作者投稿
专家审稿
编辑办公
邮件订阅
RSS
Clinical Characteristics and Inflammatory Markers of Omicron BA.5.2 Variant Infection in Hospitalized Patients and Their Predictive Role in Disease Prognosis
-
摘要:目的 分析Omicron BA.5.2变异株感染住院患者临床特征及炎症指标，筛选可能的预后诊断标志物。方法 回顾性收集2022年8月1日—11月30日新疆维吾尔自治区人民医院收治的Omicron BA.5.2变异株感染住院患者临床资料，根据疾病严重程度将患者分为轻型、普通型、重型和危重型，比较4组临床资料差异，采用二元Logistic回归法分析与疾病严重程度相关的炎症指标，采用多因素Logistic回归法分析各指标与疾病预后的相关性，采用受试者工作特征(receiver operator characteristic, ROC)曲线分析各指标对疾病严重程度和预后的诊断价值。结果 共纳入符合纳入和排除标准的3006例患者，其中男性1522例(50.63%)、女性1484例(49.37%)；平均年龄为(58.72±18.01)(14~96)岁；根据疾病严重程度分为轻型(40.98%，1232/3006)、普通型(52.56%，1580/3006)、重型(4.26%，128/3006)、危重型(2.20%，66/3006)；各组在合并基础疾病(心脏病、糖尿病、高血压、肾脏病、肺部疾病、恶性肿瘤、脑部疾病、病毒性肝炎和自身免疫性疾病)方面均具有显著性差异(P均＜0.01)；住院期间共死亡74例(2.43%)，其中危重型46例(63.01%)、重型19例(26.03%)、普通型7例(9.60%)、轻型2例(2.74%)，年龄≥70岁的死亡患者占比为75.68%(56/74)，所有死亡患者均为合并基础疾病人群；C-反应蛋白(C-reactive protein，CRP)、白蛋白是疾病严重程度的独立危险因素，且CRP与疾病严重程度呈显著正相关(P=0.002)，白蛋白水平与疾病严重程度呈显著负相关(P＜0.001)；CRP、全身炎症反应指数(systemic inflammatory response index，SIRI)、全身免疫炎症指数(systemic immune-inflammation index，SII)为疾病预后的独立危险因素，且CRP(P=0.027)、SIRI(P=0.025)与疾病预后呈显著正相关，SII与疾病预后呈显著负相关(P=0.021)；CRP、白细胞介素-6(interleukin-6，IL-6)、D-二聚体、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio，NLR)对应的曲线下面积(area under the curve，AUC)均＞0.70，对疾病严重程度分型的诊断价值较高；CRP、IL-6、降钙素原(procalcitonin, PCT)、D-二聚体、肌钙蛋白T(troponin T，TnT)、肌钙蛋白Ⅰ(troponin Ⅰ, TnⅠ)、NLR、SII、血小板与淋巴细胞比值(platelet to lymphocyte ratio，PLR)、单核细胞与淋巴细胞比值(monocyte to lymphocyte ratio，MLR)对应的AUC均＞0.70，对死亡或存活的预后诊断价值较高。结论 不同疾病严重程度的Omicron BA.5.2变异株感染住院患者临床特征比较具有显著差异，结合CRP、IL-6、PCT、D-二聚体、TnT、TnⅠ、NLR、SII、PLR、MLR的预测模型可早期识别Omicron BA.5.2变异株感染住院患者中的高危人群，及时进行早期诊断和治疗。
-
关键词:
- 新型冠状病毒感染 /
- Omicron BA.5.2 /
- 炎症指标 /
- 临床特征 /
- 预后
Abstract:Objective To analyze the clinical characteristics and inflammatory indicators of hospitalized patients infected with Omicron BA.5.2 variant, and screen for possible prognostic diagnostic markers.Methods We retrospectively collected clinical data from hospitalized patients with Omicron BA.5.2 variant infection admitted to the People's Hospital of Xinjiang Uygur Autonomous Region from August 1 to November 30, 2022. The patients were divided into mild, common, severe, and critically ill patient groups based on the severity of the disease. The differences in clinical data between the four groups were compared, and binary logistic regression was used to analyze inflammation indicators related to the severity of the disease. Multiple logistic regression method and receiver operator characteristic (ROC) curve were used to analyze the correlation between various indicators and patient prognosis, as well as the evaluation value for disease severity and prognosis.Results A total of 3006 patients who met the inclusion and exclusion criteria were included, including 1522 males (50.63%) and 1484 females (49.37%), with an average age of (58.72±18.01)(14-96) years. According to the severity of the disease, they were classified into mild (40.98%, 1232/3006), ordinary (52.56%, 1580/3006), severe (4.26%, 128/3006), and critically severe (2.20%, 