生活在上海，你有多了解这座城市？不妨先试着回答这些问题：在上海话里，“祖父”的叫法有多少种；“新上海人”的家乡，主要来自哪些省份；每人每天要用掉多少水电；在遍布全城的轨交站点中，哪些日均客流最大；当夜幕降临，又是哪些商圈的夜经济最能引流……
对普通人而来，关于上海的“十万个为什么”未必都能解答，但这本“百科全书”却可以。今天（7月21日），《上海市地图集》（2021版）正式发布，这是上海时隔11年，再次发布大型综合性城市地图集。
“上海是全国首个编纂综合性城市地图集的城市，曾在1970年、1984年、1997年和2010年分别编纂了四版《上海市地图集》，也是版本最多的城市，平均每13年左右就进行一次更新。”编制单位上海市测绘院第四分院总工程师忻静说，和过去四版相比，新版城市地图集呈现更多亮点，新增了手机信令、夜晚灯光亮度、红色景点、方言文化等多种维度的数据，全景展现上海社会经济发展和城市形象。
全球化视野：最大程度采用多维度数据
在日常生活中，人们常常要和外国人士打交道，大家却很难直观了解到，他们的家乡在哪里。在《上海市地图集》中，工程师们对持有本市签发6个月以上有效居留许可证的外籍人口信息进行梳理发现，外国人在上海的生活区域发生了变化——根据2009年、2014年和2019年的外籍人口居住地分布图，外籍人口的生活场所也逐步从市中心扩展到周边，出现散点分布的趋势，其中浦东张江和临港的集聚度变强。
“外籍人口的居住变化，和城市发展、重大战略推进有很大的关联。新兴地区的发展潜力，吸引了许多海内外许多人前来工作和创业。”新版城市地图集编辑部余晨曦告诉记者，以2019年为例，国内迁入上海的人口主要来自安徽、江苏、河南、江西和浙江。“新版地图集最大程度采用了全国乃至全球数据。这是和过去四版相比，最大的不同点”。
上海“五个中心”建设指标一览
上海在全球城市中的竞争力到底如何？地图集选取权威维度进行呈现：2020年GaWC（全球城市名册城市排名）中，上海位于全球第5位，仅次于伦敦、纽约、中国香港和新加坡；在2020年GPCI（全球城市实力指数城市排名）和2019年至2020年GUCR（全球城市竞争力报告经济竞争力城市排名），上海均位居全球第10位。
为什么要采用具有全国、全球视野的数据？“加快建设具有世界影响力的社会主义现代化国际大都市，城市发展的视角就不仅仅是以上海为中心。所以，地图呈现也要对标一流城市，充分了解上海各项指标在全国和全球的地位。”余晨曦解释说。
上海港通江达海，吴淞口到南北槽航道交叉处，日均有3300艘船只进出，繁忙景象气势磅礴。这一画面化作抽象数字，成为上海参与全球竞争的优异指标。
图集数据表明，在全球主要港口集装箱吞吐量与年增长率中，上海港均位列全球第一，远高于位列第二的新加坡。
与众不同的是，新版地图集还采用了“最浪漫”的视角——来自夜晚的璀璨灯火。随着经济社会发展，夜间照明设施逐渐普及，夜晚灯光的强弱直接彰显了人类活动区域的发达程度。基于这个特点，夜光遥感的作用逐渐开始凸显，在分析城市扩张、估算社会经济总量等涉及到人类活动的方方面面，有着重要的应用。
结合夜光遥感数据，进行辐射亮度测算后可以发现，在长三角光源最集中的地区就是上海。在同一张夜光地图上，测绘工程师选取了多个比对视角，如上海之于纽约、伦敦、巴黎、东京等全球一流城市，上海之于长三角城市群，长三角城市群之于京津冀城市群、粤港澳大湾区城市群等。
上海与全球一流城市的夜光对比图
“观察一座城市的经济活跃程度，‘夜晚’是公认的最佳角度之一。即便是在2019年国际贸易面临挑战，以及2020年疫情发生以来，上海这座“不夜城”的星光依然在夜空中闪耀。”一位业内人士说道。
新增红色景点：用地图“讲故事”
用大数据统计，非物质文化也能被可视化。
在许多人看来，方言里的上海话和粤语、闽南语一样“自成一派”，其实上海本土语言千差万别。根据考证，上海话属于吴语太湖苏沪嘉小片方言，根据声调的调类分合及调值特点，分为5个方言片：市区片、崇明片、嘉定片、松江片和练塘片。其中，松江片再分为三小片：松江小片、上海小片和浦东小片，市区片还能分成老派和中派。
