脑脊液降钙素原乳酸联合常规生物标志物在

本文原载于《中华临床感染病杂志》年第2期

神经外科术后脑膜炎(Post-neurosurgicalmeningitis，PNM)是一种受累于中枢神经系统的一种严重并发症，发病率为0.3%～25%[1]，显著影响着患者的住院时间、手术的成功率和患者的病死率。PNM可分为细菌性脑膜炎(Post-neurosurgicalbacterialmeningitis，PBM)与无菌性脑膜炎(Post-neurosurgicalasepticmeningitis，PAM)，前者由病原微生物感染导致，后者主要由肿瘤脱落细胞、碎骨等异物导致，由于二者临床症状接近，均存在发热、头疼及颈部强直等特点，常引起临床诊断的混淆，但PBM的严重程度远大于PAM，且二者在治疗方式上完全不同，PBM通常需要采用抗菌药物治疗，而PAM则无需采用抗菌药物治疗[2]。据报道，PBM可导致约35%的病死率，故对于二者的区分具有较强的临床意义[3]。

目前针对两种PNM的区分，主要采用美国感染性疾病协会(InfectiousDiseasesSocietyofAmerica，IDSA)[4]及美国疾病预防控制中心(CentersforDiseaseControlandPrevention，CDC)[5]的标准，这两种标准均采用临床症状和实验室检查来完成PNM的诊断，虽然脑脊液细菌培养是诊断PBM的金标准，但其耗时较长，且受抗菌药物、标本采集不及时及样本量不足等因素导致其应用受限，而仅通过发热、头疼及颈部强直等特点外加常规脑脊液检查相关指标仅能完成44%的PNM的诊断[5]，故无法通过常规方法进行PBM的精确诊断。因此寻找更为精确与快速的检测标志物意义重大。

降钙素原(Procalcitonin，PCT)是目前诊断脓毒症与感染的重要标志物之一，其对于全身感染及局部感染都具有较好的提示作用，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时其在血浆中的水平升高[6]，但其在PNM中的相关研究较少。乳酸是目前诊断PBM的一个有效的标志物，当发生PBM时，患者脑脊液乳酸浓度也会相应的上升[7]。为了更好地应对PBM的辅助诊断，本研究对单中心神经外科术后PNM患者的脑脊液PCT与乳酸进行了研究，并同时分析了相关的常规生物标志物，以PCT和乳酸为基础，通过联合多项常规标志物，计算区分PBM与PAM的Logistic预测公式并进行验证，获得诊断神经外科术后PBM与PAM的最优模型。

1　对象与方法

1.1　研究对象

收集年3月至12月于首都医科医院神经外科收治的神经外科术后PNM患者例，其中男性例，女性79例，年龄(53.6±16.7)岁。根据PNM诊断标准将患者分为PBM组(n＝85)与PAM组(n＝)[8,9]。PBM诊断标准：(1)临床表现至少有下列症状/体征之一：发热、头痛、颈部僵硬及意识障碍；(2)脑脊液细胞增多症；(3)患者术后首次的病原学特征为阳性(革兰染色阳性，脑脊液细菌培养或PCR和/或血培养阳性)。若只有临床症状而不支持PBM实验室诊断的患者入组PAM组。纳入标准：(1)符合IDSA诊断的PNM诊断标准的患者，(2)年龄18岁的患者。排除标准：原发性PNM与结核性PNM患者。该研究符合《赫尔辛基宣言》研究要求，所有患者或家属均签署知情同意书。

1.2　研究方法和试剂

收集所有患者术后首次进行实验室检查的资料，共纳入了14项脑脊液与血液相关检查，其中，脑脊液标本的留取方式为腰椎穿刺、腰大池引流和脑室引流等，血液标本选取的静脉血，所有检测均在2h内完成。14项检查分别为：脑脊液PCT(minividas，bioMérieux,Marcyl’Etoile，法国)、乳酸(ARCHITECTc,ABBOTT,美国)、脑脊液细胞计数(Sysmex,XN-,日本)、脑脊液白细胞计数(Sysmex,XN-,日本)、脑脊液氯离子浓度(ARCHITECTc,ABBOTT,美国)、脑脊液蛋白浓度(ARCHITECTc,ABBOTT，美国)、脑脊液葡萄糖浓度(ARCHITECTc,ABBOTT，美国)、血葡萄糖浓度(ARCHITECTc,ABBOTT，美国)、脑脊液葡萄糖/血糖比、血液白细胞计数(Sysmex,XN-,日本)、血液中性粒细胞比例(Sysmex,XN-,日本)、红细胞计数(Sysmex,XN-,日本)、血红蛋白浓度(Sysmex,XN-,日本)及血小板计数(Sysmex,XN-,日本)等。

