犬猫全血细胞计数解读及其与可见-短波近红外即时血液学分析技术的兼容性：一项系统综述与叙述性综合

《The Veterinary Journal》：Complete Blood Count Interpretation in Dogs and Cats and Its Analytical Compatibility with Vis-NIR Point-of-Care Hematology: A Systematic Literature Review with Narrative Synthesis

　　

摘要 全血细胞计数（complete blood count，CBC）分析是伴侣动物诊疗中最易获取且最具成本效益的诊断工具之一。本研究旨在达成两个明确关联的目标：首要目标是综合评估CBC解读在结合病史和体格检查后对犬猫疾病的诊断贡献，而不依赖生化或影像学检查；次要目标是从技术层面评估临床综合中识别的CBC变量和CBC衍生指数（CBC-derived indices，CBC-DI）是否与新兴的自学习人工智能（self-learning artificial intelligence，SLAI）辅助的可见-短波近红外（visible-short-wave-near-infrared，Vis-NIR）即时检验（point-of-care，POC）血液学平台具备分析兼容性。研究人员根据PRISMA 2020声明在PubMed、ScienceDirect和Google Scholar中检索了2015年至2026年1月期间发表的英文研究。共纳入49项研究，其中35项涉及犬，14项涉及猫。血液学模式可定位紊乱类型，但很少能单独确定疾病。仅有少数参数（主要在犬中）报告了受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，ROC AUC）≥0.70，包括中性粒细胞-淋巴细胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）、红细胞分布宽度（red cell distribution width，RDW）、血小板-淋巴细胞比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）等。猫的证据仍然稀少，不应从犬的数据进行外推。关于技术兼容性，Vis-NIR SLAI平台已在微体积（约10 μL）CBC采集方面显示出概念验证的可行性，尤其针对红细胞参数和白细胞总数，但差异白细胞分类和血小板测量的证据仍有限，且尚未经过独立的多中心外部验证。因此，CBC解读最有价值之处在于作为整合临床评估中的血液学组成部分，而Vis-NIR SLAI POC平台的分析兼容性仍属初步阶段，在常规临床应用前需进一步验证。

论文解读文章

一、研究背景与研究目的

全血细胞计数（complete blood count，CBC）分析是伴侣动物医学中最常用且经济的诊断手段之一。近年来，传统CBC参数及CBC衍生指数（CBC-derived indices，CBC-DI）被越来越多地报道用于感染性、炎症性、肿瘤性、内分泌性、心血管及免疫介导性疾病中提供诊断相关信息，但绝大多数证据来自犬，猫的研究相对不足。CBC结果的解读高度依赖于病史和体格检查的综合判断，单一参数或模式往往缺乏疾病特异性。与此同时，可见-短波近红外（visible-short-wave-near-infrared，Vis-NIR）光谱技术结合自学习人工智能（self-learning artificial intelligence，SLAI）的发展催生了便携式即时检验（point-of-care，POC）血液学平台，可从约10 μL微量血样中实现无试剂的CBC分析。然而，这些技术在兽医临床中的应用尚处于概念验证阶段，其与传统CBC参数及CBC-DI的临床诊断价值之间的匹配关系尚未被系统评估。

基于上述现状，本系统综述设定了两个明确关联的目标：首要目标是系统综合CBC解读在结合病史和体格检查后对犬猫疾病的诊断贡献，不依赖生化或影像学检查，并提出一个将CBC模式、CBC-DI、临床表现和主要鉴别诊断相整合的框架；次要目标是从技术角度评估临床综合中识别的CBC变量和CBC-DI是否与新兴的SLAI辅助Vis-NIR POC血液学平台具备分析兼容性。

二、研究方法

研究人员依据PRISMA 2020声明，于2026年1月在PubMed、ScienceDirect和Google Scholar三个数据库中进行了系统性文献检索，时间范围限定为2015年至2026年1月，语言限制为英文。检索策略围绕三个核心概念构建布尔运算符组合：物种（犬和猫）、CBC和诊断。共检索到1,504条记录，经筛选后最终纳入49项符合标准的研究。数据提取采用预定义的结构化模板，涵盖DOI、作者与发表年份、研究设计、物种、病理状态、临床症状与体格检查发现、CBC参数及衍生指数、p值、比值比、截断值（cut-off，CO）、受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，ROC AUC）、敏感度（sensitivity，Se）、特异度（specificity，Sp）及作者的解释。偏倚风险评估采用QUADAS-3工具，由一名评审员完成。由于研究间异质性较大，未进行定量合并，而是采用叙述性综合的方法呈现结果。技术兼容性评估部分，研究人员额外识别并审阅了相关的Vis-NIR SLAI技术文献，这些文献并非作为临床诊断研究处理，而是作为独立的技术证据组件进行分析。

