血常规衍生炎症指标在银屑病关节炎中临床意义分析.pdf
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1、短篇论著.611ClinJMed OffJun,20232023年6 月第51卷第6 期临床军医杂志血常规衍生炎症指标在银屑病关节炎中临床意义分析王玲艳,满斯亮”,李宏超”,张亮”,苗钢,常晓丹,郭独一,刘晓,潘靖北京积水潭医院1.皮肤性病科;2.风湿免疫科;3.矫形骨科,北京10 0 0 9 6摘要目的探讨血常规衍生炎症指标在银屑病关节炎(PsA)及寻常型银屑病(PsV)诊断及治疗中的临床意义。方法选取自2 0 2 1年9 月至2 0 2 2 年12 月北京积水潭医院皮肤科、风湿免疫科和关节外科收治的9 1例PsA患者设为PsA组,选取同期收治的2 0 6 例PsV患者设为PsV组;另选取同
2、期于体检中心体检与PsA患者性别及年龄匹配的2 0 0 名健康体检者作为健康组。收集所有研究对象的血常规衍生炎症指标 系统免疫炎症指数(SII)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、中性粒细胞与单核细胞之和与淋巴细胞比值(NMLR)、衍生中性粒细胞与淋巴细胞比值(dNLR)、淋巴细胞与单核细胞比值(LMR)、血小板计数与淋巴细胞比值(PLR)、红细胞分布宽度与血小板比值(RPR)、C反应蛋白(CRP)及红细胞沉降率(ESR)水平,并收集其中7 1例经过符合PsA诊疗规范治疗3个月以上的 PsA患者治疗后的相应资料。比较PsA组、PsV组、健康组研究对象的血常规衍生炎症指标的差异。通过多因素 L
3、ogistic 回归分析 PsA患者治疗达到美国风湿病学会(A CR)50 的影响因素。运用受试者工作特征曲线(ROC)计算各指标对PsA的诊断及疗效预测的最佳截断值,并计算灵敏度和特异度。结果PsA组中SI、NLR、NM LR、d NLR值显著高于PsV组与健康组,而LMR值显著低于PsV组与健康组,组间比较,差异均有统计学意义(P0.05)。7 1例经过符合PsA诊疗规范治疗3个月以上的外周型PsA患者治疗后的SII、NLR、PLR、NM LR和dNLR值均低于治疗前,RPR、LM R值均高于治疗前,差异均有统计学意义(P0.05)。Lo g i s t i c s 回归分析显示,LMR与
4、治疗达到ACR50存在相关性(P0.05),具有可比性。本研究已通过本院伦理审批。PsA和PsV组患者均由本人同意并签署知情同意书。1.2研究方法回顾性收集研究对象的一般资料,通过PASI评分评估入组时患者银屑病严重程度。收集9 1例PsA患者治疗前及其中7 1例符合PsA诊疗规范 7 治疗3个月以上外周型PsA患者的血常规衍生炎症指标 系统免疫炎症指数(systemic immune-inflammation index,SII)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophiltolymphocyte ratio,NLR)、中性粒细胞与单核细胞之和与淋巴细胞比值(neutrophil-mon
5、o-cyte/lymphocyte ratio,NMLR)、衍生中性粒细胞与淋巴细胞比值(derived neutrophil to lymphocyte ratio,dNLR)、淋巴细胞与单核细胞比值(lymphocyte tomonocyte ratio,LMR)、血小板计数与淋巴细胞比值(platelet count to lymphocyte ratio,PLR)、红细胞分布宽度与血小板比值(ratioof erythrocytedis-tributionwidth to platelet ratio,RPR)、红细胞沉降率(eryth-rocyte sedimentation rat
6、e,ESR)及 C-反应蛋白(c-reactive pro-tein,CRP)水平。运用美国风湿病学会(AmericanCollegeofRheumatologys,ACR)评估标准 8 评价患者治疗效果,即患者肿胀及压痛的关节个数改善 2 0%,且患者对疾病的评估、医师对疾病的评估、患者对疼痛的评估、患者日常生活能力以及ESR和CRP水平这5条中有3条改善 2 0%为ACR20,改善 50%为ACR50,改善 7 0%为ACR70。1.3统计学方法采用SPSS26.0统计学软件对数据进行分析。符合正态分布的计量资料用均数标准差(xs)表示,非正态分布变量以中位数(2 5%四分位数,7 5%四
7、分位数)M(Q1,Q3)表示,组间比较采用单因素方差分析。计数资料用例(百分率)表示,组间比较采用x检验。应用Spearman 相关性分析检测PASI评分与血常规衍生炎症指标之间的相关性。采用Kruskal-Wallis H检验比较3组研究对象的血常规衍生炎症指标的差异。采用Wilcoxon秩和检验比较治疗前后PsA患者血常规衍生炎症指标的差异。通过多因素Logistic回归分析PsA患者治疗达到ACR50的影响因素。应用受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲线分析LMR对PsA的诊断价值、LMR预测疗效的价值及最佳截断值,并计算灵敏度和特异
