【摘 要】
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目的:本研究旨在联合分析布鲁菌脊柱炎（brucella spondylitis,BS）和结核性脊柱炎（tuberculosis spondylitis,TS）患者基本信息、临床实验室数据、磁共振表现,采用多种统计学方法,构建两种疾病鉴别诊断模型,以期为个体化精准鉴别诊断提供帮助。材料与方法:浏览我院临床电子病历系统,回顾性筛选出2016年1月至2021年12月在我院确诊且符合纳排标准的108名BS
【基金项目】
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新疆医科大学研究生创新创业项目 （Na.CXCY2021017）；
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目的:本研究旨在联合分析布鲁菌脊柱炎（brucella spondylitis,BS）和结核性脊柱炎（tuberculosis spondylitis,TS）患者基本信息、临床实验室数据、磁共振表现,采用多种统计学方法,构建两种疾病鉴别诊断模型,以期为个体化精准鉴别诊断提供帮助。材料与方法:浏览我院临床电子病历系统,回顾性筛选出2016年1月至2021年12月在我院确诊且符合纳排标准的108名BS与108名TS患者,分别记录二组患者基线数据、症状、实验室血液学检测数据、以及影像学脊柱磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）,运用单因素分析统计方法淘汰无统计学意义的项目,并将有统计学意义的指标依次分别纳入logistic回归分析,初步建立BS与TS的鉴别诊断模型。结果:患者性别（?~2=8.9,P=0.003）,动物接触史（?~2=16.952,P＜0.001）,高热（?~2=40.149,P＜0.001）,病变椎体位置（?~2=70.036,P＜0.001）,椎体形状改变（?~2=40.006,P＜0.001）,椎间隙改变情况（?~2=34.971,P＜0.001）,椎间盘受累情况（?~2=21.144,P＜0.001）,骨质破坏（?~2=54.893,P＜0.001）和脓肿有无（?~2=73.501,P＜0.001）)均差异有统计学意义;将以上变量分别依次纳入多元素二元logistic回归分析,逐步向后筛选完成后得模型各项指标系数,初步建立BS与TS患者临床数据联合MRI影像鉴别诊断模型为logit（p）=1.62+2.189X1+1.833X2-1.341X3-1.009X4-3.009X5（X1=高热,X2=动物接触史,X3=椎体形态改变,X4=骨质破坏,X5=脓肿有无）。该模型预测概率ROC曲线下面积为0.922（95%CI:0.878～0.954）,敏感度为88.90%,特异度为86.10%,阳性预测值为87.96%,阴性预测值为87.04%,模型约登指数为0.75。结论:本研究运用二元logistic多元素回归分析,初步建立了BS及TS患者鉴别诊断模型,为二者的鉴别诊断提供帮助,BS的诊断仍需结合临床、影像等相关资料。
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