修回日期: 2026-02-07
接受日期: 2026-02-13
在线出版日期: 2026-02-28
高脂血症性急性胰腺炎(hyperlipidemic acute pancreatitis, HLAP)发病率呈逐年上升趋势, 其重症化趋势较其他类型胰腺炎更为显著, 早期精准预测患者疾病严重程度并进行及早干预是改善患者预后关键, 已成为当下研究的热点方向.
系统评价高脂血症性急性胰腺炎早期疾病严重程度的预测因素, 为临床分层干预提供循证依据.
计算机检索中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台(Wanfang Data)、维普网(VIP)、PubMed、Web of Science、EBSCO数据库中有关高脂血症性急性胰腺炎早期疾病严重程度预测的相关研究, 检索时限为建库至2025-10. 由2位研究者独立筛选文献、提取资料、评价文献质量以及证据等级, 采用RevMan5.4软件进行Meta分析.
共纳入19篇文献, 均为病例对照研究, 包括3321例高脂血症性急性胰腺炎患者. 结果显示: 本研究明确8项具有统计学意义的预测因素(P<0.05): (1)甘油三酯[整体标准化均值差(standardized mean difference, SMD) = 5.96, 95%CI: 4.08-7.83; 重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis, SAP)/轻症急性胰腺炎(mild acute pancreatitis, MAP)亚组SMD = 10.53, SAP/非重症胰腺炎(nonsevere acute pancreatitis, NSAP)亚组SMD = 6.07]; (2)急性生理与慢性健康状况评分(整体SMD = 4.33, 95%CI: 3.00-5.66; 全亚组显著, SAP/NSAP亚组SMD = 4.5); (3)中性粒细胞/淋巴细胞比值(整体SMD = 4.23, 95%CI: 2.66-5.79; SAP/MAP亚组SMD = 6.31, MSAP/MAP亚组SMD = 5.42); (4)D-二聚体(整体SMD = 0.78, 95%CI: 0.41-1.09; SAP/MAP亚组SMD = 1.19, MSAP/MAP亚组SMD = 0.21); (5)钙离子(整体SMD = -0.28, 95%CI: -0.49至-0.08; MSAP/MAP亚组SMD = -0.24, SAP/NSAP亚组SMD = -0.23); (6)乳酸脱氢酶(整体SMD = 124.14, 95%CI: 57.93-190.36; SAP/NSAP亚组SMD = 170.83); (7)合并糖尿病[整体比值比(odds ratio, OR) = 1.41, 95%CI: 1.18-1.69; SAP/NSAP亚组OR = 1.65]; 和(8)C反应蛋白(整体SMD = 96.27, 95%CI: 42.37-150.17; SAP/MAP亚组SMD = 154.42, MSAP/MAP亚组SMD = 59.5).
上述8项预测因素可作为HLAP早期病情严重程度的核心预测指标, 覆盖不同严重程度分层鉴别需求, 为临床精准分层干预提供循证支持.
核心提要: 本研究通过Meta分析19项高质量研究, 明确8项有关高脂血症性急性胰腺炎病情严重程度早期预警关键指标, 临床可以此为基础构建预测模型, 推动临床实现更早、更精准的病情评估与干预策略.
引文著录: 李进宝, 王庆华. 高脂血症性急性胰腺炎早期疾病严重程度预测因素的Meta分析. 世界华人消化杂志 2026; 34(2): 168-178
Revised: February 7, 2026
Accepted: February 13, 2026
Published online: February 28, 2026
The incidence of hyperlipidemic acute pancreatitis (HLAP) is on the rise year by year, and its trend towards severity is more significant than that of other types of pancreatitis. Early and precise prediction of the severity of the disease and timely intervention are crucial for improving the prognosis of patients.
To systematically evaluate the predictive factors for early disease severity in HLAP and provide evidence-based support for clinical stratified intervention.
Computerized searches were conducted in CNKI, Wanfang Data Knowledge Service Platform, VIP, PubMed, Web of Science, and EBSCO databases for relevant studies on the early prediction of disease severity in HLAP from the establishment of the databases to October 2025. Two researchers independently screened the literature, extracted the data, evaluated the quality of the literature and the level of evidence, and performed a meta-analysis using RevMan 5.4 software.
A total of 19 studies were included, and all were case-control studies, with 3321 HLAP patients encompassed. Eight statistically significant core predictive factors (P < 0.05) were identified: (1) Triglycerides [overall standardized mean difference (SMD) = 5.96, 95% confidence interval (CI): 4.08-7.83; severe acute pancreatitis (SAP)/mild acute pancreatitis (MAP) subgroup SMD = 10.53, SAP/nonsevere acute pancreatitis (NSAP) subgroup SMD = 6.07]; (2) Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score (overall SMD = 4.33, 95%CI: 3.00-5.66; significant across all subgroups, SAP/NSAP subgroup SMD = 4.5); (3) Neutrophil/lymphocyte ratio (overall SMD = 4.23, 95%CI: 2.66-5.79; SAP/MAP subgroup SMD = 6.31, moderately severe acute pancreatitis (MSAP)/MAP subgroup SMD = 5.42); (4) D-dimer (overall SMD = 0.78, 95%CI: 0.41-1.09; SAP/MAP subgroup SMD = 1.19, MSAP/MAP subgroup SMD = 0.21); (5) Calcium ion (overall SMD = -0.28, 95%CI: -0.49 to -0.08; MSAP/MAP subgroup SMD = -0.24, SAP/NSAP subgroup SMD = -0.23); (6) Lactate dehydrogenase (overall SMD = 124.14, 95%CI = 57.93 to 190.36; SAP/NSAP subgroup SMD = 170.83); (7) Concurrent diabetes [overall odds ratio (OR) = 1.41, 95%CI: 1.18-1.69; SAP/NSAP subgroup OR = 1.65]; and (8) C-reactive protein (overall SMD = 96.27, 95%CI: 42.37-150.17; SAP/MAP subgroup SMD = 154.42, MSAP/MAP subgroup SMD = 59.5).