66/3006) groups.There were a significant differences(all P < 0.01) in the merging of underlying diseases including cardiac disease, diabetes, hypertension, kidney disease, lung disease, malignant tumor, brain disease, viral hepatitis and autoimmune disease among each group. During the hospitalization period, a total of 74 cases (2.43%) died, including 46 cases of severe illness (63.01%), 19 cases of severe illness (26.03%), 7 cases of ordinary illness (9.60%), and 2 cases of mild illness (2.74%). The proportion of death patients aged≥70 years old was 75.68%(56/74), and all deaths were among those with underlying diseases. C-reactive protein(CRP) and albumin levels were independent risk factors for disease severity, and CRP was significantly positively correlated with disease severity(P=0.002), while albumin levels were significantly negatively correlated with disease severity (P < 0.001). CRP, systemic inflammatory response index (SIRI), and systemic immune inflammation index (SII) were independent risk factors for disease prognosis, and CRP(P=0.027) and SIRI(P=0.025) were significantly positively correlated with disease prognosis, while SII was significantly negatively correlated with disease prognosis (P=0.021). CRP, interleukin-6 (IL-6), D-dimer, and neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) had high diagnostic value for disease severity classification with the corresponding area under the aurve(AUC) > 7.0, while CRP, IL-6, procalcitonin (PCT), D-dimer, troponin T(TnT), troponin Ⅰ(TnⅠ), NLR, SII, platelet to lymphocyte ratio (PLR), the monocyte to lymphocyte ratio (MLR) had a high prognostic diagnostic value for death or survival with the corresponding AUC > 0.70.Conclusions There were significant differences in clinical characteristics among hospitalized patients infected with Omicron BA.5.2 variant strains with different disease severity. Combining CRP, IL-6, D-dimer, PCT, D-dimer, TnT, TnⅠ, NLR, SII, PLR, and MLR prediction models may enable early identification of high-risk populations among hospitalized patients infected with Omicron BA.5.2 variant strains, and provide timely diagnosis and treatment. -
视网膜静脉阻塞(retinal vein occlusion，RVO)是临床上常见的威胁视力的视网膜血管疾病之一[1]。中央或分支静脉阻塞所致视力丧失的最主要并发症为黄斑缺血以及黄斑水肿(macular edema，ME)。一直以来RVO并发ME的治疗比较困难。随着对眼内注射治疗的探索发展，曲安萘德以及抗血管内皮生长因子(anti-vascular epithelial growth factor，anti-VEGF)药物在临床得到广泛使用[2-8]。近年来，越来越多的研究报道长效皮质类固醇玻璃体腔植入药物缓释系统如地塞米松植入物(dexamethasone implant，DEX)在治疗RVO并发ME中的有效性[9-15]。本研究首次采用循证医学的研究方法，对anti-VEGF药物与DEX在RVO并发ME治疗中的有效性及安全性进行比较，以期为临床应用提供参考依据。
资料和方法
检索策略
以“retinal vein occlusion”、“macular edema”、“anti-VEGF”、“pegaptanib”、“Macugen”、“bevacizumab”、“Avastin”、“ranibizumab”、“Lucentis”、“aflibercept”、“Trap-eye”、“Ozurdex”、“dexamethasone intravitreal implant”、“clinical trial”为关键词，电子检索了1948年1月至2015年6月外文生物医学数据库Cochrane图书馆、PubMed、EMBASE、Ovid Medline及ClinicalTrials.gov中的临床试验。
纳入与排除标准
纳入标准：(1)研究设计：临床试验；(2)研究人群：继发于RVO的ME；(3)干预措施为试验组采用DEX治疗，对照组给予anti-VEGF治疗；(4)需包含以下任一项患者结局指标如：治疗前后最佳矫正视力差值、视力提高≥15个糖尿病视网膜病变早期治疗研究字母视力表(Early Treatment Diabetic Retinopathy Study, ETDRS)字母的人数比例、视力下降≥15个ETDRS字母的人数比例、中央视网膜厚度(central retinal thickness, CRT)变化值和眼内压升高的人数比例。排除标准：(1)无对照试验组；(2)个案报道；(3)提供信息不完整或重复发表的文献；(4)摘要或会议摘要；(5)动物实验研究。
