基于血糖轨迹模型的危重症患者急性谵妄风险预测研究：一项MIMIC-IV数据库回顾性队列分析

《Scientific Reports》：Association between group-based trajectory modeling of blood glucose and acute delirium incidence in critically ill patients: a retrospective cohort study based on the MIMIC-IV database

本研究针对危重症患者急性谵妄这一严重并发症，通过MIMIC-IV数据库纳入21,940例患者，采用潜在类别轨迹模型(LCMM)分析24小时血糖动态变化轨迹。研究发现特定血糖轨迹模式（Class 4：低起-骤升-陡降型；Class 2：持续中高波动型）与急性谵妄风险显著相关（OR=1.34和1.18），且与院内死亡率存在相似关联。该研究首次系统揭示血糖波动轨迹的神经毒性效应，为ICU血糖管理策略优化提供新视角。

　　

在重症监护室(ICU)中，急性谵妄如同一个隐匿的"大脑风暴"，影响着近三分之一的危重症患者。这种急性脑功能紊乱不仅延长住院时间，更与长期认知障碍和死亡率升高密切相关。尽管高血糖和低血糖的危害已为人熟知，但血糖的"过山车式"波动对大脑的冲击却始终蒙着神秘面纱。传统的静态血糖监测就像拍摄照片，难以捕捉血糖动态变化的连续剧，而危重患者由于应激反应、药物干预等因素，其血糖水平往往呈现复杂的波动模式。这种波动是否会成为压垮神经细胞的最后一根稻草？这正是Binbin Guan和Libin Liu团队在《Scientific Reports》上发表的研究试图解答的核心问题。

研究人员巧妙运用医疗信息市场重症监护IV(MIMIC-IV)数据库这一宝藏，对94,458例ICU患者进行筛选，最终纳入21,940例符合标准的研究对象。他们采用潜在类别轨迹模型(LCMM)这一先进统计技术，将入院24小时内的血糖变化轨迹进行精细化分类，并深入探讨其与急性谵妄发生及院内死亡率的关系。

关键技术方法包括：基于MIMIC-IV数据库的回顾性队列设计，使用潜在生长混合模型(LGMM)进行血糖轨迹分类，通过混淆评估方法重症监护室(CAM-ICU)标准化诊断急性谵妄，采用多变量逻辑回归模型调整混杂因素（包括年龄、性别、种族、实验室指标、合并症、治疗措施等）。

研究结果：

血糖轨迹模式识别

通过潜在类别轨迹模型分析，研究人员成功识别出四种截然不同的24小时血糖轨迹模式：

Class 1（77.57%）代表"稳定正常型"，初始血糖水平正常且保持平稳趋势，作为研究参照组。Class 2（11.82%）为"持续中高波动型"，表现为中度至高血糖参数伴随稳定波动。Class 3（7.23%）属于"高起缓降型"，具有最高初始平均血糖水平，经历逐渐下降后轻微反弹。最引人注目的是Class 4（3.37%），即"低起骤变型"，以最低初始血糖值为特征，呈现急剧上升后突然下降的剧烈波动模式。

基线特征比较

研究人群平均年龄为65.80±15.05岁，女性占61.7%。四类轨迹组在年龄、性别、实验室指标、合并症、治疗措施等方面均存在显著差异。特别值得注意的是，Class 4组患者表现出最严重的病情特征：最高水平的钾、白细胞计数、肌酐、国际标准化比值(INR)、凝血功能指标，以及最高的急性肾损伤(AKI)、脓毒症发生率和序贯器官衰竭评估(SOFA)评分。

谵妄发生与血糖轨迹的关联

在21,940例患者中，2,633例（12.0%）发生急性谵妄。多变量逻辑回归分析显示，与Class 1相比，Class 4发生谵妄的风险最高（OR=2.00，95%CI：1.65-2.40），其次是Class 2（OR=1.57，95%CI：1.40-1.76）。即使在调整了年龄、性别、种族、实验室指标、合并症、治疗措施等30余种混杂因素后，这种关联依然显著：Class 4的OR为1.34（95%CI：1.08-1.64），Class 2为1.18（95%CI：1.04-1.35）。

院内死亡率的关联分析

血糖轨迹与院内死亡率呈现相似模式。Class 4患者的死亡风险最高（OR=3.63，95%CI：3.03-4.34），其次是Class 2（OR=2.44，95%CI：2.17-2.74）和Class 3（OR=1.97，95%CI：1.69-2.29）。充分调整后，Class 4和Class 2的死亡风险仍然显著升高。

亚组分析结果

亚组分析显示，血糖轨迹与谵妄发生的关联在不同年龄和性别亚组中保持一致，但在种族亚组中存在交互作用（交互作用P=0.01），表明白人与其他种族人群对血糖波动的敏感性可能存在差异。

讨论与机制阐释

这项研究首次系统揭示了血糖动态轨迹与危重症患者神经预后的密切关联。特别是Class 4所代表的"低起骤变型"轨迹，其剧烈波动可能通过多种机制加剧神经损伤：血糖急剧波动诱导活性氧(ROS)过度产生，引发氧化应激瀑布反应；波动性高血糖促进晚期糖基化终末产物(AGEs)积累，激活其受体(RAGE)触发神经炎症；葡萄糖波动破坏血脑屏障(BBB)完整性，使外周炎症因子易于侵入脑实质；海马和前额叶皮层等认知关键区域对能量代谢紊乱特别敏感，血糖波动导致的脑能量稳态失调可能直接诱发谵妄样症状。

此外，血糖波动还引起神经递质系统紊乱：高血糖增强谷氨酸释放并减少星形胶质细胞对其的重摄取，导致兴奋性毒性；胰岛素抵抗进一步损害胰岛素介导的谷氨酸清除能力；γ-氨基丁酸(GABA)能神经元作为葡萄糖感受器，其区域特异性失衡可能扰乱自主神经控制。

研究优势与局限性

该研究的优势在于大样本量、标准化谵妄评估和全面混杂因素调整。然而，作为回顾性研究，不可避免存在选择偏倚，且无法获取生活方式等潜在混杂因素。此外，24小时观察窗口可能不足以完全捕捉长期血糖波动的影响。

临床意义与展望

这项研究为ICU血糖管理提供了全新视角：临床医生不应仅关注血糖绝对值，更需重视其动态稳定性。连续实时血糖监测可能成为识别高危患者的有效工具，为早期预防性干预提供时间窗。未来研究应通过干预试验验证严格血糖控制针对特定轨迹模式的有效性，并在多中心队列中验证本研究发现。

结论

本研究通过创新性地应用血糖轨迹模型，揭示了特定血糖动态模式与危重症患者急性谵妄风险及院内死亡率的独立关联。这一发现不仅深化了对代谢紊乱与神经功能障碍关系的理解，更为个体化血糖管理策略的制定提供了重要科学依据，有望最终改善危重症患者的神经预后和生存质量。