基于數(shù)據(jù)挖掘模型分析CA125、NLR、PLR、hs-CRP聯(lián)合檢測(cè)對(duì)社區(qū)獲得性肺炎伴胸腔積液的臨床意義

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(yàn)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(chǎn)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(duì)患者進(jìn)行早期治療具有重要意義。有研究結(jié)果顯示，糖類抗原125（carbohydrate antigen 125，CA125）、中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比值（neutrophil/lymphocyte ratio，NLR）、血小板/淋巴細(xì)胞比值（platelet/lymphocyte ratio，PLR）、高敏C反應(yīng)蛋白（high-sensitivity C-reactive protein，hs-CRP）與CAP均存在相關(guān)性[2-3]，但其在肺炎與肺炎伴胸腔積液之間的關(guān)系報(bào)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(guān)性，并建模分析其聯(lián)合檢測(cè)的應(yīng)用價(jià)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(biāo)準(zhǔn)[4]。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）嚴(yán)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(xué)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(xué)影像診斷學(xué)》中的診斷標(biāo)準(zhǔn)[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(dá)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(dòng)血液分析儀（深圳邁瑞公司）檢測(cè)中性粒細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、血小板，計(jì)算NLR、PLR；采用BC-5390全自動(dòng)血液分析儀（深圳邁瑞公司）檢測(cè)hs-CRP水平；采用e601自動(dòng)電化學(xué)發(fā)光分析儀（瑞士羅氏公司）檢測(cè)CA125水平。試劑盒及校準(zhǔn)品分別購(gòu)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(jìn)行處理后錄入統(tǒng)計(jì)軟件，設(shè)置分類變量和連續(xù)變量，通過(guò)多層感知器（multilayer perceptron，MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卡方自動(dòng)交互檢測(cè)（chi-square automatic interaction detection，CHAID）決策樹和Logistic回歸建立模型。MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，培訓(xùn)樣本和檢驗(yàn)樣本采用7∶3進(jìn)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(yàn)證，水平最大數(shù)為3，父節(jié)點(diǎn)為100，子節(jié)點(diǎn)為50，分裂準(zhǔn)則為χ2顯著性；通過(guò)Logistic回歸模型建立聯(lián)合檢測(cè)模型。3個(gè)模型分別通過(guò)受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析診斷效能。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 19.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。計(jì)數(shù)資料以例或率表示，比例采用χ2檢驗(yàn)。正態(tài)分布數(shù)據(jù)采用±s表示，組間比較采用t檢驗(yàn)；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(gè)組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)，多組間比較采用Kruskal Wallis檢驗(yàn)。采用Spearman進(jìn)行相關(guān)性分析。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)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(jì)學(xué)意義（P=0.00），見(jiàn)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(gè)積液量之間指標(biāo)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.00），見(jiàn)表2。CA125、NLR、PLR、hs-CRP水平分別與積液量呈正相關(guān)（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(xiàng)指標(biāo)比較

表2 不同積液量各項(xiàng)指標(biāo)比較

圖1 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化重要性分布圖

2.2 建模結(jié)果分析

MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)納入CA125、NLR、PLR、hs-CRP作為4個(gè)神經(jīng)元，含有1個(gè)隱藏層。分類結(jié)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(jiàn)圖1。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化自變量重要性可得出CA125＞PLR＞NLR＞hs-CRP，見(jiàn)圖2。CHAID決策樹模型顯示，根節(jié)點(diǎn)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(gè)子節(jié)點(diǎn)通過(guò)CA125分為≤19.53、19.53～59.86、＞59.86 3個(gè)節(jié)點(diǎn)；節(jié)點(diǎn)1有85例，其中肺炎不伴胸腔積液75例（88.2%）；節(jié)點(diǎn)3有85例，其中肺炎伴胸腔積液患者58例（68.2%）；節(jié)點(diǎn)2繼續(xù)通過(guò)PLR分為≤313.2、＞313.2 2個(gè)節(jié)點(diǎn)；節(jié)點(diǎn)4有84例，包括肺炎不伴胸腔積液患者64例（76.2%）；節(jié)點(diǎn)5有30例，包括肺炎伴胸腔積液患者16例（53.3%）；見(jiàn)圖3。模型僅納入了CA125和PLR 2個(gè)變量，其中CA125為最重要變量，與MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一致。

MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CHAID決策樹、Logistic回歸模型檢測(cè)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(xiàng)指標(biāo)，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(jiàn)表3和圖4。

圖3 CHAID決策樹模型

表3 3個(gè)模型診斷效能比較

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

3 討論

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹模型被廣泛應(yīng)用于疾病預(yù)測(cè)和診斷，大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹模型在肺癌、肝癌等癌癥疾病中多次被應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CHAID決策樹、Logistic回歸模型對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的AUC、敏感性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值、準(zhǔn)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(xiàng)檢測(cè)指標(biāo)的AUC、敏感性、特異性，診斷效能低于3個(gè)模型聯(lián)合檢測(cè)，提示CA125、NLR、PLR、hs-CRP聯(lián)合檢測(cè)可用于CAP伴胸腔積液檢測(cè)。但本研究納入數(shù)據(jù)量不足，導(dǎo)致MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CHAID決策樹、Logistic回歸構(gòu)建3個(gè)模型陽(yáng)性預(yù)測(cè)值分別僅為65.8%、64.3%、64.8%；但陰性預(yù)測(cè)值較高，分別為82.9%、82.2%、79.9%。通過(guò)增加納入數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，能有效提高AUC、敏感性、特異性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值、準(zhǔn)確率，如有條件可進(jìn)一步通過(guò)測(cè)定其治療后指標(biāo)來(lái)分析預(yù)后，為臨床進(jìn)行輔助診斷提供幫助。

CA125是診斷卵巢癌及其復(fù)發(fā)的最敏感指標(biāo)，但因?yàn)镃A125也存在于由胎兒體腔上皮細(xì)胞分化而來(lái)的心包膜、腹膜和胸膜等組織中，所以，當(dāng)肺炎累積胸膜時(shí)，CA125輕度上升，病情嚴(yán)重時(shí)可顯著增加并出現(xiàn)胸水[8-9]。有研究結(jié)果顯示，CA125在鑒別肺炎與肺結(jié)核中也起重要作用[10]。本研究通過(guò)MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CHAID決策樹模型得出CA125在4個(gè)指標(biāo)中重要性最強(qiáng)，與肺炎伴胸腔積液的產(chǎn)生有直接關(guān)系，但其單獨(dú)檢測(cè)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(cè)可進(jìn)一步提高診斷價(jià)值。

NLR、PLR是新型炎癥標(biāo)志物，其敏感性高于單獨(dú)白細(xì)胞檢測(cè)。當(dāng)機(jī)體出現(xiàn)炎癥時(shí)，外周血中性粒細(xì)胞增多，機(jī)體出現(xiàn)免疫應(yīng)答，淋巴細(xì)胞減少，其比值更能反映機(jī)體炎癥狀態(tài)，尤其白細(xì)胞升高不明顯時(shí)尤為重要。血小板參與炎癥反應(yīng)過(guò)程，其與淋巴細(xì)胞的比值也能反應(yīng)機(jī)體炎癥狀態(tài)。C反應(yīng)蛋白作為傳統(tǒng)炎癥標(biāo)志物，參與機(jī)體炎癥反應(yīng)過(guò)程，有良好的輔助診斷作用。3個(gè)炎癥標(biāo)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(xiàng)研究結(jié)果表明，NLR、PLR、hs-CRP在CAP、肺結(jié)核和肺癌中存在差異，并可運(yùn)用于鑒別診斷中[11-12]。本文研究結(jié)果顯示，在CAP伴胸腔積液中，3個(gè)炎癥指標(biāo)均有診斷價(jià)值，亦可以通過(guò)聯(lián)合檢測(cè)鑒別有、無(wú)胸腔積液。

通過(guò)MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的CA125、NLR、PLR、hs-CRP聯(lián)合檢測(cè)模型對(duì)CAP伴胸腔積液具有良好的輔助診斷價(jià)值，能幫助臨床及時(shí)調(diào)整治療方案。