본 연구는 미측정 음이온을 나타내는 4개의 변수와 응급실에 내원한 개의 사망률 간의 상관관계를 평가하고, 사망률 예측을 위한 최적의 임계값을 설정하기 위하여 수행되었다.
연구에는 응급실에 내원한 157마리의 전자 의료 기록이 포함되었다. 환자 정보, 입원 기간, 최종 진단 및 환자 결과와 같은 임상 정보와 함께, 응급실 내원 당시의 산-염기 매개 변수, 전해질 농도, 젖산 농도, 알부민 농도, 인산 농도, 당 농도 및 혈소판 수와 같은 말초정맥의 혈액검사 데이터가 이용되었다. 강이온 차이, 교정된 음이온 차이, 단순화된 강이온 차이, 및 교정된 염기 과잉과 같은 미측정 음이온을 나타내는 산-염기 변수는 Stewart 접근법을 기반으로 계산하였으며, 참고 구간은 이전에 보고된 연구 결과를 기반으로 설정하였다. 환자 상태를 정확히 반영하기 위해 혈액 검사 데이터는 응급실 내원 후 2시간 이내, 어떠한 치료 개입도 이루어지기 전에 수집된 데이터만 포함되었다.
환자 결과는 차트 기록이나 전화 인터뷰에 따라 퇴원 후 최소 7일 동안 생존한 경우 생존 그룹으로 분류하였으며, 입원 중에 사망하거나 불량한 예후로 인해 안락사한 경우에는 비생존 그룹으로 분류되었다. 보호자의 경제적인 이유로 인해 안락사한 환자는 연구에서 제외되었다.
정규분포 데이터의 분포는 독립 표본 T 검정을 이용하여 두 그룹 간 비교하였고, 비정규분포 데이터의 분포는 맨-휘트니 U 검정을 이용하여 비교하였다. 또한, 두 그룹 간에 유의한 차이가 확인된 변수에 대해 사망률 예측을 위한 각 변수의 판별력을 분석하기 위해 수신기 작동 특성 곡선을 실시하고 각 곡선 아래 면적 수치를 비교하였다. P값은 0.05 이하를 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다.
연구 결과, 전통적 예후 지표로 알려져 있는 pH (P < 0.001), 음이온 차이 (P < 0.001) 및 염기 과잉 (P < 0.001)은 생존 그룹과 비생존 그룹 간에 유의미한 차이는 확인되었지만, 수신기 작동 특성 곡선 분석에서 곡선 아래 면적 수치가 각각 0.320 (P = 0.000), 0.695 (P = 0.001) 및 0.240 (P = 0.000)로 낮아 독립적인 예후 인자로서는 한계가 있었다. 게다가, 이전 연구와는 달리 대표적인 전통적 예후 지표인 젖산 농도가 생존 그룹과 비교하여 비생존 그룹에서 더 낮은 것으로 확인되었다.
미측정 음이온에 해당하는 강이온 차이 (P < 0.001), 교정된 음이온 차이 (P < 0.001), 단순화된 강이온 차이 (P < 0.001), 및 교정된 염기 과잉 (P < 0.001) 지표도 두 그룹 간에 유의미한 차이를 보여주었으며, 수신기 작동 특성 곡선 분석에서 강이온 차이와 교정된 음이온 차이는 곡선 아래 면적 수치가 각각 0.777 (P = 0.000), 0.738 (P = 0.000)로 높아 개 사망률을 예측하는 우수 산-염기 변수로 나타났다. 따라서, 높은 사망 가능성을 예측하기 위한 최적의 임계값은 강이온 차이의 경우 9.07 mEq/L, 교정된 음이온 차이의 경우 27.63 mEq/L로 결정되었다.
결론적으로, 본 연구에서 전통적 예후 지표들은 단독 예후 지표로서 유용하지 않았으며, 특히 비생존자 그룹에서 낮은 젖산 수치는 미측정 음이온의 중요성을 강조한다. 또한, 기존 연구 결과와 같이 미측정 음이온의 지표들은 본 연구에서도 생존 그룹과 비생존 그룹 간에 유의한 차이를 보여주었으며, 특히 강이온 차이와 교정된 음이온 차이는 단독 예후 지표로서 활용이 가능할 것으로 판단되었다. 따라서, 본 연구는 미측정 음이온을 수의학의 새로운 예후 인자로 제안하며, 구체적인 임계값을 제시하여 응급 환자를 분류하는 새로운 기준을 제안한다. 이에 따라 응급 환자의 분류 및 예후 판단을 향상시키며, 임상 결과에도 기여할 것으로 기대된다.