文献筛选和资料提取
根据纳入和排除标准筛选文献，阅读所获文献题目和摘要，排除明显不符合纳入标准的文献后，对可能符合纳入标准的文献阅读全文，以确定是否符合纳入标准并提取相关资料，核对纳入文献的结果，对有分歧而难以确定其是否纳入的文献通过第三方决定。提取资料包括：(1)一般资料：题目、第一作者、发表日期、研究地点等；(2)研究特征：研究设计类型、研究人群的平均年龄和性别比、研究眼睛数量、不同的治疗方法及随访时间点等；(3)结局指标：治疗前后最佳矫正视力差值、视力提高≥15个ETDRS字母的人数比例、视力下降≥15个ETDRS字母的人数比例、CTR变化值及眼内压升高的人数比例。文献筛选和资料提取先行预实验以保证准确性，整个过程由两名评价员独立操作并交叉核对。由评价员提取资料，整个过程实施盲法，以保证研究的客观性，尽量减少人为偏倚。
文献质量评估
随机对照试验按照Cochrane评价手册提供的评价标准[16]进行质量评价：(1)随机分配方法；(2)分配方案隐藏；(3)是否采用盲法；(4)结果数据的完整性、随访情况；(5)基线是否可比。用Jadad评分进行说明，分数1~2分为低质量，3~5分为高质量。非随机对照试验按照改良版Newcastle-Ottawa Scale[17]评价纳入文献的质量：(1)病例组和对照组的选择(4颗星)；(2)可比性(2颗星)；(3)暴露(4颗星)。评价后星数越多表明质量越好，最好为10颗星，5颗星以上的研究可以被纳入Meta分析。
统计学处理
采用Cochrane协作网提供的RevMan 5.3软件进行Meta分析[18]。计数资料采用比值比(odds ratio，OR)为疗效分析统计量；计量资料采用均数差(mean difference，MD)或标准化均数差。各效应量均以95%可信区间(confidence interval，CI)表示。各纳入研究结果间的异质性采用χ2检验。采用随机效应模型(random-effects model)对各研究进行Meta分析。
结果
纳入研究的基本情况及质量评估
初检139项研究，应用Endnote软件去重研究53项，通过阅读题目和摘要排除研究69项，剩余17项，进一步阅读全文和/或研究详细信息后排除13项研究，包括干预措施与研究目的不符合研究2项、与纳入标准不符合研究8项、没有提供足够信息及联系后无回复研究3项，最终纳入4项临床试验研究[19-22]。4项研究对照组均采用anti-VEGF药物治疗方法，2项研究为随机对照试验，Jadad评分均为高质量(4分)。1项研究为前瞻性预期研究，1项研究为回顾性研究，改良版Newcastle-Ottawa Scale评分均为6颗星，可以被纳入本Meta分析。纳入研究的基本情况见表 1，研究中用药及处理见表 2。
表 1 纳入Meta分析研究的基本特征研究 研究设计 时间及国家 RVO类型 随访终点 研究眼数(DEX组/ anti-VEGF组) Guignier等[19] 前瞻性预期试验 2013年，法国 BRVO 6个月 11/ 8 Chiquet等[20] 回顾性研究 2015年，法国 CRVO/BRVO 12个月 38/64 COMRADE-B[21] 随机对照试验 2014年，美国、德国 BRVO 6个月 118/126 COMRADE-C[22] 随机对照试验 2015年，美国、德国 CRVO 6个月 119/124 研究 患者年龄(x±s, 岁) 患者性别(男/女) 纳入患者特征 DEX组 anti-VEGF组 DEX组 anti-VEGF组 Guignier等[19] 67 ±7 61 ±12 7/4 3/5 (1)RVO并发ME≤3个月；(2)视力范围20/400~20/32；(3)中央视网膜厚度≥350 μm Chiquet等[20] 69 ±12 70 ±11 14/24 36/28 (1) logMAR视力表视力≤+0.30；(2)中央视网膜厚度≥250 μm(TD-OCT)或295 μm(SD-OCT) COMRADE-B[21] 65.6±10.0 65.7±10.9 61/57 50/76 (1)年龄＞18岁；(2)RVO持续时间≤6个月；(3)视力范围20/400~20/40；(4)中央视网膜厚度≥250 μm COMRADE-C[22] 66.9±12.4 65.3±11.4 73/46 72/52 (1)年龄＞18岁；(2)RVO持续时间≤6个月；(3)视力范围20/400~20/40；(4)中央视网膜厚度≥250 μm RVO：视网膜静脉阻塞；BRVO：视网膜分支静脉阻塞；CRVO：中央视网膜静脉阻塞；DEX：地塞米松植入物；anti-VEGF：抗血管内皮生长因子；ME：黄斑水肿；OCT：光学相干断层扫描；TD-OCT：时域OCT；SD-OCT：谱域OCT 表 2 纳入Meta分析研究中各组用药及处理方案研究 组别 用药 处理方案 Guignier等[19] DEX组(n=8) IVD 700 μg 患者接受1次IVD注射，当中央视网膜厚度≥50 μm或视力下降≥5个ETDRS字母时进行重复注射 anti-VEGF组(n=11) IVB 1.25 mg 患者接受每月1次、共3次的IVB注射, 当中央视网膜厚度≥50 μm或视力下降≥5个ETDRS字母时进行重复注射 Chiquet等[20] DEX组(n=38) IVD 700 μg 患者至少4个月后再次重新注射IVD anti-VEGF组(n=64) IVR 0.5 mg或IVB 患者在前3个月接受3次IVR或IVB注射 COMRADE-B[21] DEX组(n=118) IVD 700 μg 700 μg长效持续释放激素IVD注射至玻璃体腔，维持6个月 anti-VEGF组(n=126) IVR 0.5 mg 注射浓度为0.5 mg/0.05 ml，6个月内每月注射1次 COMRADE-C[22] DEX组(n=119) IVD 700 μg 700 μg长效持续释放激素IVD注射至玻璃体腔，维持6个月 anti-VEGF组(n=124) IVR 0.5 mg 注射浓度为0.5 mg/0.05 ml，6个月内每月注射1次 DEX、anti-VEGF：同表 1；IVD：玻璃体腔注射地塞米松；IVB：玻璃体腔注射贝伐单抗；IVR：玻璃体腔注射雷珠单抗；ETDRS：糖尿病视网膜病变早期治疗研究字母视力表 Meta分析结果
