炎症生物标志物在血培养微生物学结果前的判别能力：53,033份血培养中汇总指标与标志物选择的比较

《Microorganisms》：Inflammatory Markers Preceding the Microbiological Result in 53,033 Blood Cultures

　　

炎症生物标志物（inflammatory biomarkers）在床旁通常以单一数值对照单一阈值解读，尽管连续测定可通过多种方式汇总，而所检验的汇总方式很少被明确说明。研究人员测量了归因于某生物标志物的判别能力在多大程度上取决于所读取的汇总值。研究人员分析了某医院2020年1月至2026年8月间16,431例患者的53,033份血培养，将每份培养锚定至其微生物学结果，并针对8种生物标志物派生结果前首次值、结果前最大值、最接近结果值以及测定间振幅。结局为病原体生长（排除凝固酶阴性葡萄球菌（coagulase-negative staphylococci，CoNS））和细菌类别。在结果前有降钙素原（procalcitonin，PCT）测定的35,150份培养中，PCT在每个指标上均提供最佳判别：结果前最大值的曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.766（95%置信区间（confidence interval，CI）0.756–0.776），结果前首次值为0.738（0.728–0.748），最接近结果值为0.773（0.764–0.784）。当采样密度和间隔长度保持不变时，最大值的优势增大。中性粒细胞与淋巴细胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）在结果前优于接近结果时，分别为0.707与0.620，并从外科病房的0.738降至血液科的0.512，而PCT在不同科室间变化很小。0.5 ng/mL处的敏感性从肠杆菌目（Enterobacterales）的88.0%到其他革兰阳性菌（other Gram-positive organisms）的55.6%不等。联合生物标志物使AUC最多提高0.015。读取哪个数值对答案的改变，与选择哪个标志物对答案的改变相当。PCT水平低于0.5 ng/mL强烈反对革兰阴性菌血症，而对肠球菌、其他革兰阳性菌和真菌血流感染的反对要弱得多。

研究背景与问题：脓毒症是感染所致宿主反应失调引起的危及生命的器官功能障碍，菌血症为其血中可培养出病原体的亚群。血培养是参考标准，但从采血到阳性信号及最终报告耗时较长，阴性结果需满5 d孵育才发出；临床在培养结果未知前即需决定是否入院、是否启用抗菌药物及抗菌谱宽度。炎症生物标志物被提出用于跨越这一时间窗，但既往报道的AUC范围很宽，原因之一是每项研究常固定一个数值、一个人群和一个时点，却未说明所检验的汇总方式。因此，作者旨在确定炎症生物标志物的判别能力在多大程度上取决于读取其哪一个数值，并检验这种依赖是否随标志物、病原体和临床场景变化。

研究人员开展的研究与结论：研究人员开展单中心回顾性队列研究，纳入西班牙Hospital Universitari Son Llàtzer在2020年1月2日至2026年8月28日处理的血培养，将每份培养锚定至微生物学最终报告，比较结果前首次值、结果前最大值、最接近结果值及测定间振幅，主要结局为病原体生长（排除CoNS），次要结局为细菌类别。研究得出：读取哪个数值会显著改变判别答案；PCT在各指标上均最佳且跨科室较稳定，但不能“ rule in”血流感染；低于0.5 ng/mL时对革兰阴性菌血症的排除较强，对肠球菌、其他革兰阳性菌和真菌血流感染较弱；NLR在血液科无信息；联合标志物增益很小。其意义在于提示生物标志物报告应同时说明数值、汇总指标、时间窗和人群，否则易产生看似矛盾而实则由方法选择造成的估计范围。

主要技术方法概括：该研究为单中心回顾性队列，样本队列来源于Hospital Universitari Son Llàtzer，研究期内64,620份血培养连续纳入，53,033份来自16,431例患者且分析窗内有至少一种标志物测定者进入分析；参考标准为微生物实验室最终报告；每份培养锚定至最终报告时间，分析窗为锚定前5 d至后3 d；提取PCT、C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）、白细胞总数、中性粒细胞绝对计数、淋巴细胞绝对计数、血小板、纤维蛋白原和白蛋白；派生结果前首次值、结果前最大值、最接近结果值和振幅；以Mann–Whitney统计量计算AUC，95% CI采用患者水平bootstrap 2000次；预设PCT阈值并开展采样密度、固定时间窗、首份培养、年份、科室及标志物组合等敏感性分析。（约240字）

