基于多个因素构建一个基于多种因素的诺莫格拉姆模型,以区分艾滋病毒感染患者的密码球菌脑膜炎和结核脑膜炎
Hao Xiao1, Cheng Chen2, Fangbo Lin3,4,5
1Rehabilitation Medicine Department, The Affiliated Changsha Hospital of Xiangya School of Medicine, Central South University (The First Hospital of Changsha), Changsha, People's Republic of China.
Scientific reports
|April 11, 2025
概括
这项研究开发了一种名谱,以在艾滋病毒患者中区分密码球菌脑膜炎 (CM) 和结核脑膜炎 (TBM). 该模型准确地区分这些严重的感染,帮助临床诊断.
科学领域:
- 传染性疾病 传染性疾病
- 神经学 神经学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 加密球菌脑膜炎 (CM) 和结核脑膜炎 (TBM) 在感染艾滋病毒的人群中呈现类似的症状,使诊断复杂化.
- 目前对艾滋病毒患者的CM和TBM的诊断方法存在局限性.
研究的目的:
- 开发和验证一种名谱模型,用于在艾滋病毒感染患者中区分CM和TBM.
- 提高诊断的准确性和帮助临床决策在这个脆弱的人群脑膜炎.
主要方法:
- 对207例艾滋病毒病例 (112个CM,95个TBM) 的回顾性分析.
- 利用最小绝对收缩和选择运算符 (LASSO) 回归和交叉验证来识别关键预测因素.
- 使用选定的预测因素构建和验证了一个名录:额外结核,额外真菌,红细胞沉积率,白蛋白和脑脊液 (CSF) 压力.
主要成果:
- 在训练组中,名图实现了接收器运行特征曲线 (AUC) 下的面积为0.830,在测试组中为0.811.
- 该模型通过校准曲线和决策曲线分析 (DCA) 证明了良好的校准和临床有效性.
- 为了模型解释,使用了夏普利添加式扩展 (SHAP) 值.
结论:
- 开发的诺米图谱是一种有效的工具,用于在艾滋病毒感染患者中区分CM和TBM.
- 这种模型可以帮助临床医生及时和准确地进行诊断,从而有可能改善患者的治疗结果.