This meta-analysis of 19 high-quality studies identified eight key predictive factors for early disease severity in HLAP. These indicators provide a comprehensive foundation for risk stratification across different severity levels. By incorporating these factors into predictive models, clinicians can achieve earlier and more precise disease assessment, thereby informing targeted intervention strategies.
- Citation: Li JB, Wang QH. Predictive factors for early disease severity in hyperlipidemic acute pancreatitis: A meta-analysis. Shijie Huaren Xiaohua Zazhi 2026; 34(2): 168-178
- URL: https://www.wjgnet.com/1009-3079/full/v34/i2/168.htm
- DOI: https://dx.doi.org/10.11569/wcjd.v34.i2.168
急性胰腺炎(acute pancreatitis, AP)是临床常见消化系统急症, 病因以胆源性、高脂血症性以及饮酒为主; 其中胆源性AP是AP的主要亚型[1]. 近年来研究发现, 高脂血症性AP(hyperlipidemic acute pancreatitis, HLAP)已经成为AP的第二大亚型, 特指由高脂血症引发的AP, 约占AP总数的10%[2,3]. 具有发病急、进展快, 早期并发症多以及更容易发展为重症AP(severe acute pancreatitis, SAP)[4], 且较其他类型AP发病人群呈现年轻化[5,6], 引起全身炎性反应综合征(systemic inflammatory response syndrome, SIRS), 诱导多器官功能衰竭[7], 死亡率高达30%-50%[8]. 给临床治疗带来巨大挑战.
HLAP的治疗策略需根据亚特兰大制定疾病严重程度分层: 轻症以保守治疗为主, 而中度重症和重症需早期转入重症监护病房(intensive care unit, ICU). 因此, 寻找早期、客观的指标衡量HLAP的早期疾病严重程度对协助评估病情、制定更为合理的治疗方案具有重要意义, 是改善患者预后降低死亡率的关键[9]. 本研究拟系统纳入HLAP早期严重程度预测的回顾性研究, 通过Meta分析比较不同早期因素的预测效能, 明确最优预测因素, 为临床实践提供循证支持. 本研究已在PROSPERO数据库注册, 注册号为CRD420251145897.
研究者使用PICOS原则, 确定研究对象(P: HLAP的患者)、暴露因素(I: HLAP患者早期各类潜在预测因素)、组间对照(C: 不同疾病严重程度的HLAP患者比较)、研究结果(O: HLAP早期易重症化的预测因素)、研究设计(S: 队列研究、病例对照研究等). 使用中英文主题词与自由词结合的形式进行检索, 计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网(VIP)、PubMed、Web of Science、EBSCO数据库中有关高脂血症性AP早期疾病严重程度预测的相关研究, 检索时限为建库至2025-10. 英文检索词包括: Pancreatitis、Hyperlipidemias、Disease progression、Severity grading、Early phase、On admission、Patient Acuity、Prognosis、Predictive、Risk factor等. 中文检索词包括: 高脂血症性胰腺炎、高甘油三酯血症性胰腺炎、高脂血症、胰腺炎、早期疾病、入院早期、严重程度、重症化、影响因素、预测因素、预测模型、预后因素等.
1.1.1 纳入标准: (1)研究对象: 明确诊断为HLAP患者, 需区分不同病情严重程度. 根据亚特兰大诊断标准[10]或中华医学会相关标准将AP分为轻症AP(mild acute pancreatitis, MAP)、中度重症AP(moderately severe acute pancreatitis, MSAP)、SAP, 以及其他明确的HLAP诊断标准; 且需满足[血清甘油三酯(triglycerides, TG)≥11.3 mmol/L, 或5.6-11.3 mmol/L伴乳糜血]并排除其他AP病因; 患者年龄、性别不限; (2)研究内容: 围绕HLAP早期(入院24-72 h内)疾病严重程度预测. 需报告早期检测指标与病情严重程度的关联数据; (3)研究类型: (前瞻性队列研究、回顾性队列研究)需同时报告预测指标与HLAP早期严重程度的关联数据; 和(4)语言类型: 文献语言类型限定为中文与英文文献.
1.1.2 排除标准: (1)其他类型的AP研究; (2)文献全文无法获得、质量极低研究、研究数据不完整或数据无法获取; 和(3)会议论文、 病例报告、个案、重复发表、摘要、综述类等文献.
