Predictive value of peripheral blood neutrophil-to-lymphocyte ratio for progression of stage 4 chronic kidney disease
-
摘要:背景 慢性肾病(chronic kidney disease，CKD)已经成为全球性的健康问题，延缓病情进程尤为重要，外周血中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)作为新型炎症指标，在预测CKD进展方面的研究较少。目的 分析外周血NLR对慢性肾病4期(CKD 4期)病情进展的预测价值。方法 本研究为单中心回顾性研究，研究对象为2018年12月- 2019年12月河北大学附属医院肾病科收治的CKD 4期住院患者。收集患者人口学、临床资料以及随访数据，研究终点事件为开始肾替代治疗或进展至CKD 5期。根据全部研究对象NLR中位数将入组患者分为高NLR组(high NLR group，HG)和低NLR组(low NLR group，LG)，并对两组临床特点进行比较。通过多因素Cox回归模型分析CKD 4期患者病情进展的影响因素。结果 最终纳入研究对象218例，平均年龄为(60.8±4.46)岁，其中男性117例(53.7％)；平均随访期为19.3个月，在此期间有39.6％的患者达到研究终点。与LG组比较，HG组达到研究终点人数多(62.4% vs 33.6%，P=0.013)，有高血压病史者比例更高(87.1% vs 73.2%，P=0.009)，人血白蛋白较低[(3.75±0.43) g/dL vs (3.93±0.47) g/dL，P=0.001]，平均C反应蛋白较高[(18.1±11.2) mg/L vs (7.9±4.4) mg/L，P＜0.001]；Kaplan–Meier生存分析显示，HG显著降低平均肾存活率(9个月 vs 15个月，P＜0.001)；多因素Cox回归模型结果显示，NLR对研究终点影响最为显著[HR (95% CI)=2.832(2.174 ~ 5.836)，P=0.001]。结论 NLR是预测肾终点的独立指标，可以很好地反映CKD 4期患者预后。Abstract:Background Chronic kidney disease (CKD) has become a global health problem, how to delay the progression of the disease is of great importance. As a new inflammatory indicator, peripheral blood neutrophil/lymphocyte ratio (NLR) is rarely studied in predicting the progression of CKD.Objective To analyze the value of neutrophil-to-lymphocyte ratio in predicting the progression of stage 4 chronic kidney disease.Methods This was a single center retrospective study. Patients with stage 4 chronic kidney disease in nephrology department of Affiliated Hospital of Hebei University were included from December 2018 to December 2019. Demographic, clinical data and follow-up data were collected. The end point of the study was the initiation of renal replacement therapy (RRT) or progression to CKD5. All the patients were divided into HG group and LG group according to the median neutrophil-to-lymphocyte, and the clinical characteristics were compared between the two groups. Multivariate Cox regression model was used to analyze the influencing factors of disease progression in stage 4 chronic kidney disease.Results A total of 218 subjects were included, with an average age of (60.8 ± 4.46) years, including 117 males (53.7%). The average follow-up period was 19.3 months, during which 39.6% of the patients reached to the study endpoint. Compared with LG group, more patients in HG group reached the end point (62.4% vs 33.6%, P=0.013) and had a history of hypertension (87.1% vs 73.2%, P=0.009), patients in HG group had lower serum albumin ([3.75 ± 0.43] g/dL vs [3.93 ± 0.47] g/dL, P=0.001), and higher CRP ([18.1 ± 11.2] mg/L vs [7.9 ± 4.4] mg/L, P<0.001). Kaplan Meier survival analysis showed that the mean renal survival reduced significantly in HG patients (9 months vs 15 months, P<0.001). Multivariate Cox regression model showed that the neutrophil-to-lymphocyte ratio had the most significant effect on the study endpoint (HR [95% CI]=2.832 [2.174-5.836], P=0.001).Conclusion Neutrophil-to-lymphocyte ratio is an independent index to predict the renal end point, which can well reflect the prognosis of patients with stage 4 chronic kidney disease.
