Study on the Predictive Value of a Multi-parameter Model Based on Lymphocyte Count for the Prognosis of Patients with Acute Exacerbation of Interstitial Lung Disease Complicated with Pulmonary Infection

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0105

Abstract

Abstract:

Background

Patients with interstitial lung disease (ILD) are prone to acute exacerbation (AE-ILD), with infection being a significant trigger. AE-ILD patients exhibit high mortality rates and poor prognoses, yet domestic research on this population remains limited.

Objective

To investigate the clinical predictive value of dynamic changes in peripheral blood lymphocyte count (LYM) for 28-day prognosis in AE-ILD patients with pulmonary infection and to establish a corresponding prognostic prediction model.

Methods

A retrospective cohort study included AE-ILD patients with pulmonary infection hospitalized in the Department of Respiratory and Critical Care Medicine at the Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University from January 2022 to June 2024. Patients were stratified into survival (n=37) and non-survival (n=65) groups based on 28-day outcomes. Data collected included demographics (sex, age, diagnosis, ILD subtype, comorbidities), disease severity scores (APACHEⅡ, SOFA), and laboratory parameters: white blood cell count (WBC), neutrophil count (NEU), lymphocyte count on days 1, 3, and 5 (d1 LYM, d3 LYM, d5 LYM), hemoglobin (Hb), platelet count (PLT), procalcitonin (PCT), C-reactive protein (CRP), albumin (ALB), total bilirubin (Tbil), lactate dehydrogenase (LDH), Serum creatinine (Scr), activated partial thromboplastin time (APTT), partial pressure of oxygen (PaO₂), partial pressure of carbon dioxide (PaCO₂), fraction of inspired oxygen (FiO₂), PaO₂/FiO₂ ratio (P/F), and lactate (Lac). Intergroup differences were analyzed, and statistically significant variables were identified. Receiver operating characteristic (ROC) curves evaluated prognostic predictive capacity. Univariate and multivariate Cox proportional hazards regression analyses were conducted using R software. Scores were assigned to each indicator based on the hazard ratio (HR). A nomogram prediction model was constructed. After calculating the total score of each indicator, risk stratification was established. The ROC curve of the prediction model was drawn to evaluate its predictive value. The survival curves of 28-day prognosis of patients with different risk stratifications were plotted using R software, and the 28-day survival rates of patients in different groups were compared.

Results

The non-survival group exhibited higher APACHEⅡ scores, SOFA scores, PCT, CRP, and LDH than survival group, but lower d3 LYM, d5 LYM, ALB, and P/F than survival group (P<0.05). The results of the ROC curve showed that the AUCs of d3 LYM, d5 LYM, APACHEⅡ score, and SOFA score in predicting the 28-day prognosis of AE-ILD patients with pulmonary infectionwere 0.723, 0.764, 0.733, and 0.704, respectively. Multivariate Cox regression identified P/F (HR=2.01, 95%CI=1.08-3.75), PCT (HR=2.14, 95%CI=1.02-4.49), Hb (HR=2.34, 95%CI=1.22-4.48), d5 LYM (HR=2.40, 95%CI=1.01-5.70) as independent predictors of 28-day mortality (P<0.05). The nomogram model was constructed based on d5 LYM, P/F, PCT and Hb. The AUC value of this model for predicting 28-day mortality in AE-ILD patients with pulmonary infection was 0.853 (95%CI=0.781-0.925), with the optimal cut-off value being 2. The sensitivity and specificity were 88.24% and 82.35%, respectively. According to the results of the optimal risk stratification, 0-2 was classified as the low-risk group (n=39), and 3-6 was classified as the high-risk group (n=63). There were significant differences on the 28-day survival rates between the two groups of patients (χ²=51.00, P<0.001).

Conclusion

Lymphopenia is associated with increased 28-day mortality in AE-ILD patients with pulmonary infection. The nomogram model incorporating d5 LYM, P/F, PCT, and Hb provides a clinically practical tool for risk stratification and prognostic assessment.

