaluated by drawing the receiver operating characteristic curve （ROC） of the subjects. Results After analyzing the relevant data of 202 sepsis patients, the results of monofactor logistic regression analysis showed: Body mass index （BMI）, albumin （ALB）, prealbumin （PA）, creatinine-height index （CHI）, serum sodium （Na+）, serum potassium （K+）, serum magnesium （Mg2+）, serum phosphorus （P- ）, interleukin-6 （IL-6）, fasting blood glucose （FBG）, vitamin B1 （VitB1）, glycosylated hemoglobin （HbA1c）, use of diuretics, use of insulin and other indicators were significantly different （P < 0.05）. And multivariate analysis showed that the use of diuretics, BMI, CHI, serum K+, FBG, and VitB1 were independent risk factors for RFS in ICU sepsis patients. Conclusions Based on the independent risk factors in the multivariate screening, the prediction model expression is established as: L = 1.39×diuretics + 0.15×BMI - 0.14×CHI + 0.75×K+-0.16×FBG+0.78×VitB1-2.94. The prediction model established by regression analysis has strong consistency, the joint prediction model has better predictive value. -
Key words:
- Sepsis /
- Refeeding Syndrome /
- Risk factor /
- Prediction model
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甲基苯丙胺（ methamphetamine，MA） ，属于苯丙胺类兴奋剂，可进入血脑屏障导致大脑的结构和功能的改变[1]，其滥用诱发大脑多个脑区发生不同程度的神经损伤，从而诱导中枢神经系统神经毒性的产生[2]。研究发现[3]MA依赖引起的神经毒性损伤海马脑区损伤有重要联系。MA诱导海马神经毒性的产生与单胺类神经递质释放增加[4-5]、ROS和NOS的产生、大脑免疫细胞的激活、凋亡与自噬[6]和神经炎症[7]等有关。Toll样受体（Toll like receptors，TLR），能够调控免疫及炎症反应[8]，主要在小胶质细胞中表达[9]。TLR4细胞内信号通路分为髓样分化因子88 （myeloid differentiation factor 88，MyD88）依赖性和β干扰素TIR结构域衔接蛋白（TIR-domain-containing adaptor inducing interferon-β，TRIF）依赖性通路。在MyD88依赖途径中当外界因素触发后，细胞表面的刺激信号通过TLR4-MyD88-TRAF6-IκB-PIκB-NF-κB分子传递到细胞核，从而调节相关炎症因子的转录[10]。颅脑外伤可以诱导神经元凋亡和神经炎症，从而导致严重的神经元损害和行为障碍[11]，其中TLR4/MyD88/NF-κB信号通路的激活是造成中枢神经系统损伤的关键原因。在体外实验中脂多糖损伤的 BV2 小胶质细胞和神经炎症损伤的原代皮层神经元中采用TLR4 抑制剂 TAK-242所产生的抗神经炎症作用主要是与 TLR4 介导的 MyD88/NF-κB 信号通路的调节有关[12]。Li B等[13]的体外实验表明阻断 TLR4 介导的信号转导，TLR4/MyD88/NF-κB 和 MAPK 通路的激活便会受到影响，从而抑制 BV-2 小胶质细胞中脂多糖刺激所产生神经炎症。TLR4/MyD88/NF-κB作为一条经典的炎性通路，在MA诱导的海马神经炎症中具有较大的研究价值。本研究旨在探究研究TLR4/MyD88/NF-κB信号通路对甲基苯丙胺CPP大鼠海马的影响，同时采用特异性抑制剂TAK-242抑制TLR4，在改善MA依赖海马神经炎症中的作用，为药物干预甲基苯丙胺依赖提供新的科学证据。
