基于血清NGAL和CXCL10构建脑出血患者术后颅内感染的预测列线图模型

摘要

目的 解决脑出血开颅术后颅内感染的早期预警难题，通过整合血清生物标志物动态监测与临床风险参数，构建个体化预测模型。方法 采用前瞻性队列设计，纳入200例脑出血手术患者。于术前、术后23 h及72 h检测血清NGAL和CXCL10水平（ELISA法），同步采集手术参数与临床特征。结果感染组术后72 h NGAL和CXCL10水平显著高于非感染组（P<0.001）。NGAL对革兰阴性菌感染有特异性诊断价值（AUC=0.783）。多因素Logistic回归筛选出5个独立预测因子：NGAL>140μg/L、CXCL10>300 ng/L、糖尿病史、GCS≤8分、手术时间>150 min。据此构建的列线图模型在训练集AUC达0.825(95%CI:0.762～0.890)，验证集AUC为0.801。校准曲线显示预测风险与实际风险高度一致（Hosmer-Lemeshow检验，P=0.342）。结论 基于NGAL/CXCL10动态变化结合临床风险参数构建的列线图模型，可实现脑出血开颅术后颅内感染的早期、精准预警，为临床抗菌药物精准管理提供新工具。

关键词

脑出血 / 术后颅内感染 / 中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白 / C-X-C基序趋化因子10 / 列线图

基金资助

陕西省重点研发计划项目(编号:2023-YBSF-192)