First-day heart rate improves post-landmark mortality risk stratification in critically ill adults with type 2 diabetes and acute myocardial infarction: development in MIMIC-IV and multicentre validation in eICU
本研究表明，纳入入住重症监护室（ICU）前24小时内的平均心率，能够适度改善对于患有2型糖尿病且合并急性心肌梗死的危重成年患者在里程碑事件发生后的住院死亡风险分层，该结论已通过MIMIC-IV和eICU数据库得到验证，尽管所得模型并未优于既有的APACHE IVa评分。
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当一个人遭受心脏病发作时，身体会进入一种极度危机的状态，医生必须迅速行动以决定谁需要最紧急的护理。对于同时患有 2 型糖尿病的患者，这种情况变得更加复杂。糖尿病会悄无声息地损害血管和神经，往往会掩盖心脏病发作通常会出现的预警信号，并使康复过程更加艰难。在对这些患者进行严密监测的重症监护室（ICU）中，医生依赖于来自血压、血氧水平和心率的持续数据流，来推测谁可能存活，谁可能无法存活。挑战在于准确知道何时观察这些数据。如果医生试图利用第一天收集的信息来预测患者的命运，那么他们就无法利用这些信息来预测在这一天结束前发生的死亡。为了解决这个问题，研究人员开始使用一种称为“地标”（landmark）的方法。这意味着他们会等待一个特定的时间点，例如患者入院 24 小时后，然后提出一个新问题：在此时仍然存活且仍在医院内的患者中，他们第一天的数据对于预测他们在剩余住院期间的生存机会有何启示？
一组研究人员致力于为一类高风险患者群体回答这个问题：即在心脏病发作后被送入重症监护室的成年 2 型糖尿病患者。他们想知道，在第一天 24 小时内的平均心率是否能在医生根据年龄、性别、肾功能和氧水平等基本事实所能做出的初步判断之外，提高生存预测的准确性。为了找到答案，他们求助于两个来自美国医院的庞大且匿名的真实患者记录数据库。他们首先利用一个大型医院系统的资料构建了预测工具，然后在由数十家其他医院组成的测试集中对其进行了严格测试，以观察其在现实世界中的表现。
研究人员将重点放在了度过重症监护室最初 24 小时的患者身上。他们从一个仅使用四项信息的简单模型开始：患者的年龄、性别、肾脏功能指标以及第一天内的平均血氧水平。这个基础模型提供了一个合理的风险评估。然而，团队怀疑，由监护仪不断记录的心率可能隐藏着某种线索。于是，他们创建了第二个稍微复杂一些的模型，将第一天的平均心率加入到原有的四个因素中。当他们在第二组医院进行测试时，结果显示出明显的改进。当纳入心率后，该模型正确区分生存与死亡患者的能力显著提升。具体而言，这种预测准确性的衡量标准上升了一个虽小但具有实际意义的幅度，从大约 0.69 升至 0.74。这表明，对于这些特定患者，第一天较快的平均心率是更高风险的真实预警信号，即使在考虑了他们的年龄、肾脏健康和氧水平之后也是如此。
研究还考察了其他潜在的线索，以观察它们是否也能提供类似的帮助。研究人员测试了第一天内血压的变化是否能改善预测，但发现这些信息并未增加任何稳定的价值。他们还尝试加入肝功能测试，但由于这些记录在医院数据库中经常缺失，导致模型变得不再可靠。此外，当他们将这个基于心率的新模型与一个著名的复杂评分系统——APACHE IVa 进行对比时，他们的简化模型并没有表现得更好。在这次特定的测试中，既有的系统预测结果更为准确。这是一个重要的发现，因为它表明虽然心率是一个有用的补充，但它并不是一个可以取代重症监护中使用的全面、详细评分系统的“灵丹妙药”。
研究人员仔细解释了他们的发现意味着什么，以及同样重要的——并不意味着什么。他们强调，该模型并不是用来决定患者最初是否应该被收治进重症监护室的工具。相反，它是作为住院第二天的重新评估工具设计的。它旨在帮助医生理解那些已经度过了最初 24 小时的患者，通过观察其心率来判断其是否仍处于危险之中。研究还指出，该模型预测的风险往往略高于在外部医院实际发生的风险，这意味着如果医生要在真实的医院中使用此工具，他们需要根据当地的具体患者群体对数值进行调整。
最终，这项工作为如何利用医院监护仪中现有的数据提供了更清晰的图景。它证实了对于糖尿病合并心脏病发作的患者，第一天的平均心率是预测生存率的一个宝贵环节。然而，研究人员得出结论，该工具尚未准备好在医院病房中投入日常使用。在它能够被信任并用于指导生死攸关的决策之前，还需要通过一项前瞻性研究进行再次测试，即让医生在实时临床环境中应用该模型，并观察其对患者护理的影响。目前，它作为一个科学严谨的步骤，朝着更好的风险评估迈进，证明了即使是一个像平均心率这样简单的数字，在正确的时间提出正确的问题时，也能增加重要的信息量。
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