数据提取与资料评价: 导入文献至Endnote 21, 由2名研究者独立剔重、初筛(标题/摘要). 全文献筛选. 提取资料包括: (1)第一作者、发表年份、样本量; (2)HLAP诊断及病情严重程度标准; (3)早期检测时间; 和(4)早期预测因素. 纳入的文献由2名研究者分别使用纽卡斯尔-渥太华量表(the Newcastle-Ottawa Scale, NOS)[11]进行质量评价. NOS量表由研究人群的选择、组间可比性、暴露因素的测量三方面以及病例确定是否恰当、病例代表性、对照的选择等8个条目组成. 量表总分为9分, 高质量文献、中等质量文献、低质量文献分别代表得分≥7、4-6、<4分.
统计学处理 将所有获取的数据导入Excel 2019进行预处理, 处理后的数据导入RevMan 5.4进行Meta分析. 将处理后的数据使用随机效应模型或者固定效应模型进行Meta分析, 若I2<50%则采用固定效应模型进行分析, 反之用随机效应模型分析. 二分类变量采用比值比(odds ratio, OR)表示, 连续性变量采用标准化均数差(standardized mean difference, SMD)表示, 所有变量均附其95%置信区间(confidence interval, CI). 采用香港浸会大学数学系研发的在线数据转换工具将中位数形式表示的数据转换为均值形式(https://www.math.hkbu.edu.hk/~tongt/papers/median2mean.html)[12]. 使用χ2检验结合I2值判断异质性(检验水准α = 0.1), 若P>0.1且I2<50%表示异质性小或无异质性; 反之则表示异质性较高, 采用逐一剔除的方式检查异质性来源. 通过采用亚组分析及敏感性分析探查异质性来源. 统计学显著性差异定义为P<0.05. 发表偏倚检验: 当纳入研究数≥3项时, 采用R 4.5.1软件进行Egger检验定量评估发表偏倚, 以P<0.05为检验水准, 提示存在发表偏倚.
通过检索得到文献629篇, 剔重后得到文献534篇. 阅读标题与摘要, 初筛后得到文献150篇. 按照纳入与排除标准, 最终纳入文献19篇[13-31], 包括中文文献16篇[13-27,30], 英文文献3篇[28,29,31]. 文献检索的具体流程及筛选结果见图1.
纳入文献总样本3321例, 且所有文献为病例对照研究, 研究地区为中国, 每篇文献有明确的HLAP诊断及分类标准[9,32-37]. 根据NOS评分标准对文献进行评价, 均为高质量文献(≥7分). 纳入文献的具体特征及质量评价见表1.
| Ref. | HLAP诊断标准 | 疾病严重程度标准 | 样本量(非SAP、SAP) | 检测时间 | 暴露因素 | NOS评分 |
| 金秋等[13], 2022 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2019)》 | Atlanta | 123(90/43) | 24-48 h | 1、2、5、6、7、8、9、10、11、12、13、34 | 8 |
| 高岩等[14], 2019 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2013)》 | Atlanta | 101(92/9) | 24 h | 1、2、6、7、14、15、20、21、22、23、27、31、36、38 | 7 |
| 李维珍等[15], 2022 | 《实用重症医学》 | Atlanta | 126(93/33) | 入院次晨 | 1、2、15、16、17 | 7 |
| 王建强等[16], 2023 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2013)》 | Atlanta | 108(74/34) | 治疗前, 治疗5 d | 1、2、16、19、23、24 | 7 |
| 王思盼等[17], 2023 | Atlanta | Atlanta | 112(91/21) | 24 h | 1、2、5、6、7、8、9、15、20、25、30、32、33 | 7 |
| 尹小勇等[18], 2021 | 《急性胰腺炎诊治指南(2014)》 | Atlanta | 143(112/31) | 入院时 | 1、2、18、19、40 | 7 |
| 沈曼[19], 2021 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2019)》 | Atlanta | 396(303/93) | 48 h, 连续1-6 d | 1、2、5、6、7、20、23、24、31、34、37 | 8 |
| 李名洪等[20], 2025 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2021)》 | Atlanta | 66(52/14) | 入院时 | 1、2、5、6、7、10、24 | 7 |
| 余凤[21], 2024 | Atlanta | Atlanta | 131(91/40) | 24-48 h | 1、2、5、6、7、8、9、18、20、22、25、29、32、35、41、44 | 7 |
| 刘洋等[22], 2024 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2019)》 | Atlanta | 339(266/73) | 24 h | 1、2、7、12、13、20、30、22 | 8 |
| 呼延立等[23], 2025 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2013)》 | Atlanta | 92(80/12) | 24 h | 1、2、5、7、42、43 | 7 |
| 韩雨露[24], 2024 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2021)》 | Atlanta | 121(90/31) | 48 h | 1、6、7、2、14、15、18、23、24、25、26、30、35、39 | 9 |
| 苟园园等[25], 2023 | Atlanta/《中国急性胰腺炎诊治指南(2021)》 | Atlanta | 189(124/65) | 12 h | 1、2、5、6、7、9、18、19、24 | 9 |
| 贾清[26], 2023 | Atlanta | Atlanta | 169(119/50) | 72 h内 | 1、2、6、15、32、33、41 | 9 |
| 向峰等[27], 2022 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2021)》 | Atlanta | 162(89/73) | 12 h | 1、2、5、7、14、15、16、19、22、23、27、38 | 9 |
| Shuanglian[28], 2023 | 《中国急性胰腺炎诊治指南(2021)》 | Atlanta | 266(244/42) | 24 h | 1、2、6、7、8、12、14、15、18、20、23、25、26、29、30 | 7 |
| Zhu等[29], 2024 | Atlanta | Atlanta | 283(152/131) | 48 h | 1、2、7、8、14、15、23、31、35、36、38 | 8 |
| 汪奕潼[30], 2024 | Atlanta | Atlanta | 290(206/84) | 24 h | 1、2、5、7、9、12、13、15、24、25、27、29、33、36 | 8 |
| Sun等[31], 2020 | Atlanta | Atlanta | 104(90/14) | 0-48 h | 1、2、5、6、7、8、7、15、20、24 | 8 |
Meta分析结果以TG为例, 共10篇文献[14,15,17,24,26-31]报告了早期TG与升高HLAP严重程度的关联, 共纳入1734例患者. 异质性检验结果显示, 各研究之间异质性较高(I2 = 81%, P<0.00001), 采用随机效应模型进行Meta分析, 结果显示早期TG水平是HLAP患者疾病严重程度的预测因素(SMD = 5.96, 95%CI: 4.08-7.83, P<0.00001), 见图2.