1. 材料与方法
1.1 材料
实验动物：健康雄性SD大鼠40只，选择体重在180～200 g，购于昆明医科大学实验动物学中心[动物使用许可证编号：SCXK（滇）K2015-002]。
药品试剂：实验所用甲基苯丙胺，由云南省公安厅禁毒技术公安部重点实验室合法提供，纯度在98%以上。BestarTMqPCR RT Kit、荧光定量试剂盒（DBI Bioscience）；引物合成（擎科生物科技有限公司）；TLR4 受体抑制剂（TAK-242，A3850，Apexbio公司MyD88抗体（ab2064，Abcam公司）；TRAF6抗体（66494，Proteintech公司）；IκB-α 抗体（9242，CST公司）；p-IκB-α抗体（2859，CST公司）；NF-κB p65抗体（8142s，CST公司）；p-NF-κB p65抗体（sc-136548，Santa Cruz Biotechnology公司）；TLR4抗体（sc-293072，Santa Cruz Biotechnology公司）；β-actin抗体（ab6276，购自美国Abcam公司）。
主要仪器：大鼠 CPP 实验箱（XR-XT401，上海欣软信息有限公司）；酶标仪（Touch 2，美国BioTek公司）；普通PCR仪、荧光定量 PCR 仪（T100TM Thermal Cycler、C1000 Touch TM Thermal Cycler，美国Bio-Rad 公司）；垂直电泳仪、半干转膜仪（552BR、221BR，美国Bio-Rad 公司）。
1.2 实验方法
1.2.1 实验动物分组及给药
健康雄性SD大鼠40只，随机分配为4组，包括生理盐水组：腹腔注射（生理盐水（10 mg/kg，qd，14 d）；MA 实验组：给药 MA（10 mg/kg，ip，qd，14 d），大鼠形成MA依赖，CPP模型建模成功；TAK-242 组：给药 TAK-242（3 mg/kg，ip，qd，14 d）；MA + TAK-242 组：给药 TAK-242（3 mg/kg，ip，qd，14 d）后 1 h给予 MA（10 mg/kg，ip，qd，14 d）。
1.2.2 条件性位置偏爱模型（CPP）
连续3 d将随机分组的大鼠放入实验检测的黑白箱中以适应检测环境，第4天检测每只大鼠的天然偏好时间；连续14 d对大鼠以10 mg/kg的MA进行腹腔注射给药，使得大鼠产生依赖，再进行CPP检测。
1.2.3 Western
Blot实验 用 10%的水合氯醛 ，按0.3 m L/100 g麻醉后迅速水合氯醛麻醉大鼠 ， 用0.9%的氯化钠注射液对大鼠心脏灌注，将脑血管中的血液冲洗干净断头，取出全脑，分离大鼠海马组织解剖大鼠，取大鼠海马组织，匀浆，测定蛋白浓度。配制10%和12%的分离胶；上样、电泳，转膜、孵育一抗（β-actinantibody Anti-TLR4、Anti-Myd88、Anti-TRAF6、Anti-IκB-α、Anti-pIκB-α、Anti-NF-κBp65、Anti-P- NF-κBp65均按照1∶1000配制），放入4 ℃过夜，1xTBST 漂洗3次，温室孵育二抗（2 h），再次漂洗，采用ECL显影。 Image Pro Plus 图像分析软件分析目的条带与对应内参（β-actin）条带二者平均光密度比值，最后进行统计学分析。
1.2.4 荧光定量PCR实验
取海马组织80 mg，放入 EP 管中，匀浆，用酶标仪测定RNA浓度；按照说明书逆转录合成cDNA；荧光实时定量PCR仪，经94 ℃ 5 min预变性、94 ℃变性、58 ℃退火、72 ℃延伸，此循环进行40次，采用2－ΔΔCt法计算目的基因的相对表达量，荧光定量PCR引物序列见表1。
表 1 荧光定量PCR引物序列Table 1. Fluorescence quantitative PCR primer sequence基因名称 引物序列信息 温度 TLR4 上游引物：5'-TGCCTGAGACCAGGAAGCTTG 3'
下游引物：5'-CTTAAGATCTTCAGGGGGTTG3'54 ℃ Myd88 上游引物：5'-TGAGAAAAGGTGTCGTCGCA3'
