NLR, MLR, PLR et RDW pour prédire les résultats et différencier les pneumonies virales et bactériennes dans l'unité de soins intensifs

Rapports scientifiques volume 12, Numéro d'article : 15974 (2022) Citer cet article

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Le rapport neutrophiles/lymphocytes (NLR), le rapport monocytes/lymphocytes (MLR), le rapport plaquettes/lymphocytes (PLR) et la largeur de distribution des globules rouges (RDW) sont des biomarqueurs émergents pour prédire les résultats chez les patients du service général. Cependant, leur rôle dans le pronostic des patients gravement malades atteints de pneumonie n'est pas clair. Au total, 216 patients adultes ont été recrutés sur 2 ans. Ils ont été classés en groupes de pneumonie virale et bactérienne, représentés respectivement par le virus de la grippe A et Streptococcus pneumoniae. Les données démographiques, les résultats et les paramètres de laboratoire ont été analysés. La puissance pronostique des paramètres sanguins a été déterminée par l'aire respective sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUROC). Les performances ont été comparées à l'aide du score APACHE IV. La capacité discriminante à différencier les étiologies virales et bactériennes a été examinée. Des pneumonies virales et bactériennes ont été identifiées chez 111 et 105 patients, respectivement. Pour prédire la mortalité hospitalière, le score APACHE IV était le meilleur score pronostique par rapport à tous les paramètres sanguins étudiés (ASC 0,769, IC 95 % 0,705–0,833). Dans l'analyse de l'arbre de classification, le prédicteur le plus significatif de la mortalité hospitalière était le score APACHE IV (P ajusté = 0,000, χ2 = 35,591). La ventilation mécanique était associée à une mortalité hospitalière plus élevée chez les patients avec des scores APACHE IV bas ≤ 70 (P ajusté = 0,014, χ2 = 5,999). Chez les patients avec des scores APACHE IV élevés > 90, un âge > 78 ans (P ajusté = 0,007, χ2 = 11,221) et une thrombocytopénie (numération plaquettaire ≤ 128, P ajusté = 0,004, χ2 = 12,316) étaient prédictifs d'une mortalité hospitalière plus élevée. Le score APACHE IV est supérieur à tous les paramètres sanguins étudiés pour prédire la mortalité hospitalière. Le seul marqueur inflammatoire aux performances pronostiques comparables au score APACHE IV est la numération plaquettaire à 48 h. Cependant, il n'existe pas de biomarqueur idéal pour différencier les pneumonies virales et bactériennes.

La numération globulaire complète est fréquemment utilisée pour évaluer le sepsis, en mettant l'accent sur le nombre de globules blancs (WCC) et la présence d'un décalage vers la gauche ou d'une bandémie1. Cependant, un WCC anormal n'est pas un marqueur sensible même chez les patients atteints de bactériémie2. Bien que la bandémie soit plus sensible pour identifier les bactériémies occultes2, la nécessité technique d'un comptage cellulaire manuel se traduit par un retard important dans le diagnostic3. La réponse de la bandémie elle-même est également sujette à retard et n'apparaît qu'un jour après l'infection clinique1. Ces facteurs de confusion ont conduit à rechercher des marqueurs plus efficaces pour faciliter l'évaluation des infections.

Le rapport neutrophiles sur lymphocytes (NLR) est un marqueur facilement disponible dérivé du CBC sous la forme d'un rapport des nombres absolus ou relatifs de neutrophiles et de lymphocytes. Les catécholamines endogènes et le cortisol sont libérés en réponse à un stress physiologique, provoquant une augmentation des neutrophiles et une diminution des lymphocytes4,5. De plus, l'apoptose des lymphocytes se produit dans la septicémie, entraînant une lymphopénie6 et entraînant un NLR élevé. Cette réponse se produit rapidement dans les 4 à 8 h suivant une agression aiguë7, ce qui rend le NLR supérieur à la leucocytose ou à la bandémie pour la réflexion opportune d'une maladie aiguë.