在预测因素中合并糖尿病异质性较低, C反应性蛋白(C-reactive protein, CRP)、急性生理与慢性健康状况评分(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation Ⅱ, APACHE Ⅱ)评分、D-二聚体(D-dimer, D-D)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR)、乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase, LDH)、TG升高以及钙离子(Ca2+)异质性较高, 进一步分析异质性来源.
Meta分析结果显示: 根据预测因素的预测效能共筛选出8项最优关联HLAP早期病情严重程度预测因素, 整体Meta分析结果显示均存在统计学差异(P<0.05), 具体见表2.
| 预测因素 | 纳入文献(篇) | 患者例数 | 异质性检验 | Meta分析结果 | ||||
| I2值(%) | P值 | 效应值 | 95%CI | 效应模型 | P值 | |||
| 糖尿病 | 15[13,14,17,19-25,27-31] | 2775 | 43 | 0.04 | OR = 1.41 | 1.18-1.69 | 固定 | 0.0002 |
| APACHE Ⅱ评分 | 5[13,17,21,25,30] | 845 | 89 | <0.00001 | SMD = 4.33 | 3.00-5.66 | 随机 | <0.00001 |
| CRP | 4[16,19,20,31] | 660 | 99 | <0.00001 | SMD = 96.27 | 42.37-150.17 | 随机 | 0.0005 |
| Ca2+ | 7[14,16,19,24,27-29] | 1437 | 99 | <0.00001 | SMD = -0.28 | -0.49-0.08 | 随机 | 0.006 |
| D-D | 3[18,21,25] | 540 | 94 | <0.00001 | SMD = 0.78 | 0.41-1.09 | 随机 | <0.00001 |
| NLR | 4[14,21,22,27] | 723 | 89 | <0.00001 | SMD = 4.23 | 2.66-5.79 | 随机 | <0.00001 |
| LDH | 4[14,27-29] | 812 | 88 | <0.00001 | SMD = 124.14 | 57.93-190.36 | 随机 | 0.0002 |
| TG | 10[14,15,17,24,26-31] | 1734 | 81 | <0.00001 | SMD = 5.96 | 4.08-7.83 | 随机 | <0.00001 |
为探究8项最优预测因素对HLAP患者不同疾病严重程度的预测价值, 按纳入文献病例分组以 及疾病严重程度分为SAP/MAP、SAP/MSAP、MSAP/MAP、SAP/非重症胰腺炎(nonsevere acute pancreatitis, NSAP)4个亚组进行分析. 以TG为例, 结果显示: 在SAP/MAP、SAP/MSAP、SAP/NSAP亚组中差异有统计学意义, TG水平与HLAP严重程度呈显著相关[合并SMD分别为(10.53、3.62、6.07), P分别为(0.003、0.0002、0.0003)]; 整体及SAP/NSAP、MSAP/MAP亚组存在高异质性(I²分别为81%、89%、80%), 推测与检测方法标准化不足等因素有关. 综上, 早期TG升高可作为HLAP向SAP进展的潜在预测标志物, 其在MSAP与MAP鉴别中的价值需进一步验证, 结果见图3.
进一步探究, 8项预测因素在不同亚组中均表现出显著预测效能(P<0.05, 含边缘显著P = 0.05), 但部分指标纳入亚组分析的研究数量<2篇, 故未进行亚组分析, 具体结果见表3.