研究结果：
3.1 队列（Cohort）：研究期内64,620份血培养中，53,033份进入分析；病原体生长4,920份（9.3%），CoNS 1,758份（3.3%），无生长46,238份（87.2%）。肠杆菌目培养中SOFA≥2者占47%，无生长培养中为23%。有PCT结果前测定者病原体生长11.7%，无者为5.0%。结论：队列规模大，但是否测定PCT本身与预判概率相关。
3.2 细菌类别与标志物浓度（Bacterial Group and Biomarker Concentration）：PCT在各指标上对细菌类别的分离最大，ε²为结果前首次值0.074、最大值0.090、最接近结果值0.096；肠杆菌目中位数最高、无生长最低，CoNS接近无生长。其他标志物任一指标的最大效应为NLR结果前最大值的0.048。在病原体生长培养中，PCT区分革兰阴性菌与革兰阳性菌的AUC为0.657（95% CI 0.626–0.687），淋巴细胞计数为0.422（0.395–0.449）。结论：PCT对菌群有中等信号，但不足以作为良好判别试验。
3.3 病原体生长预测（Prediction of Pathogen Growth）：PCT在三个指标上AUC均最大：结果前最大值0.766（0.756–0.776）、首次值0.738（0.728–0.748）、最接近结果值0.773（0.764–0.784）；NLR呈相反模式，最大值0.707（0.695–0.719）、最接近结果值0.620（0.608–0.632）；CRP从最接近结果值0.675（0.664–0.686）降至首次值0.571（0.557–0.583）。0.5 ng/mL处，PCT结果前最大值敏感性81.5%、阴性预测值（negative predictive value，NPV）95.8%、特异性56.8%；首次值分别为75.0%、94.8%、60.2%；全范围最高阳性似然比（positive likelihood ratio，PLR）为20 ng/mL处的4.84。0.5 ng/mL敏感性在肠杆菌目为88.0%，非发酵革兰阴性杆菌86.2%，肠球菌61.0%，真菌62.5%，其他革兰阳性菌55.6%；各组NPV均≥98.6%。结论：PCT不能排除血流感染总体，但低值对革兰阴性菌血症的排除较强。
3.4 指标效应（Effect of the Metric）：PCT与CRP的ε²以最接近结果值最大、结果前首次值最小；NLR与淋巴细胞计数呈相反模式；振幅的ε²最高仅0.020。控制采样后，≥2次PCT测定者首次值AUC 0.715、最大值0.763，配对差0.048（0.040–0.057）；固定48 h窗内差0.043（0.032–0.054）；无限制队列差0.028（0.023–0.034）。结论：最大值的优势并非仅由采样间隔造成，指标选择本身影响判别。
3.5 时间行为（Temporal Behavior）：按天中位PCT显示，革兰阴性菌、链球菌、葡萄球菌、厌氧菌和真菌曲线在窗口内多数时间高于无生长曲线；肠球菌与其他革兰阳性菌曲线与无生长曲线交叉；CoNS曲线与无生长曲线差值不超过0.09 ng/mL；肠杆菌目曲线在第?1天最高，为9.43 ng/mL。≥3次测定者中，个体最大值落在第?2或?1天者占肠杆菌目38.0%、无生长14.7%。结论：PCT时间动态因菌群而异。
3.6 严重程度与合并症（Severity and Comorbidity）：PCT结果前最大值对细菌类别的ε²随SOFA分层升高，从SOFA 0–1的0.068升至SOFA≥4的0.161，肠杆菌目与无生长比值从11.8升至22.5；Charlson分层中ε²为0.067–0.088；SOFA≥2亚组中PCT最大值AUC 0.762（0.746–0.779），NLR 0.673（0.654–0.693）。结论：严重程度影响组间分离，但PCT判别仍较稳定。
3.7 临床科室（Clinical Service）：53,033份培养中43.2%有临床科室记录；有记录者生长14.2%，无记录者6.2%；PCT有记录者AUC 0.772（0.758–0.786），无记录者0.750（0.735–0.765）；NLR分别为0.707（0.691–0.722）与0.681（0.662–0.699）。PCT最大值在各科室为0.735–0.788且区间重叠；NLR在血液科0.512（0.437–0.586）、肿瘤科0.623（0.565–0.677）、外科0.738（0.709–0.764）、重症0.736（0.699–0.772），每例患者首份培养中模式不变。结论：PCT跨科室稳定，NLR在血液肿瘤科无信息。
3.8 敏感性分析（Sensitivity Analyses）：限每例患者首份血培养时，PCT结果前最大值AUC 0.755（0.742–0.768），NLR最大值0.735（0.722–0.749）；2020–2021年与2022–2026年PCT分别为0.783（0.759–0.806）与0.763（0.752–0.775），NLR为0.697（0.671–0.723）与0.711（0.697–0.723）；各日历年PCT最大值AUC为0.734–0.797；56种无参数组合最佳仅提高0.013，七标志物logistic模型患者水平五折交叉验证仅提高0.015。结论：主要结果稳健，联合标志物增益有限。
3.9 凝固酶阴性葡萄球菌在排除阈值（Coagulase-Negative Staphylococci at the Rule-Out Threshold）：表皮葡萄球菌（Staphylococcus epidermidis）单独生长868份，其中701份有PCT结果前测定；首次值≥0.5 ng/mL者38.9%，无生长培养39.8%，差?0.8个百分点（95% CI ?5.1至+3.8）；结果前最大值≥0.5者46.2%与43.2%，差+3.0个百分点（?1.3至+7.4）。395份金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）培养中相应为72.9%与79.0%，差+33.2（+26.4至+39.2）与+35.8（+30.0至+41.0）个百分点。结论：CoNS在阈值上与无菌背景不可区分，而金黄色葡萄球菌可明显区分。