Des études ont montré une association entre le NLR et les résultats des patients chez les patients septiques et bactériémiques au service des urgences et dans le service général8,9,10,11,12, ainsi que dans le syndrome coronarien aigu, la pancréatite aiguë et les maladies rhumatismales13,14,15,16,17,18,19,20,21,22. Sa signification pronostique en unité de soins intensifs (USI) reste cependant incertaine. Semblable au NLR, le rapport monocyte-lymphocyte (MLR), le rapport plaquette-lymphocyte (PLR) et la largeur de distribution des globules rouges (RDW) sont décrits et évalués en tant que biomarqueurs inflammatoires dans une variété de conditions médicales.

L'utilisation de NLR peut également avoir une signification diagnostique. Dans les infections bactériennes, la neutrophilie et la bandémie se développent, entraînant une augmentation du NLR. Un NLR plus élevé peut indiquer qu'une infection est d'origine bactérienne plutôt que virale.

Notre étude visait à évaluer (1) la précision pronostique de ces biomarqueurs simples pour prédire la mortalité hospitalière par rapport au score Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) IV et (2) leur pouvoir diagnostique pour différencier les étiologies des pneumonies.

Cette analyse rétrospective a été menée du 1er janvier 2017 au 30 juin 2019 au Pamela Youde Nethersole Eastern Hospital (PYNEH), un hôpital régional de 1700 lits à Hong Kong. Les patients admis à l'unité de soins intensifs de PYNEH avec la grippe A ou une pneumonie à pneumocoque ont été inscrits. Les patients co-infectés par des virus et des bactéries, âgés de moins de 18 ans et présentant des données insuffisantes ont été exclus. Une analyse rétrospective des dossiers médicaux, des données des systèmes de gestion clinique et des systèmes d'information clinique (IntelliVue Clinical Information Portfolio, Philips Medical, Amsterdam, Pays-Bas) a été réalisée.

Le critère de jugement principal était la capacité du NLR à prédire la mortalité hospitalière. Les critères de jugement secondaires étaient la capacité de MLR, PLR et RDW à prédire la mortalité hospitalière et la performance diagnostique de NLR, MLR, PLR et RDW pour distinguer la pneumonie virale de la pneumonie bactérienne. Les paramètres de laboratoire inclus dans l'étude ont été obtenus à partir de la formule sanguine complète (CBC) à 0 h et 48 h d'admission. La valeur delta a été obtenue en soustrayant les données à 0 h des données à 48 h.

Les données démographiques, les résultats cliniques et les paramètres de laboratoire ont été comparés entre les survivants et les non-survivants à l'hôpital et les patients atteints de pneumonie virale et bactérienne. Les variables catégorielles sont exprimées en nombre de cas et en pourcentages et les variables continues en médiane ± intervalle interquartile (IQR). L'analyse univariée des variables catégorielles a été effectuée à l'aide du test exact de Fisher ou du test du chi carré de Pearson, selon le cas. Les variables continues ont été comparées par le test U de Mann‒Whitney ou le test t de Student. Les variables avec P < 0,1 en analyse univariée ont été incluses en analyse multivariée. Une analyse de régression logistique avec élimination progressive vers l'arrière a été utilisée pour évaluer les prédicteurs indépendants de la mortalité hospitalière. AP < 0,05 était considéré comme significatif.

La comparaison de la précision pronostique et diagnostique des variables a été effectuée à l'aide de courbes de caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC). L'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUROC) a été calculée, allant de 0,5 à 1,0. Des valeurs plus élevées montrent une plus grande puissance dans le résultat discriminatoire.

Un modèle d'arbre de classification a été utilisé pour identifier les prédicteurs de la mortalité hospitalière. Cette méthode d'exploration de données classe la population étudiée en sous-groupes de variables dépendantes en fonction des valeurs des variables indépendantes en utilisant des tests non paramétriques. La méthode de fractionnement est appelée le détecteur d'interaction automatique du chi carré exhaustif (CHAID). L'analyse a été effectuée de manière progressive à l'aide du test du chi carré de Pearson. La variable avec la plus petite valeur de p ajustée selon Bonferroni et produisant le partage le plus significatif a été choisie. Des nœuds ont été créés pour maximiser les différences entre les groupes dans le résultat. Un nœud terminal a été produit lorsque le nombre de nœuds enfants était inférieur à 2 ou lorsque la plus petite valeur p ajustée était insignifiante. Toutes les analyses ont été effectuées à l'aide du package statistique pour les sciences sociales pour Windows, version 27.0 (SPSS, Chicago, États-Unis).

