儿童重症监护病房患者入院体温与 28 天死亡率的关联：揭示关键预后因素

为探究儿科重症监护病房（PICU）患者入院体温（BT）与 28 天死亡率关系，研究发现两者呈 U 型关联，对临床有重要意义。

　　在医疗领域，人体体温就像健康的 “晴雨表”，时刻反映着身体的状况。对于重症患者来说，体温监测更是至关重要。然而，在儿童重症监护病房（PICU）中，入院体温与患者 28 天死亡率之间的关系却一直不太明确。大量研究表明，成人重症监护病房（ICU）患者体温异常往往伴随着不良预后，但儿童群体有其独特的生理特征，不能简单套用成人的研究结果。由于缺乏针对儿童 PICU 患者这一关系的充分证据，临床医生在面对体温异常的患儿时，难以精准判断病情和制定最佳治疗方案，这促使了对该问题深入研究的开展。

为了解开这一谜团，山西医科大学儿科以及山西省儿童医院（山西省妇幼保健院）呼吸内科的研究人员展开了一项回顾性队列研究。研究成果发表在《Scientific Reports》上，为临床治疗提供了关键依据。

研究人员利用了儿科重症监护（PIC）数据库（http://pic.nbscn.org/ ），该数据库涵盖了 2010 年至 2018 年浙江大学医学院附属儿童医院各重症监护病房收治的 12881 名儿科患者的 13941 次住院数据。通过筛选，排除了重复入院、体温数据缺失或无效的病例，最终纳入 7350 名患者进行分析。在研究中，主要结局指标为 28 天死亡率，同时将 90 天死亡率和住院死亡率作为次要结局指标。

在技术方法上，研究人员首先对数据进行了细致整理，运用多种统计分析方法处理数据。针对分类变量，采用频率和百分比进行汇总；对于连续变量，依据数据分布情况，分别用均值 ± 标准差（SD）或中位数和四分位数间距（IQR）表示。通过卡方检验分析分类变量，单因素方差分析（ANOVA）处理正态分布的连续变量，Kruskal–Wallis 检验用于非正态分布数据。利用 Kaplan–Meier 曲线比较不同体温组患者的生存概率，通过单因素和多因素 Cox 回归模型评估体温与死亡率的关联，还运用了平滑曲线拟合等技术深入探究体温与 28 天死亡率的关系。

研究结果显示，患者的基线特征存在明显差异。在 7350 名患者中，低体温（BT<36.5°C）患者有 2654 名（36.1%），高体温（BT≥37.5°C）患者 799 名（10.9%），正常体温患者 3897 名（53.0%）。高体温组患者年龄较大，多项生命体征和实验室指标与其他组不同；低体温组患者则在年龄、血红蛋白等多项指标上呈现出独特特征。PICU 中高体温患者比例较高，而新生儿重症监护病房（NICU）和儿童心血管重症监护病房（CICU）低体温患者较多。

在死亡率方面，28 天死亡率为 3.5%，90 天死亡率为 3.9%，住院死亡率为 4.0%。高体温或低体温患者的 28 天和 90 天死亡率明显高于正常体温患者，且 ICU 住院时间更长。多因素 Cox 回归分析表明，以正常体温组为参照，低体温和高体温在各模型中均与 28 天死亡率增加显著相关。进一步细分发现，严重低体温（BT<36.0°C）和严重高体温（BT>38.0°C）是 28 天、90 天死亡率以及住院死亡率的重要预测因素。

体温与 28 天死亡率呈现 U 型关系，这一关系通过多因素 Cox 回归和曲线拟合分析得以证实。当体温低于 37.2°C 时，每降低 1°C，28 天死亡风险降低 20%；高于 37.2°C 时，每升高 1°C，死亡风险显著增加（HR 2.95，95% CI 1.93 - 4.50）。Kaplan–Meier 生存分析显示，高体温组 28 天和 90 天生存概率低于正常体温组。分层分析发现，除肺炎亚组外，其他亚组中体温与 28 天死亡率无显著交互作用。在脓毒症组，高体温与死亡率增加相关；在非先天性心脏病（CHD）组，低体温和高体温均与死亡率增加有关。敏感性分析排除缺失数据后，仍证实了体温与 28 天死亡率的关系。

研究结论表明，PICU 患者入院体温与 28 天死亡率呈 U 型关系，严重低体温和严重高体温与最高死亡风险相关。这一发现强调了入院体温作为独立预后因素的重要性，提示临床医生应重视对 PICU 患儿入院体温的早期监测和适当干预，以便及时调整治疗策略，降低死亡率，改善患者预后。不过，该研究存在一定局限性，如回顾性设计可能引入选择和混杂偏倚，单中心研究的局限性以及部分临床变量缺失等。但总体而言，这项研究为 PICU 的临床实践提供了重要参考，也为后续进一步研究指明了方向，未来需要开展更多多中心研究来验证这些结果，并深入探索不同年龄段患者体温异常的最佳管理策略。