8、度。以P0.05为差异有统计学意义。2结果2.1一般情况91例PsA患者的治疗方案主要是使用非笛体抗炎药物(nonsteroidal antinflammatorydrugs,NA SID s)、传统改善病情抗风湿药物(conventional synthetic disease-modifying anti-rheumatic drugs,csDMARDs)和生物类改善病情的抗风湿药物(biologic disease-modifying anti-rheumaticdrugs,bDMARDs)治疗,其中,单用NASIDs治疗的有2 2 例(2 4.18%),使用NSAIDS联合csDMAR
9、Ds治疗的有37 例(40.6 6%),单用bDMARDs的有10 例(10.9 9%),使用csD-MARDs联合bDMARDs的有2 2 例(2 4.18%)。经过符合PsA诊疗规范 7 治疗3个月以上的7 1 例外周型PsA患者中,ESR异常的有2 8 例(39.44%)(正常值0 2 0 mm/h),CRP异常的有2 5例(35.2 1%)(正常值0.5 8.0 mg/L),治疗无效的有13例(18.31%),达到ACR20的16 例(2 2.54%),达到ACR50的2 1例(2 9.58%),达到ACR70的21 例(2 9.58%)。2.2各组血常规衍生指标比较PsA组中 SII
10、、NLR、NM LR和dNLR值显著高于PsV组与健康组,而LMR值显著低于PsV组与健康组,组间比较,差异均有统计学意义(P0.05)。见表1。2.3血常规衍生指标与PASI相关性分析PsA组、PsV组血常规衍生炎症指标均与PASI评分无关(P0.05)。见表2。2.4血常规衍生指标协助诊断PsA的效能评估古将具有统计学差异的因素SI、NLR、LM R、NM LR、d NLR等纳人自变量,进行共线性分析,剔除了共线性严重的自变量后,将是否患有PsA设为因变量,LMR、NM LR、SI 纳人自变量进行表1各组血常规衍生指标比较/M(Q 1,Q 3)组别SINLRPLRRPRLMRNMLRdNL
11、R健康组(n=200)436.46(317.75,583.48)1.68(1.30,2.12)134.20(108.98,160.09)0.16(0.13,0.18)6.16(5.03,7.83)1.85(1.46,2.29)1.34(1.05,1.65)PsA 组597.68(417.03,924.13)2.48(1.92,3.28)142.38(112.62,194.19)0.16(0.14,0.19)4.43(3.37,5.71)2.68(2.10,3.55)1.92(1.46,2.40)(n=91)PsV组(n=206)425.23(324.35,567.84)1.75(1.43,2.
12、19)136.35(109.35,173.79)0.16(0.14,0.18)6.04(4.95,7.35)1.90(1.58,2.36)1.40(1.17,1.69)H值36.63051.8622.2690.86560.13654.79933.709P值0.0010.0010.3220.6490.0010.0010.001注:与PsA组比较,P0.05613ClinJMedOffiJun,2023临床军医杂志2023年6 月第51卷第6 期表2PASI评分与血常规衍生炎症指标的相关性PsA组PsV组指标相关系数RP值相关系数RP值SI0.0000.997-0.0200.773NLR0.037
13、0.731-0.0060.937PLR0.0640.547-0.0070.917RPR-0.0870.4140.0250.725LMR0.0010.9910.0510.469NMLR0.0310.769-0.0160.815dNLR-0.0450.6730.0060.931Logistics回归分析,结果显示,LMR的比值比(oddsratio,OR)为1.40 4,是PsA的危险因素(P0.05)。见表3。通过ROC曲线分析得到LMR的最佳截断值。LMR对预测PsA的R0C曲线下面积为0.7 59(9 5%可信区间0.7 0 40.814),LM R的最佳截断值为0.412,灵敏度为8 3.
14、0%,特异度为58.2%。见图1。2.5PsA患者治疗前后血常规衍生炎症指标的比较7 1例经过符合PsA诊疗规范治疗3个月以上的外周型PsA患者的血常规、ESR及 CRP数据显示,治疗后,PsA患者 SII、NLR、PLR、NM LR和dNLR值均低于治疗前,RPR、LM R值高于治疗前,差异均有统计学意义(P0.05)。见表4。表3Logistic回归分析因变量自变量值Wald值P值比值比95%可信区间PsALMR0.33910.1590.0011.4041.139 1.7291.0-LMR0.80.6R0C曲线下面积=0.7 590.40.200.20.40.60.81.01-特异度图1L
15、MR预判PsA发生的ROC曲线2.6血常规衍生指标预测PsA治疗后达标ACR50的效能评估将具有统计学差异的因素 SII、NLR、PLR、RPR、LM R、NMLR、d NLR等纳人自变量,进行共线性分析,剔除了共线性严重的自变量后,将治疗效果是否达到ACR50设为因变量,剔除了共线性严重的自变量后,将PLR、RPR、LM R、d N-LR纳入自变量进行Logistics回归分析,结果显示,LMR与治疗达到ACR50存在相关性(P0.05)。见表5。LMR对预测ACR50的ROC曲线下面积为0.6 54(9 5%可信区间0.5250.782),LM R的最佳截断值为0.2 7 4,灵敏度为61
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