血常规指标在COVID-19和甲流病毒感染鉴别中的价值及预测模型的构建

目的探讨血小板压积、淋巴细胞百分比和单核细胞百分比在COVID-19和甲型流感病毒感染鉴别诊断中的价值及预测模型构建。方法收集2022年12月至2023年6月感染新型冠状病毒(SARS-CoV-2)和甲型流感病毒的患者101例,对两组患者血常规指标进行统计学方法。应用Logistic回归分析构建诊断SARS-CoV-2感染和甲型流感病毒感染的10个预测模型;随机选择各100例确诊患者的血常规指标代入10个预测模型进行验证;绘制ROC曲线评估各指标及10个预测模型诊断效能。结果单因素分析显示,SARS-CoV-2与甲型流感病毒感染患者的嗜碱性粒细胞计数、中性粒细胞百分比、淋巴细胞百分比、单核细胞百分比、红细胞分布宽度-CV、血小板计数、血小板压积差异有统计学意义(P<0.05)。应用ROC曲线显示,血小板压积、淋巴细胞百分比和单核细胞百分比联合模型9:Y=10.023×PCT+0.051×LYMPH_p-0.140×MONO_p-1.953鉴别诊断COVID-19的效能最好,测试集和验证集的AUC分别为0.737和0.756。据测试集最优模型ROC曲线确定的最佳cut-off值,在验证集中进行测试,仍可达到较好特异度。结论血小板压积、淋巴细胞百分比和单核细胞百分比模型在SARS-CoV-2感染和甲型流感病毒感染鉴别诊断中具有一定临床指导意义。