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文章标题：Relationship Between Initial Urine Output and Mortality in Patients Hospitalized in Cardiovascular Intensive Care Units: More Is Not Better
中文标题：心血管重症监护病房住院患者初始尿量与死亡率之间的关系：越多越好
发表期刊：Front Cardiovasc Med .
发表时间：2022年4月
影响因子：2.8/Q2
尿量减少 （UO） 与某些患者的不良结局相关，但这种影响对因心血管疾病入院的患者仍未得到证实。此外，UO 升高与预后之间的关系也不清楚。探讨心血管重症监护病房 （CICU） 患者 UO 降低或升高与结局之间的关系。
纳入与排除标准
纳入标准：本研究纳入了在 CICU 住院的患者，包括冠状动脉监护病房 （CCU） 和心脏手术恢复病房 （CSRU）。
排除标准：年龄< 18 岁或无尿量数据的患者被排除在外。
统计方法
本研究是基于重症监护医学信息市场 III （MIMIC-III） 数据库的回顾性队列分析。患者的数据是在 2001 年至 2012 年间从 Beth Israel Deaconess Medical Center（马萨诸塞州波士顿）提取的。以初始 24 小时 UO 范围为 0.5 至 1.0 ml/kg/h 为参考，将参与者分为几组。主要结局是 30 天死亡率。次要结局是 ICU 前 24 小时内的 90 天死亡率、 ICU 死亡率、住院死亡率、机械通气 （MV） 的使用和血管加压药的使用。通过多变量 logistic 回归评估 UO 与死亡率之间的关联。
结果分析
1. 基线特征
共分析了 13,279 名因心血管疾病住院的患者（图 1）。有 1,273 名患者在出院后 30 天内死亡。所有参与者的平均年龄为 67.3 ± 14.3 岁，非幸存者组显著高于幸存者组 （74.1 vs. 66.6，p < 0.001）。死亡组的简化急性生理学评分 （SAPS-II） 和序贯器官衰竭评估 （SOFA） 评分也高于活着组 （分别为 22.2 vs. 18.0 和 6.3 vs. 3.9，均 p < 0.001）。此外，非幸存者组的 UO 在统计学上低于幸存者组 （0.91 vs. 1.10 ml/kg/h，p < 0.001）。
2. 30 天死亡率的单变量和多变量 logistic 回归分析
总共选择了 24 个变量，通过使用逐步向后消除方法调整单变量 logistic 分析（表 2）。如调整后的 LR 模型所示，≥ 2.0 ml/kg/h 的 UO 是 30 天死亡率的独立危险因素 （OR = 1.771,95% CI：1.389–2.256，p < 0.001 ）。为了识别 24 个变量之间的多重共线性，进行了 VIF 检验，结果显示没有显著的多重共线性，所有变量的 VIF 均为 <4.0，平均 VIF 为 1.19。
3. 使用 Lowess 平滑法前 24 小时尿量与 30 天死亡率之间的关联
使用 Lowess Smoothing 技术，UO 与死亡率之间的关联是非线性的。图 2A 描述了 UO 与 30 天死亡率之间的 U 曲线关系。我们还使用 Lowess Smoothing 技术探讨了 UO 与 7 个亚组 30 天死亡率之间的粗略关系。在七个亚组中也发现了 UO 与死亡率之间的 U 形关联。
4. 不同范围内尿量的预测边际效应
UO 对 30 天死亡率的预测边际效应如图 3 所示。随着 ICU 入院前 24 h UO 的增加，30 d 死亡概率呈非线性下降。相反，UO 与死亡率之间存在 U 曲线关系，当 UO ≥ 2.0 ml/kg/h 时，死亡概率会显著增加，这与上述发现一致。
5. 次要结果
低 UO 与 90 天死亡率、ICU 死亡率和住院死亡率密切相关。非常高的 UO 也是 90 天死亡率、ICU 死亡率和住院死亡率的重要危险因素。
6. 亚组分析
我们发现，与参考相比，≥ 2.0 ml/kg/h 的 UO 与更高的 30 天死亡率相关，在 AMI、CHF、VA、中风或癌症患者中。然而，在 CKD 和肝病患者中未显示效果。此外，在所有亚组中，低 UO 也被发现是 30 天死亡率的危险因素。总之，异常 UO 与 AMI、CHF、VA、CKD、COPD 、慢性肝病和癌症患者的 30 天死亡率独立相关。
文章小结
UO 降低和升高均与短期死亡率显著相关，UO 与死亡率之间的关系呈 U 形而不是线性。今天为大家分享的文章纯公共数据挖掘+统计分析，就发到了一区！如果你也想在临床方向发高分文章，不妨试试这个省钱省事又省力的思路吧！