Key words: Lymphocyte count, Dynamic change, Infection, Acute exacerbation of interstitial lung disease, Prognosis

摘要：

背景

间质性肺病患者容易出现急性加重，而感染是重要诱因之一，急性加重患者的死亡率高、预后差，目前国内针对这类人群的研究较少。

目的

探讨外周血淋巴细胞计数的动态变化对间质性肺病急性加重（AE-ILD）合并肺部感染患者预后的临床预测价值，并在此基础上建立相关预测模型。

方法

回顾性纳入2022年1月—2024年6月于徐州医科大学附属医院呼吸与危重症医学科住院的AE-ILD合并肺部感染患者为研究对象。根据患者28 d存活情况，将患者分为死亡组和存活组。收集患者一般资料包括：性别、年龄、诊断、ILD分型、基础疾病；病情评分包括：急性生理学与慢性健康状况评价（APACHE）Ⅱ评分、序贯器官衰竭评估（SOFA）评分；实验室检查指标包括：白细胞计数（WBC）、中性粒细胞计数（NEU）、第1、3、5天淋巴细胞计数（LYM）、血红蛋白（Hb）、血小板计数（PLT）、降钙素原（PCT）、C反应蛋白（CRP）、白蛋白（ALB）、总胆红素（Tbil）、乳酸脱氢酶（LDH）、血肌酐（Scr）、部分凝血活酶时间（APTT）、氧分压（PO₂）、二氧化碳分压（PCO₂）、吸氧浓度（FiO₂）、氧合指数（P/F）、乳酸（Lac）。比较两组之间的差异，筛选有统计学意义的指标，绘制各项指标预测患者28 d预后的受试者工作特征（ROC）曲线。使用R软件进行单因素及多因素Cox比例风险回归分析，根据风险比（HR）为各项指标赋分，构建列线图预测模型，计算各项指标分数总和后设立风险分层，绘制预测模型ROC曲线，评估其预测价值。采用R软件绘制不同风险分层AE-ILD合并肺部感染患者28 d的生存曲线，比较不同分组患者28 d存活率。

结果

共纳入102例患者，其中存活组37例，死亡组65例。死亡组APACHE Ⅱ评分、SOFA评分、PCT、CRP、LDH高于存活组（P<0.05）。死亡组第3、5天LYM、ALB、P/F低于存活组（P<0.05）。ROC曲线结果显示，第3天LYM、第5天LYM、APACHE Ⅱ评分、SOFA评分预测AE-ILD合并肺部感染患者28 d预后的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.723、0.764、0.733、0.704。多因素Cox回归分析显示，P/F（HR=2.01，95%CI=1.08~3.75）、PCT（HR=2.14，95%CI=1.02~4.49）、Hb（HR=2.34，95%CI=1.22~4.48）、第５天LYM（HR=2.40，95%CI=1.01~5.70）是导致AE-ILD合并肺部感染患者28 d死亡的独立影响因素（P<0.05）。根据第5天LYM、P/F、PCT、Hb构建列线图模型，该模型预测AE-ILD合并肺部感染患者28 d死亡的AUC值为0.853（95%CI=0.781~0.925），最佳截断值为2分，灵敏度为88.24%，特异度为82.35%。根据最佳风险分层结果，0~2分为低危组（n=39），3~6分为高危组（n=63），两组患者28 d的存活率比较，差异有统计学意义（χ²=51.00，P<0.001）。

结论

LYM的降低与AE-ILD合并肺部感染患者的28 d死亡率增加有关，本研究基于第5天LYM、P/F、PCT、Hb 4个指标建立的临床预测模型，提供了简便的判断患者预后的方法。

关键词: 淋巴细胞计数, 动态变化, 感染, 间质性肺病急性加重, 预后

CLC Number:

R 563.9

YAN Yi,JIANG Yu,CHEN Bi, et al. Study on the Predictive Value of a Multi-parameter Model Based on Lymphocyte Count for the Prognosis of Patients with Acute Exacerbation of Interstitial Lung Disease Complicated with Pulmonary Infection[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(26): 3760-3766. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0105.
闫屹,蒋宇,陈碧等. 基于淋巴细胞计数的多参数模型对间质性肺病急性加重合并肺部感染患者预后的预测价值研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(26): 3760-3766. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0105.

