目的:探讨体温变化与脓毒症患者预后之间的关系,分析体温是否能影响脓毒症患者的预后。方法:回顾性分析2013年1月至2017年5月在衢州市人民医院重症监护室内治疗的176例脓毒症患者临床资料,将患者按入ICU后24h内体温最高峰值(MAX_ICU)分为4组:≤37.4℃组、37.5³8.4℃组、38.5³9.4℃组、≥39.5℃组。记录患者的一般临床资料;采用Kaplan-Meier法计算4组脓毒症患者入ICU后28d内的病死率,log-rank检验比较4组患者的病死率;应用Cox比例风险模型分析脓毒症入ICU后28d内死亡的相关危险因素,最后进行多分类哑变量检验。结果:4组患者总的28d病死例数为80例,病死率为45.4%。≤37.4℃组、37.5³8.4℃组、38.5³9.4℃组、≥39.5℃组中位生存时间分别为28、13、28、28d,其病死例数分别为16、39、17、8例。Kaplan-Meier生存曲线分析显示,各体温组患者入ICU后28d内病死率之间的差异具有统计学意义（log-rank χ²=16.377,P=0.001）。log-rank法进行两两比较,38.5³9.4℃组与37.5³8.4℃组的生存分布差异有统计学意义（P<0.001）;≥39.5℃组与37.5³8.4℃组的生存分布差异有统计学意义（P=0.013）,而≤37.4组与37.5³8.4℃组间差异无统计学意义（P>0.05）。以患者入ICU后最高体温（分为≤37.4℃组、37.5³8.4℃组、38.5³9.4℃组、≥39.5℃组）、急性生理与慢性健康（APACHEII）评分、使用血制品情况、国际标准化比值（INR）、Pa CO2、年龄、性别为自变量,以患者入ICU后28d病死为因变量作单因素、多因素Cox回归分析。单因素COX回归分析显示入ICU后最高体温（HR=0.722,95%CI=0.562⁰.927,P=0.011）、APACHEII评分（HR=1.057,95%CI=1.031¹.084,P<0.001）、使用血制品（HR=1.650,95%CI=1.061².566,P=0.026）、INR水平（HR=2.179,95%CI=1.054⁴.509,P=0.036）、PaCO₂水平（HR=0.978,95%CI=0.961⁰.995,P=0.01）是脓毒症患者入ICU后28d内病死的危险因素。多因素COX回归分析显示,体温仍是影响患者入ICU后28d内病死的独立危险因素（P=0.045）。进一步对入ICU后最高体温进行多分类哑变量检验,以37.5³8.4℃组为参照组（哑变量）,发现MAX_ICU=38.5³9.4℃是脓毒症患者入ICU后28d内病死风险的保护因素,其病死风险是参照组的41.2%（95%CI=0.221⁰.771,P=0.005）;而MAX_ICU=36.5³7.4℃、MAX_ICU≥39.5℃与患者入ICU后28d内病死风险之间无相关性（HR=0.930,95%CI=0.448¹.930,P=0.846;HR=0.560,95%CI=0.237¹.232,P=0.186）。结论:MAX_IC=38.5³9.4℃可能能够减少ICU内脓毒症患者的病死率。