曾瑞璜， 王小林， 曾 葉， 陳智熙， 袁 寧， 秦昌宏

（敘永縣中醫(yī)醫(yī)院檢驗科，四川 敘永 646400）

社區(qū)獲得性肺炎（community-acquired pneumonia，CAP）是發(fā)病率較高的疾病。由肺炎累及患者，尤其是年老體弱、低鈉血癥、低蛋白血癥者胸膜易產生胸腔積液[1]，CAP伴胸腔積液死亡率比單純CAP高，因此胸腔積液的早期診斷對患者進行早期治療具有重要意義。有研究結果顯示，糖類抗原125（carbohydrate antigen 125，CA125）、中性粒細胞/淋巴細胞比值（neutrophil/lymphocyte ratio，NLR）、血小板/淋巴細胞比值（platelet/lymphocyte ratio，PLR）、高敏C反應蛋白（high-sensitivity C-reactive protein，hs-CRP）與CAP均存在相關性[2-3]，但其在肺炎與肺炎伴胸腔積液之間的關系報道較少。本研究旨在探討CA125、NLR、PLR、hs-CRP與CAP伴胸腔積液的相關性，并建模分析其聯(lián)合檢測的應用價值。

1 材料和方法

1.1 一般資料

選取2018年1月—2019年8月于敘永縣中醫(yī)醫(yī)院就診的284例CAP患者，所有患者均符合CAP診斷標準[4]。排除標準：（1）嚴重肝、腎、心功能不全；（2）腦血管疾病；（3）自身免疫性疾病；（4）其他系統(tǒng)性感染。按肺部影像學特征將患者分為肺炎不伴胸腔積液組（180例），其中男100例、女80例，年齡（68.4±10.1）歲；肺炎伴胸腔積液組（104例），其中男55例、女49例，年齡（70.1±12.8）歲。根據(jù)《醫(yī)學影像診斷學》中的診斷標準[5]將胸腔積液分為：少量，液體上緣在第4肋前端以下；中量，積液上緣在第4肋前端平面以上，第2肋前端平面以下；大量，積液上緣達第2肋前端以上。其中肺炎伴胸腔積液患者少量積液74例，中量積液16例，大量積液14例。

1.2 方法

采用BC-6900全自動血液分析儀（深圳邁瑞公司）檢測中性粒細胞、淋巴細胞、血小板，計算NLR、PLR；采用BC-5390全自動血液分析儀（深圳邁瑞公司）檢測hs-CRP水平；采用e601自動電化學發(fā)光分析儀（瑞士羅氏公司）檢測CA125水平。試劑盒及校準品分別購自深圳邁瑞公司和瑞士羅氏公司。

1.3 數(shù)據(jù)模型

將數(shù)據(jù)進行處理后錄入統(tǒng)計軟件，設置分類變量和連續(xù)變量，通過多層感知器（multilayer perceptron，MLP）神經網(wǎng)絡、卡方自動交互檢測（chi-square automatic interaction detection，CHAID）決策樹和Logistic回歸建立模型。MLP神經網(wǎng)絡分區(qū)，培訓樣本和檢驗樣本采用7∶3進行分組，隱藏層最小單位為1，最大單位為50，隱藏層激活函數(shù)為雙曲正切，輸出層激活函數(shù)為softmax；CHAID決策樹采用交叉驗證，水平最大數(shù)為3，父節(jié)點為100，子節(jié)點為50，分裂準則為χ2顯著性；通過Logistic回歸模型建立聯(lián)合檢測模型。3個模型分別通過受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析診斷效能。

1.4 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 19.0軟件進行統(tǒng)計分析。計數(shù)資料以例或率表示，比例采用χ2檢驗。正態(tài)分布數(shù)據(jù)采用±s表示，組間比較采用t檢驗；非正態(tài)分布數(shù)據(jù)采用中位數(shù)（M）[四分位數(shù)（P25，P75）]表示，2個組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗，多組間比較采用Kruskal Wallis檢驗。采用Spearman進行相關性分析。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 284例CAP患者分析

284例CAP患者中，肺炎性胸腔積液患者104例，發(fā)生率為36.6%。肺炎不伴胸腔積液組和肺炎伴胸腔積液組CA125、NLR、PLR比較、hs-CRP，差異有統(tǒng)計學意義（P=0.00），見表1。CAP伴胸腔積液者，少量占71.2%，中量占15.4%，大量占13.4%。3個積液量之間指標差異有統(tǒng)計學意義（P=0.00），見表2。CA125、NLR、PLR、hs-CRP水平分別與積液量呈正相關（r=0.487，P＜0.00；r=0.587，P＜0.00；r=0.741，P＜0.00；r=0.591，P＜0.00）。