| 亚组 | 预测因素 | 纳入文献(篇) | 异质性检验 | Meta分析结果 | ||||
| I2值(%) | P值 | 效应值 | 95%CI | 效应模型 | P值 | |||
| (亚组1)SAP/MAP | APACHE Ⅱ评分 | 3[13,17,21] | 85 | 0.0001 | SMD = 6.86 | 3.03-10.69 | 随机 | 0.0004 |
| 合并糖尿病 | 9[13,14,17,19-23,31] | 71 | 0.0005 | OR = 1.24 | 1.24-2.34 | 随机 | 0.05 | |
| CRP | 4[16,19,20,31] | 99 | 0.00001 | SMD = 154.42 | 24.09-284.75 | 随机 | 0.02 | |
| D-D | 2[18,21] | 63 | 0.1 | SMD = 1.19 | 0.74-1.64 | 随机 | 0.00001 | |
| NLR | 3[14,21,22] | 0 | 0.41 | SMD = 6.31 | 5.14-7.48 | 固定 | 0.00001 | |
| TG | 4[14,15,17,31] | 71 | 0.01 | SMD = 10.53 | 3.69-17.37 | 随机 | 0.003 | |
| (亚组2)SAP/MSAP | APACHE Ⅱ评分 | 3[13,17,21] | 91 | 0.0001 | SMD = 5.64 | 0.92-10.35 | 随机 | 0.02 |
| CRP | 4[16,19,20,31] | 98 | 0.00001 | SMD = 95.94 | 1.11-190.77 | 随机 | 0.05 | |
| D-D | 2[18,21] | 37 | 0.21 | SMD = 0.91 | 0.68-1.14 | 固定 | 0.00001 | |
| TG | 4[14,15,17,31] | 0 | 0.55 | SMD = 3.62 | 1.69-5.56 | 固定 | 0.0002 | |
| (亚组3)MSAP/MAP | CRP | 4[16,19,20,31] | 90 | 0.0001 | SMD = 59.5 | 18.15-100.85 | 随机 | 0.005 |
| Ca2+ | 3[14,16,19] | 93 | 0.00001 | SMD = -0.24 | -0.41-0.07 | 随机 | 0.007 | |
| NLR | 3[14,21,22] | 66 | 0.05 | SMD = 5.42 | 3.34-7.49 | 随机 | 0.00001 | |
| (亚组4)SAP/NSAP | APACHE Ⅱ评分 | 2[25,30] | 62 | 0.1 | SMD = 4.5 | 3-5.66 | 随机 | 0.00001 |
| 合并糖尿病 | 6[24,25,27-30] | 3 | 0.4 | OR = 1.65 | 1.27-2.14 | 固定 | 0.0002 | |
| Ca2+ | 4[24,27-29] | 81 | 0.001 | SMD = -0.23 | -0.35-0.117 | 随机 | 0.0001 | |
| LDH | 3[27-29] | 94 | 0.00001 | SMD = 170.83 | 3.36-268.31 | 随机 | 0.00006 | |
| TG | 5[24,26-30] | 89 | 0.00001 | SMD = 6.07 | 2.76-9.37 | 随机 | 0.00001 | |
为探究异质性的主要来源并验证合并效应量的稳健性, 通过逐一剔除的方式针对异质性较大的影响因素进行敏感性分析. 结果显示: APACHE Ⅱ评分、NLR、LDH、在分别去除文献[13]、文献[22]、文献[23]、之后异质性降低. CRP、D-D、TG升高以及Ca2+下降异质性未见明显改变, 表明结果稳定性较好且可信度高. 敏感性分析的具体结果见表4.
| 预测因素 | I2值(%) | P值 | SMD(95%CI) |
| APACHE Ⅱ评分 | 82 | 0.00001 | 3.6(2.52-4.67) |
| NLR | 41 | 0.12 | 4.06(2.78-5.34) |
| LDH | 75 | 0.001 | 83.94(35.27-132.6) |
| CRP | 93 | 0.00001 | 60.99(30.81-91.17) |
| Ca2+ | 99 | 0.00001 | -0.37(-0.60至-0.14) |
| D-D | 94 | 0.00001 | 0.78(0.47-1.09) |
| TG | 75 | 0.00001 | 5.34(3.59-7.10) |
使用R 4.5.1软件中的Egger检验对本研究中最优预测因素进行发表偏倚分析, Egger检验结果显示: NLR(P = 0.136)、糖尿病(P = 0.269)、CRP(P = 0.802)、Ca(P = 0.395)、NLR(P = 0.191)、LDH(P = 0.191)、TG(P = 0.06)未见明显发表偏倚, D-D(P = 0.005)可能存在一定的发表偏倚. 采用trim-and-fill校正后, 合并结果依然具有统计学意义, 表明发表偏倚对合并效应量影响不显著, 结果较为稳健.
HLAP患者早期疾病严重程度预测因素的GRADE证据评价如表5所示, 共有8项预测因素为中等质量(B), 偏倚风险降级主要因为部分研究随机方法、盲法缺失.
| 预测因素 | 证据质量评价 | 证据质量 | 证据等级(级) | ||||
| 偏倚风险 | 不一致性 | 发表偏倚 | 不精确性 | 间接性 | |||
| 合并糖尿病 | 高风险 | 无严重不一致性 | 未发现 | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
| APACHE Ⅱ评分 | 高风险 | 无严重不一致性 | 未发现 | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
| CRP | 高风险 | 无严重不一致性 | 未发现 | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
| Ca2+ | 高风险 | 无严重不一致性 | 未发现 | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
| D-D | 高风险 | 无严重不一致性 | 存在(矫正后仍具有统计学意义) | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
| NLR | 高风险 | 无严重不一致性 | 未发现 | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
| LDH | 高风险 | 无严重不一致性 | 未发现 | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
| TG | 高风险 | 无严重不一致性 | 未发现 | 无严重不精确性 | 无严重间接性 | 中 | B |
HLAP易重症化的核心机制是脂质毒性-炎症风暴-代谢紊乱的恶性循环, 早期干预滞后是病情进展的关键诱因[38]. 高甘油三酯在胰腺内分解为游离脂肪酸, 其细胞毒性直接破坏胰腺腺泡细胞、堵塞微循环, 加速胰腺坏死; 同时激活炎症通路引发SIRS, 叠加代谢紊乱以及基础疾病的影响, 导致病情快速恶化[39,40]. 因此, 早期识别预测因素、及时干预是阻断病情进展的核心, 本研究明确的8项核心早期预测因素, 为HLAP的早期分层管理及预测提供循证支持.
