摘要：全主动脉弓置换术(total aortic arch replacement, TAAR)后发生急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)与高发病率及高死亡率密切相关，其及时识别仍是临床难题。虽然高血清乳酸水平与肾功能损害相关，但尚需更多证据确立乳酸作为AKI可靠生物标志物的地位。因此，本研究旨在评估TAAR患者入住重症监护单元(ICU)时血清乳酸对AKI的预测价值。研究人员对2021年1月至2023年12月广东省人民医院ICU收治的行TAAR成人患者进行回顾性分析。AKI依据肾脏病：改善全球预后(Kidney Disease Improving Global Outcomes, KDIGO)标准诊断。采用多因素logistic回归及受试者工作特征曲线下面积(area under the curve receiver operating characteristic, AUC-ROC)分析评估乳酸的预测价值，随后建立预测模型并进行内部验证。纳入的356例患者中，232例(65%)发生AKI。AKI患者血清乳酸水平显著升高[中位数(IQR)：3.90(2.75–6.60) vs. 2.10(1.40–3.60) mmol/L，p < 0.001]。分析显示血清乳酸三分位组与AKI风险呈梯度关联。将乳酸纳入模型显著提高了预测效能，AUC-ROC由0.757增至0.824(p < 0.001)，并改善了重分类(net reclassification improvement, NRI = 0.141, p = 0.007)及判别能力(integrated discrimination improvement, IDI = 0.109, p < 0.001)。综上所述，ICU入住时血清乳酸升高与TAAR术后AKI独立相关，可改善早期风险分层并指导高危TAAR患者的ICU管理。
论文解读：入住重症监护单元(ICU)时血清乳酸预测全主动脉弓置换术(TAAR)后急性肾损伤——一项回顾性队列研究
一、研究背景与目的
急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)是心脏外科特别是全主动脉弓置换术(total aortic arch replacement, TAAR)后常见且严重的并发症，文献报道TAAR术后AKI发生率高达50%–70%。AKI显著延长ICU及住院时间、增加医疗费用及死亡风险。心脏外科相关AKI(cardiac surgery-associated AKI, CSA-AKI)发病机制涉及肾缺血再灌注损伤(ischemia-reperfusion injury, IRI)、炎症反应及代谢紊乱等多因素。目前缺乏特效治疗手段，早期识别高危患者至关重要。乳酸(lactate)作为无氧糖酵解产物，是组织缺氧与灌注不足的标志物，已被证实可预测危重患者预后及部分人群AKI发生风险，但ICU入住时血清乳酸对TAAR术后AKI的预测价值尚不明确。因此，研究人员开展此项回顾性队列研究，探讨ICU入住时血清乳酸水平与TAAR术后AKI的关联及其对早期风险分层的增益价值，该文发表于《Renal Failure》。
二、主要研究方法概要
研究人员纳入2021年1月至2023年12月广东省人民医院心脏外科重症监护单元(cardiac surgical intensive care unit, CSICU)行TAAR且年龄≥18岁、基线资料完整的成人患者，排除终末期肾病(end-stage renal disease, ESRD)、术前肾脏替代治疗(renal replacement therapy, RRT)、肾移植或肾切除史、妊娠、CSICU滞留<24 h及资料缺失者。主要结局为入ICU 7 d内发生AKI，依据KDIGO标准诊断。收集人口学、合并症、术前实验室[含基线估算肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate, eGFR)按CKD-EPI公式计算]、术前心功能、术中数据[体外循环(cardiopulmonary bypass, CPB)时间、主动脉阻断(aortic cross-clamp, ACC)时间等]、ICU入科APACHE II评分及即刻血清乳酸。按是否发生AKI分组比较，将乳酸按三分位数分层(<2.4、2.4–4.7、>4.7 mmol/L)。