《Renal Failure》：Elevated atherogenic index of plasma is associated with severe acute kidney injury in critically ill patients with cardiovascular disease – a MIMIC-IV analysis with external validation in the eICU-CRD database
编辑推荐：
血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）是一种基于脂质的心血管风险标志物，然而其在心血管疾病（CVD）危重患者中对严重急性肾损伤（AKI）的预后价值尚不确定。本回顾性研究分析了医学信息市场重症监护IV（MIMIC-IV）数据库中的5,872例患者，并在eICU协作研究
血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）是一种基于脂质的心血管风险标志物，然而其在心血管疾病（CVD）危重患者中对严重急性肾损伤（AKI）的预后价值尚不确定。本回顾性研究分析了医学信息市场重症监护IV（MIMIC-IV）数据库中的5,872例患者，并在eICU协作研究数据库（eICU-CRD）中进行外部验证。主要结局为3期AKI，次要结局包括肾脏替代治疗（RRT）和住院时间。3期AKI发生率为20.7%，且随AIP四分位数的升高而增加（Q1–Q4：15.9%–26.8%），5.3%的患者需要RRT（Q1–Q4：2.6%–10.9%）。高AIP与3期AKI（校正OR=1.35；95% CI：1.11–1.64）、RRT（OR=1.95；95% CI：1.33–2.87）、更长的住院时间（β=3.58；p<0.001）和ICU住院时间（β=1.14；p<0.001）相关。限制性立方样条显示AIP与两种肾脏结局（3期AKI和RRT）之间存在线性关联。中介分析表明，3期AKI介导了AIP与住院死亡率之间关联的12.6%。预测模型对RRT的AUC为0.916，对3期AKI的AUC为0.727。这些与肾脏结局的关联具有稳健性，并通过熵平衡和eICU-CRD中的外部验证得到确认。升高的AIP是3期AKI和RRT的稳健、经外部验证的预测因子，对RRT具有 substantial 的预测准确性。此外，它似乎通过肾损伤部分影响住院死亡率，有待未来前瞻性研究的证实。
**研究背景与意义**
心血管疾病（CVD）危重患者常伴有循环不稳定、代谢紊乱和多器官功能障碍，这些因素显著增加死亡风险。急性肾损伤（AKI）是其中最严重的并发症之一，与死亡率增加密切相关。早期发现和准确进行AKI风险分层对于改善高危人群预后、降低死亡率至关重要。然而，目前大多数可用生物标志物缺乏早期预测敏感性，且无法反映患者的整体代谢状态。血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）定义为甘油三酯（TG）与高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）比值的对数转化形式，是一种简单且可及的脂质代谢失衡和动脉粥样硬化风险标志物。除心血管结局外，近期共识声明和部分研究已强调代谢-肾脏风险评估的重要性，突出脂质代谢异常、全身炎症与肾功能障碍之间的密切相互作用。但AIP在此框架中的潜在作用尚未得到系统研究，尤其在AKI预测方面。因此，研究人员开展本项研究，旨在利用MIMIC-IV数据库探索AIP与3期AKI风险、RRT需求以及住院和ICU住院时间之间的关联，并通过eICU-CRD进行外部验证以增强结果的稳健性和泛化性。
**主要技术方法**
研究采用回顾性队列设计，样本来源于MIMIC-IV数据库（v3.1，2008–2022年，Beth Israel Deaconess医疗中心）中诊断为CVD（高血压、冠心病、心房颤动或心力衰竭）的ICU患者，经排除ICU住院<1天、缺失TG和HDL数据、年龄<18岁等标准后，纳入5,872例患者；外部验证队列来自eICU-CRD数据库（2014–2015年，美国208个ICU），经相同标准筛选后纳入9,007例患者。主要暴露变量AIP计算公式为log