讨论总结：作者指出，临床常把连续生物标志物压缩为一个阈值下的一个数值，损失较大且因标志物而异。PCT在各指标上判别最佳、跨科室稳定，限制为结果前测定仅略降低其判别；NLR在结果前优于接近结果时，但在血液科接近随机。PCT不能用于“ rule in”，最高PLR仅4.84且敏感性已下降；其更适用于已接受治疗患者中判断哪些最终培养阳性。0.5 ng/mL以下对革兰阴性菌血症排除较强，对肠球菌、其他革兰阳性菌和真菌较弱；各组NPV高主要反映患病率。PCT区分革兰阴性菌与革兰阳性菌的AUC约0.66，有信号但不足以指导抗菌药物选择。NLR在造血完整且仅有血常规时可作为替代，在血液肿瘤科无信息。CoNS达到阈值比例接近背景率，不能视为病原体信号；联合标志物几乎不改善。局限包括单中心回顾性设计、抗菌暴露未校正、未报告校准、以培养为参考标准、科室子集受医院系统字段限制等。

研究结论翻译：在53,033份血培养中，从炎症生物标志物读取哪个数值对答案的改变，与选择哪个生物标志物对答案的改变相当。在测定PCT的培养中，PCT在每个指标上都是病原体生长的最佳判别指标，在各临床科室表现相似，且从未能“ rule in”血流感染。低于0.5 ng/mL时，它强烈反对革兰阴性菌血症，而对肠球菌、其他革兰阳性菌和真菌血流感染的反对要弱得多；任何将其用作排除试验的做法都应说明其覆盖的病原体。NLR在血液肿瘤之外接近PCT，在血液肿瘤内无信息，因此在只有血常规且骨髓功能完整时是合理替代。联合标志物增益很小。生物标志物结果不是一个数值：它是数值、指标、时间窗和人群；仅报告第一个而不同时报告其余三者，会产生使此比较成为必要的已发表估计范围。