La taille de l'échantillon a été calculée sur la base d'un AUROC moyen de 0,688 (AUROC moyen tiré de 3 études : 0,74623, 0,69524 et 0,62225) pour le rapport neutrophiles/lymphocytes (NLR) dans la prédiction de la mortalité hospitalière. Avec une erreur de type I de 0,05, une puissance de 80 % et un taux de mortalité attendu de 12,5 %, la taille d'échantillon calculée était de 189.

Cette étude a été approuvée par le Hong Kong East Cluster Ethics Committee of the Hospital Authority (HKECREC-2020-071), qui a également renoncé à la nécessité d'un consentement éclairé écrit en raison de la nature rétrospective de l'étude. Toutes les méthodes ont été réalisées conformément aux directives et réglementations en vigueur.

Au total, 216 patients ont été recrutés au cours des 2 années indiquées. Leurs caractéristiques de base et leurs résultats cliniques sont répertoriés dans le tableau 1. L'âge médian était de 69 ans (écart interquartile 59–80). Le score APACHE IV médian était de 91 (63–115). Le score médian APACHE IV pour prédire le risque de décès était de 0,39 (0,16–0,66). La majorité de la population (83,3 %, 180/216) a eu un choc septique. Soixante-neuf pour cent (149/216) des patients étaient ventilés mécaniquement et 34,3 % (74/216) ont nécessité une thérapie de remplacement rénal. La durée médiane de séjour en unité de soins intensifs (USI) et à l'hôpital était de 4 (1,8–9,7) et 13,3 (7,0–28,8), respectivement.

L'analyse univariée (tableau 1) a montré que le diabète sucré (43,2 % contre 26,7 %, P = 0,015) était plus fréquent chez les patients atteints de pneumonie virale. En comparaison, les patients atteints de pneumonie bactérienne étaient plus susceptibles de développer un choc septique (94,3 % contre 73 %, P < 0,001).

Le taux global de mortalité hospitalière de la population inscrite était de 31 % (n = 67). L'analyse univariée (Tableau 2) a montré que les non-survivants hospitalisés étaient plus âgés (médiane 78 vs 65, P < 0,001) et plus susceptibles d'avoir une maladie rénale chronique ou une insuffisance rénale terminale (70,1 % vs 39,6 %, P < 0,001) et une hémopathie maligne (10,4 % vs 3,4 %, P = 0,051). Les non-survivants hospitalisés avaient également des scores APACHE IV plus élevés (110 contre 79, P < 0,001), le score APACHE IV prédisait le risque de décès (0,61 contre 0,26, P < 0,001), et ces patients étaient plus susceptibles d'avoir un choc septique (92,5 % contre 79,2 %, P = 0,017), d'avoir reçu une ventilation mécanique (83,6 % contre 62,4 %, P = 0,002), une thérapie de remplacement rénal nécessaire (47,8 % contre 28,2 %, P = 0,008) et des durées d'hospitalisation plus courtes (11,1 contre 14,1, P = 0,012).

L'analyse univariée des paramètres biologiques (Tableau 2) a montré que les lymphocytes à 0 h et 48 h et leur delta et que les monocytes à 48 h et les plaquettes à 0 h et 48 h et leur delta étaient significativement plus faibles chez les non survivants. NLR à 48 h et son delta et RDW à 0 h et 48 h étaient significativement plus élevés chez les non-survivants.

La puissance pronostique des paramètres significatifs identifiés en analyse univariée a été comparée au score APACHE IV, et APACHE IV a prédit le risque de décès par analyse ROC (Tableau 3). APACHE IV a prédit le risque de décès (ASC 0,776, IC à 95 % 0,713-0,84) et le score APACHE IV (ASC 0,769, IC à 95 % 0,705-0,833) avait la capacité discriminatoire la plus élevée pour la prédiction de la mortalité hospitalière. Les plaquettes à 48 h ont donné les meilleurs résultats parmi les paramètres de laboratoire évalués pour prédire la mortalité hospitalière (ASC 0,721, IC à 95 % 0,643–0,798).

