中性粒细胞与淋巴细胞比率作为神经外科患者医院获得性感染的预后标志物

《Journal of Inflammation Research》：Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio as a Prognostic Marker for Hospital-Acquired Infections in Neurosurgical Patients

　　神经外科住院患者中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）与医院获得性感染（HAIs）及预后的相关性研究，采用回顾性队列分析（n=5474）。结果显示HAIs组NLR显著升高（9.25±6.11 vs 7.99±5.21，p<0.001），其中≥17.7的阈值对非感染患者死亡率预测敏感度57.1%、特异度89.4%；但在HAIs患者中NLR预后价值有限。结论提示NLR可作为神经外科非感染患者的预后标志物，但需更多多中心研究验证。

　　
该研究聚焦于神经外科患者中中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）的预后价值，特别是其与医院获得性感染（HAIs）及院内死亡率的关系。研究基于2019-2023年间某三级医疗中心收治的5474例神经外科患者数据，通过回顾性分析构建了包含93例HAIs患者和181例非感染对照组的匹配队列，系统评估了NLR作为预后生物标志物的临床意义。

在流行病学特征方面，HAIs组患者的临床状态显著优于对照组。65.6%的HAIs患者存在营养不良风险（NRS≥3），远高于对照组的11.0%；31.2%的HAIs患者呈现严重神经功能障碍（GCS 3-8），而对照组仅8.8%存在类似情况。这种临床状态的显著差异可能源于HAIs患者普遍存在更复杂的神经系统损伤基础，如颅脑外伤（37.6% vs 26.0%）及高比例接受紧急手术（57.8% vs 30.0%），这些因素共同加剧了炎症反应和免疫抑制状态。

关于NLR的分布特征，HAIs组平均值为9.25（标准差6.11），显著高于对照组的7.99（p<0.001）。值得注意的是，CNS肿瘤患者的NLR峰值达到12.78，而对照组以脑血管意外患者（如脑出血、脑动脉瘤破裂）的NLR最高（12.82）。这种差异可能与肿瘤微环境引发的慢性炎症状态及脑血管事件导致的急性炎症反应机制不同有关。性别分析显示，尽管男女比例在两组中均保持平衡（男性占比58.1% vs 47.2%），但男性NLR均值（9.26）略高于女性（9.23），未达统计学显著水平。

在预后评估方面，研究创新性地提出了NLR≥17.7的死亡风险预测阈值。该阈值在对照组中表现出较高特异性（89.4%）和敏感性（57.1%），而HAIs组中该阈值对预后的预测价值明显下降（敏感性仅29.2%，p>0.05）。这种差异可能源于感染状态对免疫系统的影响：HAIs患者普遍存在急性炎症期与继发免疫抑制期的动态平衡，导致NLR作为单一指标的解释力受限。例如，HAIs患者中，死亡组的平均NLR（7.9）反而低于存活组（9.58），这与重症感染后期常见的炎症后抑制现象一致。

值得注意的是，NLR与住院时长存在矛盾关系。虽然HAIs组的平均住院时间显著延长（40天 vs 5.4天），但多变量分析显示NLR本身并非住院时长的独立预测因子。这种矛盾可能反映了HAIs患者因多重并发症（如脓毒症休克、多器官功能衰竭）导致的住院延长，而非单纯的炎症指标影响。研究进一步通过广义线性模型验证，发现HAIs组NLR与住院时长无显著相关性（β=-0.009，p=0.404），而对照组NLR每增加1单位，住院时长缩短0.23天（p=0.089），但未达显著水平。

在方法学层面，研究采用分层匹配设计有效控制了年龄、性别和基础死亡率混杂因素。通过引入感染风险评分系统（10项指标，分为5级），研究首次尝试量化神经外科患者的感染风险分层。这种创新性设计使得NLR的独立预后价值得以凸显，特别是在非感染对照组中，NLR≥17.7的死亡风险较低组升高2.9倍（HR=1.029，95%CI 1.009-1.051）。

与既往研究相比，该研究提出了几个关键发现：首先，NLR的预后阈值存在显著人群差异，在非感染组中的预测效力（AUC=0.728）明显高于感染组（AUC=0.519）。其次，NLR的时效性特征被充分验证，研究特别强调 admission时点的NLR检测价值，发现其较术后24小时检测更能反映急性炎症状态。此外，研究首次揭示了NLR在脑出血患者中的特异性预测作用，其NLR均值（12.82）显著高于对照组脑血管意外患者（9.58），提示NLR可能成为出血性脑血管病早期死亡风险分层的新指标。

在临床转化方面，研究提出"动态NLR阈值"概念：对于非感染性神经外科患者，NLR≥17.7可视为死亡风险预警信号；而对于已感染者，该阈值应结合其他炎症指标（如CRP动态变化、降钙素原水平）综合评估。这种分状态应用策略避免了传统研究中将单一阈值应用于不同临床情境的局限性。

研究局限性方面，首要挑战是回顾性设计中未记录皮质激素使用史，而该药物已被证实可升高NLR（通过中性粒细胞释放机制）。此外，未纳入院外感染风险因素（如术前 colonization状态）可能影响结果解释。为弥补这些缺陷，研究建议未来采用前瞻性队列设计，并建立NLR-皮质激素使用量标准化模型。

该研究对临床实践具有重要指导意义：对于非感染性神经外科患者， admission时点NLR≥17.7可作为死亡风险分层的重要参考指标，尤其适用于无法及时检测CRP/PCT的基层医疗机构。同时，研究证实NLR在感染后免疫调节中的"双刃剑"效应——急性期升高提示病情危重，而后期下降则预示免疫抑制风险。这种时序性特征为建立NLR动态监测体系提供了理论依据。

未来研究方向应聚焦于：①开发基于NLR的神经外科患者风险分层模型（需纳入GCS评分、ASA分级等临床参数）；②建立NLR与其他炎症标志物（如IL-6、sIL-2R）的联合检测方案；③探索NLR阈值在不同亚组（如肿瘤患者vs创伤患者）中的差异性。值得注意的是，研究提示NLR与住院时长的弱相关性可能源于医疗资源分配策略：对于HAIs患者，医院倾向于延长观察期而非缩短住院时间，这种制度性因素可能需要通过卫生经济学分析进一步探讨。

总之，该研究不仅验证了NLR在神经外科预后评估中的独立价值，更揭示了其在感染状态和非感染状态下的差异化作用机制。这为精准医疗时代的风险分层提供了新思路，即根据患者感染状态动态调整NLR的临床解读阈值，这对优化医疗资源配置、降低死亡风险具有重要实践意义。