血小板減少癥的血小板參數變化及病因分析

鄧林華　史光霞　劉麗

【摘 要】目的 探討血小板減少癥（TP）的病因構成及相應參數的變化。方法 收集我院2017年TP 患者的資料，另隨機收集50例正常患者的資料為對照，并對患者治療前后血小板各種參數進行比較。結果 病因構成：血液系統疾病占165例，非血液系統疾病364例，診斷不明22例，假性血小板減少癥18例；不同病因患者的血小板參數呈現不同特征的改變，在治療前后也有不同的改變，差異均有統計學意義（P<0.05）。結論：血小板減少的病因復雜，應結合血小板的實驗室參數的變化、病因、病情進展做出臨床診斷及治療依據。

【關鍵詞】血小板減少癥；病因；血小板參數

【中圖分類號】R651 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-3783（2019）01-03--01

血小板減少癥 （TP） 是臨床常見疾病，但其缺乏特異性診斷標準，導致難以明確血小板減少的病因。因此對146例血小板減少患者資料進行了病因分析及治療前后血小板參數前后的變化統計比較，探討兩者間的關系，為臨床提供更可靠的診斷治療依據。

1 資料與方法

病歷資料 收集我院2017年的所有TP患者，該診斷標準依據：血液病診斷及療效標準（第3版），根據美國國立癌癥研究所常見毒性分級標準分為：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ度，共收集569例樣本，男278例，女290例，收集內容包括：性別、年齡、入院時與出院時的血小板計數（PLT）、平均血小板體積（MPV）、血小板比積（PCT）。另隨機收集50例正常者的資料為對照組。

儀器與試劑 所有樣本的全血標本均采用邁瑞BC5800全血細胞分析儀進行檢測，使用試劑為邁瑞公司該儀器的配套試劑。

統計學處理 應用SPSS19.0統計軟件包進行統計分析；數據進行正態性檢驗，正態分布資料以 x ± s 表示，非正態分布資料Md（ Min ～ Max） 表示。兩樣本均數比較采用 t 檢驗，兩個以上樣本均數比較采用方差分析，組與組之間兩兩比較采用經過正態轉換后的 LSD 檢驗。率或構成比比較采用 χ 2 檢驗。采用 Spearman 秩和相關進行相關性分析。

2 結果

2.1 血小板減少癥的病因構成

血液系統疾病占165例，非血液系統疾病364例，診斷不明22例，假性血小板減少癥18例；各組患者和正常對照組的年齡及性別均無統計學差異（P>0.05），見表1。

2.2 血小板減少程度與疾病關系

非血液系統疾病引起的血小板減少程度主要以Ⅰ、Ⅱ度為主，其中肝臟疾病以Ⅱ為主，妊娠、藥物以Ⅰ為主，實體腫瘤、循環系統疾病Ⅰ、Ⅱ度均可見。血液系統疾病引起血小板減少程度依次是：Ⅰ度6例、Ⅱ度6例、Ⅲ度39例、Ⅳ度111例。統計分析兩類疾病導致PLT減少程度具有顯著性差異（P<0.05），見表2。

2.3 各類疾病血小板參數情況

各類疾病的PLT明顯低于對照組（P < 0.05），血液系統與非血液系統的PLT有統計差異（P < 0.05）；非血液系統疾病與對照組的MPV有差異 （P < 0.05），ITP的MPV高于對照組（P <0.05），AA 、AL組的MPV 明顯低于對照組（P <0.05）；血液系統疾病的PCT低于其它兩組（P < 0.05）， 見表3。

2.4 血液系統疾病治療后各參數的變化

血液系統疾病的PLT、 PC T較治療前明顯升高（P < 0.05），ITP的MPV較治療前降低 （P <0.05），AA、AL的MPV比治療前升高 （P <0.05），見表4。

3 討論

引起血小板減少癥的病因復雜，其可分為血液系統疾病與非血液系統疾病兩大類病因。本次實驗發現以非血液系統疾病為主，且數據表明血小板的參數在治療前可作為區分血液系統疾病與非血液系統血小板減少癥的診斷參數。血液性疾病導致的血小板減少機制各不相同[1]，因此PCT、MPV、PCT等各類參數在治療后存在不同的變化。AL病、AA治療性緩解后，骨髓功能先恢復，因此MPV 較PLT先上升，ITP 患者的MPV較PLT先恢復正常，這提示 MPV 是功能恢復的早期指標。

綜上所述，動態監測血小板減少患者的血小板參數，可作為病因的鑒別、病情的判斷與轉歸的指標，值得臨床推廣應用。

參考文獻

張之南， 楊天楹， 郝玉書.血液病學[ M] .北京：人民衛生出 版社， 2003：1646-1658.