10[TG(mmol/L)/HDL-C(mmol/L)]。主要结局为KDIGO标准的3期AKI，次要结局包括RRT、住院时间和ICU住院时间。统计学方法包括：多变量logistic回归（二分类结局）和线性回归（连续结局）、限制性立方样条（RCS，4个节点位于5th、35th、65th、95th百分位）分析非线性关联、Karlson-Holm-Breen（KHB）中介分析分解AIP对住院死亡率的直接和间接效应、基于年龄、性别、种族及单变量分析P<0.1的协变量构建预测模型（排除肌酐和BUN以避免数据泄露）并绘制ROC曲线及列线图，以及采用熵平衡加权回归进行稳健性验证。
**研究结果**
*3.1 AIP升高与3期AKI风险增加呈线性关联*
主要终点3期AKI的发生结果显示，AIP作为连续变量时，每增加1个单位，各模型中3期AKI的OR值为1.35–2.07（Model III：OR=1.35；95% CI：1.11–1.64；p<0.05）。按四分位数分析，与最低四分位（Q1，0.05）。RCS分析显示AIP与3期AKI之间存在显著总体关联（P overall<0.05），但无显著非线性（P for nonlinearity>0.05），提示近似线性关系。
*3.2 AIP升高与RRT需求增加及住院时间延长相关*
次要结局中，AIP作为连续变量时，每增加1个单位，各模型中RRT的OR值为1.95–3.99（Model III：OR=1.95；95% CI：1.33–2.87；p<0.001）。亚组分析显示无HF患者中AIP与RRT的关联更强（P for interaction=0.035）。四分位数分析显示Q4 vs Q1的OR在Model III中为1.68（P for Trend<0.05）。此外，AIP与住院时间和ICU住院时间均呈正相关（Model III：β=3.58天和1.14天，p<0.001）。RCS分析在完全校正模型中显示AIP与RRT呈近似线性正相关（P for nonlinearity=0.053和0.911）。
*3.3 AIP升高通过3期AKI部分影响住院死亡率*
中介分析显示AIP对住院全因死亡率的总效应显著（coefficient=0.266；95% CI：0.005–0.527；p=0.046），通过3期AKI的间接效应显著（coefficient=0.034；95% CI：0.011–0.057；p=0.004），而直接效应不显著（coefficient=0.232；95% CI：?0.029–0.493；p=0.081）。3期AKI介导了AIP对住院死亡率总效应的12.6%。
*3.4 eICU-CRD外部验证与MIMIC-IV结果一致*
eICU-CRD验证队列中，AIP作为连续变量与3期AKI（OR=1.41；95% CI：1.20–1.66；p<0.001）和RRT（OR=2.29；95% CI：1.56–3.36；p<0.001）显著相关。四分位数分析证实剂量-反应关系（3期AKI：P for Trend<0.001；RRT：P for Trend=0.001）。
*3.5 稳健性验证与AIP预测价值*
熵平衡加权分析中，MIMIC-IV队列连续AIP仍为3期AKI（OR=1.25；p=0.041）和RRT（OR=1.92；p=0.003）的危险因素；eICU-CRD队列加权分析结果稳健（3期AKI和RRT的P for Trend分别为0.005和0.002）。预测模型对3期AKI的AUC为0.727（敏感度0.654，特异度0.691），对RRT的AUC为0.916（敏感度0.882，特异度0.810）。
**讨论与结论**
研究人员总结指出，AIP作为基于常规血脂检测的简单计算指标，在CVD危重患者中展现出对严重肾脏结局的显著预测价值。AIP与3期AKI之间的线性剂量-反应关系提示其反映持续的代谢-肾脏应激梯度，而非简单的阈值效应。将AIP纳入常规入院检测或电子风险预测算法，可能成为一种经济有效的代谢-肾脏管理优化策略。研究也承认存在若干局限：两项数据库均来源于美国ICU，地理和人群特征差异可能影响结果泛化性；AIP仅在ICU入院时测量，空腹状态变化可能影响血脂水平；关键超声心动图参数因缺失过多未能纳入；回顾性设计无法完全排除选择偏倚和未测量混杂；预测模型未能以本中心原始数据进行验证。尽管存在这些局限，通过熵平衡和跨数据库外部验证已增强结果可靠性。
研究结论为：升高的AIP与3期AKI和RRT显著相关，对RRT具有 notably 高的预测价值。虽然熵平衡和外部验证增强了这些结果的稳健性，仍需进一步前瞻性研究以确认AIP的临床应用价值及其在指导CVD危重患者预防策略中的潜在作用。