治疗前后最佳矫正视力差值：随访1、3、4和6个月时分别提取数据进行分析，均采用随机效应模型。随访1个月时，研究间不存在统计学异质性(P=0.99，I2=0)。结果显示，DEX组与anti-VEGF组间治疗前后最佳矫正视力差值差异无统计学意义(MD=0.04 ETDRS字母，95% CI：-2.07~2.15 ETDRS字母，P=0.97)。随访3个月时，研究间不存在统计学异质性(P=0.27，I2=23%)。结果显示，anti-VEGF组较DEX组能较明显地提高治疗前后最佳矫正视力差值(MD=-6.98 ETDRS字母，95% CI：-10.39~-3.58 ETDRS字母，P＜0.0001)。随访4个月时，3项研究比较了治疗前后最佳矫正视力差值，研究间存在统计学异质性(P=0.002，I2=84%)。结果显示，anti-VEGF组较DEX组能较明显地提高治疗前后最佳矫正视力差值(MD=-12.18 ETDRS字母，95% CI：-20.34~-4.03 ETDRS字母，P=0.003)。随访6个月时，3项研究比较了治疗前后最佳矫正视力差值，研究间存在统计学异质性(P=0.005，I2=81%)。结果显示，anti-VEGF组较DEX组能较明显地提高治疗前后最佳矫正视力差值(MD= -11.84 ETDRS字母，95% CI：-19.66~-4.02 ETDRS字母，P=0.003)(图 1)。
视力提高≥15个ETDRS字母的人数比例：随访6个月时，3项研究比较了视力提高≥15个字母的人数比例，研究间存在统计学异质性(P=0.05，I2=66%)。结果显示，anti-VEGF组的视力提高≥15个字母的人数比例较DEX组明显增加(OR=0.22，95% CI：0.10~0.48，P=0.0002)(图 2)。
视力下降≥15个ETDRS字母的人数比例：随访6个月时，2项研究比较了视力下降≥15个字母的人数比例，研究间不存在统计学异质性(P=0.54，I2=0)。结果显示，DEX组的视力下降≥15个字母的人数比例较anti-VEGF组明显增加(OR=30.39，95% CI：5.84~158.21，P＜0.0001)(图 3)。
中央视网膜厚度变化值：随访1个月时，2项研究比较了CRT变化值，研究间存在统计学异质性(P=0.08，I2=68%)。结果显示，DEX组与anti-VEGF组间CRT差异无统计学意义(MD=7.52 μm，95% CI：-147.34~162.38 μm，P=0.92)。随访3个月时，2项研究比较了CRT变化值，研究间不存在统计学异质性(P=0.44，I2=0)。结果显示，DEX组与anti-VEGF组间CRT差异无统计学意义(MD=30.78 μm，95% CI：-33.19~94.76 μm，P=0.35)。随访6个月时，3项研究比较了CRT变化值，研究间存在统计学异质性(P=0.04，I2=68%)。结果显示，anti-VEGF组较DEX组能较明显地减低CRT变化值(MD=135.86 μm，95% CI：57.07~214.64 μm，P=0.0007)(图 4)。
眼内压升高的人数比例：随访6个月时，2项研究比较了治疗后眼内压升高的人数比例，研究间存在统计学异质性(P=0.12，I2=59%)。结果显示，DEX组治疗后眼内压升高的人数比例较anti-VEGF组明显增加(OR=3.54，95% CI：1.64~7.66，P=0.001)(图 5)。
讨论
中央静脉阻塞和分支静脉阻塞并发ME在基本标准治疗方法上有所不同。激光光凝治疗是分支静脉阻塞并发ME的标准治疗方法，而中央静脉阻塞并发ME的激光光凝治疗虽然可以降低ME，但并不能提升视力[23-25]。最近，anti-VEGF和DEX在RVO并发ME的临床治疗上极具前景。DEX(如Ozurdex)为一种可以缓释、生物可降解的植入物，可以通过长期缓慢释放激素来抑制炎症，从而达到治疗ME的目的。同为糖皮质激素的DEX与玻璃体腔注射曲安萘德相比具有药物作用效果持久(3~4个月)、药物释放具可预期性及药物含量水平稳定等优点[26]。2009年6月18日，美国食品与药品管理局批准Ozurdex(700 g，Allergan)用于治疗视网膜分支静脉阻塞和视网膜中央静脉阻塞引起的ME。本研究广泛搜集了比较DEX和anti-VEGF在RVO并发ME方面治疗的文献，通过较大样本的对比，以期获得可靠、相对准确的数据，为临床应用提供帮助。
研究表明，anti-VEGF短期疗效较好，因此需反复注射，但远期疗效如何尚不清楚[27-29]。DEX(如Ozurdex)是一种新的可自行降解的糖皮质激素缓释系统，其有效成分是地塞米松，其通过一个22G的推注针头自睫状体平坦部将地塞米松缓释颗粒(6.50 mm× 0.45 mm大小)推入玻璃体内，切口不需缝合，缓释颗粒不需取出，可缓慢释放地塞米松，作用有效期可达6个月[30]。因为anti-VEGF治疗存在需要重复注药的缺点，反复球内注射相对增加了发生眼内炎、视网膜脱离等严重并发症的风险。而与其相比，玻璃体腔注射DEX可以减少注射次数，延长药物疗效，显示了较好的应用前景。Chiquet等[20]报道眼内压＞21 mm Hg(1 mm Hg= 0.133 kPa)在DEX组(21%)比anti-VEGF组(3.1%)发生率显著升高，差异有统计学意义(P=0.008)。之后的随访期间，两组均没有眼内炎发生。DEX组3例(7.9%)患者和anti-VEGF组7例(10.9%)患者在随访期间行白内障摘除手术，差异无统计学意义(P＞0.05)。Guignier等[19]报道DEX组的眼内压升高率为9%，anti-VEGF组没有眼内压升高病例。两组均没有眼内炎发生。COMRADE-B及COMRADE-C研究[21-22]的眼部不良反应见表 3。
眼部不良反应 COMRADE-B研究(NCT 01396057) COMRADE-C研究(NCT01396083) IVR IVD IVR IVD 眼部不适感 5/126(3.97%) 3/118(2.54%) 6/124(4.84%) 8/119(6.72%) 结膜下出血 12/126(9.52%) 14/118(11.86%) 16/124(12.9%) 13/119(10.92%) 眼部刺激征 3/126(2.38%) 6/118(5.08%) 4/124(3.23%) 3/119(2.52%) 眼痛 9/126(7.14%) 13/118(11.02%) 15/124(12.10%) 14/119(11.76%) 眼部异物感 8/126(6.35%) 4/118(3.39%) 6/124(4.84%) 6/119(5.04%) 青光眼 1/126(0.79%) 3/118(2.54%) 0/124(0.00%) 5/119(4.20%) 流泪增加 7/126(5.56%) 4/118(3.39%) 6/124(4.84%) 8/119(6.72%) 黄斑水肿 4/126(3.17%) 7/118(5.93%) 13/124(10.48%) 19/119(15.97%) 眼部充血 16/126(12.70%) 21/118(17.80%) 14/124(11.29%) 15/119(12.61%) 高眼压 0/126(0) 6/118(5.08%) 0/124(0) 6/119(5.04%) 视网膜渗出 7/126(5.56%) 3/118(2.54%) 2/124(1.61%) 4/119(3.36%) 视力下降 4/126(3.17%) 6/118(5.08%) 8/124(6.45%) 19/119(15.97%) 玻璃体后脱离 3/126(2.38%) 7/118(5.93%) 5/124(4.03%) 3/119(2.52%) 玻璃体浮游体 3/126(2.38%) 3/118(2.54%) 5/124(4.03%) 11/119(9.24%) 白内障 1/126(0.79%) 4/118(3.39%) N/A N/A IVR、IVD：同表 2；N/A：无 本研究Meta分析结果显示，除随访1个月时anti-VEGF组与DEX组治疗前后最佳矫正视力差值组间差异无统计学意义外，随访3、4和6个月时，anti-VEGF组的治疗前后最佳矫正视力差值均优于DEX组；随访6个月时，anti-VEGF组视力提高≥15个ETDRS字母的人数比例高于DEX组，anti-VEGF组视力下降≥15个ETDRS字母的人数比例低于DEX组。