仅仅是对“祖父”的称呼，就有五六种叫法。比如崇明片叫“公公”；嘉定片多叫“大爹”，少数叫“公公”；练塘片和松江片多叫“大大（阿大）”，少数叫“老爹、大爹、阿爹、公公”。市区老派一般叫“老爹”。各个片区对“祖母”的称谓就更加多种多样。新版地图集对各地方言进行空间分析，用地图直观展示出不同方言片区对“祖父”和“祖母”称呼的差异。
近年来，城市更新逐渐成为人们的共识，这一新趋势在地图上得以体现。在上海版图上，历史文化资源覆盖面积不断扩大。在“点、线、面”相结合的保护对象体系中，囊括了40处全国重点文物保护单位、227处市级文物保护单位、423处区级文物保护单位、1058处优秀历史建筑等“点状要素”；397条风貌保护道路（街巷）、84条风貌保护河道等“线状要素”；44片、共计41平方公里的历史文化风貌区， 250处、共计17平方公里的风貌保护街坊等“面状要素”。
“上海的城市气质，与这座城的历史文化息息相关。我们采用多元的文化地图讲述上海历史故事，这是新版地图集的亮点之一。”忻静说。
1921年6月，国际代表马林和尼克尔斯基抵沪，入驻东亚旅馆（今先施大楼内），随后搬入原麦根路32G号（今康定东路归仁里一带）临时居住；7月中下旬，博文女校陆续住进了一批青年代表；7月23日晚，一大会议在原望志路106号（今兴业路76号）召开；7月30日晚，来自霞飞路捕房（今淮海中路217、233号商铺）的法租界巡捕出警搜捕会场，代表们转至老渔阳里2号李达、王会悟住处商议下一步安排；随后，代表们于原上海北火车站（今上海铁路博物馆）乘车前往嘉兴……
这条完整的历史脉络，被新版地图集绘制成图，涉及的许多关键性历史场所至今保留完好。“上海是中国工人阶级的摇篮，是中国的诞生地、中国工人运动的发祥地、我国马克思主义的传播地。”忻静说，结合建党百年，新版地图集首次推出红色景点路线，重温伟大建党精神。
新版城市地图集首次引入红色资源分布图
地图梳理了党的创建和大革命时期、土地革命战争时期、全民族抗日战争时期，以及解放战争时期，在上海发生重大历史事件的诸多代表性地点，如上海区委党校旧址、中国劳动组合书记部旧址、五卅运动纪念馆等。此外还包括上海茂名路旧居、周恩来避难地（礼查饭店）、田汉旧居（山海关路）等名人纪念地。
数据史上最多：全方位展现城市运行
作为一个有机生命体，上海的一天会发生什么？
答案是，创造GDP达到105亿元，一般公共预算要支出22亿元，有2000多人得到院前急救，约100万名游客在上海观光，电影院要播放1.3万场电影，有495个新生命诞生，有270对新人喜结连理，每人大约要用掉123升水、3千瓦时电，产生1千克生活垃圾，消费支出125元……
这些鲜活数据支撑起一个层次丰富的上海。新版地图集编辑部罗馨告诉记者，上海一日大小事，将宏观（如城市建设）和微观（如居民生活）的各种年度统计数据都平均到每一天。为了全景展示上海，新版地图集使用的图表和数据也是历年来最多的一次。
根据统计，2021版《上海市地图集》融合了大量的权威统计数据、基础地理空间数据、网络等社会感知大数据，以及模型模拟预测和空间规划数据，最终生产出192幅地图、322个统计图表、118张图片和附录。
在编制过程中，由42个委办局及相关行业单位、16个区提供数据，收集资料超过8000份，总数据量达47.9G，从而确保地图集更加准确、全面、科学地展现一个时期以来上海城市建设情况,见证和记录了人民城市的建设成就。
除了融合大量的权威统计数据、基础地理空间数据外，还应用夜光遥感影像、实景三维模型、时空大数据挖掘分析等最新测绘科技成果。基于轨道交通刷卡流量、手机信令、移动通信感知等社会感知大数据的知识挖掘和基于实景三维模型的空间分析是这本地图集的重要创新和亮点之一，这也是国内首次在大型综合性地图集中的应用。