采用单因素及多因素logistic回归分析独立预测因子；构建基础模型(Model 1：年龄、高血压史、术中尿量、术中血小板输注、APACHE II评分)及加入乳酸的联合模型(Model 2)；绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线并计算AUC，DeLong检验比较AUC差异；通过校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)、连续净重分类改善指数(net reclassification improvement, NRI)和综合判别改善指数(integrated discrimination improvement, IDI)评价模型性能；采用100次随机拆分样本验证及1000次Bootstrap法做内部验证与过拟合校正。以p<0.05为差异有统计学意义。
三、研究结果
基线特征与结果(Baseline characteristics and results)
初筛407例，排除51例，最终纳入356例，AKI发生232例(65.2%)，其中125例(53.9%)为严重AKI(KDIGO 2–3期)。AKI组年龄偏大、男性比例高，合并高血压、糖尿病及急诊手术比例更高，D-二聚体更高、基线eGFR更低，术中出血量多、尿量少、输血需求大，ICU入科APACHE II评分及血清乳酸水平均显著高于非AKI组(p<0.001)；AKI组RRT使用率、机械通气时间、住院费用、ICU及总住院时长、院内死亡率均更高。
血清乳酸水平与AKI(Serum lactate levels and AKI)
多因素logistic回归校正后，血清乳酸作为连续变量是AKI的独立危险因素(校正OR=1.530，95% CI：1.304–1.794，p<0.001)，即乳酸每升高1 mmol/L，AKI风险增加53%。乳酸三分位分层分析显示AKI发生率随乳酸升高呈梯度上升：第1三分位(<2.4 mmol/L)36%，第2三分位(2.4–4.7 mmol/L)75%(校正OR=6.945)，第3三分位(>4.7 mmol/L)85%(校正OR=9.812，均vs第1三分位，p<0.001)。同样，乳酸升高也是严重AKI的独立预测因子(校正OR=1.151，p=0.003)，最高三分位严重AKI风险为最低三分位的3.597倍。
血清乳酸对临床风险模型的贡献(Relative contribution of serum lactate to the clinical risk model)
多因素筛选后确定年龄、既往高血压、术中尿量(每100 mL)、术中血小板输注、APACHE II评分及乳酸为AKI独立预测因子。基础模型Model 1(AUC=0.757，95% CI：0.708–0.807)加入乳酸后Model 2的AUC升至0.824(95% CI：0.781–0.867)，DeLong检验p<0.001。最佳预测截值约2.45 mmol/L。两模型校准曲线拟合良好，Model 2决策曲线分析在更宽阈值概率范围(0.30–0.95)内净获益优于Model 1(0.38–0.95)及"全干预"或"不干预"策略。NRI=0.141(95% CI：0.039–0.243，p=0.007)，IDI=0.109(95% CI：0.076–0.142，p<0.001)，证实加乳酸显著改善重分类与判别能力。内部验证：Model 2训练集平均AUC=0.828，验证集=0.806；Bootstrap法AUC差值( Model 2−Model 1)的95% BCa CI为0.0295–0.1034(p<0.001)；乐观校正后AUC由0.824微降至0.823，提示模型稳定、过拟合轻微。
四、讨论与结论总结
研究人员讨论指出，TAAR术后AKI高发且与不良预后相关，本队列AKI发生率65.2%与文献相符。术中尿量受液体复苏及利尿剂影响，不能排除术后AKI发生。血清乳酸检测简便、快速、价廉，反映细胞水平组织氧供—需平衡，较单纯血流动力学参数更直接。本研究首次明确TAAR患者ICU入住时血清乳酸与术后AKI独立相关并呈剂量—效应关系，将其纳入基于临床变量的预测模型可显著提升判别力与临床净获益，为早期风险分层提供实用工具，对乳酸>4.7 mmol/L的高危患者可加强监测与目标导向治疗以争取干预窗口。研究局限性包括单中心回顾性设计、样本量有限、未动态监测乳酸变化及缺乏外部验证。
结论(Conclusions)
TAAR患者ICU入住时血清乳酸水平升高与术后AKI发生风险增高独立相关。将血清乳酸纳入基于ICU入住时可获得变量的临床风险模型，可显著增强术后早期AKI风险分层能力，为这一高危人群的即时ICU管理决策提供实用工具。
