Asociación del índice de glóbulos rojos y resultados adversos de hospitalización en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica con exacerbación aguda: un estudio de cohorte retrospectivo

Introducción

La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) es una enfermedad pulmonar crónica común, prevenible y tratable que causa dificultades respiratorias progresivas. Según la Organización Mundial de la Salud, en 2019, 3,23 millones de personas murieron a causa de la EPOC en todo el mundo, lo que representa el 6 % de todas las muertes a nivel mundial en ese año, y más del 90 % de estas muertes ocurrieron en países de ingresos bajos y medianos, incluida China.¹ Durante los próximos 40 años, se espera que aumente la prevalencia de la EPOC, con más de 5,4 millones de personas que probablemente mueran de EPOC y afecciones relacionadas cada año para 2060.^2–4 La EAEPOC se define como ≥2 síntomas respiratorios (aumento de la frecuencia o severidad de la tos, aumento del volumen de esputo o esputo purulento y sibilancias) que hacen que el médico tratante del paciente cambie el tratamiento original.⁵ Es la causa más común de hospitalización y un contribuyente significativo a la mortalidad entre los pacientes con EPOC.⁶

El diagnóstico de EPOC se basa actualmente en un volumen espiratorio forzado en 1 segundo (FEV₁) a la relación de capacidad vital forzada (FVC) de menos de 0,70 según lo determinado por espirometría después del uso de broncodilatadores.⁵ Durante muchos años se han utilizado métodos físicos para evaluar la ventilación pulmonar y la función respiratoria, como la prueba de capacidad vital.^7,8 Sin embargo, estos métodos a menudo son susceptibles a factores subjetivos del paciente, y son particularmente inapropiados para niños y personas postradas en cama. Se puede utilizar un análisis de gases en sangre para evaluar la función respiratoria de pacientes postrados en cama. Cuando se utiliza este método, es fundamental recolectar muestras de sangre arterial en condiciones de vacío y luego realizar un análisis rápido al vacío. Los resultados pueden verse afectados si el tratamiento preliminar no es el adecuado.⁹

Se sabe que los niveles elevados de glóbulos rojos (RBC) y hemoglobina (Hb) pueden compensar la función pulmonar deficiente y reflejan la sensibilidad a la hipoxia.¹⁰ Por lo tanto, estos valores pueden considerarse un criterio apropiado para evaluar la función respiratoria.¹¹ En pacientes con EPOC, los linfocitos (Lym) son las principales células inflamatorias en las vías respiratorias centrales y el parénquima pulmonar, lo que se correlaciona con el número de lesiones alveolares y el grado de obstrucción de las vías respiratorias.¹² Las plaquetas (PLT) y sus consecuencias funcionales en la EPOC son de interés. Ha habido evidencia previa de que las plaquetas y la activación plaquetaria influyen en la broncoconstricción, la reactividad bronquial, la inflamación y la remodelación de las vías respiratorias en animales.¹³ Guang et al han demostrado que los linfocitos y las plaquetas se pueden usar para medir la proliferación de células sanguíneas como referencia.¹¹ Ahora, se está utilizando el índice de glóbulos rojos (RCI), y se basa en el recuento de plaquetas, el recuento de linfocitos, la hemoglobina y el recuento de glóbulos rojos. La fórmula para calcular el RCI es la siguiente: (RBC × Hb)/(Lym × PLT).¹¹ En teoría, el RCI es inversamente proporcional a la función pulmonar y se puede utilizar para medir la función pulmonar.^11,14 Sin embargo, su asociación con peores resultados entre los pacientes con AEPOC no se comprende completamente.

Este estudio tuvo como objetivo investigar la asociación entre los resultados adversos de hospitalización y RCI en pacientes con AECOPD.

Pacientes y métodos

Población de estudio

Los pacientes con AECOPD que ingresaron en el First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University desde enero de 2015 hasta octubre de 2021 se inscribieron de forma retrospectiva y consecutiva en este estudio.

Los pacientes se incluyeron en este estudio si cumplían con los siguientes criterios: 1) el diagnóstico de EPOC fue realizado por un especialista pulmonar basado en antecedentes de tabaquismo, evaluación clínica y pruebas de función pulmonar que mostraron obstrucción del flujo de aire incluso cuando se tomaron con broncodilatadores (medicamentos forzados). volumen espiratorio en 1 segundo a capacidad vital forzada de menos de 0,70);^5,15 2) EAEPOC se define como un empeoramiento agudo de los síntomas respiratorios como disnea, tos y esputo voluminoso o purulento;⁵ y 3) edad ≥40 años. En los casos en que un paciente había sido ingresado varias veces en el hospital, solo se registraba el primer ingreso. Se excluyeron los siguientes pacientes: 1) otras enfermedades respiratorias, como bronquiectasias, cáncer de pulmón, asma, tuberculosis, enfermedad pulmonar intersticial; 2) enfermedad cardiovascular grave, incluida insuficiencia cardíaca izquierda aguda; 3) shock séptico; 4) enfermedades del sistema sanguíneo, incluyendo leucemia linfocítica crónica, mieloma múltiple, mielofibrosis, etc. Finalmente, se incluyeron en el estudio un total de 377 pacientes (Figura 1).