以轨道交通为例，常常有人会问：上海为什么拥有全球最大的城市轨交网络？新版地图集采用测绘技术进行解答：截至2019年，上海拥有17条轨交线路（含磁浮线），全长705公里，涉及415座站点、5411辆车，日均客流量达1064.2万人次，正点率达到99.9%……经过刷卡流量梳理能发现，日均进站客流量最大的前10个站点分别是人民广场、虹桥火车站、南京东路、上海火车站、徐家汇、静安寺、陆家嘴、南京西路、中山公园和上海南站。
轨道交通流量图
“地图属于国际公认的三大通用语言（音乐、绘画和地图）。大型地图集编纂是“史、图、典、志”文化工程之一。”上海市测绘院第四分院院长姚文强介绍，定期出版城市的综合性地图集，是全面回顾一个时期以来经济社会建设的重要手段，具有重要历史价值。地图集的编纂水平也是城市和地区经济文化水平的象征。
栏目主编：陈玺撼 题图来源：图虫创意 图片编辑：雍凯
图片来源：上海市测绘院
来源：作者：戚颖璞
五一之后夏天悄然而至，一波一波的热浪不停地涌来。如果问酷暑之下是谁给了楼主第二次生命，楼主的回答必然是空调。5月13日作为白色家电的老牌厂商——海尔全新推出了一款1.5匹、1级能耗、专利自清洁技术的壁挂空调。在酷暑来临前楼主迫不及待的装上给自己保命，下面就和楼主一起来看看这款海尔壁挂空调的表现吧！
二、开箱提到海尔，品质、保障是给楼主的第一印象，作为中国白色家电的代表品牌，从小家中就不缺海尔出品的各种电器。洗衣机、电冰箱等产品楼主家中甚至有服役超过10年的。楼主家客厅立式空调也是海尔出品的，至今服役已超7年，7年间一直兢兢业业。所以这次壁挂空调仍然选择了海尔，算是一种情怀吧。
下面我们就一起来看看开箱的吧
参加了海尔的“挑战3小时活动”，下单3小时内及送达安装。确实神速，下单后不到3个小时就送到了，不过由于楼主还要给大家拆机的嘛！就没有让师傅立刻安装，找了个借口另行约定安装时间了！
▼海尔配送送过来的2个大箱子
▼可以看到楼主手中的机型是KFR-35G/MEA81A
▼海尔壁挂式空调 KFR-35GW/03MEA81A套机，常规的挂机空调设计，没什么好说的。
▼能效标识，一级能效、APF为4.58。最大制冷量为3500W，最大制热量为4800W
▼室外机的大箱子打开后，铜管相关配件都在这里
▼室外机，重量真心不轻啊
三、细节展示海尔有着多年的空调生产经验，这款KFR-35G空调整体做工都有着不错的表现
1、室内机
▼海尔的Logo，熟悉的味道，熟悉的配方
▼状态指示器，这里的设计还蛮漂亮的
▼出风口的警告标示，勿掰动导板！不要无视哦
▼出风口的导流板。（不让掰，其实掰了也没事，我就掰）
▼前面板向上掰就可以开启了，方便清洗滤网
▼室内机内部的警告标示
▼前显示面板内侧
▼滤网抽出来就可清洗了，建议每2周清洗一次
▼前面板开启的结构
▼室内机的散热片
▼室内机的背部
▼铜管安装的注意事项
2、室外机
▼海尔兄弟，满满的回忆。打雷要下雨，雷欧！下雨要打伞 ，雷欧！天冷穿棉袄，雷欧，雷诶欧！天热扇扇子。智慧就是。这麽简单！
呃，暴露年龄了！
▼室外机尺寸是850×285×545毫米，采用R32作为冷媒。
▼室外机接线位置的盖板
▼室外机参数
▼室外机背面的散热片
▼R32冷媒的警告标示。
四、室外机拆机空调的主要工作元器件主要都是集中在室外机上，因此楼主本次主要对室外机进行了简单的拆解，方便各位深度了解海尔KFR-35G
▼顶部面板拆除啦
▼室外机主板的电路图
▼室外机接线位
▼冷媒R32标示
▼压缩机，外面有保温静音棉包裹。保温静音棉，厚度还不错
▼电器元器件
▼蒸发器的弯折工艺还可以
▼铜管直径为0.37英寸，换算下是9.4毫米
▼蒸发器铜管的焊接工艺
▼三叶式的风扇!风扇的形状应该是特别设计过的
▼风扇的电机采用了无刷直流电机
▼电子膨胀阀，使用的是三花的产品，不错的选择，三花的产品品质有保障
▼4通阀则是使用DunAn家的产品
▼散热片
▼散热片的宽度是0.85英寸，换算下是2.16厘米
▼压缩机
五、安装服务海尔的服务还是不错的，这次空调的安装也都是海尔的团队直接负责的，统一着装，按着标准流程服务。海尔的师傅服务非常的周到，而且对各个流程一丝不苟，好评！！！