CRP与NLR是评估HLAP早期炎症强度及免疫失衡的核心指标. CRP作为经典全身性炎症标志物, 其水平与胰腺坏死范围、SIRS严重程度直接相关, SAP患者CRP升高幅度显著大于MAP患者, 与谭崇友等[41]、侯静琳[42]的研究结果相符. NLR升高提示促炎反应增强、抗炎反应减弱, 比值越高炎症失控风险越高, 在SAP与MAP、SAP与MSAP分层鉴别中效能突出, 这与肖金良[43]、杨杭妹[44]提出的NLR可作为HLAP 重症化预警指标结论一致. 两者在SAP与MAP、SAP与MSAP的分层鉴别中均表现出显著预测效能, 可作为早期识别HLAP炎症严重程度的关键信号.
D-D作为HLAP早期凝血紊乱与微循环障碍的特异性标志物, 其水平可直接反映血管损伤及微循环障碍的严重程度, 且在SAP与MAP患者间存在显著差异, 这与Li等[45]、陈庆坤等[46]的结论相一致, 本研究中该指标在SAP与NSAP亚组中更展现出突出的评估效能, 也为临床早期干预HLAP患者的微循环障碍提供了重要参考依据. 而作为HLAP发病的核心病因, 同时也是脂质毒性源头的TG指标, 在本研究对HLAP患者的早期检测中呈现出整体偏高的特点, 且SAP患者的TG水平远高于MAP患者, 这一结果进一步凸显了其对HLAP重症化的预测价值, 与黄晓东等[47]、杨黎黎等[48]的研究相符. 此外, LDH升高与钙离子降低还能分别从器官损伤、胰腺坏死的层面反映HLAP的病理损伤程度: 其中钙离子降低是胰腺坏死过程中的消耗性表现, 本研究中HLAP患者的钙离子水平整体呈降低趋势, 且SAP患者的钙离子水平显著低于MAP患者, 其降低程度与胰腺坏死范围密切相关, 这与Bruce等[49]、Yang等[50]证实的钙离子水平与胰腺损伤程度呈负相关的结论相一致; LDH作为反映细胞损伤的敏感标志物, 在HLAP患者中整体水平呈升高状态, 且SAP患者的LDH升高更为明显, 这一特征提示患者的胰腺及肝、肾等多器官已出现早期受损, 与娄雪菡[51]提出的LDH可作为SAP器官损伤评估指标的结论相契合. 综上, TG从病因层面、CRP与NLR从炎症与免疫失衡层面、LDH与钙离子从病理损伤层面, 为HLAP病情严重程度的判断提供了直接的临床依据, 而D-D则从微循环紊乱角度为HLAP的早期精准干预提供了重要参考.
APACHE Ⅱ评分通过整合患者的急性生理指标(如体温、血压、心率)、慢性基础疾病及年龄等信息, 全面量化患者的整体病情严重程度, 是临床评估HLAP重症化风险的常用工具. 在HLAP患者中, APACHE Ⅱ评分整体随病情加重而升高, 无论在SAP与MAP、SAP与MSAP还是SAP与NSAP的对比中, 评分差异均具有临床意义, 这与梁丹[52]、徐静静等[53]发现的APACHE Ⅱ评分对胰腺炎重症化的预测效能显著结果一致.
合并糖尿病是HLAP早期病情加重的独立预测因素. 在HLAP患者中, 合并糖尿病者发展为重症的风险显著高于无糖尿病者, 尤其在SAP与NSAP的亚组中, 糖尿病对重症化的影响更为明显, 这与Fu等[54]、杨黎黎等[48]、郑志灵等[55]的结论一致. 因此, 临床面对合并糖尿病的HLAP患者, 需尽早启动强化降糖、降脂治疗, 并加强病情监测, 以阻断基础疾病与HLAP的协同危害.
本研究存在以下局限性: (1)本研究仅纳入中英文文献以及研究地区大部分为中国地区, 可能存在语言及地区偏倚; (2)部分结局指标异质性较高; (3)部分亚组因素文献相对较少, 可能存在结果偏倚. 未来希望能够开展多中心、大样本、多语言、多地区的研究, 同时尽可能多地纳入预测因素, 此外尚需更多高质量的研究以进一步验证和支持, 确保其准确性.
综上所述, 本研究筛选的8项最优预测因素可较好的覆盖各严重程度分层, 能够满足HLAP不同严重程度分层鉴别需求: SAP与MAP鉴别中, TG、APACHE Ⅱ评分、NLR、CRP预测效能最突出; SAP与NSAP鉴别中, LDH、钙离子、合并糖尿病预警价值显著; MSAP与MAP鉴别中, NLR、CRP、Ca2+为关键指标. 基于此, 临床可构建"早期检测-分层干预"诊疗路径: 轻症高风险患者以保守治疗为主, 重点监测TG、NLR等指标; 中重症高风险患者需早期转入ICU, 强化降脂、抗炎、改善微循环等干预, 实现HLAP精准化管理, 降低重症化率与死亡率.