下游引物：5'-GGGTCCAGAACCAGGACTTG'54 ℃ TRAF6 上游引物：5'-GCCCATGCCGTATGAAGAGA 3'
下游引物：5'-CGTGACAGCCAAACACACTG3'54 ℃ NF-κB p65 上游引物：5'-GAGACCTGGAGCAAGCCATT3'
下游引物：5'-AGTTCCGGTTTACTCGGCAG3'54 ℃ IKB-α 上游引物：5'-GAATCCTGACCTGGTCTCGC'
下游引物：5'-CACAGTCATCGTAGGGCAACT3'55 ℃ β-actin 上游引物：5'-AGACAGCCGCATCTTGT-3'
下游引物：5'-CTTGCCGTGGGTAGAGTCAT-3'55 ℃ 1.3 统计学处理
采用 SPSS 19.0进行数据分析，数值代表均数±标准差（
$\bar x \pm s $ ）表示，用于统计分析的Prism软件5.0作图（GraphPad software），组内给药前后比较采用配对 t 检验；组间多组比较采用多因素方差分析（Multi-factor analysis of variance），多重比较方法采用 Tukey-HSD，P < 0.05 为差异有统计学意义。2. 结果
2.1 甲基苯丙胺依赖CPP大鼠海马中TLR4、MyD88、TRAF6、IκB-α、p-IκB-α、NF-κBp65、p-NF-κBp65蛋白表达
TLR4蛋白变化：图1A结果显示与生理盐水组相比，MA组TLR4蛋白表达升高（P < 0.01）；与MA组相比，MA+TAK-242组TLR4的蛋白表达下降（P < 0.01）。
图 1 大鼠海马中TLR4/MyD88/NF-κB 信号转导通路蛋白表达水平变化。A：海马中TLR4的表达水平；B：海马中MyD884的表达水平；C：海马中TRAF6的表达水平；D：海马中p-IκB-α的表达水平；E：海马中IκB-α的表达水平；F：海马中p-NF-κBp65的表达水平；G：海马中NF-κBp65的表达水平。与对照组进行比较，*P < 0.05，**P < 0.01；与MA组比较，#P < 0.05，##P < 0.01 。Figure 1. The protein expression of TLR4/MyD88/NF-κB signal transduction pathway in the hippocampus of ratsMyD88蛋白变化：图1B结果显示与生理盐水组相比，MA组MyD88蛋白表达升高（P < 0.01）；与MA组相比，MA+TAK-242组MyD88蛋白表达下降（P < 0.01）。
TRAF6蛋白变化：图1C结果显示与生理盐水组相比，MA组TRAF6的蛋白表达升高（P < 0.01）；与MA组相比，MA+TAK-242组TRAF6的蛋白表达下降（P < 0.01）。
p-IκB-α蛋白变化：图1D结果显示与生理盐水组相比，MA组p-IκB-α蛋白表达升高p-IκB-α蛋白表达升高（P < 0.05），与MA组相比，MA+TAK-242组p-IκB-α蛋白表达下降（P < 0.01）。
IκB-α蛋白变化：图1E结果显示与生理盐水组相比，MA组IκB-α蛋白表达降低（P < 0.01）；与MA组相比，MA+TAK-242组IκB-α蛋白表达升高（P < 0.01）。
p-NF-κBp65蛋白变化：图1F结果显示与生理盐水组相比，MA组p-NF-κBp65蛋白表达升高（P < 0.05）；与MA组相比，MA+TAK-242组的p-NF-κBp65蛋白表达下降（P < 0.05）。
NF-κBp65蛋白变化：图1G结果显示与生理盐水组相比，MA组NF-κBp65蛋白表达升高（P < 0.01）；与MA组相比，MA+TAK-242组的NF-κBp65蛋白表达下降（P < 0.05）。
上述结果提示MA可通过TLR4/MyD88/NF-κB信号通路诱导MA依赖CPP大鼠海马发生神经炎症。
2.2 甲基苯丙胺依赖CPP大鼠海马中TLR4、MyD88、TRAF6、IκB-α、NF-κBp65mRNA表达
TLR4 mRNA表达变化见表2和图2A，结果显示与生理盐水组相比，MA组TLR4mRNA表达上升（P < 0.01）；与MA组相比，MA+TAK-242组TLR4mRNA表达下降（P < 0.01）。