▼空调安装遇到的第一个工序就是水钻打孔，打孔前师傅做好了完备的防护措施。墙面防护！
▼开始打孔了，打孔位置空间小，师傅操作稍微困难些
▼室内机挂架，师傅用水平尺找平
▼铜管接好后，师傅开始缠管了
▼之后室内机就可以挂上去啦，so easy
▼接着就是室外机的安装，全程师傅的保护措施都做的非常好，全程系上安全带。
▼室外机也系上安全设施
▼最后就是抽真空15分钟，另外关注压力表的数值，一定要到负值才可以
六、使用评测楼主这次使用空调的房间是15平的次卧，使用1.5批的空调正好。进入5月后即便是楼主所在的北方，温度也飙升到接近30摄氏度了，正好试试这款空调的制冷效果
1、室内机安装效果
▼海尔的这款空调的样式比较传统，算是壁挂空调的经典造型了。
▼开机后，数显显示
▼遥控器
2、制冷制热测试
由于楼主室测试的时候内温度为25.9摄氏度，因此先测试了下制冷效果
▼空调设定为最低温度16度、最大风速加强模式、15平房间关门。
▼不得不说海尔空调的制冷效果还是非常不错的，经过10分钟左右，室内温度降到21.2摄氏度。
在最大制冷功率下，10分钟测试时间，15平的房间温度从25.9度降到了21.2度
▼在最大制冷功率下出风口的温度为13.6摄氏度
接下来楼主直接进行了制热模式下的测试
▼由于室内温度已经比较高了，测试制热效果也没多大意义，因此楼主只测试了最大制热模式下出风口的温度，在未开启电辅热的情况下温度可以达到42.1摄氏度
▼开启电辅热全功率制热出风口的温度达到了44摄氏度
3、噪音测试
首先楼主测试时间为晚上22点，环境噪音基本非常安静了，为34.3分贝
下面就一起来看看海尔空调的5个档位风速下的噪音吧（PS：分贝仪位于空调出风口下方1米处）
上图的噪音测试可以看出，海尔的这款壁挂空调静音表现还不错。尤其是在静音模式下，楼主几乎感觉不到她的存在，通过上图的测试也能看出，在静音模式下噪音数值只有38.9分贝，比深夜安静的环境噪音高出4分贝而已。
七、特色功能1、能耗测试
海尔的这款壁挂空调能耗等级为1级，APF达到了4.58。最大制冷量为3500W，最大制热量为4800W，制冷季节耗电量为423KW/H,制热季节耗电量为307KW/H。
▼经过电量监控，在最大制冷模式下，功率为494W，表现还不错，1级能耗不错
2、PMV功能
这款空调的另外一个卖点就是PMV功能，在遥控器上有一个PMV按键
点击后开启PMV功能，空调将自动运行并将温度调至26℃，使室内温度恒定在26摄氏度， 26度是人体最舒适的温度，同时也是一个节能省电的温度。
3、自洁功能
空调使用时间长了，总是有烦人的霉味，而且制冷效果开始打折扣。这就是空调使用中灰尘等堆积造成了，因此空调的清洁非常重要。海尔的这款壁挂空调支持自清洁功能，是海尔的专利技术，随时保障空调的清洁。目前在自清洁技术发展比较完善的，当属海尔这个电器品牌，其通过冷膨胀技术、冷凝水技术、宝石蓝涂层、银离子抗菌等一系列的专利技术来实现空调的自清洁。
▼遥控器开启自清洁模式后，开始清洁
不过楼主的是新空调，具体的效果还要使用一段时间才能评判啦
八、总结海尔作为我国白色家电的常青树品牌，在产品品质及服务上有着先天的优势。经过多年的技术沉淀与积累，海尔已成为空调行业自清洁技术的先锋。楼主手中的这台海尔壁挂式空调KFR-35GW/03MEA81A，其主要卖点就是“创新自清洁，健康好空气”，拥有内外机自清洁功能。同时标配主流的一级能耗、双频PID变频科技、1.5匹功率、PMV人体舒适系统等功能，在炎炎夏日来临之际着实是一个不错的选择！王瑜, 陈焱, 韩元元,等. 血小板-淋巴细胞比值可预测老年急性心肌梗死患者住院期间死亡风险[J]. 中国全科医学, 2023, 26(33): 4137-4142. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0116.
