最大血糖差异，可能是最强的血糖变异参数，以预测ICU患者的死亡率

摘要

背景．这种回顾性研究旨在确定血糖和血糖变异性与死亡率的相关性，并鉴定最强的血糖变异参数，用于预测患者患者的治疗死亡率。方法．共有528名重症监护室的患者被纳入本研究。记录并计算入院前24小时的血糖水平以确定血糖变异性。随后比较了重症监护室幸存者和非幸存者之间的显著血糖变异参数，包括标准差、变异系数、最大血糖差和j指数。采用二元逻辑回归确定与死亡率相关的独立因素。为了确定预测死亡率的最强的血糖可变性参数，我们确定了每个血糖可变性参数的受者工作特性下的面积，并进行了两两比较。结果．在528名患者中，17.8％（96/528）是非尿动剂。幸存者和非尿道群体均有临床上可比。但是，非诊断者中位数高度较高的中位数apache-II分数（23 [21,27]与18 [14,22]; < 0.01) and a higher mechanical ventilator support rate (97.4% vs. 74.9%; < 0.01). The mean blood glucose level and significant glycemic variability parameters were higher in nonsurvivors than in survivors. The maximal blood glucose difference yielded a similar power to the coefficient of variation ( = 0.21) but was significantly stronger than the standard deviation ( = 0.005) and J-index ( = 0.006).结论．血糖变异性与重症监护单位死亡率独立相关。无论预先存在的糖尿病，Nonsurvivor组在非尿剂组中鉴定出更高的血糖变异性。血糖的最大血糖差和变异系数是预测本研究中重症监护单位死亡率的两个最强的参数。

1.介绍

重症患者急性高血糖或应激性高血糖多发生在重症监护病房[1］．从理论上讲，这种血糖变化是由反调节激素刺激引起的，反调节激素主要对炎症和胰岛素受体抵抗作出反应[1-6.］．这种血糖水平的异常升高基本上与危重病患者的不良结果有关，包括死亡率，急性肾损伤发育，医院感染和周围神经病变7.-13.］．

患有强烈血糖对照危重患者，以通过连续胰岛素输注保持80-110毫克/ dL的血糖水平，显着降低了ICU死亡率和发病率。然而，在这些研究中，降血糖并发症显着高，[14.-17.］．甜糖试验最近展示了140-180毫克/ dL的危重病人的适当血糖水平控制，导致降血糖并发症的发生较低，但没有ICU死亡率的显着差异[18.那19.］．从那时起，血糖水平通常被用作全世界一般ICU护理中的血糖目标的生物标志物。

尽管有单一的血糖水平，但ICU入院期间血糖水平或血糖变异（GV）的变化特别有趣。GV定义为ICU入学期间血糖变化的大小。高GV可能诱导与高血糖相似的氧化应激。先前，几项研究发现，GV与ICU和医院死亡率相关[20.-23.］．尽管如此，考虑了在重症病患者中观察到的几种GV参数，例如血糖的标准偏差（SD），血糖，高血糖和低血糖事件，血糖百分位和血糖百分比和血糖性损害指数的变异系数（CV）（GLI）[20.那24.-27.］．此外，J-Index和最大血糖差（MGD）是糖尿病患者的常见GV参数（DM）中的常见GV参数[28.］．

但是，在关键护理实践中没有成熟的标准GV参数。因此，本研究旨在确定常见GV参数与ICU结果的相关性，并鉴定与ICU死亡率相关的现有GV参数中的最强参数。

2.患者和方法

2.1。学习规划

这是一个单中心，回顾性的群组研究，以确定常见GV参数与ICU结果的相关性，并确定与ICU死亡率相关的现有GV参数中的最强参数。2014年6月1日至2015年12月31日，宋卡拉诺加尔医院医疗ICU患者的电子医疗记录被审查并记录。隐藏了患者的身份，包括名称，姓氏和医院数量。本研究批准了宋卡拉大学医学渠道委员会，知情同意豁免（EC编号：59-073-14-4），回顾性地注册http://www.clinicaltrials.in.th.（标识符TCTR20200515003.)．

２.２.病人

成年患者≥18岁，达到医疗ICU> 24小时，并且在其ICU留下的前24小时内有三个或更多的护理点（POC）血糖样品被初始招聘。我们随后在同一冠状动脉干预后被评为ICU的患者，诊断为糖尿病酮症和高糖尿病高血糖综合征，或具有> 500mg / dl的血糖水平，诊断为患有血糖急性急症期内的患者。