-
随着人口老龄化的加剧，糖尿病、高血压、慢性肾病等疾病的患病率逐年升高，其中慢性肾病(chronic kidney disease，CKD)已成为全球性健康问题。我国慢性肾病的总体患病率高达10.8%[1]。慢性肾病起病隐匿，病因复杂，即使消除了造成肾损害的病因，但由于已经损失了部分肾单位，剩余的肾单位会发生代偿性的肥大和过度滤过，进而逐步发展为肾小球硬化而出现蛋白尿、高血压等症状[2-4]。目前已知慢性肾病进程中存在着持续低水平的慢性炎症。研究表明，慢性肾病患者血液中促炎细胞因子水平较高，抗炎细胞因子水平较低[5]。因此，准确判断慢性肾病患者炎症程度，对指导临床治疗意义重大。目前常用指标包括C反应蛋白(C reactive protein，CRP)、红细胞沉降率、白细胞介素-6、白细胞介素-8、白细胞介素-12、白细胞介素-33、肿瘤坏死因子α等[6-8]。近年来，中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)作为评估炎症的新标志，在预测恶性肿瘤和心血管疾病患者发病率、死亡率等方面卓有成效[9-12]。因此，本研究拟对CKD 4期患者NLR与CKD 4期进程的相关性进行研究，旨在探究NLR对CKD患者病情进展的预测价值。
资料与方法
1 资料来源
本研究为单中心、回顾性研究，收集河北大学附属医院肾病科2018年12月- 2019年12月CKD 4期住院患者临床资料。纳入标准：1)年龄＞18岁；2)明确诊断为CKD 4期；3)随访期间完成血肌酐检测。排除标准：1)随访时间不足1年；2)无计划透析(急诊透析)；3)同时患有血液系统疾病，可影响白细胞、中性粒细胞及淋巴细胞数量及功能；4)处于活动性感染期；5)合并有恶性肿瘤，接受放化疗；6)患有自身性免疫疾病并使用免疫抑制剂治疗。本研究经河北大学附属医院伦理委员会审核批准(批件号HDFY-LL-2020-028)。
2 研究方法
1)收集人口学资料[性别、年龄、体质量指数(body mass index，BMI)]、吸烟史、糖尿病史、高血压病史、服用降压药种类、收缩压、舒张压、血肌酐、首诊肾小球滤过率(glomerular filtration rate，GFR)、末次随访GFR(发生终点事件患者为透析前GFR)、血钙、血磷、尿酸、尿蛋白、C反应蛋白、白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、NLR、血小板计数、血红蛋白等数值。2)研究终点：患者发生终末期肾病(end stage renal disease，ERSD)，即行肾替代治疗(renal replacement therapy，RRT)或进展至CKD 5期为本研究的终点事件。3)根据全部研究对象NLR中位数将患者分为高NLR组(high NLR group，HG)和低NLR组(low NLR group，LG)。根据是否达到研究终点，将入组患者分为发生ERSD组及未发生ERSD组，对两组特点进行比较。将可能影响终点事件发生的变量包括年龄、性别、BMI、NLR、糖尿病、高血压、吸烟史、收缩压、舒张压、首诊GFR、年GFR下降率、肌酐、血钙、白蛋白、血磷、C反应蛋白、尿酸、尿蛋白纳入单因素Cox回归，选取P＜0.05的变量继续多因素Cox回归。
3 统计学方法
采用SPSS26.0软件进行数据统计。分类变量以百分数和比值表示；连续变量以
$ \bar x$ ± s表示。两组间分类变量比较采用χ2检验和Fisher精确概率计算法；符合正态分布的连续变量采用t检验；不符合正态分布的连续变量采用秩和检验。采用Kaplan-Meier法对两组患者进行生存期分析。采取多因素Cox回归模型分析CKD 4期病情进展的影响因素。P＜0.05为差异有统计学意义。结 果
1 两组临床资料比较
本研究共纳入患者218例，其中男性117例(53.7%)。平均随访期为19.3个月，在此期间有39.6％的患者达到研究终点。全部研究对象NLR中位数为3.36，因此将患者分为HG组(NLR≥3.36，117例)和LG组(NLR＜3.36，101例)，两组患者年龄、BMI、吸烟史、糖尿病史、尿蛋白、首诊平均GFR及年GFR下降率等指标差异无统计学意义。与LG组相比，HG组达到研究终点者比例更高(48.7% vs 28.7%，P=0.013)，有高血压病史者比例更高(87.1% vs 73.2%，P=0.009)，人血白蛋白较低[(3.75±0.43) g/dL vs (3.93±0.47) g/dL，P=0.001]，平均CRP较高[(18.1±11.2) mg/L vs (7.9±4.4) mg/L，P＜0.001]。见表1。