近年来, 高脂血症性急性胰腺炎(hyperlipidemic acute pancreatitis, HLAP)发病率逐步上升, 其具有发病急、进展快, 易发展为重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis, SAP), 死亡率高等特点, 临床需按病情分层干预, 早期精准预测病情并及时进行干预是改善预后的关键.
现有研究多聚焦单一预测因素, 缺乏系统整合与验证, 临床分层干预循证依据不足, 需通过Meta分析筛选HLAP早期重症化核心预测因素.
系统评价HLAP早期病情严重程度的核心预测因素, 明确其分层预测价值, 为临床精准干预提供循证支持.
检索6个中英文数据库, 纳入19篇高质量病例对照研究, 采用纽卡斯尔-渥太华量表评价文献质量, 通过RevMan 5.4软件进行Meta分析, 结合亚组、敏感性及发表偏倚检验验证结果.
共纳入3321例患者, 筛选8项核心预测因素(甘油三酯、急性生理与慢性健康状况评分等), 均具有统计学意义, 可覆盖SAP/轻症急性胰腺炎(mild acute pancreatitis, MAP)、中度重症急性胰腺炎/MAP等全部分层鉴别需求, 结果稳健性良好.
8项预测因素可作为HLAP早期病情核心预测指标, 基于此可构建"早期检测-分层干预"诊疗路径, 助力精准管理, 降低重症化率与死亡率.
未来需开展多中心、大样本前瞻性研究, 优化预测模型, 探索多指标联合预测方案, 提升临床可操作性.
| 1. | Lin XY, Zeng Y, Zhang ZC, Lin ZH, Chen LC, Ye ZS. Incidence and clinical characteristics of hypertriglyceridemic acute pancreatitis: A retrospective single-center study. World J Gastroenterol. 2022;28:3946-3959. [PubMed] [DOI] |
| 2. | Wang YH, Xu ZH, Zhou YH, Sun SL, Xu ZW, Qi X, Zhou WJ, Sheng HQ, Zhao B, Mao EQ. The clinical characteristic of biliary-hyperlipidemic etiologically complex type of acute pancreatitis: a retrospective study from a tertiary center in China. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2021;25:1462-1471. [PubMed] [DOI] |
| 3. | Yu H, Huang Y, Chen L, Shi L, Yang Y, Xia W. Assessment of Computed Tomography-Defined Muscle and Adipose Tissue Features in Relation to Length of Hospital Stay and Recurrence of Hypertriglyceridemic Pancreatitis. Int J Gen Med. 2021;14:1709-1717. [PubMed] [DOI] |
| 4. | Cao L, Chen Y, Liu S, Huang W, Wu D, Hong D, Wang Z, Sun Y, Qin K, Guo F, Luo C, Jiao Q, Luo X, Zhou J, Li G, Ye B, Chen T, Liu M, Mao W, Wang L, Li S, Windsor JA, Liu Y, Ke L, Tong Z, Li W; Chinese Acute Pancreatitis Clinical Trials Group (CAPCTG). Early Plasmapheresis Among Patients With Hypertriglyceridemia-Associated Acute Pancreatitis. JAMA Netw Open. 2023;6:e2320802. [PubMed] [DOI] |
| 7. | Valverde-López F, Martínez-Cara JG, Redondo-Cerezo E. Acute pancreatitis. Med Clin (Barc). 2022;158:556-563. [PubMed] [DOI] |
| 9. | Wu Z, Wang X, Jiang X. Study on the Mechanism of Probucol Nanosuspension on Hyperlipidemic Pancreatitis and Regulation of Blood Lipid Function. J Nanosci Nanotechnol. 2021;21:1286-1292. [PubMed] [DOI] |
| 10. | Banks PA, Bollen TL, Dervenis C, Gooszen HG, Johnson CD, Sarr MG, Tsiotos GG, Vege SS; Acute Pancreatitis Classification Working Group. Classification of acute pancreatitis--2012: revision of the Atlanta classification and definitions by international consensus. Gut. 2013;62:102-111. [PubMed] [DOI] |
| 11. | Stang A. Critical evaluation of the Newcastle-Ottawa scale for the assessment of the quality of nonrandomized studies in meta-analyses. Eur J Epidemiol. 2010;25:603-605. [PubMed] [DOI] |
| 13. | 金 秋, 杨 婧, 马 红琳, 李 苹菊, 胡 绍山, 刘 清清. 不同评分系统预测高脂血症性急性胰腺炎严重程度及预后的价值分析. 临床肝胆病杂志. 2022;38:2551-2557. [DOI] |
| 17. | 王 思盼, 张 珏, 张 珂, 陈 南, 陈 明迪, 李 毅. 内脏脂肪指数对高脂血症性急性胰腺炎患者病情严重程度的预测价值. 中国中西医结合急救杂志. 2023;30:453-457. [DOI] |
| 18. | 尹 小勇, 董 科, 杨 正东, 何 显军, 何 鑫, 郭 润兮, 赵 芸芸, 张 克波. 乳酸、血浆D-二聚体、纤维蛋白原联合检测对高脂血症性胰腺炎严重程度及预后评价. 西部医学. 2021;33:1001-1004+1015. [DOI] |