Les variables associées (P < 0,1) à la mortalité hospitalière dans l'analyse univariée initiale (Tableau 2) ont été incluses dans l'analyse multivariée. Le tableau 4 montre l'analyse de régression logistique des prédicteurs de la mortalité hospitalière. Les prédicteurs indépendants de la mortalité hospitalière comprenaient l'âge (odds ratio 1,052, P = 0,001), le score APACHE IV (OR 1,020, P = 0,001), le RDW à 48 h (OR 1,268, P = 0,011), le delta NLR (OR 1,019, P = 0,051) et la numération plaquettaire à 0 h (OR 0,994, P = 0,01 3). Le test Hosmer-Lemeshow a été utilisé pour garantir la qualité de l'ajustement des modèles statistiques, avec une valeur p de 0,814, ce qui indique un bon étalonnage et un bon ajustement du modèle.

Le composite des 5 paramètres du tableau 4 a été appelé modèle 1. La figure 1 compare les performances pronostiques du modèle 1 et du score APACHE IV par analyse ROC. Le modèle 1, composé de cinq prédicteurs indépendants, a montré une supériorité dans la prédiction de la mortalité hospitalière (ASC 0,830, IC à 95 % 0,772–0,888) par rapport au score APACHE IV seul (ASC 0,769, IC à 95 % 0,705–0,833).

Courbes des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) pour comparer les performances du score APACHE IV et du modèle 1. Modèle 1 (modèle de régression logistique du tableau 4) : AUROC 0,830, IC à 95 % 0,772–0,888. Score APACHE IV : AUROC 0,769, IC à 95 % 0,705–0,833.

Le modèle d'arbre de classification (Fig. 2) a été appliqué pour analyser les facteurs déterminants qui prédisent la mortalité hospitalière. Le prédicteur le plus significatif était le score APACHE IV (P ajusté = 0,000, χ2 = 35,591). Pour les patients avec des scores APACHE IV ≤ 70, ceux nécessitant une ventilation mécanique avaient une mortalité hospitalière accrue (P ajusté = 0,014, χ2 = 5,999, taux de mortalité hospitalière de 14 % contre 0 % par rapport à ceux ne nécessitant pas de ventilation mécanique). Pour les patients avec des scores APACHE IV > 90 et des âges > 78 (P ajusté = 0,007, χ2 = 11,221), le taux de mortalité hospitalière atteint 67,4 %. Pour les patients avec un score APACHE IV > 90 et un âge ≤ 78 ans, la numération plaquettaire (P ajusté = 0,004, χ2 = 12,316) est devenue un déterminant important de la mortalité. Ceux dont le nombre de plaquettes était ≤ 128 à 0 h avaient une mortalité hospitalière plus élevée (59,3 % contre 16,7 %) que les patients dont le nombre de plaquettes était > 128.

Analyse de l'arbre de classification pour les prédicteurs de la mortalité hospitalière.

Les patients atteints de pneumonie virale avaient un nombre de globules blancs (WCC) inférieur à 48 h (9,9 vs 13,6, P <0,001), un nombre de neutrophiles à 48 h (8,8 vs 11,6, P = 0,001) et une largeur de distribution des globules rouges delta (RDW, 0,2 vs 0,3, P = 0,013) que les patients atteints de pneumonie bactérienne (tableau 5). Dans l'analyse de la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) de ces paramètres (tableau 6), le WCC à 48 h (AUC 0,648 ; IC à 95 % 0,572-0,722) avait une plus grande capacité à différencier la pneumonie virale de la pneumonie bactérienne que les neutrophiles à 48 h (AUC 0,627, IC à 95 % 0,552-0,702) et le delta RDW (AUC 0,594, IC à 95 % 0,518–0,670). La figure 3 affiche les courbes ROC respectives de ces paramètres.

Courbes de caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) pour comparer les performances diagnostiques des paramètres de laboratoire pour différencier la pneumonie virale de la pneumonie bactérienne.