表 1 高NLR组与低NLR组患者临床资料比较Table 1. Comparison of clinical data between the two groupsCharacteristic Low NLR group (n=101) High NLR group (n=117) t/χ2 P Age/yrs 59.50±6.27 61.20±8.11 1.739 0.083 Male (n, %) 64(63.3) 53(45.3) 6.987 0.008 BMI/(kg·m-2) 24.21±4.38 24.39±3.78 0.325 0.745 Diabetes (n, %) 39(38.6) 44(37.6) 0.023 0.879 Hypertension (n, %) 74(73.2) 102(87.1) 6.775 0.009 Smoke (n, %) 16(15.8) 25(21.3) 0.894 0.344 SBP/mmHg 140.5±13.2 147.3±17.1 3.308 0.001 DBP/mmHg 96.3±7.7 93.0±8.5 2.996 0.003 First GFR/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 26.6±10.6 23.9±11.7 1.774 0.077 Annual GFR decline/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 2.85(1.37，14.00) 3.99(2.00，19.87) 1.780 0.076 Cr/(μmoL·L-1) 452.0±27.6 513.0±22.1 3.687 <0.001 End point event (n, %) 29(28.7) 57(48.7) 6.103 0.013 Serum calcium/(mg·dL-1) 8.73±0.11 8.82±0.08 1.270 0.205 ALB/(g·dL-1) 3.93±0.47 3.75±0.43 3.312 0.001 Serum phosphate/(mg·dL-1) 3.44±0.08 3.68±0.06 0.557 0.578 CRP/(mg·L-1) 7.9±4.4 18.1±11.2 3.396 <0.001 UA/(mg·dL-1) 7.28±2.02 7.59±1.33 0.469 0.639 PRO/(g·d-1) 3.21±1.78 3.39±1.52 1.717 0.087 2 终点事件患者特点
达到研究终点患者年龄较大[(63.30±10.15)岁 vs (58.20±13.18)岁，P＜0.001]，平均首诊NLR较高(3.94±1.97 vs 2.83±2.04，P=0.002)，糖尿病比例高(58.1% vs 25.0%，P=0.001)，年GFR下降率较高[(4.68±7.20) mL/(min·1.73 m2) vs (3.13±6.40) mL/(min·1.73 m2)，P＜0.001]，人血白蛋白较低[(3.42±0.73) g/dL vs (3.89±0.48) g/dL，P＜0.001]，且尿蛋白较高[(3.87±3.21) g/d vs (2.83±2.98) g/d，P＜0.001]。见表2。
表 2 发生终点事件患者与未发生终点事件患者临床资料比较Table 2. Comparison of characteristics of the patients with or without endpoint eventsCharacteristic Non-ERSD/RRT (n=132) ERSD/RRT (n=86) t/χ2 P Age/yrs 58.20±13.18 63.30±10.15 3.795 <0.001 Male (n, %) 67(50.8) 50(58.1) 3.233 0.072 BMI/(kg·m-2) 23.82±3.97 22.87±4.12 1.637 0.103 NLR 2.83±2.04 3.94±1.97 3.085 0.002 Diabetes (n, %) 33(25.0) 50(58.1) 10.145 0.001 Hypertension (n, %) 106(80.3) 70(81.4) 0.997 0.322 Smoke (n, %) 26(19.7) 15(17.4) 1.902 0.168 SBP/mmHg 143.70±12.10 144.70±15.80 1.198 0.232 DBP/mmHg 94.90±4.40 96.90±6.20 1.412 0.159 