说明anti-VEGF组RVO并发ME的治疗后视力较DEX组明显提高，即在视功能-最佳矫正视力改善方面anti-VEGF药物较DEX更好。随访6个月时，anti-VEGF组在降低CRT变化值方面明显优于DEX组。说明anti-VEGF组较DEX组可以明显减少ME，即在解剖指标恢复方面表 3 COMRADE-B [21]及COMRADE-C [22]研究中的眼部不良反应anti-VEGF药物较DEX更好。随访6个月时，anti-VEGF组眼内压升高的人数比例明显低于DEX组。2015年Bakri等[31]通过对31例RVO引起ME的患者行多次眼内注射DEX后进行临床观察，虽然有45%的患者眼内压升高(≥22 mm Hg)，但是这种升高为短期效应且可控，所有患者仅需常规观察或应用局部降眼压药即可控制，没有患者需要行青光眼手术治疗。这说明，即使多次眼内注射DEX，其眼内压升高仍然是可控的。
单一治疗方式通常优缺点并存，针对RVO并发ME，联合治疗也许是将来临床中越来越多被采用的方式。糖皮质激素具有广谱的抗炎活性，而anti-VEGF类药物则更具特异性，对视网膜及虹膜新生血管可产生有效抑制，两者联合可能起到互补或协同作用；另一方面，糖皮质激素药效时间长，但术后发生白内障、青光眼等并发症的概率也高，anti-VEGF类药物药效时间短，但术后发生眼局部并发症的概率也相对低，两者联合可能减少单一用药剂量、减少注射次数和并发症发生机会。联合疗法的组合模式、剂量设计、治疗顺序、间隔时间等均值得探索。
本研究的不足之处在于，入选Meta分析的研究数量有限，目前DEX与anti-VEGF药物比较治疗RVO并发ME的临床试验(随机与非随机对照试验)较少，故本研究未绘制漏斗图以对发表偏倚进行检验。考虑到纳入研究的数量，本文的证据强度受限，在临床应用时应结合患者具体情况进行决策。
综上，本Meta分析结果表明，6个月随访期间anti-VEGF治疗较DEX治疗能明显改善最佳矫正视力(治疗前后最佳矫正视力差值、提高≥15个ETDRS字母率的人数比例)以及减少ME(CRT变化值)，同时对眼内压的影响较小(眼内压升高的人数比例)。本研究通过将DEX和anti-VEGF治疗的优劣势进行统计学比较分析，对RVO并发ME的治疗选择及将来的联合治疗具有一定的指导意义，希望今后有更多高质量随机对照试验进一步验证本研究结论。
作者贡献：刘欢负责论文设计、数据统计及论文撰写；代梦莹负责收集、整理临床资料及患者随访；郭杰洁负责数据整理、统计、分析；黄晓玲、高峰负责论文设计、实施及修订。利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突 -
![]()
图 1 炎症指标预测Omicron BA.5.2感染住院患者疾病严重程度的受试者工作特征曲线
CRP、ESR、IL-6、PCT、TnT、Tn Ⅰ、dNLR、NLR、SII、SIRI、PLR、MLR：同表 1
![]()
图 2 炎症指标预测Omicron BA.5.2感染住院患者疾病预后的受试者工作特征曲线
CRP、ESR、IL-6、PCT、dNLR、NLR、SII、SIRI、PLR、MLR：同表 1
表 1 3006例Omicron BA.5.2感染住院患者一般资料比较
轻型(n＝1232) 普通型(n＝1580) 重型(n＝128) 危重型(n＝66) F/H值 P值 年龄(x±s, 岁) 52.76±17.45 61.60±17.11 72.27±14.76 74.70±14.23 110.939 ＜0.001 住院天数(x±s, d) 8.83±7.34 12.44±7.81 13.68±8.75 14.07±7.84 11.486 ＜0.001 入院前症状出现时间[M(P25, P75), d] 2.0(2.0, 3.0) 2.0(2.0, 3.0) 2.0(2.0, 3.0) 2.0(2.0, 3.0) 0.507 0.917 BMI(x±s, kg/m2) 23.86±3.40 24.14±3.16 23.86±2.28 24.08±2.27 1.819 0.141 入院氧分压(x±s, mm Hg) 86.93±21.66 87.20±23.49 82.72±28.48 85.66±31.93 1.531 0.204 血氧饱和度(x±s, %) 95.82±2.48 95.69±2.79 93.78±5.58 95.08±3.76 20.494 ＜0.001 CRP[M(P25, P75), mg/L] 6.240(2.2, 18.8) 7.875(2.4, 24.5) 53.720(15.5, 100.8) 75.475(23.0, 171.2) 208.752 ＜0.001 ESR(x±s, mm/h) 16.59±7.60 17.19±9.18 27.46±20.08 25.64±16.42 66.832 ＜0.001 IL-6[M(P25, P75), ng/L] 9.650(4.7, 25.5) 10.475(5.0, 28.4) 38.430(13.2, 104.3) 76.080(30.3, 275.5) 156.806 ＜0.001 PCT[M(P25, P75), μg/L] 0.080(0.0, 0.2) 0.090(0.1, 0.2) 0.240(0.1, 0.9) 0.530(0.2, 2.7) 110.902 ＜0.001 白蛋白(x±s, g/L) 33.72±14.35 34.72±12.40 31.61±8.17 32.03±8.46 3.659 0.012 球蛋白(x±s, g/L) 28.04±3.95 28.62±3.82 29.96±4.91 28.88±4.45 11.904 ＜0.001 D-二聚体[M(P25, P75), mg/L] 0.339(0.1, 0.8) 0.299(0.1, 0.8) 0.893(0.4, 2.2) 1.159(0.6, 5.8) 137.481 ＜0.001 肌酐[M(P25, P75), μmol/L] 69.26(55.41, 96.45) 69.94(55.69，96.26) 81.4(55.45, 173.05) 69.90(55.30，91.90) 3.533 0.316 肌酸激酶[M(P25, P75), U/L] 69.000(44.0, 117.0) 70.000(44.0, 126.0) 76.000(45.5, 142.5) 106.000(64.8, 413.0) 