红细胞分布宽度，红细胞分布宽度与疾病预后

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不少临床医生与研究生常常在抱怨没有科研条件，没有数据，不懂高精尖的各种测序组学，该如何搞科研，发表文章，进而顺利毕业、找到理想工作、晋升职称呢？做研究非常重要的一点的就是可行性，临床医生很忙，要去做各种基础机制研究可操作性较差，对于普通人而言，还是得回到临床中来寻找思路与资源。其实临床科研并不复杂，找对了思路，找准了方法，一样可以利用临床简易可得的资源和数据，发表不错的文章。

红细胞分布宽度（Redcelldistributionwidth，RDW）是反映红细胞体积异质性的参数，在血常规检查中展示为：红细胞分布宽度变异系数（RDW-CV）与红细胞分布宽度标准差（RDW-SD），

本文将以两篇SCI论文做示例，谈谈如何利用RDW开展疾病预后性研究。

研究1《Prognosticvalueofredbloodcelldistributionwidthforsevereacutepancreatitis》发表在SCI杂志《WorldJGastroenterol》上，来自中国医科大学附属第一医院重症医学科的研究者纳入42例重症急性胰腺炎患者，随访90天，其中20例死亡，22例存活。收集其RDW数据发现与存活组相比，死亡组的RDW-CV和RDW-SD均显著升高（P<0.05），并且与APACHEII评分、SOFA评分均呈正相关。ROC曲线分析发现RDW-SD预测重症急性胰腺炎死亡率的AUC为0.811，RDW-CV为0.797。通过多变量Logistic回归分析和单变量Cox比例风险回归模型分析显示RDW-CV和RDW-SD均为预测重症急性胰腺炎死亡率的独立危险因素。

研究2《Redcelldistributionwidthinpredicting30-daymortalityinpatientswithpulmonaryembolism.》发表在SCI杂志《JCritCare》上，来自南通大学附属医院呼吸科的研究者纳入了309例住院肺栓塞患者，随访30天，死亡率为14.9%（46/309）。统计发现死亡组的RDW-CV显著高于存活组（P＜0.05），高RDW-CV组的死亡率较正常RDW-CV组显著升高（P＜0.05），ROC曲线分析发现RDW-CV预测肺栓塞患者30天死亡率的AUC值为0.665，以RDW-CV≥16%为cut-off值，RDW-CV预测肺栓塞患者30天死亡率的敏感度为52.2%，特异度为87.8%。单因素及多因素Logistic回归分析发现高RDW-CV是预测肺栓塞患者30天死亡率的独立危险因素（关于简化肺栓塞严重程度指数的研究内容本文未做展示）。

以上两个研究均以相关科室的常见病种为研究对象，以血常规、简易临床评分作为常规分析数据，聚焦于短时间内的死亡率（随访时间过长临床难以做到），通过简单的统计分析（组间差异分析、ROC曲线分析、回归分析，均可百度自学），得出了简单的临床结论，都发表在了专业的期刊上。思维发散开来，很多的疾病，如肺炎、AECOPD、创伤等等都借鉴了这个思路并有文章发表，不要气馁，未来的研究还可以关注特定人群（比如老年、合并糖尿病）、长期的随访（需要投入更多的精力）、多指标联合等方面，只有多看文献，紧密结合临床问题，总会有新的发现。

1.ZhangFX,LiZL,ZhangZD,MaXC.Prognosticvalueofredbloodcelldistributionwidthforsevereacutepancreatitis.WorldJGastroenterol.2019;25(32):4739-4748.

2.ZhouXY,ChenHL,NiSS.Redcelldistributionwidthinpredicting30-daymortalityinpatientswithpulmonaryembolism.JCritCare.2017;37:197-201.

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