Figures/Tables 8

References 26

[1]	蒋捍东, 陈碧. 间质性肺疾病的再认识[J]. 中华医学杂志, 2021, 101(20): 1453-1457. DOI: 10.3760/cma.j.cn112137-2020831-02514.
[2]	Charokopos A, Teng M A, Ryu J H, et al. Acute exacerbation of interstitial lung disease in the intensive care unit[J]. World J Crit Care Med, 2022, 11(1): 22-32. DOI: 10.5492/wjccm.v11.i1.22.
[3]	Salonen J, Purokivi M, Bloigu R, et al. Prognosis and causes of death of patients with acute exacerbation of fibrosing interstitial lung diseases[J]. BMJ Open Respir Res, 2020, 7(1): e000563. DOI: 10.1136/bmjresp-2020-000563.
[4]	Hoyer N, Bendstrup E, Davidsen J R, et al. Acute exacerbation of fibrotic interstitial lung diseases[J]. Ugeskr Laeger, 2023, 185(33): V04230261.
[5]	Hozumi H, Kono M, Hasegawa H, et al. Acute exacerbation of rheumatoid arthritis-associated interstitial lung disease: mortality and its prediction model[J]. Respir Res, 2022, 23(1): 57. DOI: 10.1186/s12931-022-01978-y.
[6]	Park I N, Kim D S, Shim T S, et al. Acute exacerbation of interstitial pneumonia other than idiopathic pulmonary fibrosis[J]. Chest, 2007, 132(1): 214-220. DOI: 10.1378/chest.07-0323.
[7]	Kolb M, Bondue B, Pesci A, et al. Acute exacerbations of progressive-fibrosing interstitial lung diseases[J]. Eur Respir Rev, 2018, 27(150): 180071. DOI: 10.1183/16000617.0071-2018.
[8]	Suzuki A, Kondoh Y, Brown K K, et al. Acute exacerbations of fibrotic interstitial lung diseases[J]. Respirology, 2020, 25(5): 525-534. DOI: 10.1111/resp.13682.
[9]	Gan W H, Song W W, Gao Y J, et al. Exosomal circRNAs in the plasma serve as novel biomarkers for IPF diagnosis and progression prediction[J]. J Transl Med, 2024, 22(1): 264. DOI: 10.1186/s12967-024-05034-9.
[10]	Cilloniz C, Peroni H J, Gabarrús A, et al. Lymphopenia is associated with poor outcomes of patients with community-acquired pneumonia and sepsis[J]. Open Forum Infect Dis, 2021, 8(6): ofab169. DOI: 10.1093/ofid/ofab169.
[11]	Podd B S, Banks R K, Reeder R, et al. Early, persistent lymphopenia is associated with prolonged multiple organ failure and mortality in septic children[J]. Crit Care Med, 2023, 51(12): 1766-1776. DOI: 10.1097/CCM.0000000000005993.
[12]	Xu Y H, Lan P X, Wang T. The role of immune cells in the pathogenesis of idiopathic pulmonary fibrosis[J]. Medicina, 2023, 59(11): 1984. DOI: 10.3390/medicina59111984.
[13]	Rao M, Wang X L, Guo G R, et al. Resolving the intertwining of inflammation and fibrosis in human heart failure at single-cell level[J]. Basic Res Cardiol, 2021, 116(1): 55. DOI: 10.1007/s00395-021-00897-1.
[14]	Zhang M J, Zhang S. T cells in fibrosis and fibrotic diseases[J]. Front Immunol, 2020, 11: 1142. DOI: 10.3389/fimmu.2020.01142.
[15]	孟晓, 奚斌, 陈碧, 等. 淋巴细胞计数对间质性肺疾病急性加重患者短期预后的预测价值[J]. 国际呼吸杂志, 2024, 44(5): 576-584. DOI: 10.3760/cma.j.cn131368-20231117-00337.
[16]	Chen Y, Guo D Z, Zhu C L, et al. The implication of targeting PD-1: PD-L1 pathway in treating sepsis through immunostimulatory and anti-inflammatory pathways[J]. Front Immunol, 2023, 14: 1323797. DOI: 10.3389/fimmu.2023.1323797.
[17]	中华医学会呼吸病学分会间质性肺病学组, 中国医师协会呼吸医师分会间质性肺疾病工作委员会. 特发性肺纤维化急性加重诊断和治疗中国专家共识[J].中华医学杂志, 2019, 99(26): 2014-2023. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0376-2491.2019.26.005.
[18]	Ba C R, Jiang C G, Wang H J, et al. Prognostic value of serum oncomarkers for patients hospitalized with acute exacerbation of interstitial lung disease[J]. Ther Adv Respir Dis, 2024, 18: 17534666241250332. DOI: 10.1177/17534666241250332.
[19]	Zhong B Y, Zhou J Q, Lyu X, et al. Anti-heat shock protein 70 autoantibodies from patients with idiopathic pulmonary fibrosis epigenetically enhance lung fibroblast apoptosis resistance and bcl-2 expression[J]. J Immunol, 2024, 213(8): 1150-1156. DOI: 10.4049/jimmunol.2400106.
[20]	Zanussi J T, Zhao J, Wei W Q, et al. Clinical diagnoses associated with a positive antinuclear antibody test in patients with and without autoimmune disease[J]. BMC Rheumatol, 2023, 7(1): 24. DOI: 10.1186/s41927-023-00349-4.
[21]	Teng M A, Westerly B D, Dulohery M M, et al. Patients with fibrotic interstitial lung disease hospitalized for acute respiratory worsening a large cohort analysis[J]. Chest, 2016, 149(5): 1205-1214. DOI: 10.1016/j.chest.2015.12.026.
[22]	Cho S J, Moon J S, Nikahira K, et al. GLUT1-dependent glycolysis regulates exacerbation of fibrosis via AIM2 inflammasome activation[J]. Thorax, 2020, 75(3): 227-236. DOI: 10.1136/thoraxjnl-2019-213571.
[23]	Weng D, Chen X Q, Qiu H, et al. The role of infection in acute exacerbation of idiopathic pulmonary fibrosis[J]. Mediators Inflamm, 2019, 2019: 5160694. DOI: 10.1155/2019/5160694.
[24]	Liang J Y, Cao H, Ke Y N, et al. Acute exacerbation of interstitial lung disease in adult patients with idiopathic inflammatory myopathies: a retrospective case-control study[J]. Front Med (Lausanne), 2020, 7: 12. DOI: 10.3389/fmed.2020.00012.
[25]	王明明, 宋立强, 陈洁, 等. 间质性肺疾病急性加重患者外周血淋巴细胞亚群特点分析[J]. 临床肺科杂志, 2024, 29(5): 660-664. DOI: 10.3969/j.issn.1009-6663.2024.05.003.
[26]	Jing J J, Wei Y S, Dong X, et al. Characteristics and clinical prognosis of septic patients with persistent lymphopenia[J]. J Intensive Care Med, 2024, 39(8): 733-741. DOI: 10.1177/08850666241226877.

