肺栓塞(pulmonary embolism, PE)作为心肺血管系统的急危重症，发病率呈逐年增高趋势，近十年来，住院率增加了6倍，其并发症的管理成为临床研究的重点^[1-2]。急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)作为PE患者常见且预后不良的并发症，发生率在住院患者中可达15%~20%，且肾损伤的严重程度与PE的严重程度和死亡率呈正相关，并显著增加医疗负担^[3-4]。研究数据显示，PE患者中并发AKI与不并发AKI的早期全因死亡率分别为15%(95%CI: 9%~22%)和5%(95%CI: 3%~8%)(RR 1.76, 95%CI: 1.61~1.92)^[5-6]。早期识别高危人群并实施有效干预，对于改善PE患者的预后具有重要意义。然而，目前临床对PE并发AKI的危险因素及预测模型研究存在局限性，现有研究多基于传统危险因素(如年龄、肌酐水平)构建预测模型，缺乏对并发症(如心力衰竭、脑卒中)与PE协同作用的系统分析^[7-8]。本研究基于首都医科大学附属北京安贞医院的临床数据，分析PE患者并发AKI的临床特征及危险因素，构建PE患者并发AKI的预测模型，为早期制定干预策略提供参考。

本研究为病例对照研究，选取2020年1月至2024年12月在首都医科大学附属北京安贞医院住院治疗的119例PE并发AKI患者为病例组，以同院同期诊断为单纯PE的737例住院患者为对照组。纳入标准为：①年龄≥18岁；②PE符合《肺栓塞(2019版)》中的诊断标准^[9]；③依据国际公认的肾脏病指南(kidney disease: improving global outcomes, KDIGO)，符合AKI的诊断标准^[10]，AKI定义为急性肾损伤，诊断标准：血清肌酐在48 h内升高≥26.52 µmol/L或7 d内肌酐升至基线值的≥1.5倍或尿量 < 0.5 mL·kg^-1·h^-1持续6 h以上。排除标准为：①临床资料不完整；②妊娠；③并发严重感染性疾病及免疫功能极度低下。本研究通过首都医科大学附属北京安贞医院伦理委员会审核(审批号：2024-05)。

对所有患者进行详细的病史采集，并利用患者出院的病案首页、入院的电子病历、病程记录单收集临床资料(诊断符合相关指南标准)：①一般资料：姓名、性别、体重指数(body mass index, BMI)、吸烟史、饮酒史、既往疾病史(高血压^[11]、糖尿病^[12]、高脂血症^[13]、冠心病^[14]、心力衰竭^[15]、脑卒中^[16])；②入院24 h内首次血常规实验室指标：白细胞、血红蛋白、中性粒细胞数、淋巴细胞数、单核细胞数、嗜酸细胞数、嗜碱细胞数、血糖、糖化血红蛋白、胱抑素C、血清白蛋白、活化部分凝血活酶时间(activated partial thromboplastin time, APTT)、凝血酶原时间(prothrombin Time, PT)。

选用SPSS 25.0软件进行数据统计分析。计量资料经Shapiro-Wilk正态性检验，符合正态分布的计量资料以均数±标准差(x±s)表示，组间比较采用两独立样本t检验；非正态分布的计量资料以中位数和四分位数[M(Q₁, Q₃)]表示，组间比较用Mann-Whitney U检验。计数资料以频数(率)[n(%)]表示，组间比较采用χ²检验。多因素比较采用Logistic回归分析，基于Logistic回归分析结果构建风险预测模型。通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic, ROC)下面积(area under the curve, AUC)以评价模型的预测性能。P < 0.05为差异有统计学意义。

研究共收集了2020年1月1日至2024年12月31日期间的737例单纯PE的患者及119例PE并发AKI的患者。男性PE患者AKI发生率为54.62%，女性PE患者为45.38%，差异无统计学意义(P > 0.05)。与对照组患者比较，病例组患者年龄较大，且既往并发高血压、糖尿病、高脂血症、心力衰竭、脑卒中病史比例以及入院时中性粒细胞数更高，而血红蛋白、淋巴细胞数更低(均P < 0.05)。与对照组患者比较，病例组患者BMI、既往并发冠心病病史、吸烟史、饮酒史及白细胞、单核细胞数、嗜酸细胞数、嗜碱细胞数差异无统计学意义(P > 0.05)，见表 1。

以PE患者是否并发AKI作为因变量，以单因素内差异有统计学意义的条目作为自变量。以上述单因素分析筛选得到的差异变量纳入Logistic模型进行多因素分析，结果显示，既往并发高血压、糖尿病、心力衰竭病史及入院时血红蛋白水平低是PE患者并发AKI的危险因素(均P < 0.05)。见表 2。

根据多因素Logistic分析结果，利用筛选出的四个变量建立PE患者并发AKI风险预测模型，并对该模型进行验证，通过绘制ROC曲线进行分析，结果显示，既往并发高血压、糖尿病、心力衰竭、入院时血红蛋白减低预测PE患者并发AKI风险的AUC分别为0.623、0.581、0.611、0.378，预测模型AUC为0.752(95%CI: 0.714~0.805)，敏感度为67.2%，特异度为73.0%，提示已构建的模型具有较好的预测效能。见图 1。