First GFR/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 3.36±1.73 3.52±1.65 1.929 0.055 Annual GFR decline/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 3.13±6.40 4.68±7.20 3.359 <0.001 Cr/(mmol·L-1) 489.00±31.30 520.00±26.20 1.245 0.214 Serum calcium/(mg·dL-1) 8.52±0.35 8.81±0.27 1.711 0.089 ALB/(g·dL-1) 3.89±0.48 3.42±0.73 3.417 <0.001 Serum phosphate/(mg·dL-1) 3.52±0.13 3.65±0.26 0.495 0.621 CRP/(mg·L-1) 10.20±7.30 17.60±10.50 1.861 0.064 UA/(mg·dL-1) 7.41±1.64 7.52±2.03 0.639 0.520 PRO/(g·d-1) 2.83±2.98 3.87±3.21 3.658 <0.001 3 Kaplan-Meier生存分析
HG组平均肾存活率显著降低(9个月 vs 15个月，P＜0.001)。见图1。
![]()
图 1 高NLR组发生终点事件的生存曲线Figure 1. Survival curves of end-point events in the high dose ratio group and low dose ratio group4 病情进展的影响因素分析
单因素分析表明，患者NLR、年龄、糖尿病、首诊GFR、收缩压和尿蛋白是发生研究终点事件的影响因素。将上述变量纳入多因素Cox回归模型中，结果显示NLR对研究终点影响最为显著[HR (95% CI)=2.832(2.174 ~ 5.836)，P=0.001]。见表3。
表 3 影响终点事件的单因素及多因素Cox回归分析Table 3. Univariate and multivariate Cox regression analyses of the endpoint eventsCharacteristic Univariate Multivariate Cox regression HR (95% CI) P HR (95% CI) P Age 1.038(1.007-1.073) 0.015 1.021(0.997-1.045) 0.062 Male 1.003(0.982-1.015) 0.852 BMI 0.901(0.853-1.201) 0.136 NLR 1.921(1.279-2.732) <0.001 2.832(2.174-5.836) 0.001 Diabetes 1.046(1.008-1.124) 0.023 1.001(0.981-1.019) 0.172 Hypertension 1.013(0.929-1.108) 0.721 Smoke 1.005(0.970-1.085) 0.389 SBP 1.102(1.001-1.193) 0.032 1.095(0.952-1.163) 0.079 DBP 1.019(0.958-1.085) 0.141 First GFR 0.909(0.875-0.939) 0.018 1.001(0.979-1.022) 0.052 Annual GFR decline 1.001(0.993-1.011) 0.208 Cr 1.042(0.883-1.579) 0.687 Serum calcium 0.939(0.756-1.634) 0.412 ALB 0.902(0.811-1.021) 0.508 Serum phosphate 0.998(0.996-1.000) 0.102 CRP 1.022(0.967-1.080) 0.167 UA 1.019(0.901-1.133) 0.150 PRO 1.172(1.007-1.366) 0.035 1.062(0.991-1.138) 0.101 讨 论