冠心病（coronary heart disease，CHD）在全球疾病负担和死亡中占据重要地位，其中急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）是导致CHD患者死亡的最主要原因[1,2]。尽管随着经皮冠状动脉介入技术及支架材质的不断进步与升级、抗血小板类药物在AMI患者二级预防中被持续强调等原因其死亡率已经有所改善，但有研究表明AMI患者12个月的死亡率为10%[3,4]，欧洲心脏病学会（ESC）汇集的37个国家的数据表明AMI患者住院期间的死亡率为4%~12%[5]。在中国，人口老年化问题日趋严重，心血管疾病也已成为导致中国人口死亡的首要原因，相比于青年人群而言，老年AMI患者其住院期间死亡发生率更高[6]。因此，寻找一种可靠、便捷的指标预测老年AMI患者住院期间死亡风险对改善其预后而言具有重要意义。
血小板-淋巴细胞比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）最初应用于评价恶性肿瘤患者的预后[7]，近年来其在心血管疾病领域备受重视。AMI在发生、发展以及斑块破裂的全过程中始终伴随着炎症反应，而CHD的危险因素如高血压、高脂血症、糖尿病也使人体呈现长期的炎症状态[8,9,10,11]，因此PLR这一类能够反映机体炎症状态的指标越来越受到心内科临床医生的重视。无论血小板在全身炎症反应中的作用如何，血小板均与内皮的活化密切相关[12]，低淋巴细胞计数也与较差的心血管结局相关[13]。血小板、淋巴细胞会受到多种生理条件的影响；而相比之下，PLR则更为稳定。已有部分研究通过PLR来预测CHD患者的远期预后[14]，但较少有研究探讨PLR对老年AMI患者住院期间死亡风险的预测价值，因此本研究基于此背景探讨PLR在老年AMI患者中预测其短期预后的能力。
1 资料与方法1.1 一般资料收集2015年12月—2021年12月在大连医科大学附属第二医院心血管内科治疗的1 423例老年AMI住院患者的病史资料，通过医院病案管理系统对可识别患者身份的关键信息进行脱敏处理后导出住院期间各项数据。本研究符合《赫尔辛基宣言》中的伦理要求，已经过大连医科大学附属第二医院伦理委员会审查（NO.2023-152）。
1.2 纳入、排除标准纳入标准：（1）年龄≥60岁；（2）符合AMI诊断标准的患者，包括ST段抬高型心肌梗死（STEMI，403例）和非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI，1 020例）[15,16]。
排除标准：（1）电子病历系统中病史资料不完全的患者；（2）患有严重疾病（如恶性肿瘤晚期）且预期寿命不到半年的患者；（3）血液病患者；（4）近期接受过化疗和/或放疗的患者。
1.3 数据收集回顾性收集患者入院后的基线资料，包括性别、年龄、BMI、血压分级、糖尿病、PLR、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、红细胞计数、血小板计数、血红蛋白、空腹血糖、糖化血红蛋白、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、残余胆固醇（RC）、三酰甘油（TG）、肌酸激酶同工酶MB（CK-MB）、肌钙蛋白I（CTNI）、估算肾小球滤过率（eGFR）、心力衰竭、抗血小板类药物使用情况、降脂类药物使用情况，最终结局定义为住院期间全因死亡。根据是否死亡分为未死亡组1 315和死亡组108例。
1.4 统计学方法采用SPSS 23.0，Stata 15，MedCalc 15.2和R 4.2.1软件处理数据。计数资料以相对数表示，组间比较采用χ2检验。符合正态分布的计量资料以（
±s）表示，两组间比较采用成组t检验；不符合正态分布的计量资料以M（P25，P75）表示，组间比较使用非参数检验。等级资料比较采用秩和检验。采用受试者工作特征（ROC）曲线分析指标对AMI患者住院期间全因死亡的预测能力。采用DELONG法比较不同指标构建的ROC曲线下面积（AUC）。采用Bootstrap绘制决策曲线以评价PLR和PLR联合CTNI后的临床应用价值。以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果2.1 患者基线资料数据死亡组患者年龄、BMI、PLR、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、红细胞计数、血红蛋白、空腹血糖、AST、TG、CTNI、eGFR分级、心力衰竭比例、抗血小板类药物使用比例、降脂类药物使用比例与未死亡组比较，差异有统计学意义（P<0.05）。两组性别、血压分级、糖尿病比例、血小板计数、糖化血红蛋白（HbA1c）、TC、LDL-C、HDL-C、残余胆固醇（RC）、肌酸激酶同工酶MB（CK-MB）比较，差异无统计学意义（P>0.05），见表1。
