医院获得性脑膜炎流行病学调查及诊断数学模型构建的初步研究

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第一部分颅脑术后并发细菌性脑膜炎的回顾性分析[目的]颅脑手术后并发细菌性脑膜炎是一个比较常见、严重影响预后的并发症,希望通过临床流行病学研究明确颅脑手术后细菌性脑膜炎的发病率,常见的感染病原体以及相关危险因素,为控制颅脑术后细菌性脑膜炎的发生寻找途径。[方法]对2008年整年华山医院神经外科所有出院病例行等距离整群抽样,查阅其中接受至少一次颅脑手术的病例的临床资料。[结果]此次总共抽样有效病例1165例,并发术后细菌性脑膜炎79例,发病率为6.78%,其中仅有8例脑脊液培养阳性,分别为3株鲍曼不动杆菌,鲁氏不动杆菌、肺炎克雷伯杆菌、表皮葡萄球菌、肠球菌、中间链球菌各1株;术后并发细菌性脑膜炎的前三位手术病种依次为神经鞘瘤、胶质瘤、脑积水;Logistic逐步回归分析(从高到低)显示男性,植入物,胃肠内营养,脑室外引流及伤口负压引流是导致术后并发细菌性脑膜炎的主要危险因素(P<0.05)。[结论]颅脑术后并发细菌性脑膜炎仍是常见而严重的手术并发症,多项侵袭性操作增加了术后并发细菌性脑膜炎的风险。手术打破了颅内正常的生理环境,导致脑脊液常规生化表现不典型,加上现有的脑脊液病原培养阳性率低,以致与术后颅内无菌性炎症的鉴别诊断困难。因此进一步提高病原检出率、加强具有高危因素手术患者的感染预防是尤为重要的工作。第二部分脑膜炎患者脑脊液细胞因子表达谱[目的]细胞因子是一类多肽,在机体内起着调节宿主免疫应答的重要病理生理作用,脑脊液细胞因子网有着不同于血清的独特性,我们希望了解在不同感染性脑膜炎以及颅内肿瘤癌性脑膜炎的病理情况下脑脊液中常见的27种细胞因子表达量的差异,为探索早期诊断新方法提供依据。[方法]采用液相芯片技术测定13例病毒性脑膜脑炎、25例细菌性脑膜炎、32例结核性脑膜炎、26例真菌性脑膜脑炎、11例颅内肿瘤及17例对照组病例脑脊液中常见的27个细胞因子表达量。[结果]单因素方差分析显示IL-1β、IL-4、IL-8、IL-9、IL-10、IL-12(p70)、IL-17、 Eotaxin、INF-γ、IP-10、PDGF、MIP-1β、RANTS、TNF-α、VEGF在不同颅内病变组中的表达量存在统计学差异,病毒性脑膜脑炎组IL-4的表达量显著高于对照组,细菌性脑膜炎组IL-4、IL-8、IP-10、Eotaxin、MIP-1β的表达量显著高于对照组,结核性脑膜炎组IL-4、IFN-γ、IP-10、TNF-α的表达量显著高于对照组,细菌性脑膜炎组IL-1β、IL-17的表达量显著高于结核性脑膜炎组,细菌性脑膜炎组IL-1β、IL-8、IL-9、IL-12(p70)、PDGF、MIP-1β的表达量显著高于真菌性脑膜脑炎组,结核性脑膜炎组IP-10、RANTS的表达量显著高于真菌性脑膜脑炎组,真菌性脑膜脑炎组VEGF的表达量显著低于颅内肿瘤组。[结论]检测脑脊液细胞因子表达量对于鉴别诊断感染性脑膜炎与非感染脑膜炎,以及不同病原感染脑膜炎有一定的辅助意义。第三部分脑膜炎诊断的数学模型构建的初步探索[目的]采用脑脊液实验室常规参数联合多个细胞因子表达量指标构建诊断感染性脑膜炎的数学模型。并评估其临床应用价值,寻找早期诊断脑膜炎的新方法。[方法]对124例病例行腰穿获取脑脊液,利用液相芯片技术测定脑脊液中27个常见细胞因子表达量,根据单因素及Spearman相关性分析,筛选出对感染性脑膜炎有诊断价值的指标,以受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)大于0.65为准入标准,应用Logistic回归分析相关指标,构建诊断不同病原感染的脑膜炎数学模型,并用ROC曲线评价其诊断价值。[结果]将所有病例按病毒性脑膜脑炎与非病毒性脑膜脑炎,细菌性脑膜炎与非细菌性脑膜炎,结核性脑膜炎与非结核性脑膜炎,感染性脑膜炎与非感染性脑膜炎分组,分别构建Model1、Model2、Model3、Model4。经单因素分析、Spearman相关性分析、ROC曲线下面积分析、Logistic回归分析最终Model1筛选出年龄、脑脊液糖/同步血糖,Model2筛选出脑脊液蛋白、IL-1ra、IL-4、IL-17, Model3筛选出IFN-γ, Model4筛选出PDGF-bb、TNF-α作为预测指标,分别构建数学模型,计算感染指数P1、P2、P3、P4,运用ROC曲线评价,各自的AUC分别为0.794、0.759、0.736、0.822,最优诊断界值分别为0.106、0.996、0.189、0.645,灵敏度分别为76.92%、76.19%、71.88%、73.96%,特异度分别为63.06%、66.29%、63.04%、78.75%,阳性预测值分别为20.00%、34.78%、40.74%、82.88%,阴性预测值分别为95.95%、92.19%、85.71%、69.23%。[结论]利用常规实验室参数及脑脊液细胞因子构建的数学模型对于鉴别感染性脑膜炎与非感染性脑膜炎有一定的诊断价值,对于鉴别病毒性脑膜脑炎与非病毒性脑膜脑炎、细菌性脑膜炎与非细菌性脑膜炎、结核性脑膜炎与非结核性脑膜炎,有着较好的阴性预测值。
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