表 2 大鼠海马中TLR4/MyD88/NF-κB 信号转导通路的mRNA表达（n = 6，$\bar x \pm s $ ）Table 2. The mRNA expression of TLR4/MyD88/NF-κB signal transduction pathway in the hippocampus of rats （n = 6，$\bar x \pm s $ ）因子 组别 生理盐水组 Meth组 TAK-242组 Meth+TAK-242 组 TLR4 0.82 ± 0.10 1.16 ± 0.20 ** 0.80 ± 0.22 0.83 ± 0.11 ## MyD88 0.90 ± 0.08 1.17 ± 0.13 ** 0.83 ± 0.15 0.86 ± 0.08 ## TRAF6 0.98 ± 0.27 1.62 ± 0.47 ** 0.84 ± 0.29 0.92 ± 0.25 ## IκB-α 1.04 ± 0.17 0.69 ± 0.11 ** 0.98 ± 0.14 1.00 ± 0.13 ## NF-κBp65 0.88 ± 0.12 1.14 ± 0.10 *** 0.89 ± 0.06 0.92 ± 0.16 ### 与对照组进行比较，**P < 0.01，***P < 0.001；与MA组进行比较，##P < 0.05 ，###P < 0.001。 
图 2 大鼠海马中TLR4/MyD88/NF-κB 信号转导通路的mRNA表达 水平统计结果A：海马中TLR4的mRNA表达水平；B：海马中MyD884的mRNA表达水平；C：海马中TRAF6的mRNA表达水平；D：海马中IκB-α的mRNA表达水平；E：海马中NF-κBp65的mRNA表达水平。与对照组进行比较，**P < 0.01，***P < 0.001；与MA组进行比较，##P < 0.05 ， ###P < 0.001。Figure 2. The mRNA expression of TLR4/MyD88/NF-κB signal transduction pathway in the hippocampusMyD88 mRNA表达变化：表2和图2B结果显示与生理盐水组相比，MA组MyD88mRNA表达上升（P < 0.01）；与M组相比，MA+TAK-242组MyD88mRNA表达下降（P < 0.01）。
TRAF6 mRNA表达变化：表2和图2C结果显示与生理盐水组相比，MA组TRAF6mRNA表达上升（P < 0.01），与MA组相比，MA+TAK-242组TRAF6mRNA表达下降（P < 0.01）。
IκB-α mRNA表达变化：表2和图2D结果显示与生理盐水组相比，MA组IκB-α mRNA表达下降（P < 0.01），与MA组相比，MA+TAK-242组IκB-α mRNA表达上升（P < 0.01）。
NF-κBp65 mRNA表达变化：表2和图2E结果显示与生理盐水组相比，MA组NF-κBp65 mRNA表达上升（P < 0.001），与MA组相比，MA+TAK-242组NF-κBp65 mRNA表达下降（P < 0.001）。
3. 讨论
已有研究表明，MA依赖诱导海马神经炎症，造成了神经系统的损害。炎性因子过渡累积就会对机体产生严重的危害，其中与损害最为严重的海马脑区为例。本研究发现MA依赖的CPP大鼠激活了海马脑区TLR4/MYD88/NF-κB信号通路，诱导了海马神经炎症的发生。
TLR4作为天然免疫识别受体，通过Myd88通路发挥作用[14，15]。本研究表明：与对照组相比，MA组TLR4、MyD88、TRAF6蛋白和mRNA表达均增加。Xie等[16]的研究发现，在MA中毒大鼠模型中，MA可使大鼠纹状体中 TLR4，MyD88，TRAF6 蛋白表达增加；Du等的研究在 MA中毒小鼠模型中， MA也可使中脑和纹状体中TLR4 蛋白表达增加[8, 17]，上述结果均与与本研究结果一致，但是本研究对于海马脑区的检测不仅包含上述因子蛋白水平的变化，还在mRNA水平进一步验证了MA依赖可通过激活TLR4/MyD88信号通路，诱导海马神经炎症发生。Qing-Peng Hu等[18]的研究表明，组蛋白乙酰化调节抑制剂（histone deacetylase inhibitor，HDACI）可抑制TLR4/MYD88信号通路中TLR4的表达，从而抑制小胶质细胞激活和神经元凋亡，这就表明阻断TLR4对神经炎症诱导的脑损伤具有潜在的神经保护作用。本研究采用TLR4受体抑制剂TAK-242预处理，特异性地抑制了海马脑区TLR4的表达，减少了MyD88、TRAF6的蛋白及mRNA的表达。