表1 肺炎不伴胸腔積液組和肺炎伴胸腔積液組各項指標比較

表2 不同積液量各項指標比較

圖1 MLP神經網(wǎng)絡模型

圖2 標準化重要性分布圖

2.2 建模結果分析

MLP神經網(wǎng)絡納入CA125、NLR、PLR、hs-CRP作為4個神經元，含有1個隱藏層。分類結果1為肺炎不伴胸腔積液組，2為肺炎伴胸腔積液組，模型見圖1。通過標準化自變量重要性可得出CA125＞PLR＞NLR＞hs-CRP，見圖2。CHAID決策樹模型顯示，根節(jié)點肺炎不伴胸腔積液組患者180例，占63.4%；肺炎伴胸腔積液組患者104例，占36.6%。第1個子節(jié)點通過CA125分為≤19.53、19.53～59.86、＞59.86 3個節(jié)點；節(jié)點1有85例，其中肺炎不伴胸腔積液75例（88.2%）；節(jié)點3有85例，其中肺炎伴胸腔積液患者58例（68.2%）；節(jié)點2繼續(xù)通過PLR分為≤313.2、＞313.2 2個節(jié)點；節(jié)點4有84例，包括肺炎不伴胸腔積液患者64例（76.2%）；節(jié)點5有30例，包括肺炎伴胸腔積液患者16例（53.3%）；見圖3。模型僅納入了CA125和PLR 2個變量，其中CA125為最重要變量，與MLP神經網(wǎng)絡模型一致。

MLP神經網(wǎng)絡、CHAID決策樹、Logistic回歸模型檢測CAP伴胸腔積液的曲線下面積（area under curve，AUC）分別為0.803、0.775、0.785，均高于單項指標，其中CA125特異性為82.2%、敏感性為63.5%、AUC為0.77、95%可信區(qū)間（confidence interval，CI）為0.648～0.772；NLR特異性為67.2%、敏感性為64.4%、AUC為0.691、95%CI為0.626～0.756；PLR特異性為77.2%、敏感性為53.8%、AUC為0.674、95%CI為0.607～0.742；hs-CRP特異性為82.2%、敏感性為63.5%，AUC為0.691、95%CI為0.628～0.753。見表3和圖4。

圖3 CHAID決策樹模型

表3 3個模型診斷效能比較

圖4 MLP神經網(wǎng)絡、CHAID決策樹、Logistic回歸模型ROC曲線

3 討論

神經網(wǎng)絡和決策樹模型被廣泛應用于疾病預測和診斷，大多數(shù)神經網(wǎng)絡和決策樹模型在肺癌、肝癌等癌癥疾病中多次被應用，其性能都優(yōu)于傳統(tǒng)Logistic回歸模型[5-7]。本研究納入了284例數(shù)據(jù)，采用MLP神經網(wǎng)絡、CHAID決策樹、Logistic回歸模型對結果進行分析，發(fā)現(xiàn)MLP神經網(wǎng)絡模型的AUC、敏感性、陽性預測值、陰性預測值、準確率均優(yōu)于CHAID決策樹和Logistic回歸模型。用Logistic回歸模型初步分析單項檢測指標的AUC、敏感性、特異性，診斷效能低于3個模型聯(lián)合檢測，提示CA125、NLR、PLR、hs-CRP聯(lián)合檢測可用于CAP伴胸腔積液檢測。但本研究納入數(shù)據(jù)量不足，導致MLP神經網(wǎng)絡、CHAID決策樹、Logistic回歸構建3個模型陽性預測值分別僅為65.8%、64.3%、64.8%；但陰性預測值較高，分別為82.9%、82.2%、79.9%。通過增加納入數(shù)據(jù)進行建模，能有效提高AUC、敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值、準確率，如有條件可進一步通過測定其治療后指標來分析預后，為臨床進行輔助診斷提供幫助。

CA125是診斷卵巢癌及其復發(fā)的最敏感指標，但因為CA125也存在于由胎兒體腔上皮細胞分化而來的心包膜、腹膜和胸膜等組織中，所以，當肺炎累積胸膜時，CA125輕度上升，病情嚴重時可顯著增加并出現(xiàn)胸水[8-9]。有研究結果顯示，CA125在鑒別肺炎與肺結核中也起重要作用[10]。本研究通過MLP神經網(wǎng)絡和CHAID決策樹模型得出CA125在4個指標中重要性最強，與肺炎伴胸腔積液的產生有直接關系，但其單獨檢測的敏感性僅為63.5%，AUC為0.71，雖然在疾病診斷中也有作用，但聯(lián)合檢測可進一步提高診斷價值。

NLR、PLR是新型炎癥標志物，其敏感性高于單獨白細胞檢測。當機體出現(xiàn)炎癥時，外周血中性粒細胞增多，機體出現(xiàn)免疫應答，淋巴細胞減少，其比值更能反映機體炎癥狀態(tài)，尤其白細胞升高不明顯時尤為重要。血小板參與炎癥反應過程，其與淋巴細胞的比值也能反應機體炎癥狀態(tài)。C反應蛋白作為傳統(tǒng)炎癥標志物，參與機體炎癥反應過程，有良好的輔助診斷作用。3個炎癥標志物被廣泛用于腫瘤、泌尿系統(tǒng)和各種炎性疾病的診斷。多項研究結果表明，NLR、PLR、hs-CRP在CAP、肺結核和肺癌中存在差異，并可運用于鑒別診斷中[11-12]。本文研究結果顯示，在CAP伴胸腔積液中，3個炎癥指標均有診斷價值，亦可以通過聯(lián)合檢測鑒別有、無胸腔積液。

通過MLP神經網(wǎng)絡構建的CA125、NLR、PLR、hs-CRP聯(lián)合檢測模型對CAP伴胸腔積液具有良好的輔助診斷價值，能幫助臨床及時調整治療方案。