Figura 1 Diagrama de flujo de los participantes del estudio. Abreviatura: AEPOC, exacerbación aguda de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

Este estudio se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki, y el protocolo fue revisado y aprobado por la junta de revisión institucional del Primer Hospital Afiliado de la Universidad Sun Yat-sen.

Recopilación de datos

Recolectamos datos demográficos y clínicos de registros médicos electrónicos, incluidos sexo, edad, IMC, historial de consumo de alcohol, historial de tabaquismo, comorbilidades, duración de la estancia hospitalaria y parámetros de capacidad vital del último período estable en los últimos dos años (FEV₁/FVC, VEF₁% pred, VEF₁ y CVF). Recolectamos el hemograma y otros parámetros inflamatorios en el momento del ingreso antes de administrar antibióticos y esteroides. Además, se recolectaron muestras de sangre para el análisis de gases en sangre arterial (PaO₂PaCO₂ y valor de pH). En este estudio, el tabaquismo se clasificó en tres clases: nunca fumador (nunca fumó en su vida), fumador actual (fumó en el último año) y fumador alguna vez (fumó alguna vez en su vida, pero no actualmente). Se calculó y analizó el RCI de cada sujeto. La fórmula para calcular el RCI fue la siguiente: (RBC × Hb)/(Lym × PLT).¹¹ Se registraron los resultados clínicos de cada participante. Se consideró que los pacientes que cumplían con cualquiera de estos tres criterios tenían un mal resultado de hospitalización: requerían ventilador invasivo, ingreso en la unidad de cuidados intensivos (UCI) o muerte en el hospital.

Análisis estadístico

Las variables continuas se presentan como media ± SD (distribución normal) o medianas y IQR (distribución asimétrica), mientras que las variables categóricas se presentan como número (%). Se utilizaron pruebas Anova de una vía (distribución normal), prueba Kruskal-Wallis H (distribución asimétrica) y pruebas de chi-cuadrado (variables categóricas) para determinar cualquier diferencia estadística entre las medias y proporciones de los grupos.

En primer lugar, se utilizó un modelo univariante para evaluar si el RCI y otras variables bioquímicas se asociaron con resultados adversos de hospitalización. En segundo lugar, para determinar la relación entre los resultados adversos de la hospitalización y el RCI, se ajustó una curva suave. Una vez que se detectó la no linealidad, se calculó el punto de inflexión usando el algoritmo recursivo, luego se construyó una regresión lineal de dos partes a cada lado del punto de inflexión. Luego comparamos el modelo de regresión lineal de dos piezas y el modelo de una línea. El modelo de ajuste óptimo se determinó de acuerdo con la pags-valor de la prueba de razón de verosimilitud logarítmica. Si el PAGS Un valor de menos de 0,001 para la prueba de razón de verosimilitud logarítmica indica que la regresión lineal bilateral fue más adecuada para ajustar la asociación entre RCI y los resultados adversos, porque puede reflejar con precisión la relación entre ellos. En tercer lugar, se utilizaron modelos de regresión logística multivariable para examinar si el RCI tenía un efecto independiente sobre los resultados adversos de hospitalización. Utilizamos los siguientes principios para determinar si se ajustaron los posibles factores de confusión: informados como relevantes o utilizados en estudios previos^{14,dieciséis} (especialmente en el estudio sobre predictor de AEPOC) y las estimaciones del efecto de los posibles factores de confusión cambiaron individualmente en al menos un 10%.¹⁷ Se establecieron un total de tres modelos: el modelo crudo no ajustó otras covariables; modelo 1 ajustado por edad, sexo, IMC y tabaquismo; modelo 2 más ajustado para comorbilidades (incluyendo hipertensión, diabetes, insuficiencia cardíaca congestiva, enfermedad arterial coronaria, enfermedad renal crónica y arritmia), terapia en etapa estable, parámetros inflamatorios (incluyendo PCT, CRP, LDH), FEV₁/FVC y PaCO₂. Finalmente, realizamos un análisis de subgrupos utilizando el modelo de regresión lineal estratificado. Las interacciones se evaluaron mediante pruebas de razón de verosimilitud. Dado que al 18,8 % de los pacientes les faltaba el IMC y al 34 % les faltaba la PCR, utilizamos imputaciones múltiples (IM), basadas en cinco repeticiones y un método de enfoque de ecuación encadenada en el procedimiento R MI.^18,19 Luego, se combinaron los coeficientes de regresión y el error estándar de cinco modelos de regresión.²⁰

Todos los análisis se realizaron con Empower (R) (http://www.empowerstats.comX&Y Solutions, Inc., Boston, MA) y R (http://www.R-project.org, La Fundación R). A pags-valor de <0,05 se consideró estadísticamente significativo.

Resultados

Características basales de los sujetos del estudio y análisis univariados

Según la mediana de RCI (RCI=2.221), dividimos a los 377 pacientes en dos grupos iguales: RCI<2.221 se definió como el grupo de RCI más bajo (n=188), mientras que RCI≥2.221 se definió como el grupo de RCI más alto (n=188). =189). Las características clínicas de los participantes se enumeran en tabla 1. No encontramos diferencias significativas entre ambos grupos en cuanto a edad, sexo e IMC. En comparación con el grupo de RCI inferior, el RCI (4,7…