通过对14项生物标志物进行统计分析，选择与脑脊液PCT和乳酸联合诊断的生物标志物，建立预测PBM的模型并进行验证。

1.3　统计方法

采用SPSS20.0对数据进行统计分析，对符合正态分布的计量资料以±s表示，采用独立样本t检验，非正态分布的计量资料以中位数(M)和上、下四分位数间距(P25，P75)表示，组间比较采用Mann-WhitneyU检验；计数资料采用例(百分数)表示，采用χ2检验。采用多因素Logistic回归分析获得独立预测因子并建立预测模型，通过受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)、灵敏度和特异度进行表征。并采用Youden指数对应的Cut-off来区分PBM与PAM，以P0.05为差异具有统计学意义，ROC曲线采用GraphpadPrism7.0进行绘制。

2　结果

2.1　一般情况分析

例患者中，PBM组患者85例，男性41例，女性44例，年龄(43.0±13.7)岁。PAM组患者例，男性93例，女性35例，年龄(42.0±15.9)岁。单因素分析显示，两组在脑脊液细胞计数、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及脑脊液乳酸方面比较，差异均具有统计学意义(P值均0.01)。两组在年龄、性别、血浆白细胞计数、血小板计数、血液中性粒细胞比例、血葡萄糖浓度、红细胞计数和血红蛋白浓度比较，差异均无统计学意义，见表1。

2.2　多因素Logistic回归分析及模型拟合

将单因素分析具有统计学意义的参数(剔除脑脊液细胞计数和脑脊液白细胞计数，脑脊液PCT、脑脊液乳酸、脑脊液蛋白浓度、脑脊液葡萄糖浓度及脑脊液葡萄糖/血糖比)进行多因素Logistic分析。结果显示，脑脊液PCT、脑脊液乳酸、脑脊液蛋白浓度、脑脊液葡萄糖/血糖比均为PBM的独立预测因素，见表2。通过使用SPSS20.0的多因素logistic回归分析模块进行处理，最终得出PBM的预测模型＝4.×脑脊液PCT＋0.×脑脊液乳酸＋0.×脑脊液蛋白浓度－5.×脑脊液葡萄糖/血糖比－3.。

2.3　模型评估及ROC曲线的绘制

以脑脊液PCT、脑脊液乳酸、脑脊液PCT＋乳酸及预测模型绘制ROC曲线，评价各指标预测PBM的价值。各指标均对预测PBM具有较好的价值(P均0.01)。其中预测模型的ROC曲线下面积最大，为0.，敏感度与特异度分别为90.60%与85.10%，诊断临界值为0.。当预测评分0.时，患者可能为PBM。脑脊液PCT＋乳酸的诊断AUC为0.，敏感度与特异度分别为87.50%和82.40%。利用Z检验对预测模型与PCT联合乳酸诊断的AUC进行比较，差异具有统计学意义(Z＝1.，P0.05)，具体数值如表3与图1所示。

2.4　预测模型的验证

选取年1月至12月首都医科医院的例神经术后PNM患者对预测模型进行验证，其中69例患者为PBM，例为PAM，将所有患者的脑脊液PCT、脑脊液乳酸、脑脊液蛋白浓度及脑脊液葡萄糖/血糖比纳入建立的预测模型，若结果0.(Cut-off值)，则为PBM，若0.，则为PAM。结果显示，84.06%(58/69)患者符合PBM的标准，94.44%(/)患者符合PAM的标准，预测模型诊断正确率为90.40%(/)。