三、研究结果

3.1 纳入研究的总体特征

纳入的49项研究中，病理条件主要集中在感染性和炎症性疾病（34项），其次为肿瘤性疾病（7项）、退行性疾病（4项）和代谢性疾病（3项），先天性异常仅1项。犬研究占主导地位（35项，71%），猫研究较少（14项，29%）。研究在设计、人群、疾病确认标准、血液学分析仪、统计方法、诊断CO和参考标准等方面存在显著异质性。

3.2 达到诊断性能报告标准的参数

在49项纳入研究中，有10项研究报告了至少一个CBC参数或CBC-DI满足预先设定的诊断性能报告标准（即研究报告的ROC AUC≥0.70且有明确的CO）。其中大多数研究涉及犬（7项），猫的诊断性能证据有限（3项）。满足标准的参数包括：犬肾上腺皮质功能亢进症中的NLR（CO>4.23，AUC=0.70）；犬细小病毒性肠炎中的RDW（CO>12.4%，AUC=0.93）和PLR（CO>175，AUC=0.88）；犬子宫蓄脓中的NLR（CO>5.85，AUC=0.96）、MLR（CO>0.41，AUC=0.93）和SII（CO>1720.5，AUC=0.72）；犬钩虫感染中的嗜酸性粒细胞计数（CO>0.85×10?/L，AUC=0.72）；猫胰腺炎中的WBC（CO≥18×10?/L，AUC=0.83，复合模型）；犬卵巢肿瘤中的PLR（CO≥168.2，AUC=0.93）、NLR（CO≥2.76，AUC=0.87）和MLR（CO≥0.435，AUC=0.74）；犬黏液瘤性二尖瓣疾病中的NLR（CO>3.73，AUC=0.83）、MLR（CO>0.30，AUC=0.78）和PLR（CO>206.25，AUC=0.76）；猫动脉血栓栓塞症中的NLR（CO>2.51，AUC=1.00）和PLCC（CO≤74×10?/L，AUC=0.84）。

3.3 支持性CBC模式

其余纳入研究提供了支持性CBC模式，按复发性血液学特征而非单个疾病进行组织。这些模式包括：非再生性贫血（伴或不伴各类血细胞减少）、再生性贫血、炎症性白细胞象、应激白细胞象、白细胞减少症和血小板减少症。每种模式均与特定的临床数据和可能的鉴别诊断相关联。例如，非再生性贫血伴各类血细胞减少可见于犬埃里希体病、犬利什曼原虫病、猫白血病病毒/猫免疫缺陷病毒感染等多种疾病；炎症性白细胞象则覆盖了犬子宫蓄脓、慢性炎症性肠病、多种肿瘤等不同病因。

四、讨论与结论

讨论部分要点： CBC模式的本质是非特异性的——同一模式可由截然不同的疾病共享，因此模式只能定位紊乱类型而极少能单独确定病因。CBC-DI如NLR、MLR、PLR、PNR和SII虽然在不同疾病中被频繁报告，但它们本质上反映的是循环粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和血小板的相对比例变化，这种变化可由几乎任何系统性炎症刺激、内源性或外源性糖皮质激素、儿茶酚胺释放、肿瘤、内分泌疾病、近期手术乃至生理状态引起，因此应被视为敏感但不特异的系统性炎症负荷标志物，而非疾病特异性指标。值得注意的是，所有满足AUC≥0.70标准的参数均来自研究内数据推导的CO，缺乏外部验证，且多数研究以健康动物为对照而非临床相关的鉴别诊断人群，这可能导致高估诊断性能。猫的证据基础薄弱，不应从犬的数据进行外推。Vis-NIR SLAI平台虽在红细胞参数和总白细胞计数方面展示了概念验证可行性，但差异白细胞分类和血小板测量证据有限，且现有技术文献多来自与本文作者重叠的研究团队，缺乏独立的多中心外部验证。样本干扰、校准稳定性、设备间重现性、生物多样性及异常样本条件下的性能等问题仍需进一步阐明。

结论部分翻译： 本系统综述与叙述性综合表明，CBC解读在与病史和体格检查相结合时，即使不依赖生化或影像学检查，也能在犬猫的感染性、炎症性、肿瘤性、内分泌性、心血管及免疫介导性疾病中为诊断推理提供帮助。大多数血液学模式定位的是紊乱类型而非病因，只有少数研究报告了具有明确决策CO且AUC≥0.70的CBC变量。CBC-DI（NLR、MLR、PNR、PLR和SII）以及传统CBC参数在整合临床评估中可能发挥支持作用，但其临床效用尚未得到外部验证。Vis-NIR SLAI POC平台在原理上与选定的CBC测量具有分析兼容性，但在成为传统CBC分析的可靠替代方案之前，仍需进行独立的多中心验证，涵盖多样的物种、品种、疾病状态、样本质量、设备和临床环境。