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神经外科术后细菌性脑膜炎多指标联合诊断模型的建立
被引量：
10
1
作者
郑光辉
张国军
+4 位作者
张建坤
李方强
张艳
唐明忠
康熙雄
《中国感染控制杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期32-36,共5页
目的建立神经外科术后细菌性脑膜炎诊断的多指标线性判别模型。方法回顾性分析2012—2016年某院细菌性脑膜炎(226例)和无菌性脑膜炎患者(255例)的14项实验室检查,将有意义的指标绘制受试者工作曲线(ROC曲线),曲线下面积(AUC)> 0. 7...
目的建立神经外科术后细菌性脑膜炎诊断的多指标线性判别模型。方法回顾性分析2012—2016年某院细菌性脑膜炎(226例)和无菌性脑膜炎患者(255例)的14项实验室检查,将有意义的指标绘制受试者工作曲线(ROC曲线),曲线下面积(AUC)> 0. 7的项目进行线性回归拟合,建立多指标联合诊断线性判别模型。选取26例脑膜炎患者的数据,验证判别模型的判别能力。结果两组脑膜炎患者11项指标比较,差异有统计学意义(均P <0. 05),其中脑脊液白细胞计数(C-WBC)、脑脊液葡萄糖浓度(C-Glu)、血葡萄糖浓度(B-Glu)、脑脊液血糖比例(C/B-Glu)及脑脊液乳酸(C-Lac) 5项指标的AUC均>0. 7。通过线性拟合获得判别模型:Y=-0. 268×C-Glu+0. 127×B-Glu+0. 24×C-Lac-0. 722×C/B-Glu+0. 00000638×C-WBC-0. 866,拟合5项指标诊断细菌性脑膜炎的ROC曲线AUC为0. 907,灵敏度、特异度、阳性预测值与阴性预测值均> 80. 0%。26例脑膜炎患者的数据验证判别模型效果,结果显示,模型判别的准确率与特异度均较高(90. 0%、81. 2%),一致率达84. 6%。结论利用多指标联合诊断可以有效地区分细菌性脑膜炎与无菌性脑膜炎,更好地解决细菌性脑膜炎的诊断问题。
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关键词
脑膜炎
细菌性
诊断模型
脑脊液
血
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题名
神经外科术后细菌性脑膜炎多指标联合诊断模型的建立
被引量：
10
1
作者
郑光辉
张国军
张建坤
李方强
张艳
唐明忠
康熙雄
机构
首都医科大学附属北京天坛医院实验诊断中心北京市免疫试剂临床工程技术研究中心
出处
《中国感染控制杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期32-36,共5页
基金
北京市医院管理局"青苗计划"专项经费资助(QML20180502)
文摘
目的建立神经外科术后细菌性脑膜炎诊断的多指标线性判别模型。方法回顾性分析2012—2016年某院细菌性脑膜炎(226例)和无菌性脑膜炎患者(255例)的14项实验室检查,将有意义的指标绘制受试者工作曲线(ROC曲线),曲线下面积(AUC)> 0. 7的项目进行线性回归拟合,建立多指标联合诊断线性判别模型。选取26例脑膜炎患者的数据,验证判别模型的判别能力。结果两组脑膜炎患者11项指标比较,差异有统计学意义(均P <0. 05),其中脑脊液白细胞计数(C-WBC)、脑脊液葡萄糖浓度(C-Glu)、血葡萄糖浓度(B-Glu)、脑脊液血糖比例(C/B-Glu)及脑脊液乳酸(C-Lac) 5项指标的AUC均>0. 7。通过线性拟合获得判别模型:Y=-0. 268×C-Glu+0. 127×B-Glu+0. 24×C-Lac-0. 722×C/B-Glu+0. 00000638×C-WBC-0. 866,拟合5项指标诊断细菌性脑膜炎的ROC曲线AUC为0. 907,灵敏度、特异度、阳性预测值与阴性预测值均> 80. 0%。26例脑膜炎患者的数据验证判别模型效果,结果显示,模型判别的准确率与特异度均较高(90. 0%、81. 2%),一致率达84. 6%。结论利用多指标联合诊断可以有效地区分细菌性脑膜炎与无菌性脑膜炎,更好地解决细菌性脑膜炎的诊断问题。
关键词
脑膜炎
细菌性
诊断模型
脑脊液
血
Keywords
meningitis
bacterial
diagnostic model
cerebrospinal fluid
blood
分类号
R446.5 [医药卫生—诊断学]
R515.2 [医药卫生—内科学]
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出处
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1
神经外科术后细菌性脑膜炎多指标联合诊断模型的建立
郑光辉
张国军
张建坤
李方强
张艳
唐明忠
康熙雄
《中国感染控制杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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