研究表明，慢性肾病患者肾小球滤过率降低与心血管疾病风险增加、慢性肾病迅速发展为终末期肾病、死亡率升高相关[13]。慢性炎症是进行性小管间质纤维化的最重要诱因之一。慢性炎症会影响慢性肾病的病程，且加剧营养不良和心血管疾病，如此构成的恶性循环减少了患者的预期寿命[14-15]。这种持续的炎症状态受多种因素的影响，如促炎细胞因子分泌增多、营养不良、感染、动脉粥样硬化等。系膜细胞、肾小管、肾小球与血浆中炎症细胞相互作用；这些炎症细胞可影响肾小球滤过率，并通过产生巨噬细胞、中性粒细胞、前列腺素等造成炎症反应及肾小球硬化。中性粒细胞释放趋化物质(如白细胞介素-8)，进一步促进中性粒细胞向肾迁移，激活中性粒细胞，增加肾小球损伤[16]。炎症标志物可能与慢性肾病患者疾病进展和预后相关。CRP是炎症标志物之一，可以从一定程度上反映预后情况，因此有研究指出CRP是透析前慢性肾病患者死亡率和ESRD的预测指标[17-19]，但CRP主要在肝中合成，即使在活动性感染患者中也升高不多，CRP还受到其他因素的影响，如BMI、吸烟、饮酒和糖尿病[20]。本研究发现，CRP与入组患者的预后无关，其不是预测慢性肾病患者预后的理想标志物。虽然目前不能明确与慢性肾病进展相关的理想标志物，但许多研究表明NLR是慢性肾病患者重要的炎症指标。较高的NLR表示中性粒细胞相对增加，淋巴细胞减少。中性粒细胞是促炎细胞，可以释放促炎细胞因子和蛋白水解酶，激活巨噬细胞并促进泡沫细胞形成，这些促炎因素加剧了肾单位的破坏并引起血管缺血性改变[21]。淋巴细胞在免疫系统调节中起重要作用。研究表明，炎症可以增加淋巴细胞的凋亡，从而导致感染的风险增加[22]。 因此，NLR可以反映炎症程度与免疫功能之间的平衡。NLR作为预后指标，对多种疾病如高血压、癌症等具有广泛的预测价值[23-25]。
NLR由两个不同的互补免疫途径组成，受各种生理条件(如脱水、BMI)影响较小。此外，某些炎症细胞因子，如白细胞介素-6、白细胞介素-12和肿瘤坏死因子α不是常规临床检测项目，因此NLR更易于临床实践。一项对105例CKD 4期患者的研究中发现，高NLR患者GFR下降率更快，从而更容易进展为ESRD[26]。Kim等[27]研究表明，慢性肾病患者的相对淋巴细胞计数(relative lymphocyte count，RLC)与ESRD进展有关，RLC是淋巴细胞数量与白细胞总数的比率，类似于NLR，近年来被认为是潜在的炎症标志物。实际上，由于慢性肾病的进展而导致GFR降低时，NLR和RLC均反映出淋巴细胞数量的减少超过了中性粒细胞数量的增加。
本研究通过对218例患者进行研究，探讨NLR与CKD进展的关系。研究发现，高NLR组患者肾存活率明显低于低NLR组，且其年GFR下降率较高、白蛋白较低、CRP水平较高。高NLR与不良预后的确切机制仍不清楚，可能与中性粒细胞依赖性炎症反应增加和淋巴细胞介导的免疫反应降低有关[11]。在多因素Cox回归分析中，我们发现NLR是发生终点事件的独立危险因素。因此，我们认为NLR是预测肾终点的有效指标，可以很好地反映CKD 4期患者预后。本研究的不足之处是样本量相对较小且为单中心回顾性研究，需要前瞻性、多中心研究进一步证实研究结论。
-
![]()
图 1 高NLR组发生终点事件的生存曲线
Figure 1. Survival curves of end-point events in the high dose ratio group and low dose ratio group
表 1 高NLR组与低NLR组患者临床资料比较
Table 1 Comparison of clinical data between the two groups
Characteristic Low NLR group (n=101) High NLR group (n=117) t/χ2 P Age/yrs 59.50±6.27 61.20±8.11 1.739 0.083 Male (n, %) 64(63.3) 53(45.3) 6.987 0.008 BMI/(kg·m-2) 24.21±4.38 24.39±3.78 0.325 0.745 Diabetes (n, %) 39(38.6) 44(37.6) 0.023 0.879 Hypertension (n, %) 74(73.2) 102(87.1) 6.775 0.009 Smoke (n, %) 16(15.8) 25(21.3) 0.894 0.344 SBP/mmHg 140.5±13.2 147.3±17.1 3.308 0.001 DBP/mmHg 96.3±7.7 93.0±8.5 2.996 0.003 First GFR/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 26.6±10.6 23.9±11.7 1.774 0.077 Annual GFR decline/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 2.85(1.37，14.00) 3.99(2.00，19.87) 1.780 