组别	例数	性别[例（%）]		年龄（±s，岁）	合并心血管疾病[例（%）]	合并糖尿病[例（%）]	合并肾功能不全[例（%）]	ILD分型[例（%）]
组别	例数	男	女	年龄（±s，岁）	合并心血管疾病[例（%）]	合并糖尿病[例（%）]	合并肾功能不全[例（%）]	IPF	CTD-ILD	非IPF的IIP
死亡组	65	40（61.5）	25（38.4）	68.5±11.3	34（66.7）	12（23.5）	10（19.6）	12（23.5）	27（57.0）	12（23.5）
存活组	37	22（59.4）	15（40.5）	72.4±10.5	17（33.3）	11（21.6）	0	15（29.4）	18（35.3）	18（35.3）
检验统计量值		0.209^a		1.818^b	11.333^a	0.056^a	8.890^a	3.333^a
P值		0.836		0.072	0.001	0.813	0.003	0.189
组别	NEU[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	Hb[M（P₂₅，P₇₅），g/L]	PLT[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	d1 LYM[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	d3 LYM[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	d5 LYM[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	PCT[M（P₂₅，P₇₅），μg/L]	CRP[M（P₂₅，P₇₅），mg/L]
死亡组	10.81（8.44，14.12）	116（93，131）	208（133，270）	0.7（0.4，1.4）	0.7（0.4，1.0）	0.60（0.4，1.0）	0.27（0.13，0.69）	92.6（20.2，153.9）
存活组	7.79（5.83，11.79）	125（116，137）	200（169，274）	0.9（0.6，1.6）	1.1（0.7，1.9）	1.20（0.8，1.9）	0.09（0.05，0.31）	46.1（9.6，107.6）
检验统计量值	-2.868	-2.805	-0.479	-1.579	-3.889	-4.598	-1.817	-3.303
P值	0.004	0.005	0.635	0.115	<0.001	<0.001	<0.001	0.023
组别	Tbil[M（P₂₅，P₇₅），mmol/L]	ALB[M（P₂₅，P₇₅），g/L]	Scr[M（P₂₅，P₇₅），mmol/L]	APACHEⅡ评分[M（P₂₅，P₇₅），分]	SOFA评分[M（P₂₅，P₇₅），分]	LDH[M（P₂₅，P₇₅），U/L]	Lac[M（P₂₅，P₇₅），mmol/L]	P/F[M（P₂₅，P₇₅），mmHg]
死亡组	7.6（2.9，12.8）	30.0（28.2，33.0）	54.0（45，77）	18（15，20）	4（3，5）	388（291，574）	1.30（0.80,2.10）	136（114，237）
存活组	6.5（4.0，9.3）	32.5（29.9，35.2）	51.0（42，63）	15（13，17）	3（2，3）	320（245，489）	0.80（0.50,1.30）	189（147，236）
检验统计量值	-0.542	-2.795	-1.747	-4.080	-3.700	-2.068	-2.200	-2.075
P值	0.590	0.005	0.081	<0.001	<0.001	0.038	0.028	0.038

