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目的 建立一种快速、准确诊断涂阴结核性脑膜炎(TBM)的实验室诊断模型.方法 选取2014年6月—2016年6月间天津市海河医院收治的涂阴TBM患者67例,选取同期118例非结核性脑膜炎患者(NTBM)作为对照组,其中细菌性脑膜炎(BM)组61例和病毒性脑膜炎(VM)组57例,对其血液及脑脊液样本行常规、生化及免疫等项目检查.采用Logistic回归方法建立涂阴TBM的诊断方程模型,再通过ROC曲线评价该方程对涂阴TBM的诊断效能.结果当以BM组作为对照时,得到涂阴TBM的诊断模型:PRE_BM=1/1+e-(-5.298+0.196×ESAT-6+0.119×CFP-10-2.968×PCT+2.206×ADA_CSF+0.705×GLU_CSF+0.093×LDH_CSF)(ESAT-6:早期分泌性靶抗原6;CFP-10:培养滤液蛋白10;PCT:降钙素原;ADA_CSF:脑脊液腺苷脱氨酶;GLU_CSF:脑脊液糖含量;LDH_CSF:脑脊液乳酸脱氢酶),其对TBM诊断的敏感度(Se)、特异度(Sp)、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)及其95

作者:刘佳庆;张丽霞;孙海柏;秦中华;吴敏;高明;李玉明

来源:天津医药 2017 年 45卷 4期

知识库介绍

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作者:
刘佳庆;张丽霞;孙海柏;秦中华;吴敏;高明;李玉明
来源:
天津医药 2017 年 45卷 4期
标签:
结核,脑膜 脑膜炎,细菌性 脑膜炎,病毒性 Logistic模型 诊断 敏感性与特异性 tuberculosis meningeal meningitis bacterial meningitis viral Logistic models forecasting sensitivity and specificity
目的 建立一种快速、准确诊断涂阴结核性脑膜炎(TBM)的实验室诊断模型.方法 选取2014年6月—2016年6月间天津市海河医院收治的涂阴TBM患者67例,选取同期118例非结核性脑膜炎患者(NTBM)作为对照组,其中细菌性脑膜炎(BM)组61例和病毒性脑膜炎(VM)组57例,对其血液及脑脊液样本行常规、生化及免疫等项目检查.采用Logistic回归方法建立涂阴TBM的诊断方程模型,再通过ROC曲线评价该方程对涂阴TBM的诊断效能.结果当以BM组作为对照时,得到涂阴TBM的诊断模型:PRE_BM=1/1+e-(-5.298+0.196×ESAT-6+0.119×CFP-10-2.968×PCT+2.206×ADA_CSF+0.705×GLU_CSF+0.093×LDH_CSF)(ESAT-6:早期分泌性靶抗原6;CFP-10:培养滤液蛋白10;PCT:降钙素原;ADA_CSF:脑脊液腺苷脱氨酶;GLU_CSF:脑脊液糖含量;LDH_CSF:脑脊液乳酸脱氢酶),其对TBM诊断的敏感度(Se)、特异度(Sp)、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)及其95