刘洁2026·基于血清学指标的联合诊断模型对脊柱感染性疾病的价值（局解手术学杂志·回顾性病例对照 n=180）
· 脊柱感染 infectious diseases of the spine IDS 脊柱感染性疾病 联合诊断模型
基于 CRP、ESR、TBIL、LY 四项常规血清学指标构建的联合诊断模型对脊柱感染性疾病（IDS）具有优秀诊断效能（AUC=0.908，95%CI 0.856~0.946），敏感度 75.24%、特异度 93.33%、阳性似然比 11.29，确诊能力强于任一单项指标。
研究概况
脊柱感染性疾病（IDS）发病率逐年上升，但传统病原体培养阳性率仅 18.99%~19.57%，单一炎症标志物（WBC、CRP、ESR、PCT）敏感度/特异度不足以支持临床决策。本研究旨在基于门诊常规血清学指标构建联合诊断模型，为 IDS 早期快速筛查提供实用工具。
🤔 常见问题
❓ 关于脊柱感染的最新研究发现是什么？
基于 CRP、ESR、TBIL、LY 四项常规血清学指标构建的联合诊断模型对脊柱感染性疾病（IDS）具有优秀诊断效能（AUC=0.908，95%CI 0.856~0.946），敏感度 75.24%、特异度 93.33%、阳性似然比 11.29，确诊能力强于任一单项指标。
❓ 这项研究是如何设计的？
脊柱感染性疾病（IDS）发病率逐年上升，但传统病原体培养阳性率仅 18.99%~19.57%，单一炎症标志物（WBC、CRP、ESR、PCT）敏感度/特异度不足以支持临床决策。本研究旨在基于门诊常规血清学指标构建联合诊断模型，为 IDS 早期快速筛查提供实用工具。
❓ 这项研究对临床实践有什么意义？
1. **联合模型的确诊价值优于排除价值：** PLR=11.29（>10），意味着模型阳性结果可将 IDS 患病概率提高约 11 倍；而 NLR=0.27（>0.1），阴性结果不足以完全排除 IDS——模型更适用于"高度怀疑时确诊"而非"排除"。
📊 关键数据
| ALB (g/L) | IDS 组 (n=105)=37.50±4.99 | non-IDS 组 (n=75)=41.30±3.67 | P=<0.001 |
| TBIL (μmol/L) | IDS 组 (n=105)=7.20 (5.65, 10.10) | non-IDS 组 (n=75)=11.30 (9.10, 15.30) | P=<0.001 |
| Scr (μmol/L) | IDS 组 (n=105)=63.00 (53.50, 72.50) | non-IDS 组 (n=75)=70.36±19.17 | P=0.046 |
| NE (×10⁹/L) | IDS 组 (n=105)=5.08 (3.83, 7.53) | non-IDS 组 (n=75)=4.22 (3.27, 5.84) | P=0.001 |
| LY (×10⁹/L) | IDS 组 (n=105)=1.71 (1.30, 1.99) | non-IDS 组 (n=75)=2.12±0.73 | P=<0.001 |
| MC (×10⁹/L) | IDS 组 (n=105)=0.56 (0.41, 0.69) | non-IDS 组 (n=75)=0.45 (0.35, 0.61) | P=0.015 |
| PLT (×10⁹/L) | IDS 组 (n=105)=299.00 (245.00, 384.50) | non-IDS 组 (n=75)=248.00 (207.00, 305.00) | P=<0.001 |
| CRP (mg/L) | IDS 组 (n=105)=22.06 (7.10, 45.81) | non-IDS 组 (n=75)=1.33 (0.58, 3.81) | P=<0.001 |
| ESR (mm/h) | IDS 组 (n=105)=59.15±33.18 | non-IDS 组 (n=75)=10.30 (5.70, 21.40) | P=<0.001 |
| PCT (-/+) | IDS 组 (n=105)=76/29 | non-IDS 组 (n=75)=72/3 | P=<0.001 |
| TBIL | β=-0.155 | SE=0.054 | Wald χ²=8.281 |
| LY | β=-0.703 | SE=0.352 | Wald χ²=3.981 |
🏥 临床意义
1. **联合模型的确诊价值优于排除价值：** PLR=11.29（>10），意味着模型阳性结果可将 IDS 患病概率提高约 11 倍；而 NLR=0.27（>0.1），阴性结果不足以完全排除 IDS——模型更适用于"高度怀疑时确诊"而非"排除"。
⚠️ 研究局限性
- ⚠️ 单中心回顾性设计 → 选择偏倚，外推需谨慎
- ⚠️ 样本量有限（n=180），模型稳定性需大样本验证
- ⚠️ 模型仅能鉴别感染 vs 非感染，无法区分致病菌类型（G⁺/G⁻/TB）→ 不能直接指导抗生素选择
- ⚠️ 未对不同病原亚组（化脓性 vs 结核性）进行分层建模 → 阈值在不同病因类型中可能不同
- ⚠️ 模型拟合度验证（H-L 检验）良好，但缺乏外部验证队列 → 模型泛化能力未确认
📖 信息来源：刘洁, 郑娜, 易建华, 等. 基于血清学指标的联合诊断模型对脊柱感染性疾病的价值[J]. 局解手术学杂志, 2026, 35(6): 518-522. doi: 10.11659/jjssx.08E025084