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目的 利用脑脊液降钙素原(Procalcitonin,PCT)、乳酸及常规生物标志物建立神经外科术后细菌性脑膜炎(Post-neurosurgical bacterial meningitis ,PBM)的预测模型并验证其诊断价值.方法 收集2017年3月至12月于首都医科大学附属北京天坛医院神经外科收治的术后脑膜炎患者213例,根据脑膜炎类别不同分为 PBM 组( n =85 )和无菌性脑膜炎( Post-neurosurgical aseptic meningitis,PAM)组(n=128).所有患者进行14种生物标志物的检测,通过多因素Logistic回归分析选择与脑脊液PCT和乳酸联合诊断的生物标志物,建立预测模型,利用受试者工作特征曲线( ROC)分析预测模型对术后PBM的诊断价值,并对预测模型进行验证.结果 单因素分析显示,脑脊液细胞计数、脑脊液白细胞计数、脑脊液蛋白浓度、脑脊液葡萄糖浓度、脑脊液葡萄糖/血糖比、脑脊液PCT及脑脊液乳酸为预测术后PBM的相关因素(P值均<0.01).多因素Logistic回归分析显示,脑脊液PCT、脑脊液乳酸、脑脊液蛋白浓度与脑脊液血液葡萄糖比值为预测术后PBM的独立预测因子,建立预测模型为:4.315×脑脊液PCT+0.822×脑脊液乳酸+0.009×脑脊液蛋白浓度-5.480×脑脊液葡萄糖/血糖比-3.074.预测模型的 ROC 曲线下面积最大,为0.947,敏感度和特异度分别为90.60

作者:郑光辉;张艳;李方强;唐明忠;吕虹;张国军

来源:中华临床感染病杂志 2019 年 12卷 2期

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作者:
郑光辉;张艳;李方强;唐明忠;吕虹;张国军
来源:
中华临床感染病杂志 2019 年 12卷 2期
标签:
脑膜炎,细菌性 诊断 降钙素原 乳酸 预测模型 Meningitis,bacterial Diagnosis Procalcitotin Lactate Discriminate algorithm
目的 利用脑脊液降钙素原(Procalcitonin,PCT)、乳酸及常规生物标志物建立神经外科术后细菌性脑膜炎(Post-neurosurgical bacterial meningitis ,PBM)的预测模型并验证其诊断价值.方法 收集2017年3月至12月于首都医科大学附属北京天坛医院神经外科收治的术后脑膜炎患者213例,根据脑膜炎类别不同分为 PBM 组( n =85 )和无菌性脑膜炎( Post-neurosurgical aseptic meningitis,PAM)组(n=128).所有患者进行14种生物标志物的检测,通过多因素Logistic回归分析选择与脑脊液PCT和乳酸联合诊断的生物标志物,建立预测模型,利用受试者工作特征曲线( ROC)分析预测模型对术后PBM的诊断价值,并对预测模型进行验证.结果 单因素分析显示,脑脊液细胞计数、脑脊液白细胞计数、脑脊液蛋白浓度、脑脊液葡萄糖浓度、脑脊液葡萄糖/血糖比、脑脊液PCT及脑脊液乳酸为预测术后PBM的相关因素(P值均<0.01).多因素Logistic回归分析显示,脑脊液PCT、脑脊液乳酸、脑脊液蛋白浓度与脑脊液血液葡萄糖比值为预测术后PBM的独立预测因子,建立预测模型为:4.315×脑脊液PCT+0.822×脑脊液乳酸+0.009×脑脊液蛋白浓度-5.480×脑脊液葡萄糖/血糖比-3.074.预测模型的 ROC 曲线下面积最大,为0.947,敏感度和特异度分别为90.60