所有患者均在入院开始时通过动脉血液取样进行POC血糖测试，随后根据部门协议每1-4小时评估每1-4小时。如果血糖水平> 180mg / dl，则开始连续静脉内胰岛素输注的协议以控制血糖水平为100-180mg / dl。在低血糖（血糖水平，<60mg / dL）和严重的高血糖（血糖，> 400mg / dl）的情况下，然后中止胰岛素输注方案，开始拨出的紧急性管理。使用标准POC设备（Accu-ChekPerforma®，Roche Diagnostic，Thailand）评估所有血糖水平。

２.３.数据收集

患者特征，如性别，年龄，潜在疾病，ICU入院的主要原因，Apache-II评分，热量入学在前24小时期间，PoC血糖血糖的数量在前24小时，血糖水平在前24小时内血糖水平收集并记录胰岛素治疗，机械通风机支撑和ICU结果的应用。

计算并记录平均血糖水平和现有GV参数，包括SD、CV、MGD、j指数。CV表示SD与平均血糖的比值。MGD的定义是最高和最低血糖水平之间的差异。j指数用0.001 ×(平均血糖+ SD)计算²．

２.４.统计分析

采用两种比例法比较样本量，I型误差为0.05，统计力为80%，组间死亡率差异为12% [24.];因此，本研究最终需要498例患者。

所有连续数据均根据数据分布情况用均数和标准差(mean)或中位数(interquartile range, IQR)表示。分类变量以频率和百分比报告。最初采用卡方检验、Fisher精确检验和独立检验比较ICU幸存者和非幸存者的患者特征和所有GV参数的差异t- 最低，和曼恩惠特尼适当测试。ICU成果和GV参数的亚组分析也是在患者和无预先存在的DM患者中进行的。

识别与ICU死亡率相关的独立因素，所有参数<0.1的值被选择进入正向、逐步二元逻辑回归模型。进入前，对所有GV参数进行多重共线性测试。优势比和95%可信区间(CI)被报告为ICU死亡率的独立因素。

随后，基于它们的功率根据其在接收器操作特征（AUROC）曲线下的区域来确定ICU死亡率的所有有趣的GV参数，然后与所识别的最强的GV进行成对以预测ICU死亡率。

为了评估血糖水平控制或GV对ICU死亡率的影响，我们根据其平均血糖水平和MGD分类为四组。根据目前的证据，平均血糖水平大于180mg / dL，被归类为血糖对照差。另外，基于电流接收器操作特征（ROC）和YOEN指数，选择MGD截止值进行GV分类。最后，患者分为以下四组：良好的血糖对照/低GV组（第1组），良好的血糖对照/高GV组（第2组），血糖控制差/低GV组（第3组），血糖对照/高GV组（第4组）。然后使用Chi-Square测试将所有四组的ICU死亡率进行比较。

一种<0.05的值被认为是统计学意义。所有分析都是使用Medcalc统计软件版本19.2（Medcalc Software Ltd.，Ostend，Belgium）计算的。

3.结果

３.１.人口统计数据和GV参数

在研究期间，共有1,316名患者在医疗ICU中被录取。排除后，528名患者最终纳入分析。患者的基线特性如表所示1．选定的患者的平均年龄为62岁，包含54.1％的雄性，42.6％具有潜水性高血压，并且呼吸原因是ICU入院的主要原因（65.4％）。中位数Apache-II得分为20（14,24）。大约19.3％的患者需要胰岛素输注血糖控制，并且低血糖的发生率为8％。

该队列的总体死亡率为17.8％。幸存者和非尿道群体均有临床上可比。然而，非鲁维沃人具有显着的中位数Apache-II评分（23（21,27）与18（14,22）; < 0.01), higher rate of mechanical ventilator support (97.4% vs. 74.9%;< 0.01)，中位血糖采样数较高(8 (7,9)vs 7 (6,7); < 0.01). No differences were observed in the number of patients receiving insulin therapy, having a DM diagnosis, and number of hypoglycemic events between survivors and nonsurvivors (Table1)．

入场日的平均血糖水平和所有现有的GV参数在非诊断者中显着高于较高（表2)．

在预先存在的DM的亚组分析中，无论DM状态如何，都会发现非尿道群体中的MGD和CV均明显高于幸存者组（图）1)．

3.2。与ICU死亡率相关的因素

从单次GV参数，年龄，性别，高血压，恶性肿瘤，ICU入院的原因，APACHE-II评分的原因，胰岛素治疗的前24小时，胰岛素治疗的存在和MGD，以及MGD的年龄，APACHE-II评分，胰岛素治疗的病因，以及MGD的发生率选择到二进制物流模型中。最终，我们发现男性性别（赔率比[或] 0.49; 95％CI 0.27-0.88; = 0.02), APACHE-II score (OR 1.10; 95% CI 1.04–1.17;< 0.001)，存在给胰岛素(OR 2.89;95%可信区间1.16 - -7.24; = 0.02), and MGD (OR 1.02; 95% CI 1.01–1.03; < 0.001) were among the independent factors correlated to ICU mortality (Table3.)．

3.3。有趣的GV参数的判别力量识别ICU死亡率

计算AUROC以表明现有GV参数对ICU死亡率的预测能力(表)4.)．MGD的AUROC为0.69(0.64-0.75)，其次为CV (AUROC为0.68[0.62-0.74])、SD (AUROC为0.67[0.61-0.73])和J-index (AUROC为0.63[0.57-0.70])。

为了比较各GV参数之间的分辨能力，采用了AUROC的两两比较。最后，MGD提供了与CV (= 0.21)，但显著强于SD ( = 0.005) and J-index ( = 0.006).

