数据来源
该研究是一项回顾性分析，数据提取自大型公开重症监护数据库——重症监护 IV 医疗信息集市（MIMIC-IV，版本 2.2）。 MIMIC-IV 数据库比 MIMIC-III 进行了一些改进，包括数据更新和一些表格重建，收集了 2008 年至 2019 年贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC，波士顿）超过 190,000 名入院患者和 450,000 名住院患者的临床数据，马萨诸塞州，美国）。 该数据库记录了患者的人口统计、实验室检查、药物治疗、生命体征、外科手术、疾病诊断、药物管理和随访生存状况的详细信息。 为了获得数据访问权限，我们学习了美国国立卫生研究院（NIH）保护人类研究参与者的培训课程，并通过了协作机构培训计划的测试。 由于数据库不包含受保护的信息并且患者是匿名的，因此放弃了知情同意书。
研究设计和人群
该研究纳入了首次住院并入住 ICU 的 AF 患者。 使用国际疾病分类第九版 (ICD-9) 和第十版 (ICD-10) 的代码对总共 12,255 名 AF 患者进行了分类诊断。 本研究中房颤的ICD 9和ICD 10代码包括42,731、I48、I480、I481、I482、I489、I4811、I4819、I4820、I4821、I4891。 排除标准如下：（1）患者入住ICU时间少于24小时； (2) 多次因房颤入住 ICU，仅提取第一次入院的数据； （3）数据不足（如血清空腹血糖、甘油三酯、体重、身高等异常数据）； （4）患有严重或轻度肝病、恶性肿瘤、转移性实体瘤和获得性免疫缺陷综合征（艾滋病）患者。 最终研究队列共纳入2509名患者，并根据TyG-BMI指数的四分位数分为四组（图1）。 1）。
选择患者的流程图
数据提取
Navicat Premium（版本 16.1.15）用于使用结构查询语言（SQL）提取数据。 提取了每位患者入院时的大量数据，包括人口统计信息（年龄、性别、种族/民族、身高、体重、体重指数） [BMI]抽烟）; 既往史（急性心肌梗塞 [AMI]高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病 [COPD]充血性心力衰竭 [CHF]周边血管疾病 [PVD]脑血管疾病 [CVD]痴呆症、风湿病）； 生命体征（收缩压 [SBP]舒张压 [DBP]平均血压 [MBP]心率 [HR]呼吸频率 [RR]）； 药物治疗（阿司匹林、氯吡格雷、β受体阻滞剂、血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素受体阻滞剂 [ACEI/ARB]钙通道阻滞剂 [CCB]洋地黄、利尿剂、胺碘酮、胰岛素、他汀类、达比加群、利伐沙班、肝素、华法林）； 实验室数据（SpO2、PO2、PaCO2、pH、碱过剩 [BE]阴离子间隙、碳酸氢根、葡萄糖、血清尿素 [BUN]肌酐、钙、氯、钠、钾、凝血酶原时间 [PT]部分凝血酶原时间 [PTT]血细胞比容、血红蛋白、血小板、白细胞 [WBC]淋巴细胞、中性粒细胞、平均红细胞血红蛋白 [MCH]平均红细胞血红蛋白浓度 [MCHC]平均红细胞体积 [MCV]红细胞 [RBC]红细胞分布宽度 [RDW]HbA1c、高密度脂蛋白 [HDL]低密度脂蛋白[LDL]总胆固醇 [TC]甘油三酯 [TG]格拉斯哥昏迷评分 [GCS]简化急性生理学评分 [SAPSII]序贯器官衰竭评估 [SOFA]）； 事件（心脏骤停、心源性休克）； 住院时间 (LOS)（医院住院时间、ICU 住院时间）； 结果（30 天死亡率、90 天死亡率、180 天死亡率、365 天死亡率）。 所有血液指标均在患者入住ICU后首次测定。 缺失值超过 20% 的变量被排除。 缺失值小于 20% 的变量使用多重插值法填充缺失值。
结果
MIMIC-IV数据库中房颤患者的结局，包括30天死亡率、90天死亡率、180天死亡率、365天死亡率。 本研究的主要结果是 30 天和 365 天的全因死亡率。 次要结局是 90 天和 180 天的全因死亡率。
TyG-BMI的计算
TyG 指数计算为 ln[fasting glucose (mg/dl)×fasting TG (mg/dl)]/2[[[[9]。 BMI 计算为体重 (Kg)/身高2 (m)。 TyG-BMI指数是根据TyG指数和BMI的组合确定的。 TyG-BMI指数的计算公式为：TyG指数×BMI[[[[12]。
统计分析
首先进行连续变量的正态性检验，并使用Student t检验和单向方差分析来识别符合正态分布的数据，然后将数据表示为平均值±标准差（SD）。 非正态分布数据使用 Wilcoxon 秩和检验进行测试，并以中位数和四分位距 (IQR) 表示。 卡方或费舍尔精确检验用于分析以绝对数和百分比表示的分类变量。
通过TyG-BMI指数分层，使用Kaplan-Meier（KM）曲线确定主要和次要结局的发生率。 进行单变量 Cox 分析以评估 TyG-BMI 指数与 30 天、90 天、180 天和 365 天死亡率之间的关系。 多变量 Cox 比例风险回归模型包括临床相关或与结果具有单变量关系的变量。 最终模型中包含的变量是根据可用事件的数量仔细选择的。 模型1仅包含TyG-BMI指数，而模型2调整了年龄、性别、种族、心率、高血压、糖尿病、胰岛素、β受体阻滞剂、他汀类药物、胺碘酮、洋地黄、pH、PT、血小板、氯、钾、RBC 、WBC、BUN、肌酐、SOFA。 在这两个模型中，TyG-BMI 指数的最低四分位数被用作参考。 还使用限制三次样条 (RCS) 将 TyG-BMI 指数作为连续变量进行分析，以阐明与主要和次要结果事件风险的剂量效应相关性。 如果相关性是非线性的，则使用递归算法计算TyG-BMI指数与30天、90天、180天和365天死亡率之间的拐点。 为了进一步检验TyG-BMI指数与30天、90天、180天和365天死亡率之间的关系，在拐点两侧应用双段Cox比例风险模型。 此外，还根据性别、年龄（<60岁或≥60岁）、种族/民族、高血压和糖尿病进行分层分析。
所有统计分析均使用SPSS软件（22.0版，IBM公司，美国）和R软件（4.3.2版，奥地利R统计计算基金会）进行处理，P<0.05被认为有统计学意义。
2024-02-10 17:40:20
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