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J-GLOBAL ID：201802256626758062   整理番号：18A1546203

全身性感染患者AKIに対する炎症指標の予測値:7年753例の症例報告分析【JST・京大機械翻訳】

Predictive value of inflammatory markers for acute kidney injury in sepsis patients: analysis of 753 cases in 7 years

著者 (5件)： Zhou Xiao (100050,首都医科大学附属北京友誼医院重症医学科) ,  Liu Jingfeng (100050,首都医科大学附属北京友誼医院重症医学科) ,  Ji Xiaojun (100050,首都医科大学附属北京友誼医院重症医学科) ,  Yang Xiaowei (100050,首都医科大学附属北京友誼医院重症医学科) ,  Duan Meili (100050,首都医科大学附属北京友誼医院重症医学科)
資料名： Zhonghua Weizhongbing Jijiu Yixue  (Zhonghua Weizhongbing Jijiu Yixue)
巻： 30  号： 4  ページ： 346-350  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2241A  ISSN： 2095-4352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:急性腎障害(AKI)を合併した全身性感染患者に対する炎症指標の予測値を検討する。【方法】遡及的観察研究を実施した。2010年3月1日から2017年11月1日まで、首都医科大学付属北京友病院重症医学科(ICU)が24時間以上の全身性感染成人患者を選択した。白血球数(WBC),赤血球沈降速度(ESR),好中球とリンパ球の比率(NLR),C-反応性蛋白質(CRP)を,ICUで集めた。カルシトニン(PCT)などの炎症指標。ICUに入室した24時間以内にAKIを発生したかどうかによって患者をグループ分けし、そして、全世界の腎臓病予後組織(KDIGO)-AKI分期基準を改善することによって、サブグループ分析を行った。統計学的意義のある炎症指標で被験者の動作特性曲線(ROC)を描き、全身感染患者のAKIに対する予測価値を評価した。結果:合計753例の全身性感染患者のうち,24時間以内にAKI405例が発生し,発生率は53.8%であった。AKI1期118例(15.7%),2期48例(6.4%),3期239例(31.7%)。AKI群のPCTは,非AKI群より有意に高かった(μg/L,P<0.05)。4.98(1.51,32.75)対3.00(0.37,11.40),P<0.01。AKI2期群のPCTはAKI1期と3期群より顕著に高かった(μg/L;27.86(4.80,37.26)対3.00(0.98,16.10),4.98(1.51,42.55),P<0.01。AKI群のESRは,非AKI群(mm/1時間)より低かった。45.25±37.42対52.28±34.89,P<0.01)が,各AKI病期分類群の間に有意差はなかった。AKI群のCRPは非AKI群より高かった。96.00(42.20,160.00)対73.60(21.01,157.50)(P>0.05)であった。AKI群と非AKI群の間で,WBCとNLRに有意差はみられなかった。ROC曲線の分析は,PCTが全身感染患者のAKIのROC曲線下面積(AUC)が0.619,95%信頼区間(95%CI)が0であることを示した。5450.689(P<0.01)。カットオフ値>0.4μg/Lのとき,感度は94.2%,特異度は26.5%,精度は64.2%,陽性予測値は61.6%,陰性予測値は78.6%であった。【結語】PCTは,全身性感染患者のAKIの予測に有用である可能性がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 病院 ,  腎臓病 ,  *症例報告 ,  カルシトニン ,  信頼区間 ,  タンパク質 ,  *患者 ,  *炎症 ,  成人 ,  *予測
準シソーラス用語： 特異度 ,  カットオフ値 ,  有意差 ,  急性腎障害 ,  *予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Acute kidney injury ,  Sepsis ,  Inflammation index ,  Procalcitonin

分類 (2件)： 応急処置  (GC03014I) ,  泌尿生殖器の疾患  (GM03000L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 全身性感染 ,  患者 ,  AKI ,  炎症 ,  指標 ,  予測値 ,  症例報告 ,  分析