摘要

目的:建立基于LASSO回归的膝关节结核早期诊断模型并进行验证。方法:选择2019年1月至2022年1月成都市公共卫生临床医疗中心收治的136例膝关节结核患者,作为病例组;选择同期就诊的136例非结核性膝关节病变患者作为对照组进行建模;再选择2022年2—10月就诊的72例疑似膝关节结核患者作为验证组,其中13例经病理学确诊为膝关节结核。收集患者一般资料、实验室检查及MRI检查结果。比较两组患者各项指标,以LASSO回归筛选可能影响膝关节结核的因素并进行多因素logistic回归,根据多因素分析结果建立列线图模型并进行内部验证。结果:LASSO回归模型筛选出11个潜在诊断因素,分别为性别、年龄、γ-干扰素(IFN-γ)释放水平、脂阿拉伯甘露聚糖(LAM)抗体、GeneXpert MTB/RIF、骨髓水肿、半月板损伤、软骨损伤、周围组织肿胀、骨质破坏及关节周围脓肿形成。多因素分析结果显示:年龄(OR=0.977,95%CI:0.955~0.999)、IFN-γ释放水平(OR=1.005,95%CI:1.001~1.009)、LAM抗体(OR=15.348,95%CI:6.344~37.130)、GeneXpert MTB/RIF(OR=21.073,95%CI:8.281~53.628)、骨髓水肿(OR=2.996,95%CI:1.165~7.702)、半月板损伤(OR=5.007,95%CI:1.868~13.425)、软骨损伤(OR=4.117,95%CI:1.649~10.274)、周围组织肿胀(OR=5.389,95%CI:2.059~14.102)及关节周围脓肿形成(OR=7.570,95%CI:1.876~30.546)是膝关节结核的独立诊断因素。根据多因素分析结果建立列线图模型,根据验证组数据绘制受试者工作特征曲线,结果显示:列线图模型预测膝关节结核风险的AUC为0.927(95%CI:0.898~0.957);校准曲线分析结果显示:列线图模型预测膝关节结核风险概率与实际概率基本吻合;决策曲线分析结果显示:当列线图模型预测膝关节结核风险的概率阈值为0.15~0.90时,患者的净收益率大于0。结论:随着年龄的增加,发生膝关节结核的风险降低;IFN-γ释放水平增加、LAM抗体阳性、GeneXpert MTB/RIF阳性,以及发生骨髓水肿、半月板损伤、软骨损伤、周围组织肿胀及关节周围脓肿形成,发生膝关节结核的风险增加。根据上述因素建立的列线图预测模型可用于膝关节结核的早期诊断。

  • 单位
    成都市公共卫生临床医疗中心