Background: Patients with pancreatitis may be at increased risk of cardiovascular disease (CVD), but the biochemical mechanisms underlying this risk are not fully defined. Inflammatory biomarkers may provide valuable prognostic information.
Methods: We retrospectively analyzed 180 patients with pancreatitis (Jan 2021-Dec 2023). Serum levels of interleukin-8 (IL-8), procalcitonin (PCT), tumor necrosis factor-a (TNF-a), and C-reactive protein (CRP) were quantified using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and routine laboratory tests. Logistic regression was applied to identify independent biochemical predictors of CVD, and a risk prediction model was developed and validated using ROC curve analysis.
Results: IL-8, PCT, CRP and age emerged as independent predictors of CVD occurrence in pancreatitis patients (all P< 0.05). The biochemical prediction model demonstrated high accuracy, with an AUC of 0.893 in the training set and 0.978 in the validation set. Sensitivity and specificity exceeded 85% across datasets.
Conclusions: This study highlights the clinical and laboratory significance of inflammatory biomarkers in pancreatitis. The proposed biochemical model provides a reliable tool for predicting cardiovascular risk and may contribute to improved laboratory-guided risk assessment and patient management.
Uvod: Pacijenti sa pankreatitisom mogu biti izloženi povećanom riziku od kardiovaskularnih bolesti (KVB), ali biohemijski mehanizmi koji leže u osnovi ovog rizika nisu u potpunosti definisani. Inflamatorni biomarkeri mogu pružiti vredne prognostičke informacije.
Metode: Retrospektivno smo analizirali 180 pacijenata sa pankreatitisom (januar 2021 - decembar 2023). Serumski nivoi interleukina-8 (IL-8), prokalcitonina (PCT), faktora nekroze tumora-a (TNF-a) i C-reaktivnog proteina (CRP) kvantifikovani su korišćenjem enzimski povezanog imunosorbentnog testa (ELISA) i rutinskih laboratorijskih testova. Logistička regresija je primenjena za identifikaciju nezavisnih biohemijskih prediktora kardiovaskularnih bolesti (KVB), a model za predviđanje rizika je razvijen i validiran korišćenjem analize ROC krive.
Rezultati: IL-8, PCT, CRP i starost pojavili su se kao nezavisni prediktori pojave KSB kod pacijenata sa pankreatitisom (svi P< 0,05). Bihemijski model predikcije pokazao je visoku tačnost, sa AUC od 0,893 u skupu za obuku i 0,978 u skupu za validaciju. Osetljivost i specifičnost premašile su 85% u svim skupovima podataka.
Zaključak: Ova studija ističe klinički i laboratorijski značaj inflamatornih biomarkera kod pankreatitisa. Predloženi biohemijski model pruža pouzdan alat za predviđanje kardiovaskularnog rizika i može doprineti poboljšanoj laboratorijski vođenoj proceni rizika i lečenju pacijenata.
Keywords: cardiovascular disease; clinical biochemistry; inflammatory biomarkers; pancreatitis; prediction model.
2026 Zaili Yang, Dejun Cui, Fei Li, Bo Huang, Qi Liu, published by CEON/CEES.