研究发现多种分子机制可以介导炎症过程，其中最显著的机制是通过核因子NF-κB信号通路[19]，磷酸化的NF-κB抑制因子（inhibitor of NF-κB，IκB），使IKB降解，进而激活NF-κB，其中p65是NF-κB的主要活性亚单位[20]。本研究采用Western blot检测MA依赖CPP大鼠海马中p-IκB-α、NF-κBp65、p-NF-κBp65蛋白表达均增加，IκB-α的蛋白表达下降。Liu X等发现[21]，苦碟子注射液（KDZ）可通过下调TLR4 依赖性 NF-κB信号通路，降低TRAF6、NF-κBp65和p-IκBα/IκBα的蛋白表达，保护大脑免受缺血性损伤。Long H等也发现[22]，在大鼠Tourette综合征（TS）模型中，TS大鼠纹状体中IκB-α蛋白表达降低，p-IκB-α蛋白表达升高，结果均与本研究一致。不同的是本研究采用特异性TLR4拮抗剂TAK-242预处理后，p-IκB-α、NF-κBp65、p-NF-κBp65蛋白表达降低，IκB-α蛋白表达增加。此外，本研究发现IκB-αmRNA表达降低、NF-κBp65 mRNA表达增加，结果与蛋白水平一致。采用TLR4受体抑制剂（TAK-242）预处理，特异性地抑制了海马脑区TLR4的表达，减少了的NF-κB通路关键蛋白及mRNA的表达，从而减轻MA依赖大鼠海马脑区的神经炎症。
综上所述，TLR4/MyD88/NF-κB信号通路参与了MA依赖大鼠CPP效应的形成，该信号通路的激活可以诱导MA依赖大鼠海马神经炎症的发生。采用特异性的TLR4抑制剂可以改变TLR4/MyD88/NF-κB信号通路相关的因子的表达，减轻MA依赖的海马神经炎症。
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图 1 联合预测因子及各个变量对RFS诊断的ROC曲线
Figure 1. The ROC curves of the combined predictors and various variables for RFS diagnosis
表 1 患者一般情况统计分析[（
$\bar x \pm s $ ）/n（%）]Table 1. Statistical analysis of the general data of patients [（
$\bar x \pm s $ ）/n（%）]指标 RFS组 非RFS组 χ2/t P 性别 0.049 0.824 男 97（70.29） 41（29.71） 女 44（68.75） 20（31.25） TPN 0.043 0.836 使用 60（70.59） 25（38.46） 未使用 81（69.23） 36（30.77） EN+PN 1.008 0.315 使用 24（77.42） 7（22.58） 未使用 117（68.42） 54（31.58） TEN 1.304 0.254 使用 95（67.38） 46（32.62） 未使用 46（75.41） 15（24.59） BMI（kg/m2） 18.90 ± 3.00 20.23 ± 3.02 −2.714 0.007* NRS2002评分 5.44 ± 1.09 5.21 ± 1.14 0.183 0.227 AGI 2.306 0.129 正常 91（66.42） 46（33.58） 受损 50（76.92） 15（23.08） APACHE-II评分 22.30 ± 2.91 21.93 ± 3.51 0.913 0.362 SOFA评分 12.60 ± 1.82 12.92 ± 2.80 −0.790 0.432 *P < 0.05。 
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表 2 患者实验室指标统计分析[（
$\bar x \pm s $ ）/M（P25，P75）]Table 2. Statistical analysis of laboratory indicators of patients [（
$\bar x \pm s $ ）/M（P25，P75）]指标 RFS组 非RFS组 Z/t P WBC（109/L） 12.16 ± 6.18 12.42 ± 5.45 −0.279 0.780 NEUT% 83.63 ± 14.17 85.05 ± 8.68 −0.724 0.470 PCT（ng/L） 3.56（0.78，14.56） 1.90（0.47，11.57） −1.796 0.073 HGB（g/L） 101.77 ± 24.42 107.77 ± 27.00 −1.553 0.122 ALB（g/L） 26.67 ± 5.25 29.18 ± 5.40 −3.093 0.002* PA（mg/L） 87.39 ± 37.48 107.02 ± 50.34 −2.735 0.008* CHI% 44.44 ± 3.64 45.72 ± 3.46 2.330 0.021* 血K+（mmol/L） 3.67 ± 0.55 3.94 ± 0.54 −3.312 0.001* 血Mg2+（mmol/L） 0.60 ± 0.18 0.80 ± 0.12 −8.991 < 0.001* 血P−（mmol/L） 0.57 ± 0.18 0.99 ± 0.31 −9.910 < 0.001* 血Na+（mmol/L） 140.24 ± 6.52 143.13 ± 8.50 −2.636 0.009* 血Ca2+（mmol/L） 2.10 ± 0.17 2.11 ± 0.16 −0.576 0.565 FBG（mmol/L） 11.42 ± 4.42 8.58 ± 3.06 5.254 < 0.001* HbA1c% 6.51 ± 0.96 6.24 ± 0.66 2.322 0.021* FRUC（mmol/L） 283.99 ± 44.15 273.08 ± 43.33 1.622 0.106 VitB1（ng/mL） 2.03（1.18，2.45） 2.40（1.78，2.88） −3.186 0.001* OI 163.00（90.00，237.00） 143.50（78.00，234.75） −1.089 0.276 PaO2（mmHg） 87.00（71.50，118.50） 84.50（68.00，128.00） −0.443 0.658 PaCO2（mmHg） 34.00（30.00，40.00） 36.00（32.00，44.50） −1.454 0.146 *P < 0.05。
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表 3 2组患者炎症指标与免疫系统情况比较[（
$\bar x \pm s $ ）/M（P25，P75）]Table 3. Comparison of inflammatory indicators and immune system conditions between the two groups[（
$\bar x \pm s $ ）/M（P25，P75）]指标 RFS组 非RFS组 Z/t P IL-4（pg/mL） 0.78（0.53，2.04） 0.67（0.46，1.40） −1.357 0.175 IL-6（pg/mL） 47.88（14.72，254.83） 34.02（5.77，98.40） −2.012 0.044* IL-8（pg/mL） 19.34（5.38，55.81） 15.39（4.54，45.53） −0.810 0.418 IL-10（pg/mL） 3.21（1.71，11.66） 3.45（1.73，5.66） −0.834 0.404 CD45+（个/µL） 730.00（532.50，1108.50） 768.00（585.00，1083.00） −0.548 0.584 CD3+/CD45+% 61.46 ± 15.51 60.06 ± 14.03 0.607 0.544 CD3+/CD45+#（个/µL） 529.00（235.50，760.00） 543.00（358.00，771.00） −0.527 0.598 CD3+CD4+/CD45+% 37.29 ± 14.02 35.26 ± 11.94 0.984 0.326 CD3+CD4+/CD45+#（个/µL） 290.00（146.50，432.00） 304.00（165.50，462.50） −0.484 0.629 *P < 0.05。
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表 4 2组患者药物使用与其它情况比较[（
$\bar x \pm s $ ）/M（P25，P75）/n（%）]Table 4. Comparison of drug use with other conditions of patients between the two groups [（
$\bar x \pm s $ ）/M（P25，P75）/n（%）]指标 RFS组 非RFS组 χ2/Z/t P 机械通气时间（h） 246.00（133.00，336.00） 321.50（246.00，372.00） −0.309 0.757 IAP（mmHg） 6.03 ± 1.87 5.97 ± 1.95 0.210 0.834 利尿剂 21.439 < 0.001* 使用 87 （ 84.47） 16 （15.53） 未使用 54 （54.55） 45 （45.45） 胰岛素 20.286 < 0.001* 使用 110 （79.71） 28 （20.29） 未使用 31 （48.44） 33 （51.56） 住院时间（d） 11.00（7.00，15.00） 11.00（7.00，14.00） −0.365 0.715 预后 1.121 0.290 死亡 83 （72.81） 31 （27.19） 好转 58 （ 65.91） 30 （34.09） *P < 0.05。
