脑脊液蛋白含量的非实验室影响因素及logistic回归预测模型

Non-laboratory influencing factors and logistic regression prediction model of cerebrospinal fluid protein content

目的探讨影响脑脊液蛋白含量的非实验室因素,并建立脑脊液蛋白含量的logistic回归预测模型。方法收集行25例腰椎穿刺术患者的临床资料,包括患者的一般资料、脑脊液的一般特征及常规生化指标。采用多重线性回归分析脑脊液蛋白含量的影响因素,选取有统计学意义的非实验指标,建立脑脊液蛋白增高的logistic回归预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析判断模型的效能。结果脑脊液蛋白含量与患者年龄及脑脊液细胞数、糖含量、40 s初末压力差、40 s末脑脊液量(滴数)独立相关(P<0.05)。以患者年龄、40 s初末压力差、40 s末脑脊液滴数建立logistic概率模型,模型为:概率=(e^(0.242×年龄+0.084×压力差-0.194×40 s末滴数-6.251))/[1+(e^(0.242×年龄+0.084×压力差-0.194×40 s末滴数-6.251))]。以概率大于诊断点0.489 9作为脑脊液蛋白增高标准,诊断灵敏度、特异度分别为92.9%、90.9%。结论患者年龄、40 s初末压力差、40 s末脑脊液量与脑脊液蛋白含量相关,用这些指标建立的预测模型可用于判断脑脊液蛋白是否异常。