3　讨论

根据临床症状与实验室相关参数可简单将PNM分为PBM与PAM，如脑脊液白细胞计数、脑脊液葡萄糖浓度、脑脊液抗原测定及脑脊液细菌培养等[10,11]。其中，单项生物标志物检查的特异性较低，而作为金标准的脑脊液细菌培养的敏感度虽然为70%～85%，但由于其存在耗时较长(3～5d)，易受抗菌药物影响等缺点，应用受到一定的限制，故新型标志物在PBM诊断方面具有重要的意义[12]。该研究是一项针对脑脊液PCT与乳酸联合常规生物标志物进行PBM的区分诊断研究，通过单因素分析与多因素Logistic回归分析确定独立的预测因子，根据ROC曲线下面积、敏感度、特异度选择出最优参数，并进行了预测方程的建立与验证，获得具有临床辅助诊断意义的预测模型。

PCT是一项较好的感染标志物，其在细菌感染性疾病尤其是脓毒症中的诊断具有较强的诊断意义，其在中枢神经系统感染方面的诊断也有报道[13]。一项基于欧洲国家的回顾性分析显示，脑脊液PCT在区分PBM与PAM上敏感度与特异度分别为99.0%和83.0%，Cut-off值为0.5ng/mL[14]。本研究中，患者脑脊液PCT具有一定的的诊断能力，其AUC为0.，敏感度和特异度分别为68.20%和89.10%。由此可以看出，单一脑脊液PCT的诊断灵敏度较低。脑脊液乳酸是一项多种疾病均可借鉴的一项指标，神经系统疾病如PNM、疟原虫脑病、脑梗死及出血性脑卒中等疾病均可导致乳酸的上升，已有文献报道在PBM患者中[15],脑脊液乳酸浓度通常6mmol/L，通过抗菌药物的治疗但未痊愈患者中，脑脊液乳酸浓度通常为4～6mmol/L，而在PAM患者中，乳酸通常2mmol/L。另一项研究显示，脑脊液乳酸在区分PBM与PAM方面的AUC为0.，Cut-off值为4.15，敏感度与特异度分别为86.0%和86.0%[16]。本研究中，脑脊液乳酸的诊断能力较高，AUC为0.，敏感度和特异度分别为62.40%和82.00%，与脑脊液PCT类似，脑脊液乳酸作为单一标志物诊断PNM也存在着敏感度不足的问题。脑脊液及血液常规标志物在中枢神经系统感染的早期诊断方面发挥着一定的作用，但由于影响因素较多在诊断过程中不能发挥很好的作用，如多种神经系统疾病均可导致脑脊液白细胞增多，脑脊液葡萄糖浓度降低等[17]。通常情况下，由于感染相的出现，PBM患者会出现脑脊液白细胞计数上升，且由于细菌生长会消耗葡萄糖导致脑脊液葡萄糖浓度下降，但由于特异度低等原因，均无法作为标志物进行精确诊断。

鉴于以上标志物存在敏感度与特异度较低等状况，本研究采用生物标志物联合研究得出预测模型，用于对PBM患者进行精确诊断[18]，由于脑脊液白细胞计数为患者分组的标准之一，故在选择参数时并未纳入脑脊液白细胞相关检查，通过单因素及多因素Logisitc回归获取PBM诊断的4项独立预测因子并制作预测模型，通过对预测模型进行ROC曲线的绘制，其AUC为0.，敏感率为90.60%，特异性为85.10%，显著提升了单一生物标志物的诊断能力，对比脑脊液PCT＋乳酸的联合诊断，二者的差异具有统计学意义(Z＝1.，P0.05)，说明该预测模型可更好的辅助临床PBM的诊断。通过对本院神经外科某病区全年的PNM患者的4项独立预测因子纳入预测模型，在区分PBM与PAM的上，模型的诊断阳性率、阴性率及总体一致率分别为84.06%、94.44%与90.40%，基本可以达到神经外科术后PNM患者的辅助诊断要求。

本研究基于脑脊液PCT与乳酸联合多种常规生物标志物进行PBM的诊断，制作的预测模型具有非常好的预测能力，其AUC、灵敏度与特异度均较高，相比于本课题组另外一项未纳入脑脊液PCT的模型研究工作的设计[19]，本研究获取的预测模型具有诊断效能高，灵敏度高、诊断正确率高等优点，可以更有效地预测PBM。但本研究仍存在一定的局限性：(1)单中心研究，并未进行多中心的设计；(2)患者验证数目较少，预测模型的普适性不足；(3)构建模型时主要为临床实验室检查标准，对于临床指标并未纳入预测模型。

利益冲突　所有作者均声明不存在利益冲突

参考文献