高负担地区结核性淋巴结炎临床预测模型的构建与验证：一项基于1364例淋巴结病变患者的诊断评分系统研究

《Scientific Reports》：A clinical scoring system to predict tuberculous lymphadenitis in settings with high disease burden

为解决高结核病负担地区诊断服务不足导致的结核性淋巴结炎（TBLN）诊断延迟问题，研究人员开展了一项基于1364例淋巴结病变（LAP）患者的横断面研究，开发了一种整合性别、病程、淋巴结大小/位置/质地、窦道、系统性症状和ESR等9项参数的临床评分规则。该模型表现出色（AUROC=96.9%，灵敏度93.7%，特异度89.7%），可作为基层医疗中TBLN的筛查和诊断工具，促进早期发现和干预。

　　

在结核病高负担地区，结核性淋巴结炎（Tuberculous Lymphadenitis, TBLN）是最常见的肺外结核类型，但其诊断面临巨大挑战。由于病理诊断服务（如细针穿刺细胞学FNAC）资源匮乏且集中在少数大城市，许多患者需经历漫长的转诊过程和抗生素经验性治疗，导致诊断延迟、医疗成本增加及抗菌药物耐药性上升。埃塞俄比亚作为全球结核病负担最高的30个国家之一，其TBLN占淋巴结病变（Lymphadenopathy, LAP）患者的比例高达44.7%-68.5%，但缺乏简便、快速的诊断工具。因此，开发一种基于易得临床参数的评分系统，对于实现早期诊断、优化临床决策具有迫切意义。

在这项发表于《Scientific Reports》的研究中，来自贡达尔大学（University of Gondar）等机构的研究团队开展了一项基于1364例淋巴结病变患者的横断面研究，旨在开发并验证一种临床评分规则，用于预测TBLN的概率。该研究利用回顾性医疗记录收集数据，通过多重插补处理缺失值，采用LASSO回归筛选变量，并构建多变量逻辑回归模型。最终模型整合了9项预测因子，包括性别、淋巴结病变持续时间、大小、质地、窦道形成、无痛性、解剖位置、系统性症状和红细胞沉降率（ESR）。模型经内部验证（B=10,000次 bootstrap）显示极低的乐观系数（0.0016），且决策曲线分析表明其具有较高的临床净收益。

主要技术方法

研究采用机构性横断面设计，回顾性收集贡达尔大学综合专科医院2021年9月至2024年8月间1364例淋巴结病变患者的数据。通过细针穿刺细胞学（FNAC）确诊TBLN，利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归筛选预测变量，多变量逻辑回归建立模型，并通过Youden指数确定最佳截断值。内部验证采用bootstrap法，临床效用通过决策曲线分析（DCA）评估。

研究结果

Socio-demographic, clinical, and laboratory profiles of participants

患者年龄范围1-75岁（平均26.8岁），72.4%为15岁以上，52.1%为男性，58.1%来自农村。淋巴结病变中位持续时间4个月，86.4%为无痛性，49.5%无系统性症状，56.9%为离散性淋巴结，平均大小2.5cm，67.8%位于颈部区域。ESR平均49.3mm/hr，HIV阳性率8.2%。

Prevalence of tuberculous lymphadenitis

TBLN确诊率为57.9%（95%CI 55.3%-60.5%），其中63.9%无结核接触史，65.3%无慢性咳嗽，90%以上患者淋巴结大小≥2.5cm、持续时间≥2个月且为无痛性，78.4%位于颈部。

Predictors of tuberculous lymphadenitis

LASSO回归筛选出13项预测因子，最终模型保留9项：女性（系数0.42）、持续时间≥2个月（0.41）、大小≥2.5cm（0.40）、质地呈 matted/fluctuant（0.81）、存在窦道（0.38）、无痛性（0.36）、系统性症状（0.35）、颈部位置（0.34）、ESR≥35mm/hr（1.23）。Hosmer-Lemeshow检验显示模型拟合良好（p=0.8282）。

Prediction model performance

模型判别力AUROC为0.971（95%CI 0.963-0.979），校准良好（p=0.585），Brier评分0.0589，Nagelkerke R2为0.82。预测密度图显示TBLN与非TBLN病例的概率分布重叠极小。

Internal validation

Bootstrap验证后校正的AUROC为0.9694（95%CI 0.9615-0.9775），斜率与截距近似原始模型， optimism系数接近零，表明模型具有内部有效性。

Clinical scoring rule: application and performance

评分规则将系数转换为整数权重（ESR≥35mm/hr=3分，其余1分），总分0-12分。AUROC为0.969（95%CI 0.961-0.978），校准良好（p=0.389）。高分对应高TBLN概率，分布重叠小。

Optimal cutoff point determination

Youden指数确定截断值为6分，灵敏度93.7%、特异度89.7%、准确率92.0%、阳性预测值92.6%、阴性预测值91.2%。

Decision curve analysis and clinical utility

决策曲线分析显示，该评分在所有阈值概率下均比“全部转诊”或“不转诊”策略具有更高净收益，证实其临床实用性。

结论与意义

该研究成功开发了一种基于9项易得临床参数的TBLN预测评分规则，具有卓越的判别力和校准度，且经内部验证证实其稳健性。评分规则不仅满足WHO对社区筛查工具的标准（灵敏度>90%，特异度>70%），还能显著减少不必要的抗生素使用和诊断延迟，适用于资源有限地区的临床和社区场景。未来需在独立人群中进行外部验证，以进一步推广适用。该模型为高负担地区TBLN的早期诊断提供了高效、经济的解决方案，对降低结核病相关发病率和抗菌药物耐药性具有重要意义。