多指标联合模型对儿童早期EB病毒感染的诊断价值

摘要：

目的 建立相关实验室指标的数学模型,为提高儿童早期E B病毒(E BV)感染的检出率开辟新思路.方法 本研究回顾性分析了2017年间就诊于广州中医药大学第一附属医院患儿EBV感染的相关实验室指标,计算不同指标在EBV感染者和未感染者之间的表达差异,建立对应的Logistic回归数学模型,并运用ROC曲线以寻找诊断能效最佳的检测组合.结果 与EBV感染阴性组相比,阳性组患儿的EBV早期抗原IgM(EA-IgM)、衣壳抗原IgG(VCA-IgG)、衣壳抗原IgM(VCA-IgM)和异形淋巴的比例显著升高,差异有统计学意义(P<0.05);而联合EB-EA-IgM、EB-NA-IgG、EB-VCA-IgM、异型淋巴细胞比例、淋巴细胞比例这五个指标的组合③模型ROC曲线下面积(AUC)为0.836,高于其他组合模型(组合①:EB-EA-IgM、EB-NA-IgG、EB-VCA-IgG;组合②;EB-EA-IgM、EB-NA-IgG、EB-VCA-IgG、异型淋巴细胞比例);且组合模型阴性组的预测患病率均显著低于阳性组,差异有统计学意义(P<0.05),符合临床诊断结果.结论 多项指标中,联合EB-EA-IgM、EB-NA-IgG、EB-VCA-IgM、异型淋巴细胞比例、淋巴细胞比例的组合模型诊断能效最佳,高于单个指标诊断能效,应用该组合模型可为儿童早期EBV感染提供诊断依据.

关键词：EB病毒、实验室诊断、指标组合

所属期刊栏目：19

分类号：R725(儿科学)

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1237-1240,封3