Le NLR a été étudié comme marqueur de gravité et de pronostic en raison de sa capacité à identifier les états de stress physiologique extrême. Son utilisation a été étendue dans différentes maladies et conditions, y compris les maladies rhumatismales13,22, l'embolie pulmonaire aiguë21,26, le syndrome coronarien aigu14,20 et la pancréatite aiguë27. L'utilisation de la NLR pour prédire la gravité de la pneumonie communautaire (PAC) a fait l'objet d'études approfondies28. Ses performances se sont révélées comparables à celles de l'indice de gravité de la pneumonie (PSI)29,30, CURB-6530, WCC et CRP30,31. Des études antérieures ont prouvé que le NLR était un marqueur pronostique utile pour les patients atteints de septicémie12,24,32,33 et, en général, les populations gravement malades23,34,35. Cependant, il existe peu de littérature sur son utilisation dans le pronostic des patients gravement malades atteints de PAC. À notre connaissance, notre étude est la première à explorer l'utilisation de la NLR chez les patients atteints de pneumonie dans le cadre des soins intensifs. Nous n'avons pas pu démontrer une différence significative de NLR entre les survivants et les non-survivants dans notre cohorte gravement malade. Par conséquent, le NLR peut être un outil de dépistage utile pour stratifier les patients atteints de CAP avant l'admission aux soins intensifs, mais a une valeur limitée dans le pronostic de la population gravement malade.

Une observation intéressante de notre étude était l'utilisation du delta NLR dans la prédiction de la mortalité hospitalière. Nous avons détecté un delta NLR significativement plus élevé chez les non-survivants que chez les survivants (3,8 contre 0,0, P = 0,016), résultant d'une élévation du NLR de 0 h (médiane 10,7, IQR 5,5–17,9) à 48 h (médiane 15,4, IQR 9,4–31,4). Cette élévation persistante ou l'absence d'amélioration du NLR indiquait un échec du traitement tout au long de la trajectoire de la maladie, ce qui en faisait un marqueur de mauvais pronostic. Nos résultats étaient cohérents avec les études précédentes qui avaient des observations similaires36,37.

Le NLR a reçu une attention considérable pour sa précision diagnostique dans la septicémie, la pneumonie et la bactériémie7,8,9,10,11,38. Plusieurs études ont prouvé que le NLR était au moins un facteur prédictif modéré de bactériémie, avec des AUROC allant de 0,7 à 0,778,9,10,11. Comparé à d'autres biomarqueurs, y compris la protéine C-réactive (CRP) et la procalcitonine (PCT), le NLR montre une bonne corrélation et des performances comparables dans le diagnostic de la septicémie bactérienne dans les contextes de soins d'urgence. Dans la population gravement malade, la CRP et la PCT semblent être supérieures à la NLR pour diagnostiquer la septicémie39,40,41,42. Cependant, il existe peu de littérature sur son utilisation pour déterminer l'étiologie microbiologique sous-jacente. Notre étude a porté sur l'utilisation du NLR pour faire la distinction entre la pneumonie virale et bactérienne et, à notre grande déception, s'est avérée inférieure au WCC. Seules 2 études pédiatriques ont investigué le NLR dans la différenciation des pneumonies bactériennes et virales, démontrant systématiquement son faible pouvoir discriminant43,44. Une explication possible est que le NLR reflète le stress physiologique d'un patient lorsqu'il est gravement malade, quelle que soit l'étiologie microbiologique. Au meilleur de notre connaissance, notre étude est la première à étudier l'utilisation de la NLR pour différencier les pneumonies virales et bactériennes dans la population adulte gravement malade.

Les monocytes sont des leucocytes provenant de précurseurs de la moelle osseuse qui sont recrutés dans les tissus enflammés via la circulation sanguine en réponse à des stimuli microbiens. Une différenciation plus poussée en macrophages ou en cellules dendritiques favorise une clairance microbienne efficace sur les sites infectés45,46. La mobilisation des monocytes dans la circulation périphérique entraîne une MLR élevée. Le MLR s'est avéré utile dans le pronostic des maladies rhumatismales47, des tumeurs malignes48, des maladies coronariennes49, des accidents vasculaires cérébraux50 et du syndrome de Guillain-Barré51. Récemment, son utilisation dans différentes infections a été étudiée, y compris la cellulite52, l'infection virale respiratoire53, la pneumonie29,54,55 et la bactériémie56.

