扩大的淋巴结比值在诊断全髋关节置换术后假体周围感染方面表现良好

《The Journal of Arthroplasty》：The Enlarged Lymph-Node Ratio Performs Well for Diagnosing Periprosthetic Joint Infection After Total Hip Arthroplasty

周围关节感染预测：扩大淋巴结比例联合炎症指标诊断模型研究。采用双能CT检测髋部区域淋巴结，计算扩大淋巴结比例（ELNR），并与CRP、ESR联合分析，发现ELNR联合CRP+ESR模型AUC达0.919，显著高于单一指标，且灵敏度提高4%（P=0.043）。ELNR可作为早期PJI的非侵入性诊断标志。

　　

李冰冰|康润星|袁茂|盛波|毛云|贾莉

中国重庆医科大学第一附属医院放射科

摘要

背景

本研究旨在评估全髋关节置换术（THA）后，通过区域淋巴结计算得出的肿大淋巴结比例（ELNR）对周围关节感染（PJI）的预测价值，并提出一种新的诊断策略，以便早期发现和管理PJI。

方法

我们回顾性分析了2015年1月至2025年2月期间接受翻修THA患者的医疗记录。根据2013年肌肉骨骼感染学会（MSIS）的标准，纳入了59例PJI病例和59例无菌松动对照组。主要变量包括ELNR、C反应蛋白（CRP）和红细胞沉降率（ESR），并使用Youden指数确定的临界值进行二分类。然后进行了多变量分析，以开发两种联合诊断模型：（1）CRP加ESR；（2）CRP加ESR加ELNR。生成了ELNR、CRP、ESR、CRP加ESR和CRP加ESR加ELNR的接收者操作特征（ROC）曲线，并获得了相应的曲线下面积（AUC）。

结果

PJI组与无菌松动对照组之间的ELNR、CRP和ESR水平存在显著统计学差异（P < 0.001）。多变量回归分析证实ELNR、CRP和ESR是PJI的独立预测因子。ELNR的AUC为0.797，最佳临界值为0.11，敏感性为69.5%，特异性为89.8%。CRP加ESR加ELNR模型的AUC为0.919，显著高于单个参数（所有P < 0.001）；然而，其与CRP加ESR模型的差异不显著。值得注意的是，CRP加ESR加ELNR模型的敏感性高于CRP加ESR模型（F = 4；P = 0.043，McNemar检验），表明纳入ELNR可以提高诊断性能。

结论

ELNR是一个有前景的PJI诊断指标，与CRP和ESR结合使用可以进一步提高诊断准确性，从而有助于早期识别和管理PJI。

引言

周围关节感染（PJI）是全髋关节置换术（THA）的一种严重并发症，给患者带来巨大的身体和经济负担[1]。有研究报道，初次全髋关节置换术后PJI的五年发病率为约1%，PJI占所有髋关节翻修原因的15%至21%[[2]，[3]，[4]]。及时诊断PJI对于成功治疗至关重要，但在临床上仍然具有挑战性[5]。目前PJI的诊断是基于临床症状、血液和滑液分析、微生物培养以及多种致病因素的综合评估[6]。红细胞沉降率（ESR）和C反应蛋白（CRP）是常用的血清生物标志物来诊断PJI；然而，多项研究表明它们在PJI检测中的特异性不足，尤其是在涉及低毒力微生物病原体的情况下[7，8]。此外，这些指标是非特异性生物标志物，在许多炎症性疾病中也可能升高[9]。相比之下，滑液生物标志物如白细胞酯酶（LE）、α-防御素和滑液白细胞介素-6可以直接反映局部关节炎症，并对PJI具有很强的诊断效果[10]。然而，关节穿刺作为一种获取滑液的侵入性操作，可能存在干抽和医源性感染的风险[11]。因此，探索一种能够特异性识别局部感染的非侵入性诊断方法具有重要的临床意义。

淋巴结是免疫系统的重要组成部分，在激活和调节免疫反应中起着关键作用[12]。病原体入侵后，引流淋巴结由于大量免疫细胞增殖和炎症反应而迅速肿大，通常需要三到四周时间才能恢复到正常大小[13]。淋巴结肿大是感染的常见症状，许多研究通过淋巴结大小、肿大淋巴结（LN）数量等指标评估淋巴结肿大，发现区域淋巴结病变是PJI的重要诊断预测因子[[14]，[15]，[16]，[17]]。然而，这些精细的淋巴结相关指标增加了方法学的复杂性。黄等人发现，在睾丸生殖细胞肿瘤中，淋巴结比例（LNR）的预后预测能力优于绝对阳性淋巴结数量[18]。其他研究也得到了类似的结果，可能是因为LNR结合了转移淋巴结数量和被检查的淋巴结数量，从而全面评估了淋巴结转移负担，弥补了仅依赖绝对阳性或被检查淋巴结数量的生存分析的局限性[19]。因此，我们提出使用肿大淋巴结数量与总淋巴结数量的比值，即肿大淋巴结比例（ELNR），来评估PJI引流区域的淋巴结炎症负担，将多个淋巴结指标整合为一个指标，从而有效简化了淋巴结的评估过程，可能优于单一指标。

双能量计算机断层扫描（DECT）是一种利用两种不同X射线能量水平进行数据采集的成像技术[20]。它大大减少了假体引起的金属伪影，提高了髋关节周围软组织的可视化效果，并便于计数和形态学评估淋巴结[21]。本研究的目的是通过分析治疗前的髂前淋巴结和闭孔淋巴结，评估ELNR对PJI的诊断性能。假设ELNR可以作为THA后PJI的有效、简化且无创的诊断指标。

