【摘 要】
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目的 评价白细胞介素家族非脓毒性系统性炎症反应综合征（SIRS）/脓毒性SIRS鉴别诊断中的价值。方法 选取2018年9月—2020年7月38例对照组志愿者、95例非脓毒性SIRS患者以及106例脓毒症患者，检测常用炎症指标白细胞计数、中性粒细胞计数、血清hs-CRP、PCT、SAA，以及白细胞介素IL-1α、IL-1β、IL-2、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-12、I
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目的 评价白细胞介素家族非脓毒性系统性炎症反应综合征（SIRS）/脓毒性SIRS鉴别诊断中的价值。方法 选取2018年9月—2020年7月38例对照组志愿者、95例非脓毒性SIRS患者以及106例脓毒症患者，检测常用炎症指标白细胞计数、中性粒细胞计数、血清hs-CRP、PCT、SAA，以及白细胞介素IL-1α、IL-1β、IL-2、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-12、IL-17的表达，并依据以上指标，首先使用Logistic回归算法构建非脓毒性SIRS、脓毒性SIRS以及两者鉴别诊断的模型，并使用曲线下面积（AUC）评估模型的性能。同时分别选取白细胞介素指标、白细胞介素+常用指标，使用随机森林算法对以上指标的重要性进行排序，并选取重要的指标，使用Logistic回归算法构建新的诊断模型。结果 在单独应用以上15种指标诊断脓毒症、非脓毒性SIRS以及两者的鉴别诊断，模型的AUC均＜0.72，联合应用白细胞介素指标后，AUC达到75.5%，联合应用常用指标后AUC达到82.0%。而在使用随机森林算法对变量重要性进行筛选后，基于白细胞介素指标的诊断模型的AUC为90.8%，联合应用常用指标后AUC为93.4%。结论 通过重要性筛选构建的、基于IL-5、IL-6、IL-4、IL-1β、PCT构建的非脓毒性SIRS/脓毒性SIRS鉴别诊断模型具有很好的效能。
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