| 22. | 刘 洋, 赵 晓琳, 程 建平. CT评估的脂肪肝、NLR及BISAP评分在发病24小时内对高脂血症性急性胰腺炎重症化倾向的预测价值. 现代消化及介入诊疗. 2024;29:239-243. [DOI] |
| 25. | 苟 园园, 姚 隆, 曹 洁. 高甘油三酯血症性急性胰腺炎凝血指标与D-二聚体水平变化及其预测疾病严重程度的价值. 中南大学学报(医学版). 2023;48:1050-1058. |
| 28. | Shuanglian Y, Huiling Z, Xunting L, Yifang D, Yufen L, Shanshan X, Lijuan S, Yunpeng L. Establishment and validation of early prediction model for hypertriglyceridemic severe acute pancreatitis. Lipids Health Dis. 2023;22:218. [PubMed] [DOI] |
| 29. | Zhu Y, Huang Y, Sun H, Chen L, Yu H, Shi L, Xia W, Sun X, Yang Y, Huang H. Novel anthropometric indicators of visceral obesity predict the severity of hyperlipidemic acute pancreatitis. Lipids Health Dis. 2024;23:120. [PubMed] [DOI] |
| 30. | 汪 奕潼. LAP联合C反应蛋白、降钙素原对HLAP严重程度的预测研究. 重庆: 重庆医科大学; 2024. |
| 31. | Sun YM, Gao F, Chen X, Zhang J. The relationship between triglyceride level and the severity of acute hypertriglyceridemic pancreatitis in Chinese patients. Turk J Gastroenterol. 2020;31:633-639. [PubMed] [DOI] |
| 32. | 杜 奕奇, 陈 其奎, 李 宏宇, 曾 悦, 郭 晓钟, 李 兆申, 唐 承薇, 袁 耀宗, 王 兴鹏. 中国急性胰腺炎诊治指南(2019年, 沈阳). 临床肝胆病杂志. 2019;35:2706-2711. [DOI] |
| 38. | Guo WX, Lu XG, Zhan LB, Song Y. Chinese herbal medicine therapy for hyperlipidemic acute pancreatitis: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2023;27:2256-2276. [PubMed] [DOI] |
| 39. | 龚 川江, 刘 利, 刘 佳佳, 周 铃. 全身免疫炎症指数联合外周血中性粒细胞/淋巴细胞比值、D-二聚体/纤维蛋原比值检测对急性胰腺炎患者预后评估价值. 临床军医杂志. 2024;52:324-326. [DOI] |
| 40. | Ma Y, Li X, Liu Z, Xue X, Wang Y, Ma Y. HIF-1α-PPARγ-mTORC1 signaling pathway-mediated autophagy induces inflammatory response in pancreatic cells in rats with hyperlipidemic acute pancreatitis. Mol Biol Rep. 2023;50:8497-8507. [PubMed] [DOI] |
| 45. | Li J, Hu J, Gou Y, Yao L, Cao J. Changes in inflammatory composite markers and D-dimer levels in young and middle-aged/elderly patients with hypertriglyceridemic acute pancreatitis and their predictive value for disease progression. Zhong Nan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban. 2025;50:215-226. [PubMed] [DOI] |
| 47. | 黄 晓东, 徐 志鸿, 刘 斯瑶, 刘 雄, 郑 清柳, 胡 俊, 黄 贤伟, 蔺 际. 入院早期甘油三酯达标对高脂血症性急性胰腺炎患者住院期间终点事件的影响. 中国急救医学. 2024;44:871-877. [DOI] |
| 48. | 杨 黎黎, 邓 蓉, 张 枭, 王 建强, 王 艳芳. 2型糖尿病合并高脂血症性急性胰腺炎患者凝血功能、炎性因子、血脂水平变化及临床意义. 川北医学院学报. 2025;40:1191-1194. [DOI] |
| 49. | Bruce JIE, Sánchez-Alvarez R, Sans MD, Sugden SA, Qi N, James AD, Williams JA. Insulin protects acinar cells during pancreatitis by preserving glycolytic ATP supply to calcium pumps. Nat Commun. 2021;12:4386. [PubMed] [DOI] |
| 50. | Yang AL, McNabb-Baltar J. Hypertriglyceridemia and acute pancreatitis. Pancreatology. 2020;20:795-800. [PubMed] [DOI] |
| 53. | 徐 静静, 陈 加平, 徐 令奇, 林 樱, 黄 昊. 血清ZO-1、Occludin、Claudin-1联合APACHE Ⅱ评分对高甘油三酯血症型重症急性胰腺炎并发急性肾损伤的预测价值. 医学分子生物学杂志. 2025;22:374-378. [DOI] |
| 54. | Fu ZH, Zhao ZY, Liang YB, Cheng DY, Luo JM, Jiang HX, Qin SY. Impact of metabolic syndrome components on clinical outcomes in hypertriglyceridemia-induced acute pancreatitis. World J Gastroenterol. 2024;30:3996-4010. [PubMed] [DOI] |
学科分类: 胃肠病学和肝病学
手稿来源地: 山东省
同行评议报告学术质量分类
A级 (优秀): 0
B级 (非常好): B, B
C级 (良好): 0
D级 (一般): D
E级 (差): E
科学编辑: 刘继红 制作编辑:张砚梁