鼻过敏原激发试验在临床实践中的验证：用于区分具有临床意义的尘螨过敏与无症状致敏——一项印度临床队列研究

《Indian Journal of Otolaryngology and Head & Neck Surgery》：Real-World Validation of Nasal Allergen Challenge to Differentiate Clinically Relevant Dermatophagoides farinae Allergy from Asymptomatic Sensitization: An Indian Clinical Cohort Study

本研究评估基于EAACI的鼻过敏原挑战（NAC）区分临床过敏与无症状敏感化的效能及识别局灶性过敏反应（LAR）的作用。前瞻性单中心研究纳入100例受试者，SPT阳性（50例）和阴性（50例）组分别检测TNSS、PNIF、TNV、MCA等参数变化，单参数ROC显示TNSS（AUC 0.932）、TNV（0.972）、MCA（0.984）准确性优异，组合模型（如TNSS+MCA）达完美AUC 1.000。结果显示SPT阳性组NAC后参数显著下降（p<0.0001），SPT阴性组仅4例（8%）阳性，符合LAR定义。结论NAC可有效鉴别临床过敏与LAR，建议纳入常规诊断，需多中心验证。

　　

摘要

鼻 allergen challenge (NAC) 能够确认具有临床意义的过敏反应，但在印度尚未得到充分应用，而且 EAACI 标准尚未针对 Dermatophagoides farinae 在当地得到验证。本研究旨在评估基于 EAACI 的 NAC 在区分真正临床过敏与无症状致敏方面的诊断性能，并识别局部过敏性鼻炎 (LAR)。研究采用前瞻性单中心队列（n = 100），根据皮肤点刺试验 (SPT) 结果进行分层：A 组：SPT 阳性 (n = 50)；B 组：SPT 阴性 (n = 50)。在基线和 NAC 后分别测量了总鼻症状评分 (TNSS)、鼻内峰流速 (PNIF) 以及声学鼻测量 (TNV、MCA)。组内和组间变化采用配对/独立非参数统计方法进行分析。通过ROC分析（合并 A 组和 B 组的数据）计算了 AUC、95% 置信区间、Youden’s 切分值以及敏感性和特异性。探索性逻辑模型将 TNSS 与单一客观指标相结合进行评估。A 组在所有参数上均表现出显著的 NAC 后变化（所有 p 值 < 0.0001），而 B 组的变化非常微小；B 组中 PNIF 的轻微下降在临床上并不显著。在 50 例 SPT 阳性患者中有 44 例（88%）对 NAC 反应阳性，而在 50 例 SPT 阴性患者中仅有 4 例（8%）对 NAC 反应阳性，后者可能与局部过敏性鼻炎相关。ROC 分析显示：TNSS 的 AUC 为 0.932（临界值 ≥ 3；敏感性 87.5%，特异性 96.2%）；TNV 减少百分比的 AUC 为 0.972（临界值 ≥ 15.65%）；MCA 减少百分比的 AUC 为 0.984（临界值 ≥ 28.12%）；PNIF 减少百分比的 AUC 为 0.801（临界值 ≥ 18.18%）。组合模型进一步提高了鉴别能力：TNSS + MCA 的 AUC 为 1.000，TNSS + TNV 的 AUC 为 0.994，TNSS + PNIF 的 AUC 为 0.949。在 SPT 阳性且接受 NAC 检测的患者中，分别有 38.6%、18.2% 和 43.2% 的反应强度达到 1:100、1:50 和 1:10；所有 SPT 阴性但接受 NAC 检测的患者反应强度均为 1:10。未发生系统性不良反应。基于 EAACI 的 NAC 方法能够可靠地区分印度受试者的临床过敏与无症状致敏，并识别局部过敏性鼻炎。尽管该队列中的最佳临界值低于指南推荐的阈值，但总体准确性较高，结合主观和客观指标的模型实现了近乎完美的鉴别能力。研究结果支持将 NAC 方法纳入常规诊断流程，并建议在不同过敏原和地区进行多中心验证。

鼻 allergen challenge (NAC) 能够确认具有临床意义的过敏反应，但在印度尚未得到充分应用，而且 EAACI 标准尚未针对 Dermatophagoides farinae 在当地得到验证。本研究旨在评估基于 EAACI 的 NAC 在区分真正临床过敏与无症状致敏方面的诊断性能，并识别局部过敏性鼻炎 (LAR)。采用前瞻性单中心队列（n = 100），根据皮肤点刺试验 (SPT) 结果进行分层：A 组：SPT 阳性 (n = 50)；B 组：SPT 阴性 (n = 50)。在基线和 NAC 后分别测量了总鼻症状评分 (TNSS)、鼻内峰流速 (PNIF) 以及声学鼻测量 (TNV、MCA)。组内和组间变化采用配对/独立非参数统计方法进行分析。通过ROC分析（合并 A 组和 B 组的数据）计算了 AUC、95% 置信区间、Youden’s 切分值以及敏感性和特异性。探索性逻辑模型将 TNSS 与单一客观指标相结合进行评估。A 组在所有参数上均表现出显著的 NAC 后变化（所有 p 值 < 0.0001），而 B 组的变化非常微小；B 组中 PNIF 的轻微下降在临床上并不显著。在 50 例 SPT 阳性患者中有 44 例（88%）对 NAC 反应阳性，而在 50 例 SPT 阴性患者中仅有 4 例（8%）对 NAC 反应阳性，后者可能与局部过敏性鼻炎相关。ROC 分析显示：TNSS 的 AUC 为 0.932（临界值 ≥ 3；敏感性 87.5%，特异性 96.2%）；TNV 减少百分比的 AUC 为 0.972（临界值 ≥ 15.65%）；MCA 减少百分比的 AUC 为 0.984（临界值 ≥ 28.12%）；PNIF 减少百分比的 AUC 为 0.801（临界值 ≥ 18.18%）。组合模型进一步提高了鉴别能力：TNSS + MCA 的 AUC 为 1.000，TNSS + TNV 的 AUC 为 0.994，TNSS + PNIF 的 AUC 为 0.949。在 SPT 阳性且接受 NAC 检测的患者中，分别有 38.6%、18.2% 和 43.2% 的反应强度达到 1:100、1:50 和 1:10；所有 SPT 阴性但接受 NAC 检测的患者反应强度均为 1:10。未发生系统性不良反应。基于 EAACI 的 NAC 方法能够可靠地区分印度受试者的临床过敏与无症状致敏，并识别局部过敏性鼻炎。尽管该队列中的最佳临界值低于指南推荐的阈值，但总体准确性较高，结合主观和客观指标的模型实现了近乎完美的鉴别能力。研究结果支持将 NAC 方法纳入常规诊断流程，并建议在不同过敏原和地区进行多中心验证。