组别	例数	性别[例（%）]		年龄（±s，岁）	合并心血管疾病[例（%）]	合并糖尿病[例（%）]	合并肾功能不全[例（%）]	ILD分型[例（%）]
组别	例数	男	女	年龄（±s，岁）	合并心血管疾病[例（%）]	合并糖尿病[例（%）]	合并肾功能不全[例（%）]	IPF	CTD-ILD	非IPF的IIP
死亡组	65	40（61.5）	25（38.4）	68.5±11.3	34（66.7）	12（23.5）	10（19.6）	12（23.5）	27（57.0）	12（23.5）
存活组	37	22（59.4）	15（40.5）	72.4±10.5	17（33.3）	11（21.6）	0	15（29.4）	18（35.3）	18（35.3）
检验统计量值		0.209^a		1.818^b	11.333^a	0.056^a	8.890^a	3.333^a
P值		0.836		0.072	0.001	0.813	0.003	0.189
组别	NEU[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	Hb[M（P₂₅，P₇₅），g/L]	PLT[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	d1 LYM[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	d3 LYM[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	d5 LYM[M（P₂₅，P₇₅），×10⁹/L]	PCT[M（P₂₅，P₇₅），μg/L]	CRP[M（P₂₅，P₇₅），mg/L]
死亡组	10.81（8.44，14.12）	116（93，131）	208（133，270）	0.7（0.4，1.4）	0.7（0.4，1.0）	0.60（0.4，1.0）	0.27（0.13，0.69）	92.6（20.2，153.9）
存活组	7.79（5.83，11.79）	125（116，137）	200（169，274）	0.9（0.6，1.6）	1.1（0.7，1.9）	1.20（0.8，1.9）	0.09（0.05，0.31）	46.1（9.6，107.6）
检验统计量值	-2.868	-2.805	-0.479	-1.579	-3.889	-4.598	-1.817	-3.303
P值	0.004	0.005	0.635	0.115	<0.001	<0.001	<0.001	0.023
组别	Tbil[M（P₂₅，P₇₅），mmol/L]	ALB[M（P₂₅，P₇₅），g/L]	Scr[M（P₂₅，P₇₅），mmol/L]	APACHEⅡ评分[M（P₂₅，P₇₅），分]	SOFA评分[M（P₂₅，P₇₅），分]	LDH[M（P₂₅，P₇₅），U/L]	Lac[M（P₂₅，P₇₅），mmol/L]	P/F[M（P₂₅，P₇₅），mmHg]
死亡组	7.6（2.9，12.8）	30.0（28.2，33.0）	54.0（45，77）	18（15，20）	4（3，5）	388（291，574）	1.30（0.80,2.10）	136（114，237）
存活组	6.5（4.0，9.3）	32.5（29.9，35.2）	51.0（42，63）	15（13，17）	3（2，3）	320（245，489）	0.80（0.50,1.30）	189（147，236）
检验统计量值	-0.542	-2.795	-1.747	-4.080	-3.700	-2.068	-2.200	-2.075
P值	0.590	0.005	0.081	<0.001	<0.001	0.038	0.028	0.038