| 表1 两组基线资料比较 Table 1 Comparison of baseline data of two groups |
组别 | 例数 | 性别（男/女） | 年龄（岁） | BMI 〔M（P25，P75），kg/m2〕 | 血压分级〔例（%）〕 | 糖尿病〔例（%）〕 | |||
正常 | 1级 | 2级 | 3级 | ||||||
未死亡组 | 1 315 | 791/524 | 72.3±8.1 | 25.2（23.0，27.4） | 392（29.80） | 254（19.30） | 163（12.40） | 506（38.50） | 566（43.04） |
死亡组 | 108 | 60/48 | 79.4±8.9 | 24.0（22.2，25.4） | 36（33.30） | 15（13.90） | 10（9.30） | 47（43.50） | 56（51.90） |
检验统计量值 | 0.877a | -8.560b | -4.198c | 3.426c | 3.148a | ||||
P值 | 0.349 | <0.001 | <0.001 | 0.330 | 0.076 | ||||
组别 | 糖尿病〔例（%）〕 | PLR 〔M（P25，P75）〕 | 白细胞计数〔M（P25，P75），×109/L〕 | 中性粒细胞计数〔M（P25，P75），×109/L〕 | 淋巴细胞计数〔M（P25，P75），×109/L〕 | 红细胞计数〔M（P25，P75），×109/L〕 | |||
未死亡组 | 566（43.04） | 136.25（106.21，178.44） | 7.24（5.85，8.87） | 4.95（3.82，6.52） | 1.46（1.13，1.89） | 4.34（3.94，4.71） | |||
死亡组 | 56（51.90） | 179.30（124.81，257.62） | 10.36（7.93，13.80） | 8.17（5.75，11.54） | 1.11（0.72，1.70） | 3.91（3.47，4.33） | |||
检验统计量值 | 3.148a | -5.566c | -8.758c | -10.076c | -5.673c | -5.900c | |||
P值 | 0.076 | <0.001 | <0.001 | <0.001 | <0.001 | <0.001 | |||
组别 | 血小板计数〔M（P25，P75），109/L〕 | 血红蛋白〔M（P25，P75），g/L〕 | 空腹血糖〔M（P25，P75），mmol/L〕 | HbA1c 〔M（P25，P75），%〕 | AST 〔M（P25，P75），U/L〕 | ||||
未死亡组 | 203.00（171.00，240.00） | 131.00（119.00，142.00） | 6.41（5.33，8.83） | 6.30（5.80，7.60） | 27.89（19.35，61.69） | ||||
死亡组 | 208.50（171.75，252.50） | 118.00（104.00，132.00） | 7.85（5.98，12.10） | 6.25（5.90，7.85） | 88.21（29.04，236.76） | ||||
检验统计量值 | -0.577c | -5.912c | -4.401c | -0.112c | -6.717c | ||||
P值 | 0.564 | <0.001 | <0.001 | 0.911 | <0.001 | ||||
组别 | TC〔M（P25，P75），mmol/L〕 | LDL-C〔M（P25，P75），mmol/L〕 | HDL-C〔M（P25，P75），mmol/L〕 | RC〔M（P25，P75），mmol/L〕 | TG〔M（P25，P75），mmol/L〕 | CK-MB〔M（P25，P75），μg/L〕 | |||
未死亡组 | 4.36（3.63，5.18） | 2.41（1.85，3.04） | 1.04（0.91，1.21） | 0.80（0.62，1.03） | 1.34（0.98，1.84） | 19.35（14.85，38.44） | |||
死亡组 | 4.34（3.45，5.39） | 2.30（1.82，3.09） | 1.09（0.88，1.29） | 0.83（0.62，1.29） | 1.15（0.91，1.61） | 28.13（6.77，111.01） | |||
检验统计量值 | -0.170c | -0.442c | -1.210c | -0.816c | -2.591c | -1.024c | |||