22.08 ＜0.001 TnT[M(P25, P75), μg/L] 0.015(0.0, 0.0) 0.014(0.0, 0.0) 0.033(0.0, 0.1) 0.065(0.0, 0.2) 82.581 ＜0.001 TnⅠ[M(P25, P75), μg/L] 0.019(0.0, 0.1) 0.011(0.0, 0.0) 0.035(0.0, 0.2) 0.080(0.0, 0.5) 89.339 ＜0.001 白细胞计数(x±s, 109/L) 5.66±2.54 6.32±2.76 8.09±4.38 10.34±4.97 82.378 ＜0.001 淋巴细胞计数(x±s, 109/L) 1.38±0.67 1.32±0.68 0.80±0.50 0.81±0.66 41.036 ＜0.001 单核细胞计数(x±s, 109/L) 0.45±0.18 0.47±0.20 0.47±0.24 0.42±0.21 5.047 0.002 中性粒细胞计数(x±s, 109/L) 3.64±2.08 4.20±2.22 4.85±2.86 5.60±2.90 32.765 ＜0.001 血小板计数(x±s, 109/L) 202.03±73.81 197.47±73.60 160.45±68.13 155.97±68.45 19.426 ＜0.001 dNLR[M(P25, P75)] 1.670(1.1, 2.6) 2.090(1.3, 3.3) 3.460(0.8, 5.4) 2.090(0.5, 4.5) 58.486 ＜0.001 NLR(x±s) 3.48±3.25 4.24±3.77 7.17±5.55 7.12±3.62 57.516 ＜0.001 SII(x±s) 686.23±676.52 826.52±773.60 1088.07±966.25 1273.54±919.02 25.095 ＜0.001 SIRI[M(P25, P75)] 1.010(0.5, 2.0) 1.340(0.7, 2.8) 2.555(1.3, 4.7) 2.640(1.9, 5.6) 151.871 ＜0.001 PLR(x±s) 174.67±97.85 180.33±105.17 234.66±136.72 239.75±123.91 19.793 ＜0.001 MLR(x±s) 0.42±0.30 0.45±0.30 0.63±0.38 0.65±0.33 31.351 ＜0.001 BMI：体质量指数；CRP：C-反应蛋白；ESR：红细胞沉降率；IL-6：白细胞介素-6；PCT：降钙素原；TnT：肌钙蛋白T；Tn Ⅰ：肌钙蛋白Ⅰ；NLR：中性粒细胞与淋巴细胞比值；dNLR：动态NLR；SII：全身免疫炎症指数；SIRI：全身炎症反应指数；PLR：血小板与淋巴细胞比值；MLR：单核细胞与淋巴细胞比值 
下载: 导出CSV
表 2 3006例Omicron BA.5.2住院患者疾病严重程度影响因素分析
指标 回归系数 标准误 Z值 χ2 P值 OR值 95% CI 年龄(岁) 0.020 0.015 1.288 1.659 0.198 1.020 0.990~1.051 住院天数(d) 0.988 0.788 1.254 1.573 0.210 2.686 0.573~12.579 血氧饱和度(%) -0.020 0.034 -0.580 0.337 0.562 0.981 0.918~1.048 CRP(mg/L) 0.015 0.005 3.133 9.819 0.002 1.015 1.006~1.025 ESR(mm/h) -0.012 0.010 -1.158 1.342 0.247 0.989 0.969~1.008 IL-6(ng/L) 0.000 0.001 0.851 0.723 0.395 1.000 0.999~1.002 PCT(μg/L) 0.094 0.110 0.859 0.738 0.390 1.099 0.886~1.362 白蛋白(g/L) -0.191 0.042 -4.578 20.954 ＜0.001 0.826 0.761~0.896 球蛋白(g/L) 0.076 0.043 1.779 3.163 0.075 1.079 0.992~1.173 D-二聚体(mg/L) -0.000 0.039 -0.007 0.000 0.995 1.000 0.926~1.080 肌酸激酶(U/L) 0.000 0.000 0.842 0.709 0.400 1.000 1.000~1.001 TnT(μg/L) 0.619 1.040 0.595 0.354 0.552 1.857 0.242~14.263 TnⅠ(μg/L) -0.092 0.252 -0.366 0.134 0.715 0.912 0.557~1.494 dNLR -0.031 0.032 -0.984 0.967 0.325 0.969 0.911~1.032 NLR 0.037 0.056 0.659 0.434 0.510 1.038 0.929~1.159 SII 0.000 0.000 0.465 0.216 0.642 1.000 0.999~1.001 SIRI -0.340 0.185 -1.837 3.375 0.066 0.712 0.495~1.023 PLR 0.001 0.003 0.315 0.099 0.753 1.001 0.994~1.008 MLR 1.618 1.181 1.369 1.875 0.171 5.041 0.498~51.062 CRP、ESR、IL-6、PCT、TnT、Tn Ⅰ、dNLR、NLR、SII、SIRI、PLR、MLR：同表 1；McFadden R2=0.433；Cox & Snell R2=0.447；Nagelkerke R2=0.599
下载: 导出CSV
表 3 3006例Omicron BA.5.2感染住院患者疾病预后影响因素分析
指标 回归系数 标准误 Z值 χ2 P值 OR值 95% CI 年龄(岁) 0.025 0.021 1.220 1.488 0.223 1.026 0.985~1.068 住院天数(d) -0.990 1.114 -0.889 0.790 0.374 0.372 0.042~3.295 血氧饱和度(%) 0.021 0.033 0.620 0.385 0.535 1.021 0.957~1.089 CRP(mg/L) 0.008 0.003 2.214 4.902 0.027 1.008 1.001~1.015 ESR(mm/h) -0.010 0.011 -0.860 0.739 0.390 0.990 0.969~1.012 IL-6(ng/L) 0.000 0.000 0.927 0.860 0.354 1.000 1.000~1.001 PCT(μg/L) -0.042 0.030 -1.419 2.013 0.156 0.959 0.904~1.016 白蛋白(g/L) -0.069 0.047 -1.467 2.153 0.142 0.933 0.851~1.024 球蛋白(g/L) -0.044 