3.4。ICU死亡率与血糖控制和GV控制组合的相关性

我们选择了180 mg / dl的平均血糖水平，因为血糖控制之间的截止值。在执行ROC分析并应用MGD的Yeen指数预测ICU死亡率之后，我们选择了83 mg / dL的GV截止值，以定义低压和高GV;这种截止值分别具有70.8％和62.4％的敏感性和特异性。

我们发现，与第2组和第4组（8.9％与28.8％与29.6％）相比，第1组的ICU死亡率显着降低了ICU死亡率显着降低了ICU死亡率。< 0.001)。组1 ICU病死率也低于组3，但差异无统计学意义(8.9% vs. 16.7%，= 0.36)。此外，2、3和4组的ICU死亡率具有可比性(图2)．

4。讨论

在本研究中，包括MGD，CV，SD和J-Index，包括差的ICU结果，特别是死亡率，包括MGD，CV，SD和J-Inders的若干现有GV参数。我们还发现，与存活组相比，不管患病患者中的DM状态如何，Nonsurvival组的GV具有更高的GV。此外，GV参数以及Apache-II是影响本研究中ICU死亡率的独立因素。在我们有趣的GV参数中，我们最终发现MGD可能是与ICU死亡率相关的最强参数。

从几项研究中，急性高血糖在重症病患者或应激诱发的高血糖血症与ICU差的结果相关，包括医院获得的感染，长时间的ICU停留，长时间的机械呼吸机日，以及更高的ICU死亡率[10.那29.］．几项研究证实了发现具有静脉内胰岛素输注的紧张血糖对照导致更好的ICU结果。从最近的大型临床研究中，140 mg / dL和180mg / dl之间的危重患者的最佳血糖控制水平已成为ICU护理的标准，以降低死亡率和发病率[18.那29.］．

除了个体血糖水平外，GV最近发现与更差的ICU结果显着相关[24.那30.］．已经确定了几种较高的GV和ICU结果的机制，包括增加的氧化应激，线粒体损伤，内皮损伤和凝血病变[31.］．我们的发现还支持以前的研究，关于GV和ICU死亡率的相关性以及观察到它是与ICU死亡有关的独立因素之一。

Egi和Bellomo [25.]发现，连续胰岛素输注控制血糖水平可以控制，并减少重症病患者的GV和降低死亡率。不幸的是，我们的研究没有报告GV结果以控制危重病人。

在危险性和非疾病病患者的临床实践中应用了几种GV参数。几项研究支持SD在危重病患者血糖水平中的应用[24.那32.那33.］．血糖间隙(定义为ICU入院时实际血糖水平与HbA1C估算平均血糖之间的差距)也与较差的ICU预后相关[34.］．Akirov等人。[23.[还发现第三个CV Tertile在ICU患者中具有较高的ICU死亡率，与印度最近的研究相似[27.那35.］．此外，在ICU设置中应用了门诊设置的公共GV参数，包括J-Index，MGD和血糖偏移（法师）的平均幅度，这也证明了与ICU死亡率的相关性[21.］．但是，没有进行研究以确定最强大的GV参数，以预测迄今为止ICU中的死亡率。Donati等。[36.发现，与SD和CV（AuroC 0.61 [95％CI，0.58-0.64]），0.59（95％CI，0.56-0.63）和0.60（95％CI;0.58-0.62），RESP。）。GLI和其他基于时间的GV参数是在一段时间内涉及血糖的幅度变化和所需的复杂计算[21.］．我们的研究比较了几个有趣的GV参数，最终发现与SD和j指数相比，MGD和CV是预测ICU死亡率的两个最强参数。最大血糖差定义为24小时内最高血糖与最低血糖之间的差距，在连续血糖监测中很容易得到，不需要复杂的公式计算。因此，MGD可作为监测危重患者血糖控制和GV的适宜实用的GV参数。虽然MGD是我们研究中最强的参数，但AUROC的辨别能力处于中等水平。因此，可能需要更大规模的人群研究来证实我们的发现。

