基于常规实验室指标的胸腰椎结核临床辅助鉴别诊断模型：一项多中心、回顾性队列研究

摘要

目的：脊柱结核好发于患者的胸椎和腰椎，但临床上鉴别诊断困难。本研究旨在通过纳入影像学疑似胸椎和腰椎感染的患者，基于常规实验室检查指标，建立一种辅助鉴别胸腰椎结核与非结核脊柱感染的诊断模型。方法：连续收集影像学提示胸椎或腰椎感染患者的临床资料。根据最终诊断结果将患者分为胸腰椎结核组和非结核性脊柱感染组。候选变量包括40个临床常规实验室检查变量。首先采用Boruta算法对全部候选变量进行筛选。随后将全部病例按照7:3比例随机分为训练集和验证集，其中70%的病例用于模型构建，30%的病例用于模型验证。在训练集中，对Boruta法筛选出的变量进一步进行Logistic回归分析，筛选具有统计学意义和临床解释价值的独立诊断变量，并基于最终纳入模型的变量构建胸腰椎结核辅助鉴别诊断模型。进一步绘制列线图，将各预测变量对诊断结果的贡献以评分形式进行可视化展示。采用受试者操作特征曲线及曲线下面积评价模型在训练集和验证集中的区分能力，并通过验证集对模型诊断效能进行内部验证。同时，结合校准分析和决策曲线分析评价模型预测结果与实际诊断结果的一致性及其潜在临床净收益。结果：共纳入275例胸腰椎感染患者，结核组104例，非结核组171例。采用Boruta法从40个变量中筛选出11个变量：γ干扰素释放试验，结核分枝杆菌抗体，红细胞计数，血红蛋白，淋巴细胞计数，单核细胞百分比，高密度脂蛋白，D-二聚体，C反应蛋白，红细胞沉降率，活化部分凝血活酶时间，并采用Logistic回归建立模型，其中有显著差异的5个变量(高密度脂蛋白、结核抗体、单核细胞百分比、淋巴细胞计数及γ干扰素释放试验)绘制列线图，每个变量均可根据其取值转换为相应评分，各项评分累加后可用于估计患者为胸腰椎结核的预测概率。模型在训练集中表现出较好的区分能力，受试者操作特征曲线下面积为0.877；在验证集中仍保持稳定的诊断效能，受试者操作特征曲线下面积为0.875，提示该模型具有较好的内部验证效果和一定的泛化能力。校准分析显示，模型预测概率与实际诊断结果具有较好一致性。决策曲线分析显示，在一定阈值概率范围内，该模型较单纯假设所有患者均为胸腰椎结核或均为非结核性脊柱感染具有更高的临床净收益，提示其可为临床鉴别诊断提供增量价值。结论：5个常规实验室指标(高密度脂蛋白、结核抗体、单核细胞百分比、淋巴细胞计数、γ干扰素释放试验)可用于构建胸腰椎结核辅助鉴别诊断模型。该模型具有显著净收益，具有较好的区分胸腰椎结核与非结核脊柱感染的能力，作为病原学结果回报前的辅助鉴别模型具有潜在应用价值。

关键词

胸腰椎结核 / 诊断模型 / 辅助诊断 / 列线图 / 血清学检验

基金资助

国家自然科学基金(82472469,82072460); 湖南省自然科学基金(2025JJ90279); 中南大学中央高校基本科研业务费专项资金(1053320242324)