部分摘要

周围关节感染（PJI）是全髋关节置换术（THA）的一种严重并发症，给患者带来巨大的身体和经济负担[1]。有研究报道，初次全髋关节置换术后PJI的五年发病率为约1%，PJI占所有髋关节翻修原因的15%至21%[[2]，[3]，[4]]。及时诊断PJI对于成功治疗至关重要，但在临床上仍然具有挑战性[5]。目前PJI的诊断是基于临床症状、血液和滑液分析、微生物培养以及多种致病因素的综合评估[6]。红细胞沉降率（ESR）和C反应蛋白（CRP）是常用的血清生物标志物来诊断PJI；然而，多项研究表明它们在PJI检测中的特异性不足，特别是在涉及低毒力微生物病原体的情况下[7，8]。此外，这些指标是非特异性生物标志物，在许多炎症性疾病中也可能升高[9]。相比之下，滑液生物标志物如白细胞酯酶（LE）、α-防御素和滑液白细胞介素-6可以直接反映局部关节炎症，并对PJI具有很强的诊断效果[10]。然而，关节穿刺作为获取滑液的侵入性操作可能存在干抽和医源性感染的风险[11]。因此，探索一种能够特异性识别局部感染的非侵入性诊断方法具有重要的临床意义。

淋巴结是免疫系统的关键组成部分，在激活和调节免疫反应中起着关键作用[12]。病原体入侵后，引流淋巴结由于大量免疫细胞增殖和炎症反应而迅速肿大，通常需要三到四周时间才能在炎症消退后恢复正常大小[13]。淋巴结肿大是感染的常见症状，许多研究使用淋巴结大小、肿大淋巴结（LN）数量等指标评估淋巴结肿大，发现区域淋巴结病变是PJI的重要诊断预测因子[[14]，[15]，[16]，[17]]。然而，这些精细的淋巴结相关指标增加了方法学的复杂性。黄等人发现，在睾丸生殖细胞肿瘤中，淋巴结比例（LNR）的预后预测能力优于绝对阳性淋巴结数量[18]。其他研究也得到了类似的结果，可能是因为LNR结合了转移淋巴结数量和被检查的淋巴结数量，从而全面评估了淋巴结转移负担，弥补了仅依赖绝对阳性或被检查淋巴结数量的生存分析的局限性[19]。因此，我们提出使用肿大淋巴结数量与总淋巴结数量的比值，即肿大淋巴结比例（ELNR），来评估PJI引流区域的淋巴结炎症负担，将多个淋巴结指标整合为一个指标，从而有效简化了炎症淋巴结的评估过程，可能优于单一指标。

双能量计算机断层扫描（DECT）是一种利用两种不同X射线能量水平进行数据采集的成像技术[20]。它大大减少了假体引起的金属伪影，提高了髋关节周围软组织的可视化效果，并便于计数和形态学评估淋巴结[21]。本研究的目的是通过分析治疗前的髂前淋巴结和闭孔淋巴结，评估ELNR对PJI的诊断性能。假设ELNR可以作为THA后PJI的有效、简化和无创的诊断指标。

参与者

这项回顾性研究得到了我们机构人类研究委员会的批准（编号2021–258）。我们回顾性分析了2015年1月1日至2025年2月28日期间接受THA翻修手术的患者，PJI组包括符合2013年肌肉骨骼感染学会（MSIS）标准的患者[22]。排除标准如下：（1）任何类型的皮肤溃疡或血肿；（2）近期有创伤或脱位史（两周内）；（3）下肢

淋巴结测量的观察者内和观察者间可靠性

淋巴结短轴直径测量的观察者内和观察者间可靠性的ICC分别为0.94（95%置信区间（CI）：0.880至0.971）和0.917（95% CI：0.887至0.940），表明观察者内和观察者间的可靠性良好。

PJI组与对照组之间的比较

PJI组与对照组之间的比较显示三个参数存在统计学差异。具体来说，ELNR、CRP和ESR均

讨论

我们的研究发现了两个主要结果。ELNR在PJI患者和无菌松动患者之间存在差异，并被确定为PJI的独立预测因子。此外，与基于ELNR的单一参数相比，结合ELNR、CRP和ESR的联合模型可以进一步提高PJI的诊断准确性。

准确诊断PJI对于优化临床管理至关重要[5]。尽管经过权威机构的多次改进，当前的诊断标准仍然会导致漏诊

结论

在本研究中，ELNR是髋关节置换术后PJI的有效诊断指标，可能反映了感染部位的局部炎症负担。此外，将ELNR与CRP和ESR结合使用可以显著提高PJI的诊断敏感性，并为未来的管理和早期预防提供指导。

作者贡献：

贾莉构思了研究，审阅了手稿，是原始试验数据的主要作者。毛云构思了研究，审阅了手稿。李冰冰收集和分析了数据，进行了统计分析，撰写了手稿。康润星收集和分析了数据，撰写了手稿。袁茂和盛波收集和分析了数据。作者们阅读并批准了最终手稿。

CRediT作者贡献声明

李冰冰：撰写——初稿，研究，正式分析，数据管理。康润星：撰写——初稿，研究，正式分析，数据管理。袁茂：撰写——审阅与编辑，数据管理。盛波：撰写——审阅与编辑，数据管理。毛云：撰写——审阅与编辑，监督，构思。贾莉：撰写——审阅与编辑，监督，方法学，构思。

致谢

本研究未获得公共、商业或非营利部门的任何特定资助。