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化脓性脊柱炎（PS）与布鲁氏菌性脊柱炎（BS）因症状相似易误诊漏诊，现有影像诊断模型缺乏。本研究纳入两机构 342 例患者，结合 MR 及影像，通过 LASSO 回归等构建模型。结果显示模型区分 PS 与 BS 准确性高，为临床鉴别提供新工具。
鉴别化脓性脊柱炎（PS）与布鲁氏菌性脊柱炎（BS）在临床上面临挑战，因其具有相似的临床症状，延迟诊断或误诊情况常见，这给外科医生选择合适的治疗策略带来了困难。目前，基于放射学的 PS 和 BS 诊断模型尚不完善。此项研究旨在结合磁共振成像（MR）与放射影像学，阐明 PS 和 BS 之间的差异，并开发一种用于鉴别诊断的新型诊断模型。
研究人员收集并分析了来自两家医疗机构的 PS 和 BS 患者的 MR 和放射影像差异。运用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归以及单变量和多变量分析来构建列线图，以筛选预测模型的最佳特征。同时，采用受试者工作特征分析、校准分析和决策曲线分析来评估模型的区分度、校准度和临床实用性。
研究共纳入 342 例患者，其中 PS 患者 167 例，BS 患者 175 例。研究发现，两组患者在 MR 和放射学特征方面存在显著差异。LASSO 回归分析表明，胸椎受累、受累椎体数量、鹦鹉嘴样骨赘的存在、终板破坏以及 T1 加权序列上椎间盘信号强度是鉴别 PS 和 BS 的独立预测因素。基于影像的临床预测模型在训练集和验证集中均表现出较高的准确性，曲线下面积分别达到 0.861 和 0.908，且在阈值概率下具有显著的净获益，显示出该模型较高的临床应用潜力。
综上所述，这一基于影像的模型为有效鉴别 PS 和 BS 提供了有用的工具，有助于实现及时的诊断和治疗，减少误诊或延迟诊断的发生。
