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Biomarkers to Predict Multiorgan Distress Syndrome and Acute Kidney Injury in Critically Ill Surgical Patients

DC Field Value Language
dc.contributor.author신인식-
dc.date.accessioned2025-04-18T05:07:19Z-
dc.date.available2025-04-18T05:07:19Z-
dc.date.issued2024-08-
dc.identifier.urihttps://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/205098-
dc.description.abstractBackground and Objectives: Critically ill surgical patients are susceptible to various postoperative complications, including acute kidney injury (AKI) and multi-organ distress syndrome (MODS). These complications intensify patient suffering and significantly increase morbidity and mortality rates. This study aimed to identify the biomarkers for predicting AKI and MODS in critically ill surgical patients. Materials and Methods: We prospectively enrolled critically ill surgical patients admitted to the intensive care unit via the emergency department between July 2022 and July 2023. A total of 83 patients were recruited, and their data were used to analyze MODS. Three patients who showed decreased creatinine clearance at the initial presentation were excluded from the analysis for AKI. Patient characteristics and laboratory parameters including white blood cell (WBC) count, neutrophil count, delta neutrophil index, urine and serum β2-microglobulin, and urine serum mitochondrial DNA copy number (mtDNAcn) were analyzed to determine the reliable biomarker to predict AKI and MODS. Results: The following parameters were independently correlated with MODS: systolic blood pressure (SBP), initial neutrophil count, and platelet count, according to a logistic regression model. The optimal cut-off values for SBP, initial neutrophil count, and platelet count were 113 mmHg (sensitivity 66.7%; specificity 73.9%), 8.65 (X3) (109/L) (sensitivity 72.2%; specificity 64.6%), and 195.0 (X3) (109/L) (sensitivity 66.7%; specificity 81.5%), respectively. According to the logistic regression model, diastolic blood pressure (DBP) and initial urine mtDNAcn were independently correlated with AKI. The optimal cut-off value for DBP and initial urine mtDNAcn were 68.5 mmHg (sensitivity 61.1%; specificity 79.5%) and 1225.6 copies/μL (sensitivity 55.6%; specificity 95.5%), respectively. Conclusions: SBP, initial neutrophil count, and platelet count were independent predictors of MODS in critically ill patients undergoing surgery. DBP and initial urine mtDNAcn levels were independent predictors of AKI in critically ill surgical patients. Large-scale multicenter prospective studies are needed to confirm our results. 배경 및 목적: 수술을 받은 외과 중환자는 급성 신장 손상(AKI) 및 다발성 장기 부전 증후군(MODS)을 포함한 다양한 수술 후 합병증에 취약하다. 이러한 합병증은 환자의 고통을 심화시키고 이환율과 사망률을 크게 증가시킨다. 본 연구는 수술을 받은 외과 중환자의 급성 신장 손상 및 다발성 장기 부전 증후군을 예측하기 위한 생체표지자를 식별하는 것을 목표로 하였다. 재료 및 방법: 2022년 7월부터 2023년 7월까지 응급실을 통해 중환자실에 입원한 수술을 받은 외과중환자를 전향적으로 등록하였다. 총 83명의 환자를 모집하고 해당 데이터를 분석에 사용하였다. 초기 발현 시 크레아티닌 청소율 감소를 보인 3명의 환자는 급성 신장 손상 분석에서 제외되었다. 백혈구(WBC) 수, 호중구 수, 델타 호중구지수, 소변 및 혈청 β2-마이크로글로불린, 소변 혈청 미토콘드리아 DNA 복제 수(mtDNAcn)를 포함한 환자 특성 및 실험실 매개변수를 분석하여 급성 신장 손상 및 다발성 장기 부전 증후군을 예측함에 있어서 신뢰할 수 있는 생체표지자를 결정했다. 결과: 로지스틱 회귀 모델에 따르면 수축기 혈압(SBP), 초기 호중구 수, 혈소판 수 등의 매개변수가 다발성 장기 부전 증후군과 독립적으로 상관관계가 있었다. 수추기 혈압, 초기 호중구 수, 혈소판 수에 대한 최적 컷오프 값은 각각 113mmHg(민감도 66.7%, 특이도 73.9%),8.65(X3)(109/L)(민감도 72.2%, 특이도 64.6%), 195.0(X3) (109/L)(민감도 66.7%, 특이도 81.5%)이었다. 로지스틱 회귀 모델에 따르면 확장기 혈압(DBP)과 초기 소변 미토콘드리아 DNA 복제 수(mtDNAcn)는 급성 신장 손상과 독립적으로 상관관계가 있었다. 이완기 혈압 및 초기 소변 미토콘드리아 DNA 복제 수(mtDNAcn)에 대한 최적 컷오프 값은 각각 68.5mmHg(민감도 61.1%, 특이도 79.5%) 및 1225.6 복제 수/μL(민감도 55.6%, 특이도 95.5%)이었다. 결론: 수축기혈압(SBP), 초기 호중구 수, 혈소판 수는 수술을 받는 중증 환자의 다발성 장기 부전 증후군을 예측하는 독립적인 변수였다. 이완기 혈압(DBP)와 초기 소변 미토콘드리아 DNA 복제 수(mtDNAcn) 수치는 수술을 받은 외과중환자의 급성 신장 손상을 독립적으로 예측하는 인자였다.-
dc.description.statementOfResponsibilityopen-
dc.publisher연세대학교 대학원-
dc.rightsCC BY-NC-ND 2.0 KR-
dc.titleBiomarkers to Predict Multiorgan Distress Syndrome and Acute Kidney Injury in Critically Ill Surgical Patients-
dc.title.alternative수술을 받은 외과 중환자의 다발성 장기 부전 증후군 및 급성 신장 손상을 예측하는 생체표지자-
dc.typeThesis-
dc.contributor.collegeCollege of Medicine (의과대학)-
dc.contributor.departmentOthers (기타)-
dc.description.degree박사-
dc.contributor.alternativeNameShin, Insik-
dc.type.localDissertation-
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