《Journal of Infection and Public Health》：The role of changes in lactate dehydrogenase (LDH) levels in predicting COVID-19 severity and mortality: A biomarker analysis
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本研究针对COVID-19严重程度预测缺乏动态生物标志物的问题，通过分析5635例住院患者的乳酸脱氢酶（LDH）动态变化（ΔLDH），发现ΔLDH与死亡率及ICU入住风险呈U型关联，极端升高（≥108 U/L）和降低（≤-196 U/L）均提示不良预后。ΔLDH对死亡率预测的AUC达0.78，最佳截断值181.5 U/L具有高特异性（88.9%），为临床早期风险分层提供了量化依据。
当COVID-19疫情席卷全球时，临床医生面临的最大挑战之一是如何早期识别可能发展为重症的患者。尽管已有一些预警评分系统，但其在COVID-19患者中的预测效能存在不一致性。寻找可靠、易获取的生物标志物成为优化临床决策的关键。乳酸脱氢酶（LDH）——这种存在于几乎所有人体组织中的酶，因其在细胞能量代谢中的核心作用而进入研究者视野。但此前研究多关注单一时间点的LDH绝对值，且样本量有限，对LDH水平动态变化的预后价值知之甚少。
为此，来自伊朗Baqiyatallah医科大学的研究团队开展了一项大规模回顾性队列研究，旨在揭示LDH动态变化（ΔLDH）与COVID-19患者临床结局的深层关联。该研究近日发表于《Journal of Infection and Public Health》。
研究人员分析了2020年2月至2022年5月期间5635例确诊COVID-19住院患者的临床数据，重点关注入院时与出院前（或死亡前）两次LDH测量值的变化（ΔLDH）。通过多变量逻辑回归和受试者工作特征（ROC）曲线分析，他们发现了一个令人惊讶的"U型"关系：不仅ΔLDH显著升高（Q4 quartile：≥108 U/L）与不良预后密切相关，极端降低（Q1 quartile：≤-196 U/L）同样预示着更高的死亡和ICU入住风险。
具体而言，与Q1患者相比，Q4患者死亡风险增加6.72倍（aOR = 6.72），ICU入住风险增加6.63倍（aOR = 6.63）。ΔLDH对死亡率预测展现出良好判别力（AUC = 0.78），最佳截断值为181.5 U/L（敏感度66.7%，特异度88.9%）。对ICU入住的预测效能相当（AUC = 0.79），最佳截断值为132.5 U/L。
关键技术方法
本研究基于医院信息系统（HIS）数据，采用标准化LDH检测（ABX Pentra 400分析仪）。通过多变量逻辑回归分析ΔLDH与结局的关联，并利用ROC曲线确定预测效能的最佳截断值。研究队列包含5635例成年COVID-19患者，均经RT-PCR确诊且至少两次LDH测量。
研究结果
研究人群特征
非幸存者（n=703）年龄更大（49.22%≥60岁）、合并糖尿病（11.80% vs 7.84%）和高血压（9.38% vs 6.32%）比例更高，LDH检测更频繁（中位数4次 vs 3次），监测间隔更长（中位数11.03天 vs 4.86天）。
ΔLDH四分位分组特征
Q4（ΔLDH≥108 U/L）患者年龄更大（40.69%为60-80岁）、死亡率（35.7% vs 7.12%）和ICU入住率（36.49% vs 7.4%）最高，糖尿病（10.38% vs 6.48%）和高血压（9.39% vs 5.29%）患病率更高。
ΔLDH与不良结局的关联
多变量分析证实ΔLDH与死亡率（aOR=1.0022/单位）和ICU入住（aOR=1.0016/单位）独立相关。Q4患者死亡风险（aOR=6.72）和ICU入住风险（aOR=6.63）显著高于Q1，呈现明显U型关联。
ΔLDH的预测性能
ROC分析显示ΔLDH对死亡率（AUC=0.78）和ICU入住（AUC=0.79）均有良好预测价值。181.5 U/L截断值预测死亡率的敏感度为66.7%，特异度为88.9%。
研究结论与意义
这项研究首次揭示ΔLDH与COVID-19预后存在U型关联，突破传统认为"LDH越高预后越差"的线性观念。ΔLDH≥181.5 U/L的阈值为早期识别高危患者提供具体、可操作的量化标准，尤其适用于医疗资源有限场景。动态监测LDH变化可更准确反映患者病理生理状态变化，比单次测量更具预后价值。研究结果支持将系列LDH监测纳入COVID-19临床管理流程，实现更精准的风险分层和资源分配。未来需多中心前瞻性研究验证此阈值，并深入探讨U型关联背后的生物学机制。
