基于Logistic回归和ROC曲线评价外周血PCT,CRP,NEU％和PLT水平在血流感染中的联合预测价值

摘要：

目的 探讨降钙素原(procalcitonin,PCT)、C-反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、中性粒细胞百分比(neutrophil percentage,NEU％)和血小板(platelet,PLT)在血流感染(bloodstream infection,BSI)中的联合预测价值.方法 收集103例BSI疑似患者常规指标PCT,CRP,WBC,NEU％和淋巴细胞百分比(lymphocyte percentage,LYM％)、中性粒细胞/淋巴细胞(neutrophils/lymphocytes,NEU/LYM)和血培养的检测结果及临床诊断资料,比较BSI者与非BSI者PCT,CRP,WBC,NEU％,LYM％和NEU/LYM水平差异,将差异有统计学意义的指标纳入Logistic逐步回归,建立在BSI中联合预测模型,确定联合预测组合,通过受试者工作特征曲线(the receiver operating characteristic curve,ROC)比较预测组合中单个指标与联合预测模型在BSI中的预测价值.结果 BSI者与非BSI者的PCT,CRP,NEU％,LYM％,NEU/LYM及PLT比较,差异均有统计学意义(Z=4.006,3.214,2.030,1.956,1.966,2.565,均P<0.10),WBC差异无统计学意义(Z=0.227,P>0.10).PCT,CRP,NEU％,LYM％,NEU/LYM及PLT被纳入Logistic回归.经Logistic回归,PCT,CRP,NEU％和PLT被纳入建模组合;联合预测模型为Logit P=-4.890+1.877PCT+1.345 CRP+1.650NEU％+1.610PLT,且PCT,CRP,NEU％和PLT的优势比(OR)分别为6.5,3.8,5.2和5.0.PCT,CRP,NEU％,PLT和联合预测模型的ROC曲线下面积(area under ROC curve,AUC)分别为0.732,0.686,0.618,0.649和0.859,联合预测模型AUC均明显大于单一指标AUC(P<0.05).结论 在BSI疑似人群中,PCT,CRP,NEU％和PLT的联合预测模型均比各指标单独应用时有更好的预测价值,单独应用PCT,NEU％或PLT可协助初步识别BSI,使用联合预测模型进行综合判断可协助确认BSI.

关键词：Logistic回归、受试者工作特征曲线、生物标志物、血流感染、预测价值

所属期刊栏目：35

分类号：R515.3;R446.11(传染病)

在线出版日期：2020-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：119-124