0.076 Cr/(μmoL·L-1) 452.0±27.6 513.0±22.1 3.687 <0.001 End point event (n, %) 29(28.7) 57(48.7) 6.103 0.013 Serum calcium/(mg·dL-1) 8.73±0.11 8.82±0.08 1.270 0.205 ALB/(g·dL-1) 3.93±0.47 3.75±0.43 3.312 0.001 Serum phosphate/(mg·dL-1) 3.44±0.08 3.68±0.06 0.557 0.578 CRP/(mg·L-1) 7.9±4.4 18.1±11.2 3.396 <0.001 UA/(mg·dL-1) 7.28±2.02 7.59±1.33 0.469 0.639 PRO/(g·d-1) 3.21±1.78 3.39±1.52 1.717 0.087 
下载: 导出CSV
表 2 发生终点事件患者与未发生终点事件患者临床资料比较
Table 2 Comparison of characteristics of the patients with or without endpoint events
Characteristic Non-ERSD/RRT (n=132) ERSD/RRT (n=86) t/χ2 P Age/yrs 58.20±13.18 63.30±10.15 3.795 <0.001 Male (n, %) 67(50.8) 50(58.1) 3.233 0.072 BMI/(kg·m-2) 23.82±3.97 22.87±4.12 1.637 0.103 NLR 2.83±2.04 3.94±1.97 3.085 0.002 Diabetes (n, %) 33(25.0) 50(58.1) 10.145 0.001 Hypertension (n, %) 106(80.3) 70(81.4) 0.997 0.322 Smoke (n, %) 26(19.7) 15(17.4) 1.902 0.168 SBP/mmHg 143.70±12.10 144.70±15.80 1.198 0.232 DBP/mmHg 94.90±4.40 96.90±6.20 1.412 0.159 First GFR/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 3.36±1.73 3.52±1.65 1.929 0.055 Annual GFR decline/(mL·min-1·[1.73 m2]-1) 3.13±6.40 4.68±7.20 3.359 <0.001 Cr/(mmol·L-1) 489.00±31.30 520.00±26.20 1.245 0.214 Serum calcium/(mg·dL-1) 8.52±0.35 8.81±0.27 1.711 0.089 ALB/(g·dL-1) 3.89±0.48 3.42±0.73 3.417 <0.001 Serum phosphate/(mg·dL-1) 3.52±0.13 3.65±0.26 0.495 0.621 CRP/(mg·L-1) 10.20±7.30 17.60±10.50 1.861 0.064 UA/(mg·dL-1) 7.41±1.64 7.52±2.03 0.639 0.520 PRO/(g·d-1) 2.83±2.98 3.87±3.21 3.658 <0.001
下载: 导出CSV
表 3 影响终点事件的单因素及多因素Cox回归分析
Table 3 Univariate and multivariate Cox regression analyses of the endpoint events
Characteristic Univariate Multivariate Cox regression HR (95% CI) P HR (95% CI) P Age 1.038(1.007-1.073) 0.015 1.021(0.997-1.045) 0.062 Male 1.003(0.982-1.015) 0.852 BMI 0.901(0.853-1.201) 0.136 NLR 1.921(1.279-2.732) <0.001 2.832(2.174-5.836) 0.001 Diabetes 1.046(1.008-1.124) 0.023 1.001(0.981-1.019) 0.172 Hypertension 1.013(0.929-1.108) 0.721 Smoke 1.005(0.970-1.085) 0.389 SBP 