P值 | 0.865 | 0.658 | 0.226 | 0.415 | 0.010 | 0.306 | |||
组别 | CTNI 〔M（P25，P75），μg/L〕 | eGFR分级〔例（%）〕 | 合并心力衰竭〔例（%）〕 | 使用抗血小板类药物〔例（%）〕 | 使用降脂类药物〔例（%）〕 | ||||
<30 mL·min-1· （1.73 m2）-1 | 30~60 mL·min-1· （1.73 m2）-1 | >60 mL·min-1· （1.73 m2）-1 | |||||||
未死亡组 | 0.96（0.51，2.51） | 193（14.70） | 157（11.90） | 965（73.40） | 866（65.90） | 1 234（93.80） | 1 289（98.00） | ||
死亡组 | 5.51（0.80，20.00） | 35（32.40） | 37（34.30） | 36（33.30） | 101（93.50） | 91（84.30） | 98（90.70） | ||
检验统计量值 | -7.125c | 78.811a | 35.072a | 14.287a | 21.463a | ||||
P值 | <0.001 | <0.001 | <0.001 | <0.001 | <0.001 |
注：PLR=血小板-淋巴细胞比值，HbA1c=糖化血红蛋白，AST=天冬氨酸氨基转移酶，TC=总胆固醇，LDL-C=低密度脂蛋白胆固醇，HDL-C=高密度脂蛋白胆固醇，RC=残余胆固醇，TG=三酰甘油，CK-MB=肌酸激酶同工酶MB，CTNI=肌钙蛋白I，eGFR=估算肾小球滤过率；a为χ2值，b为t值，c为Z值。 |
PLR预测老年AMI患者住院期间死亡风险的AUC为0.661（P<0.001）。为更好地评价PLR对老年AMI患者住院期间死亡风险的预测能力，基于回归模型中的概率P值对PLR与CK-MB、CTNI进行了联合，PLR+CK-MB和PLR+CTNI预测老年AMI患者住院期间死亡风险的AUC分别为0.705和0.779（P<0.001）。采用DELONG法对AUC进行比较，PLR+CK-MB和PLR+CTNI预测老年AMI患者住院期间死亡风险的AUC大于PLR单独预测时的AUC，差异有统计学意义（P<0.05）。PLR+CTNI预测老年AMI患者住院期间死亡风险的AUC大于PLR+CK-MB，差异有统计学意义（P<0.05），见图1、表2。
| 图1 PLR及联合指标预测老年AMI患者住院期间死亡风险的ROC曲线 注：PLR=血小板-淋巴细胞比值，CK-MB=肌酸激酶同工酶MB，CTNI=肌钙蛋白I。 Figure 1 ROC curve analysis of PLR and combined indicators on the risk of mortality during hospitalization in elderly patients with AMI |
| 表2 不同指标ROC曲线下面积比较 Table 2 Comparison of area under ROC curve of different indicators |
变量 | AUC | 95%CI | 灵敏度 | 特异度 | Z值 | P值 |
PLR | 0.661 | （0.636，0.685） | 0.482 | 0.789 | 5.596 | <0.001 |
PLR+CK-MB | 0.705 | （0.681，0.729） | 0.657 | 0.663 | 7.799 | <0.001 |
PLR+CTNI | 0.779 | （0.756，0.800） | 0.729 | 0.714 | 11.310 | <0.001 |
注：AUC=受试者工作特征曲线下面积。 |
基于DELONG法对PLR及其联合指标（PLR+CK-MB，PLR+CTNI）在NSTEMI和STEMI患者中住院期间死亡风险的预测能力进行了分析。PLR及联合指标（PLR+CK-MB，PLR+CTNI）预测NSTEMI患者的AUC与预测STEMI患者的AUC比较，差异无统计学意义（Z=1.665、1.493、0.028，P >0.05），见图2。
| 图2 PLR、PLR+CK-MB以及PLR+CTNI在不同类型心肌梗死患者中预测能力的ROC曲线 注：A为PLR预测能力的ROC曲线，B为PLR+CK-MB预测能力的ROC曲线，C为PLR+CTNI预测能力的ROC曲线；STEMI=ST段抬高型心肌梗死，NSTEMI=非ST段抬高型心肌梗死，AUC=受试者工作特征曲线下面积。 Figure 2 Predictive ability of PLR，PLR + CK-MB，and PLR + CTNI in patients with different types of myocardial infarction |