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表 5 ICU脓毒症发生RFS危险因素的单因素分析结果
Table 5. Results of the univariate logistics regression analysis of risk factors for the RFS development in ICU sepsis
指标 OR（95%CI） P BMI 1.14（1.04～1.26） 0.009* ALB 1.09（1.03～1.16） 0.003* PA 1.01（1.01～1.02） 0.004* CHI 0.90（0.83～0.99） 0.022* 血K+ 2.42（1.39～4.24） 0.002* 血Mg2+ 33.64（40.03～58.15） < 0.001* 血P− 81.58（12.76～160.66） < 0.001* 血Na+ 1.06（1.01～1.11） 0.014* FBG 0.82（0.75～0.90） < 0.001* HbA1c 0.62（0.40～0.98） 0.040* VitB1 1.78（1.24～2.54） 0.002* IL-6 0.99（0.99～1.01） 0.106 利尿剂 2.97（1.84～4.78） < 0.001* 胰岛素 4.18（2.20～7.95） < 0.001* *P < 0.05。
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表 6 ICU脓毒症患者发生RFS危险因素的多因素Logistic回归分析
Table 6. Multivariate logistic regression analysis of the risk factors for developing RFS in ICU sepsis patients
变量 β S.E Wald OR 95%CI P 利尿剂 1.39 0.40 12.35 4.01 1.85～8.70 < 0.001* BMI 0.15 0.06 6.26 1.16 1.03～1.31 0.012* CHI −0.14 0.05 6.33 0.87 0.79～0.97 0.012* 血K+ 0.75 0.34 5.00 2.12 1.10～4.11 0.025* FBG −0.16 0.05 8.59 0.86 0.77～0.95 0.003* VitB1 0.78 0.25 9.83 2.17 1.34～3.52 0.002* 常量 −2.94 3.08 .091 − − 0.039* *P < 0.05。
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表 7 预测模型中各个变量赋值表
Table 7. Each variable assignment table in the prediction model
变量 各个变量赋值 利尿剂 是 = 1，否 = 0 BMI 连续变量 CHI 连续变量 血K+ 连续变量 FBG 连续变量 VitB1 连续变量
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表 8 联合预测指标和各个变量对ICU脓毒症患者发生RFS的预测价值
Table 8. Predictive value of the combined predictors and various variables for the occurrence of RFS in patients with ICU sepsis
指标 AUC（95%CI） cut-off P 联合预测因子 0.83（0.77-0.88） −1.01 < 0.001* BMI 0.63（0.54-0.71） 19.38 0.004* CHI 0.60（0.51-0.68） 44.50 0.043* 血K+ 0.65（0.58-0.73） 3.31 0.001* FBG 0.69（0.62-0.77） 7.57 < 0.001* VitB1 0.64（0.55-0.73） 1.94 0.001* *P < 0.05。
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