临床指标	AUC（95%CI）	P值	灵敏度（%）	特异度（%）	最佳截断值
APACHEⅡ评分	0.733（0.637~0.830）	<0.001	0.627	0.745	16.5分
SOFA评分	0.704（0.603~0.805）	<0.001	0.510	0.784	3.5分
d3 LYM	0.723（0.626~0.820）	<0.001	0.922	0.431	0.55×10⁹/L
d5 LYM	0.764（0.672~0.856）	<0.001	0.824	0.569	0.70×10⁹/L
PCT	0.390（0.585~0.795）	0.001	0.784	0.647	0.123 5 μg/L
CRP	0.604（0.493~0.716）	0.069	0.588	0.686	81.0 mg/L
Lac	0.690（0.514~0.732）	0.032	0.686	0.239	0.623
P/F	0.619（0.507~0.731）	0.038	0.863	0.471	132 mmHg
Hb	0.661（0.553~0.769）	0.005	0.961	0.373	100 g/L
ALB	0.661（0.555~0.766）	0.005	0.647	0.647	31.5 g/L
LDH	0.619（0.510~0.728）	0.039	0.941	0.294	252 U/L

临床指标	AUC（95%CI）	P值	灵敏度（%）	特异度（%）	最佳截断值
APACHEⅡ评分	0.733（0.637~0.830）	<0.001	0.627	0.745	16.5分
SOFA评分	0.704（0.603~0.805）	<0.001	0.510	0.784	3.5分
d3 LYM	0.723（0.626~0.820）	<0.001	0.922	0.431	0.55×10⁹/L
d5 LYM	0.764（0.672~0.856）	<0.001	0.824	0.569	0.70×10⁹/L
PCT	0.390（0.585~0.795）	0.001	0.784	0.647	0.123 5 μg/L
CRP	0.604（0.493~0.716）	0.069	0.588	0.686	81.0 mg/L
Lac	0.690（0.514~0.732）	0.032	0.686	0.239	0.623
P/F	0.619（0.507~0.731）	0.038	0.863	0.471	132 mmHg
Hb	0.661（0.553~0.769）	0.005	0.961	0.373	100 g/L
ALB	0.661（0.555~0.766）	0.005	0.647	0.647	31.5 g/L
LDH	0.619（0.510~0.728）	0.039	0.941	0.294	252 U/L

变量	B	SE	Wald χ²值	P值	HR（95%CI）
SOFA评分	1.146	0.291	15.437	0.005	2.20（1.27~3.81）
APACHEⅡ评分	0.787	0.281	7.832	<0.001	3.15（1.78~5.58）
Lac	0.724	0.302	5.756	0.016	2.06（1.14~3.73）
P/F	0.942	0.282	11.105	0.001	2.57（1.47~4.47）
PCT	1.441	0.342	17.729	<0.001	4.23（2.16~8.27）
LDH	1.415	0.595	5.650	0.017	4.12（1.28~13.20）
Alb	5.650	0.290	7.061	0.008	2.16（1.22~3.82）
CRP	0.789	0.283	7.770	0.005	2.20（1.26~3.84）
Hb	1.259	0.295	18.201	<0.001	3.52（1.98~6.28）
d3 LYM	1.270	0.288	19.407	<0.001	3.56 （2.02~6.27）
d5 LYM	1.369	0.354	14.903	<0.001	3.93（1.96~7.88）