摘要：
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.