Le rôle de la MLR en tant que prédicteur des résultats cliniques a été exploré chez les patients atteints de pneumonie à Klebsiella54, corrélant positivement avec la mortalité et agissant comme un prédicteur indépendant de la pneumonie à Klebsiella sévère, avec un AUROC de 0,888 à un seuil optimal de MLR de 0,665. Nous n'avons pas pu reproduire une telle corrélation positive entre la MLR et la mortalité hospitalière dans notre étude. Le résultat discordant peut s'expliquer par le choix du pneumocoque comme bactérie représentative dans notre étude, contrairement à Klebsiella, un organisme gram-négatif. L'utilisation de la MLR a été examinée par Djordjevic et al.56, qui ont trouvé des valeurs de MLR significativement plus élevées chez les patients avec des hémocultures gram-négatives que chez ceux avec des hémocultures gram-positives.

La MLR peut également aider au diagnostic des infections bactériennes et virales. Huang et al. ont rapporté des performances diagnostiques satisfaisantes de la MLR pour différencier les patients atteints de pneumonie communautaire des sujets sains29. Merekoulias et al. ont observé une monocytose, une lymphopénie et donc une réduction du rapport lymphocytes/monocytes (équivalent à une MLR élevée) chez des patients ambulatoires infectés par le virus de la grippe lors de la pandémie H1N153. Par la suite, les auteurs ont proposé d'utiliser le rapport lymphocytes/monocytes comme outil de dépistage de l'infection par le virus de la grippe, en particulier à des moments où le test microbiologique rapide est très demandé.

Selon les études ci-dessus, la MLR peut efficacement discriminer les patients atteints de pneumonie ou infectés par le virus de la grippe des sujets sains. Cependant, sa capacité à différencier les deux types d'infections est discutable. Dans notre cohorte, le nombre de monocytes, le nombre de lymphocytes et la MLR n'étaient pas significativement différents entre les groupes viraux et bactériens. Par conséquent, la MLR n'a pas montré de valeur diagnostique significative pour faire la distinction entre la pneumonie virale et bactérienne. À ce jour, il n'existe aucune littérature sur l'utilisation de la RML pour différencier les différents types de pneumonie.

Les plaquettes sont vitales dans l'immunité adaptative et dans le déclenchement d'une réponse inflammatoire en plus de leur rôle principal dans l'hémostase57. Une forte corrélation a été démontrée entre la numération plaquettaire et la mortalité hospitalière chez les patients atteints de CAP58,59,60. Conformément aux études précédentes, nous avons montré que les non-survivants avaient un nombre de plaquettes significativement inférieur à celui des survivants à 0 h et à 48 h. La performance prédictive de la numération plaquettaire à 48 h (AUROC 0,721) était comparable au score APACHE IV (AUROC 0,769), avec la meilleure performance de tous les paramètres sanguins de notre étude.

La PLR est de plus en plus reconnue comme un indicateur du processus inflammatoire et s'est avérée avoir une bonne valeur pronostique chez les patients atteints de cancers61, d'infarctus aigu du myocarde15 ou de maladie coronarienne stable62. Son utilisation dans le pronostic a été étendue à la population gravement malade et septique, comme en témoignent des études montrant une association entre la PLR et la durée du séjour en USI63 et même la mortalité hospitalière64,65. Notre étude n'a pas pu mettre en évidence une telle corrélation entre PLR ​​et mortalité hospitalière. La différence dans la taille de l'échantillon des cohortes peut être un facteur important contribuant aux résultats incohérents.

La largeur de distribution des globules rouges (RDW) mesure la variabilité de la taille des globules rouges (RBC). Des associations significatives ont également été démontrées entre le RDW et les patients atteints de septicémie et de pneumonie communautaire66,67,68,69,70,71. Plusieurs mécanismes ont été proposés pour expliquer la corrélation entre le RDW élevé et le statut inflammatoire. Il a été démontré que les cytokines pro-inflammatoires telles que l'interleukine-1β, l'interleukine-6 ​​et le facteur de nécrose tumorale-α raccourcissent la survie des globules rouges72. La production d'érythropoïétine et la différenciation des cellules précurseurs érythroïdes sont supprimées73. La libération compensatoire des plus gros globules rouges prématurés connus sous le nom de réticulocytes dans la circulation entraîne une RDW élevée.

