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为探究 BCR 与 COPD 患者 CHF 风险的关系，研究人员分析 MIMIC-IV 数据库，发现高 BCR 是独立风险因素。
慢性阻塞性肺疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD）是一种常见的呼吸系统疾病，它就像一个 “隐藏的杀手”，悄无声息地影响着全球众多人的健康。长期暴露在有害颗粒或气体环境中，就可能引发 COPD。得了 COPD 的患者，身体内部就像陷入了一场 “混乱的战争”，不仅会出现全身炎症、低氧血症，还可能导致血管内皮功能障碍、交感神经兴奋过度以及主动脉僵硬等一系列问题。这些问题又会进一步引发微血管损伤、蛋白尿，甚至造成肾功能损害。更糟糕的是，COPD 还常常与其他疾病相伴而生，其中充血性心力衰竭（Congestive Heart Failure，CHF）就是常见的 “搭档”。这两种疾病一起出现，会让患者的病情雪上加霜，死亡风险大幅增加。
目前，虽然大家都知道 COPD 和 CHF 关系密切，也知道血尿素氮与肌酐比值（Blood Urea Nitrogen-to-Creatinine Ratio，BCR）可以用来评估肾功能，但对于 BCR 和慢阻危重患者 CHF 之间的关系，医学领域还没有明确的答案。这就好比在黑暗中摸索，找不到方向。所以，为了给临床治疗提供更有力的支持，解开这个谜团就显得尤为重要。
绍兴大学附属医院的研究人员勇挑重担，决心攻克这个难题。他们从 Medical Information Mart for Intensive Care IV（MIMIC-IV）数据库中收集了大量数据，开展了一项回顾性研究。最终，他们的研究成果发表在《BMC Pulmonary Medicine》上，为这个领域带来了新的曙光。
研究人员为了开展这项研究，运用了多种关键技术方法。他们从 MIMIC-IV 数据库筛选符合条件的 COPD 患者数据，提取患者的人口统计学信息、生命体征、合并症、实验室参数等众多变量。通过 R 4.3.1 软件进行统计分析，使用 Kaplan-Meier（KM）生存分析、累积发病率曲线、多变量 Cox 回归模型、限制性立方样条（RCS）曲线分析以及亚组分析等方法，探究 BCR 与 CHF 风险、住院死亡率（In-Hospital Mortality，IHM）之间的关系。
研究结果如下：
- 基线特征：研究共纳入 2840 名慢阻危重患者，其中男性占 53.13%，白人占 71.09%，平均年龄 71 岁，CHF 发生率为 57.18%。不同 BCR 组患者在年龄、性别、种族、婚姻状况、肾功能指标、血压、估算肾小球滤过率（eGFR）、血红蛋白和 CHF 等方面存在显著差异。
- KM 累积发病率和生存曲线：累积发病率曲线显示，BCR 较高的患者发生 CHF 的概率更高；KM 生存曲线表明，BCR 较高的患者生存率更低，这凸显了 BCR 在评估慢阻合并 CHF 患者风险分层中的重要作用。
- 多变量 Cox 回归模型：经过多因素调整后，高 BCR 组患者 CHF 风险仍显著高于低 BCR 组，表明高 BCR 与 CHF 风险增加密切相关。
- RCS 曲线分析：RCS 分析显示，未调整模型中 BCR 与 CHF 呈非线性关系，调整部分因素后，这种非线性关系不再显著，但随着 BCR 升高，CHF 风险仍增加。
- 亚组分析：亚组分析发现，糖尿病患者 CHF 风险更高，使用糖皮质激素、β-2 激动剂和抗胆碱能药物的患者 CHF 风险也有所增加。
研究结论和讨论部分指出，高 BCR 是慢阻危重患者 CHF 的独立风险因素，与不良预后显著相关，这一发现拓展了 BCR 的临床应用，表明它不仅可用于评估肾功能，还能预测心血管事件，为临床提供了一种简单且经济有效的生物标志物，有助于早期发现患者肾脏和心血管风险恶化情况，及时进行干预。同时，研究也揭示了 BCR 与 CHF 关联的潜在病理生理机制，COPD 患者的慢性低氧血症和全身炎症反应会损害肾功能，进而增加心脏负荷，促进 CHF 发展。此外，研究还发现糖尿病和某些药物会增加 COPD 患者 CHF 风险，这提示临床医生要密切关注这类患者，预防不良事件发生。不过，该研究也存在一些局限性，如回顾性研究可能存在潜在偏倚，无法确定因果关系，且研究仅基于 MIMIC-IV 数据库，结论的普遍性有待进一步验证。但总体而言，这项研究为 COPD 患者的个性化管理提供了重要的临床指导，有助于深入理解 COPD 患者发生 CHF 的潜在病理机制，为开发更有效的干预策略奠定了基础。