0.052 -0.850 0.723 0.395 0.957 0.864~1.059 D-二聚体(mg/L) -0.034 0.046 -0.735 0.540 0.463 0.967 0.883~1.058 肌酸激酶(U/L) 0.001 0.000 1.658 2.748 0.097 1.001 1.000~1.001 TnT(μg/L) 0.053 1.267 0.042 0.002 0.967 1.055 0.088~12.622 TnⅠ(μg/L) 0.428 0.284 1.507 2.271 0.132 1.534 0.879~2.676 dNLR -0.172 0.112 -1.539 2.369 0.124 0.842 0.676~1.048 NLR 0.075 0.059 1.275 1.625 0.202 1.078 0.960~1.211 SII -0.001 0.001 -2.317 5.367 0.021 0.999 0.998~1.000 SIRI 0.375 0.168 2.237 5.003 0.025 1.455 1.047~2.021 PLR 0.006 0.004 1.389 1.929 0.165 1.006 0.998~1.014 MLR -1.273 1.361 -0.935 0.874 0.350 0.280 0.019~4.036 CRP、ESR、IL-6、PCT、TnT、Tn Ⅰ、dNLR、NLR、SII、SIRI、PLR、MLR：同表 1；McFadden R2=0.391；Cox & Snell R2=0.273；Nagelkerke R2=0.490
下载: 导出CSV
表 4 3006例Omicron BA.5.2感染住院患者疾病严重程度诊断预测价值
指标 AUC 95% CI 标准误 P值 年龄(岁) 0.648 0.533~0.762 0.058 0.012 住院天数(d) 0.493 0.372~0.613 0.061 0.906 血氧饱和度(%) 0.461 0.339~0.582 0.062 0.523 CRP(mg/L) 0.830 0.751~0.909 0.040 ＜0.001 ESR(mm/h) 0.662 0.553~0.770 0.055 0.004 IL-6(ng/L) 0.757 0.660~0.853 0.049 ＜0.001 PCT(μg/L) 0.691 0.584~0.799 0.055 ＜0.001 白蛋白(g/L) 0.249 0.151~0.346 0.050 ＜0.001 球蛋白(g/L) 0.613 0.494~0.732 0.061 0.063 D-二聚体(mg/L) 0.777 0.685~0.868 0.047 ＜0.001 肌酸激酶(U/L) 0.529 0.409~0.649 0.061 0.634 TnT(μg/L) 0.692 0.589~0.795 0.053 ＜0.001 TnⅠ(μg/L) 0.683 0.577~0.790 0.054 0.001 dNLR 0.511 0.376~0.646 0.069 0.875 NLR 0.706 0.592~0.821 0.058 ＜0.001 SII 0.658 0.542~0.773 0.059 0.007 SIRI 0.636 0.523~0.749 0.058 0.019 PLR 0.643 0.524~0.761 0.060 0.018 MLR 0.643 0.526~0.760 0.060 0.016 CRP、ESR、IL-6、PCT、TnT、Tn Ⅰ、dNLR、NLR、SII、SIRI、PLR、MLR: 同表 1; AUC: 曲线下面积
下载: 导出CSV
表 5 3006例Omicron BA.5.2感染住院患者疾病预后预测价值
指标 AUC 95% CI 标准误 P值 年龄(岁) 0.590 0.409~0.770 0.092 0.330 住院天数(d) 0.267 0.098~0.435 0.086 0.007 血氧饱和度(%) 0.332 0.180~0.485 0.078 0.031 CRP(mg/L) 0.805 0.697~0.914 0.055 ＜0.001 ESR(mm/h) 0.668 0.491~0.845 0.090 0.063 IL-6(ng/L) 0.836 0.724~0.949 0.057 ＜0.001 PCT(μg/L) 0.770 0.624~0.916 0.075 ＜0.001 白蛋白(g/L) 0.168 0.071~0.265 0.050 ＜0.001 球蛋白(g/L) 0.509 0.318~0.699 0.097 0.928 D-二聚体(mg/L) 0.875 0.800~0.950 0.038 ＜0.001 肌酸激酶(U/L) 0.612 0.426~0.798 0.095 0.239 TnT(μg/L) 0.760 0.624~0.897 0.070 ＜0.001 TnⅠ(μg/L) 0.774 0.655~0.894 0.061 ＜0.001 dNLR 0.463 0.264~0.662 0.102 0.715 NLR 0.767 0.624~0.909 0.073 ＜0.001 SII 0.704 0.547~0.861 0.080 0.011 SIRI 0.662 0.506~0.818 0.080 0.042 PLR 0.741 0.564~0.917 0.090 0.007 MLR 0.784 0.636~0.933 0.076 ＜0.001 CRP、ESR、IL-6、PCT、TnT、Tn Ⅰ、dNLR、NLR、SII、SIRI、PLR、MLR：同表 1
下载: 导出CSV
-
[1] Qiu W, Shi Q, Chen F, et al. The derived neutrophil to lymphocyte ratio can be the predictor of prognosis for COVID-19 Omicron BA. 2 infected patients[J]. Front Immunol, 2022, 13: 1065345. DOI: 10.3389/fimmu.2022.1065345
[2] Ruan Q, Yang K, Wang W, et al. Clinical predictors of mortality due to COVID- 19 based on an analysis of data of 150 patients from wuhan, China[J]. Intensive Care Med, 2020, 46: 846-848. DOI: 10.1007/s00134-020-05991-x
[3] Citu C, Gorun F, Motoc A, et al. The predictive role of NLR, d-NLR, MLR, and SIRI in COVID-19 mortality[J]. Diagnostics (Basel Switzerland), 2022, 12: 122.