报告血糖控制和GV控制的益处的几项研究可能只在非DM批评性患者中观察到，发现非DM患者的高GV与死亡率有关[20.那24.那37.］．延长高血糖和适应血糖偏移的适应是在批判性疾病中较高GV的可能性保护机制[38.］．然而，我们的发现并不支持这些结果。在我们的研究中，无论DM状态如何，非幸存者的GV都较高，这可能解释了ICU中糖尿病悖论的假设[39.］．在我们的研究中，与以前的研究相比，既往糖尿病状态的发生率较低(24%)可能影响了这一结果。补充热量和胰岛素可能会干扰血糖水平和GV [20.但这些外源性因素在存活组和非存活组之间具有可比性。因此，本研究非存活组较高的GV可以从危重疾病应激反应的内源性生物学效应中获得。

在本研究中，尽管血糖控制较差，但我们还表明了低GV在危重病患者中可能的死亡率保护作用。我们发现，与血糖水平更高的MGD患者相比，该组低MGD患者的ICU死亡率较低，类似于先前的回顾性研究[40］．这些一致性的结果支持观察结果，血糖血糖对血糖控制的目标不仅要优化绝对血糖水平，还应该是减少GV。但是，控制GV的拨款方法肯定没有确定。因此，需要进一步的临床研究。

血糖测量的数量可能影响GV。连续血糖监测可以提供有关血糖变异和患者的血糖变异和葡萄糖复杂性的更多信息[30.］．然而，连续血糖监测设备在ICU的应用还需要更多的研究来验证其准确性和有效性[41.］．到目前为止，可以使用每4-6小时的常规血糖监测代替连续监测。本研究中血糖监测的中位数是24小时内的七次，比常规监测更频繁;因此，本研究中传统监测的计算的GV可能是可靠的。虽然我们的研究使用了便携式血糖监测装置测量的动脉血糖水平，但最近的研究报道了该测量技术提供了类似于标准静脉血糖水平的血糖水平[42.］．

我们在这项研究中承认了几个限制。首先，这是一个回顾性研究;因此，缺少数据是不可避免的。然而，从病历中完全提取了主要有趣的参数，包括血糖水平，总卡路里，总卡路里和胰岛素给药，血糖监测的数量高于常规监测。此外，在研究期间，我们排除血糖血糖的患者。因此，我们的研究结果可能适用。其次，我们的研究专注于血糖水平，在第一个24小时内没有GV而不是ICU停留，而这种GV可以反映疾病的严重程度，而不是特定的代谢失调。然而，我们的结果与台湾最近的报告类似，表明ICU入院的前24小时内的GV较高与脓毒症严重病患者的30天死亡率有关[43.］．因此，危重患者的GV监测可能是有益的。第三，我们研究中的人口数量基本上低于几项研究;然而，本研究中的主要结果也产生了类似的结果，除了预先存在的DM状态的结果。此外，我们的研究主要招募医疗危重病人;因此，我们的结果可能不适用于手术患者。我们的研究中未选择几种GV参数，例如法师或GLI;然而，我们有趣的GV参数更受欢迎，很容易适用于普通的临床实践。最后，我们的研究只证明了高GV和ICU死亡率之间的相关性;因此，降低GV可能是危重病患者中死亡率的保护性因素。 However, the optimal methods for GV control in ICU settings require further investigation.

结论

GV与ICU死亡率独立相关。无论是否存在糖尿病，非幸存者组的GV都较高。在本研究中，MGD和血糖变异系数是预测ICU死亡率的两个最强参数。然而，MGD在临床实践中的应用更为实际。入院后24小时内MGD的升高不仅可以预测ICU预后，而且可以对危重患者的病情进行分级。

缩写

SD：	标准偏差
简历：	变异系数
GLI:	血糖指数责任
MGD：	最大血糖差异
糖尿病:	糖尿病。

数据可用性

在本研究中使用和/或分析的数据集可从通讯作者在合理要求。

伦理批准

本研究经Songkhla王子大学医学院伦理委员会批准，无需知情同意(EC编号:59-073-14-4)。

信息披露

该资助者在本研究的任何部分都没有作用。

利益冲突

作者宣布没有利益冲突。

作者的贡献

thanaphruet issarawattana和rungsun bhurayanontachai同样地贡献了研究，数据抢购，分析和解释以及起草了稿件的概念/设计。奔跑的Bhurayanontachai批判性地修改了稿件;所有作者都同意完全责任确保工作的完整性和准确性，并已阅读并批准最终手稿。作者对工作的各个方面负责确保与工作的准确性或完整性有关的问题，适当调查和解决。

致谢

作者要感谢宋卡拉诺林医院医疗重症监护病房的护理人员，为他们在患者护理方面的贡献，并遵守该部门的血糖控制管理方案。这项研究由宋卡拉大学医学院资助。

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