1.102(1.001-1.193) 0.032 1.095(0.952-1.163) 0.079 DBP 1.019(0.958-1.085) 0.141 First GFR 0.909(0.875-0.939) 0.018 1.001(0.979-1.022) 0.052 Annual GFR decline 1.001(0.993-1.011) 0.208 Cr 1.042(0.883-1.579) 0.687 Serum calcium 0.939(0.756-1.634) 0.412 ALB 0.902(0.811-1.021) 0.508 Serum phosphate 0.998(0.996-1.000) 0.102 CRP 1.022(0.967-1.080) 0.167 UA 1.019(0.901-1.133) 0.150 PRO 1.172(1.007-1.366) 0.035 1.062(0.991-1.138) 0.101
下载: 导出CSV
-
[1] Ene-Iordache B,Perico N,Bikbov B,et al. Chronic kidney disease and cardiovascular risk in six regions of the world (ISN-KDDC): a cross-sectional study[J]. Lancet Glob Health,2016,4(5): e307-e319. doi: 10.1016/S2214-109X(16)00071-1
[2] Forbes A,Gallagher H. Chronic kidney disease in adults: assessment and management[J]. Clin Med (Lond),2020,20(2): 128-132.
[3] Obrador GT,Levin A. CKD hotspots: challenges and areas of opportunity[J]. Semin Nephrol,2019,39(3): 308-314. doi: 10.1016/j.semnephrol.2019.02.009
[4] 许琳琳,李素梅,王炜,等. 肾功能正常的2型糖尿病患者中性粒细胞/淋巴细胞比值与尿白蛋白/肌酐比值的关系[J]. 中国医药,2021,16(8): 1199-1203. [5] 武亚南,陈卫东. 慢性肾脏病中微炎症状态的研究进展[J]. 包头医学院学报,2019,35(1): 122-124. [6] 陈晓雪,唐晓红,李孜. 新型心血管疾病相关生物标志物在慢性肾脏病患者的研究进展[J]. 中国中西医结合肾病杂志,2018,19(9): 835-838. doi: 10.3969/j.issn.1009-587X.2018.09.030 [7] Valga F,Monzón T,Henriquez F,et al. Índices plaquetas-linfocito y neutrófilo-linfocito Como marcadores de resistencia a la eritropoyetina en pacientes en hemodiálisis crónica: estudio transversal-multicéntrico[J]. Nefrología,2020,40(3): 320-327.
[8] Tonacci A,Quattrocchi P,Gangemi S. IL33/ST2 axis in diabetic kidney disease: a literature review[J]. Medicina (Kaunas),2019,55(2): E50. doi: 10.3390/medicina55020050
[9] 黄晓培,朱江波,常文军,等. 外周血粒淋比联合肿瘤相关中性粒细胞对术后胃癌患者预后的影响[J]. 中国肿瘤临床,2018,45(2): 77-82. doi: 10.3969/j.issn.1000-8179.2018.02.043 [10] 吴茜茜,王德光,张森,等. 慢性肾脏病3~5期非透析患者中性粒细胞与淋巴细胞比值与腹主动脉钙化的相关性研究[J]. 安徽医科大学学报,2019,54(7): 1141-1145. [11] Faria SS,Fernandes PC Jr,Silva MJ, et al. The neutrophil-to-lymphocyte ratio: a narrative review[J]. Ecancermedicalscience,2016,10: 702.