[4] Ortega-Rojas S, Salazar-Talla L, Romero-Cerdán A, et al. The neutrophil-to-Lymphocyte ratio and the platelet-to Lymphocyte ratio as predictors of mortality in older adults hospitalized with COVID-19 in Peru[J]. Dis Markers, 2022, 2022: 2497202.
[5] 国家卫生健康委员会办公厅, 国家中医药管理局办公室. 新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)[EB/OL ]. (2022-03-14)[ 2023-02-03 ]. http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-03/15/5679257/files/49854a49c7004f4ea9e622f3f2c568d8.pdf. [6] Robson F, Khan KS, Le TK, et al. Coronavirus RNA Proofreading: Molecular Basis and Therapeutic Targeting[J]. Mol Cell, 2020, 79: 710-727. DOI: 10.1016/j.molcel.2020.07.027
[7] Garland V, Kumar AB, Borum ML, et al. Gastrointestinal and Hepatic Manifestations of COVID-19: Evolving Recognition and Need for Increased Understanding in Vulnerable Populations[J]. J Natl Med Assoc, 2021, 113: 142-146.
[8] Viana R, Moyo S, Amoako DG, et al. Rapid epidemic expansion of the SARS-CoV-2 Omicron variant in southern Africa[J]. Nature, 2022, 603: 679-686. DOI: 10.1038/s41586-022-04411-y
[9] Adam D. What scientists know about new, fast-spreading coronavirus variants[J]. Nature, 2021, 594: 19-20. DOI: 10.1038/d41586-021-01390-4
[10] Huang C, Wang Y, Li X, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China[J]. Lancet, 2020, 395: 497-506. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5
[11] 张炜宗, 袁红, 孙金栋, 等. 新型冠状病毒感染患者院内死亡危险因素的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2023, 26: 607-620. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QKYX202305013.htm [12] de Jong VMT, Rousset RZ, Antonio-Villa NE, et al. Bello-Chavolla OY, et al. Clinical prediction models for mortality in patients with COVID-19: external validation and individual participant data meta-analysis[J]. BMJ, 2022, 378: e069881.
[13] Hu C, Liu Z, Jiang Y, et al. Early prediction of mortality risk among patients with severe COVID-19, using machine learning[J]. Int J Epidemiol, 2021, 49: 1918-1929. DOI: 10.1093/ije/dyaa171
[14] Tehrani S, Killander A, Åstrand P, et al. Risk factors for death in adult COVID-19 patients: Frailty predicts fatal outcome in older patients[J]. Int J Infect Dis, 2021, 102: 415-421. DOI: 10.1016/j.ijid.2020.10.071
[15] Goodarzi P, Mahdavi F, Mirzaei R, et al. Coronavirus disease 2019 (COVID-19): Immunological approaches and emerging pharmacologic treatments[J]. Int Immunopharmacol, 2020, 88: 106885. DOI: 10.1016/j.intimp.2020.106885
[16] Karampoor S, Hesamizadeh K, Maleki F, et al. A possible pathogenic correlation between neutrophil elastase (NE) enzyme and inflflammation in the pathogenesis of coronavirus disease 2019 (COVID-19)[J]. Int Immunopharmacol, 2021, 100: 108137. DOI: 10.1016/j.intimp.2021.108137
[17] Batabyal R, Freishtat N, Hill E, et al. Metabolic dysfunc-tion and immunometabolism in COVID-19 pathophysiology and therapeutics[J]. Int J Obes, 2021, 45: 1163-1169. DOI: 10.1038/s41366-021-00804-7
[18] Xiao F, Tang M, Zheng X, et al. Evidence for gastrointestinal infection of SARS-CoV-2[J]. Gastroenterology, 2020, 158: 1831-1833. e3. DOI: 10.1053/j.gastro.2020.02.055
[19] Tian Y, Rong L, Nian W, et al. Review article: gastrointestinal features in COVID-19 and the possibility of faecal transmission[J]. Aliment Pharmacol Ther, 2020, 51: 843-851. DOI: 10.1111/apt.15731
[20] Liu C, Li L, Song K, et al. A nomogram for predicting mortality in patients with COVID-19 and solid tumors: a multicenter retrospective cohort study[J]. J Immunother Cancer, 2020, 8: e001314. DOI: 10.1136/jitc-2020-001314
[21] Cai J, Li H, Zhang C, et al. The neutrophil-to-Lymphocyte ratio determines clinical efficacy of corticosteroid therapy in patients with COVID-19[J]. Cell Metab, 2021, 33: 258-269. e3. DOI: 10.1016/j.cmet.2021.01.002
[22] Xia W, Tan Y, Hu S, et al. Predictive value of systemic immune-inflammation index and neutrophil-to-Lymphocyte ratio in patients with severe COVID-19[J]. Clin Appl Thromb Hemost, 2022, 28: 10760296221111391.
计量
- 文章访问数: 1372
- HTML全文浏览量: 31
- PDF下载量: 27