Le RDW s'est avéré significativement associé à la mortalité à 30 jours lorsqu'il a été évalué comme marqueur pronostique chez les patients septiques au service des urgences69,71. Notre étude a pu démontrer RDW comme un prédicteur indépendant de la mortalité dans la population gravement malade. Outre la valeur absolue du RDW, son évolution de la valeur initiale à 72 h après l'admission a été étudiée chez des patients gravement septiques fréquentant le service des urgences68, et il s'est avéré qu'il s'agissait d'un prédicteur indépendant de la mortalité hospitalière. Notre étude a évalué le delta RDW, tel que défini comme le changement entre le départ et 48 h après l'admission, et nous n'avons pas reproduit le résultat du delta RDW en tant que prédicteur indépendant de la mortalité. Cependant, à notre grande surprise, delta RDW a montré une capacité diagnostique marginale pour différencier les pneumonies virales et bactériennes (AUROC 0,594). À notre connaissance, il n'y a pas eu d'études antérieures sur l'association entre les niveaux de RDW et l'étiologie de la PAC.

Notre étude a plusieurs limites. Premièrement, il s'agissait d'une étude monocentrique avec une taille d'échantillon limitée, affectant la généralisabilité et la fiabilité des résultats. D'autres études avec des échantillons plus grands pourraient être utiles. Deuxièmement, il s'agissait d'une étude rétrospective et potentiellement confondue par un biais de sélection. Troisièmement, nous avons choisi Streptococcus pneumoniae comme organisme représentatif de la pneumonie bactérienne et la grippe A pour la pneumonie virale. Ainsi, nos résultats peuvent ne pas représenter la pneumonie bactérienne et virale causée par des organismes autres que le pneumocoque et la grippe A. Quatrièmement, nous n'avons pas inclus de nouveaux biomarqueurs, tels que la protéine C-réactive (CRP) et la procalcitonine (PCT), qui ont été largement étudiés et se sont révélés utiles pour le pronostic des patients septiques gravement malades. Ces marqueurs n'étaient pas facilement disponibles dans notre hôpital au début de notre période d'étude et n'ont donc pas été incorporés pour comparer les biomarqueurs étudiés. Cinquièmement, le traitement apporté à la pneumonie peut avoir un impact positif ou négatif sur la valeur des marqueurs hématologiques étudiés, affectant ainsi l'évaluation de l'efficacité diagnostique de ces marqueurs. Enfin, nous n'avons pas exclu les patients immunodéprimés, par exemple les patients sous corticothérapie au long cours et ceux infectés par le virus de l'immunodéficience humaine (VIH). Ces facteurs peuvent avoir un impact significatif sur le nombre de neutrophiles de base et, par conséquent, sur le rapport neutrophiles/lymphocytes, provoquant une confusion dans l'interprétation de ces biomarqueurs. De plus, nous avons inclus des patients atteints d'hémopathies malignes actives (5,6 %) dans notre étude. L'utilisation de la NLR n'a pas été validée dans cette population et les résultats doivent être interprétés avec prudence.

Pour prédire l'évolution des patients gravement malades atteints de PAC, le pouvoir pronostique du score APACHE IV est supérieur à tous les paramètres sanguins étudiés. L'ajout d'autres facteurs prédicteurs indépendants de la mortalité au score APACHE IV renforce encore son pouvoir pronostique. Cependant, le score APACHE IV est limité par la nécessité de multiples paramètres cliniques et biologiques, jugés moins pratiques que les paramètres directement issus d'une simple numération formule sanguine complète. Dans notre cohorte, le seul biomarqueur simple avec des performances pronostiques comparables au score APACHE IV par l'analyse ROC s'est avéré être le nombre de plaquettes à 48 h. D'autres études devraient être menées pour étudier l'utilisation d'autres nouveaux marqueurs inflammatoires, tels que la CRP et la PCT, chez les patients gravement malades atteints de pneumonie. L'utilisation de plusieurs biomarqueurs composites, dont la CRP et la PCT, au lieu de biomarqueurs uniques, doit également être envisagée, et leur pouvoir prédictif comparé à celui du score APACHE IV.

Pour déterminer l'étiologie de la pneumonie chez les patients gravement malades, aucun biomarqueur unique n'a une bonne précision diagnostique.

Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de la présente étude sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

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Wincy Wing-Sze Ng, Sin-Man Lam, Wing-Wa Yan et Hoi-Ping Shum

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Correspondance à Wincy Wing-Sze Ng.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Reçu : 05 mai 2022

Accepté : 13 septembre 2022

Publié: 24 septembre 2022

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-022-20385-3

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