为评价PLR和PLR+CTNI作为预测指标预估老年AMI患者住院期间死亡风险的临床应用价值，基于Bootstrap法（抽样500次）绘制了临床决策曲线。结果表明PLR的风险阈值在6%~82%以及PLR联合CTNI的风险阈值在2%~86%时可产生较大的净获益，具有临床应用价值，见图3。
| 图3 PLR及PLR+CTNI的决策曲线分析 Figure 3 Decision Curve Analysis of PLR and PLR+CTNI |
本研究评估PLR对老年AMI患者住院期间死亡风险的预测能力的结果表明PLR的预测能力较强，其AUC为0.661，若能够联合CK-MB、CTNI则可以进一步增强其预测能力。然后通过DELONG法对PLR、PLR+CK-MB和PLR+CTNI在不同AMI亚组人群中结局事件发生的预测能力进行了比较。尽管上述指标在NSTEMI患者中的AUC更大，但是整体的AUC差异并没有统计学差异。此外，还基于Bootstrap法绘制了临床决策分析曲线以进一步评价PLR和PLR+CTNI的临床应用价值。
前已述无论血小板在一般炎症反应中的作用如何，血小板均与内皮的活化和协调密切相关[12]，血小板在急性冠脉综合征的病理生理过程中发挥着关键作用，这也是抗血小板药物在经皮冠状动脉介入患者术前、术后均被高度重视的首要原因。但是血小板在人体血液中容易受到多种因素的影响，其数值并不稳定，而PLR的出现在一程度上改善了这种情况[17,18]。PLR最初应用于恶性肿瘤患者的预后评价中，后来逐渐在心血管领域被关注。PLR中还包括了淋巴细胞计数，淋巴细胞本身就被认为具有抗动脉粥样硬化的作用，因此二者联合的比值在整体上反映了动脉粥样硬化形成过程中的炎症反应加重与抗动脉粥样硬化的过程[19]。本研究结果显示，住院期间死亡的老年AMI患者的白细胞计数、中性粒细胞计数和血小板计数均高于非死亡组的患者，这表明患者体内发生了更为剧烈的炎症反应，符合机体在发生急性心肌梗死过程中的病理改变。而死亡组患者的淋巴细胞计数低于未死亡组的患者，这可能与AMI发生后患者应激状态下抑制淋巴细胞增殖、分化以及淋巴细胞再分布有关[20]，而且淋巴细胞被认为具有抗炎的作用，因此当AMI患者血小板计数上升同时伴淋巴细胞计数减低的情况导致了PLR的显著升高，也反应机体炎症状态。
既往研究表明PLR水平与冠状动脉粥样硬化的程度直接相关[21]，AZAB等[14]的研究表明PLR是NSTEMI患者出院后预测其发生死亡的独立预测因素，尤其是当PLR>176时是患者4年全因死亡的显著预测因素，因此PLR已被证实是AMI患者长期死亡的预测因素之一。除此之外，PLR还与经皮冠状动脉介入患者术中出现无复流[22]、冠状动脉慢血流[23]以及血管成形术后的部分不良事件的发生相关[24]。先前的研究结果主要探讨了PLR与AMI患者远期心血管疾病之间的风险，较少有研究探讨PLR与AMI患者短期预后的风险，因此本研究主要对此问题进行了探讨。部分研究结果发现PLR对心血管结局的预测能力并不显著[25]，因此建议PLR与其他指标联合进行预测，这也是本研究在进行PLR的ROC曲线分析后又联合了CK-MB、CTNI的原因之一，结果表明联合后确实能够显著提高PLR的预测能力，这可以在后续的研究中进一步验证PLR联合其他指标的临床应用价值。这项研究有一定局限性，首先，未能观察患者的远期预后，这在一定程度上限制了PLR预测AMI患者长期死亡风险的预测价值。其次，一些危重患者在入院后未经常规检查就死亡，使得无法获得这部分患者的临床基线数据，也导致样本量减少。
总之，PLR对老年AMI患者住院期间的死亡风险具有较好的预测能力，尤其是在结合CTNI后其预测能力显著提升。PLR及其联合指标在NSTEMI患者中的AUC与STEMI患者AUC无统计学差异。
【引用本文】 王瑜，陈焱，韩元元，等.血小板-淋巴细胞比值可预测老年急性心肌梗死患者住院期间死亡风险[J]全科医学，2023，26（33）：4137-4142. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0116.[www.chinagp]
WANG Y，CHEN Y，HAN Y Y，et al. Platelet-lymphocyte ratio predicts in-hospital mortality in elderly patients with acute myocardial infarction[J]. Chinese General Practice，2023，26（33）：4137-4142.
本文无利益冲突。
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