PE与AKI是临床中两类具有紧密联系的疾病，二者在发病机制、病理生理演变及临床管理中展现出复杂的双向关联^[17]。首先，PE会导致肺部气体交换障碍，引发低氧血症，长期或严重的低氧血症可导致全身组织缺氧，从而引发AKI^[18]；大面积PE可以导致右心室压力增加，进而影响心脏的整体泵血功能，减少肾血流灌注，导致AKI^[19]；PE引起的循环系统不稳定可以激活肾素-血管紧张素-醛固酮系统(renin-angiotensin-aldosterone system, RAAS)，导致血管收缩、血压升高，可导致肾功能恶化^[20]。其次，AKI患者往往伴有多种心肺血管风险因素，如高血压、糖尿病等，这些因素都会增加PE的发生风险^[21]；AKI患者体内尿毒素易蓄积，加剧血管内皮功能障碍，促进血栓形成，间接增加了PE的风险^[22]。因此，在处理这两种疾病时，需要全面考虑患者的全身状况，进行个体化治疗。本研究基于首都医科大学附属北京安贞医院临床数据，通过多因素分析与逻辑回归模型构建，揭示了既往并发高血压、糖尿病、心力衰竭病史及入院时血红蛋白减低是PE患者并发AKI的独立危险因素，为临床实践中早期识别和干预高危患者提供了科学依据。

从危险因素来看，心力衰竭是PE并发AKI的独立危险因素。三者之间存在着复杂的相互关系，它们不仅各自独立影响患者的健康状况，而且彼此之间也能通过多种机制产生交互影响。首先，心力衰竭患者心脏泵血功能下降，导致血液循环效率降低，血液流动缓慢，容易在静脉系统中形成血栓，并导致肾脏的有效灌注压降低，导致肾血流量减少，进而促进AKI的发生、发展^[23]；其次，PE会导致右心室压力和后负荷增加，进一步加重心脏负担，可能导致心衰发生^[24]；最后，PE患者并发心力衰竭时，右心功能不全可能进一步加重体循环淤血，导致肾脏静脉高压和肾间质水肿，形成“心肾综合征”的恶性循环^[25]。因此，PE患者应当进行血流动力学优化，加强容量管理，降低心脏负荷，通过无创心输出量监测指导容量管理，必要时及早启动连续性肾脏替代等治疗手段。

本研究同样证实了：高血压与糖尿病是PE患者并发AKI的独立危险因素。首先，长期高血压导致肾小球高滤过和肾小管间质纤维化，而PE引发的肺动脉高压通过反射性体循环血管收缩，进一步减少肾血流量，形成“肾灌注不足—RAAS激活—肾小管损伤”的恶性循环^[26]。其次，糖尿病通过糖基化终末产物沉积损伤肾小球基底膜，并通过氧化应激加剧内皮功能障碍。在PE患者中，高血糖与炎症因子的协同作用可能加速肾小管上皮细胞凋亡，导致AKI发生^[27]。最后，高血压和糖尿病作为心血管疾病的共病，常伴随全身血管内皮功能障碍和慢性炎症状态，其全身血管调节功能受损，进一步加剧肾脏缺血-再灌注损伤^[28]。对于PE患者需要监测血压、血糖，控制在靶目标范围内，对于糖尿病患者可考虑应用钠-葡萄糖协同转运蛋白2(sodium-glucose cotransporter 2, SGLT2)抑制剂(如达格列净)抑制肾小管葡萄糖重吸收，减轻氧化应激损伤。

本研究通过多因素Logistic回归分析，明确了入院时血红蛋白减低是PE患者并发AKI的独立危险因素。血红蛋白是体内运送氧气的重要蛋白，其水平较低可能会导致组织器官的氧气输送量减少，并可能通过以下机制参与AKI的发生：①贫血导致全身组织低氧，激活缺氧诱导因子，促进促炎因子释放，加剧肾小管损伤^[29]；②缺铁性贫血可能通过铁调素升高引发线粒体功能障碍，导致肾细胞能量代谢异常^[30]；③贫血患者血液携氧能力下降，迫使肾脏代偿性增加红细胞生成素分泌，加剧肾小管缺氧损伤^[31]。对于贫血患者，可考虑及早启动静脉铁剂联合促红细胞生成素治疗，必要时进行血制品输注。

综上所述，既往并发高血压、糖尿病、心力衰竭病史及入院时血红蛋白减低是PE患者并发AKI的独立危险因素，基于以上四项指标构建的预测模型，对早期识别PE患者并发AKI的效能较好，能指导个体化预防措施的制定。模型中涉及的变量获取便利，尤其适用于急诊快速风险评估，其“快速、低成本”的特点契合中国基层医疗需求，为临床早期预警与精准干预提供了科学依据。

本研究局限性：①回顾性设计可能存在选择偏倚；②未纳入动态生物标志物(如连续肾功能监测)及影像学指标(如超声心动图右心功能参数)以优化模型；③缺乏多中心外部验证。未来要实现对PE并发AKI的精准预测和有效防控，还需要多学科协作，进行更加深入的基础研究和临床试验，不断优化和完善现有模型。

图 1 PE患者并发AKI风险预测模型的ROC曲线 Fig 1 ROC curve of combined AKI risk prediction model for PE patients

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利益冲突  所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明  杨赓、冯龙：研究设计、数据收集与整理、统计分析、初稿撰写；杨赓、郭志霞、王睿、陈德成：研究构思与指导、方法学支持、结果解读、论文修改与审校；郭志霞、张泽华、王睿、陈德成：临床资料提供、病例纳入标准制定、数据质量控制；冯龙、张泽华、王睿、陈德成：实验室指标审核、文献检索与综述、图表制作；全体作者：审阅并最终批准稿件，对文章内容负责