[12] Forget P,Khalifa C,Defour JP,et al. What is the normal value of the neutrophil-to-lymphocyte ratio?[J]. BMC Res Notes,2017,10(1): 12. doi: 10.1186/s13104-016-2335-5
[13] Wang XR,Yuan L,Shi R,et al. Predictors of coronary artery calcification and its association with cardiovascular events in patients with chronic kidney disease[J]. Ren Fail,2021,43(1): 1172-1179. doi: 10.1080/0886022X.2021.1953529
[14] Imig JD,Ryan MJ. Immune and inflammatory role in renal disease[J]. Compr Physiol,2013,3(2): 957-976.
[15] Szablewski L,Sulima A. The structural and functional changes of blood cells and molecular components in diabetes mellitus[J]. Biol Chem,2017,398(4): 411-423. doi: 10.1515/hsz-2016-0196
[16] Finsterbusch M,Hall P,Li AQ,et al. Patrolling monocytes promote intravascular neutrophil activation and glomerular injury in the acutely inflamed Glomerulus[J]. Proc Natl Acad Sci USA,2016,113(35): E5172-E5181. doi: 10.1073/pnas.1606253113
[17] 陈昕,何堤,鲁乃宏,等. 微炎性因子在血液透析治疗慢性肾衰竭患者中的表达及与预后的相关性分析[J]. 解放军医药杂志,2020,32(12): 86-89. doi: 10.3969/j.issn.2095-140X.2020.12.020 [18] 胡慧霞,李艳. 慢性肾脏病患者血清超敏C反应蛋白水平变化[J]. 海南医学,2017,28(16): 2644-2646. doi: 10.3969/j.issn.1003-6350.2017.16.020 [19] 杨水金,蒋更如,刘爽,等. 血清超敏C反应蛋白水平与慢性肾脏病患者心血管并发症发生风险关系的探讨[J]. 现代生物医学进展,2018,18(15): 2873-2877. [20] Cervoni JP,Thévenot T,Weil D,et al. C-reactive protein predicts short-term mortality in patients with cirrhosis[J]. J Hepatol,2012,56(6): 1299-1304. doi: 10.1016/j.jhep.2011.12.030
[21] Mocan M, Mocan Hognogi LD, Anton FP, et al. Biomarkers of Inflammation in Left Ventricular Diastolic Dysfunction［J/OL］. https://doi.org/10.1155/2019/7583690.
[22] Li T, Dong G, Zhang M, et al. Association of Neutrophil-Lymphocyte Ratio and the Presence of Neonatal Sepsis［J/OL］. https://doi.org/10.1155/2020/7650713.
[23] Araos P,Figueroa S,Amador CA. The role of neutrophils in hypertension[J]. Int J Mol Sci,2020,21(22): E8536. doi: 10.3390/ijms21228536
[24] Corbeau I,Jacot W,Guiu S. Neutrophil to lymphocyte ratio as prognostic and predictive factor in breast cancer patients: a systematic review[J]. Cancers (Basel),2020,12(4): E958. doi: 10.3390/cancers12040958
[25] 李朝阳,吴然,高茂龙,等. 炎症指标与终末期肿瘤患者生存期相关性研究[J]. 中国临床医生杂志,2021,49(9): 1056-1059. doi: 10.3969/j.issn.2095-8552.2021.09.014 [26] Kocyigit I,Eroglu E,Unal A,et al. Role of neutrophil/ lymphocyte ratio in prediction of disease progression in patients with stage-4 chronic kidney disease[J]. J Nephrol,2013,26(2): 358-365. doi: 10.5301/jn.5000152
[27] Kim SM,Kim HW. Relative lymphocyte count as a marker of progression of chronic kidney disease[J]. Int Urol Nephrol,2014,46(7): 1395-1401. doi: 10.1007/s11255-014-0687-0
计量
- 文章访问数: 145
- HTML全文浏览量: 58
- PDF下载量: 8
