血常規、血清SAA、PCT在發熱患者細菌感染診斷中的應用

蔡麗平 朱李登 黃慶鳳

發熱指機體體溫超過37.3 ℃，是醫院急診內最常見的癥狀，體溫升高主要由致熱源作用于機體的體溫中樞，導致機體出現解熱與散熱障礙引起[1]。其病因復雜，主要可分為病原體入侵后引起的感染性發熱與其他因素引起的非感染性發熱，感染性發熱還可分為細菌感染、病毒感染等。因臨床表現相似而為診斷區分帶來困難，且細菌感染多使用對應抗生素治療，而病毒感染常采取干擾素治療，預后更差[2]。發熱病情危急，快速明確發熱病因并針對性治療是當務之急，但分離并培養細菌過程漫長，且易出現假陰性與假陽性，因此尋找敏感度與特異度高的血清指標可為臨床早期治療提供指導[3]。臨床常通過血液白細胞與中性粒細胞的數量判斷患者發熱原因，但準確率較低[4]。血清淀粉樣蛋白A（serum amyloid A protein，SAA）是評估急性炎癥反應的參數，在機體發生炎癥反應時明顯升高，對于輕度感染有著更高的敏感度[5]。有研究發現，降鈣素原（procalcitonin，PCT）在細菌、真菌感染或膿毒癥中水平明顯升高，可用來鑒別細菌性與非細菌性感染[6]。基于此，本研究探討血常規、血清SAA、PCT 診斷發熱患者細菌感染的價值，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2019 年5 月-2022 年5 月于寧德市蕉城區醫院住院期間出現感染性發熱患者128 例，根據是否發生細菌感染分為細菌組85 例，非細菌組43 例。所有患者均符合文獻[7]《醫院感染診斷標準（試行）》中發熱感染診斷標準，并排除其他可影響SAA、PCT 檢測結果的因素。細菌感染診斷標準：臨床診斷基礎上，分泌物涂片或培養發現存在病原菌[7]。感染性發熱患者納入標準：（1）年齡≥18 歲；（2）腋溫≥37.5 ℃且持續1 d；（3）檢查前未曾服用抗生素或退熱類藥物。排除標準：（1）合并惡性腫瘤；（2）因其他疾病延誤治療引起的發熱；（3）合并自身免疫性疾病或血液疾病；（4）合并嚴重的心肺、肝腎功能不全。另選擇同期來院體檢的健康人50 例作為健康組。健康組納入標準：（1）年齡≥18 歲；（2）近1 個月無發熱、咳嗽及其他呼吸道炎癥表現。排除標準：（1）近1 個月有抗生素或退熱類藥物服用史；（2）孕期或哺乳期女性。本研究已通過醫院醫學倫理委員會批準。患者知情同意。

1.2 方法

1.2.1 病原菌鑒定 采集所有患者的血液、痰液等，經過接種培養，選擇VITEK 2 Compact 全自動細菌鑒定及藥敏分析系統（法國生物梅里埃股份有限公司）對菌種進行鑒定分析，鑒定試劑板為該儀器配套產品。質控菌株采購自省疾控中心，包括ATCC25923 金黃色葡萄球菌、ATCC25922 大腸埃希菌及ATCC27853 銅綠假單胞菌。

1.2.2 檢測方法 采集所有患者的血液，采用SYSMEX XN-2800 全自動五分類血細胞分析儀檢測血液中白細胞總數（white blood cell，WBC）及中性粒細胞百分率（neutrophil，NEUT），采用特定蛋白分析儀檢測血液中SAA 水平，采用電化學發光免疫分析（ECLIA）檢測血清中PCT 水平。各指標陽性標準：WBC＞10×109/L，NEUT＞70%，SAA＞10 mg/L，PCT＞0.5 ng/mL。

1.3 統計學處理 采用SPSS 22.0 軟件進行統計學分析，計量資料以（）表示，多組間差異采用單因素方差分析，兩組間差異均采用t檢驗；計數資料以率（%）表示，比較采用χ2檢驗，采用受試者工作曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）分析WBC、ANC、SAA 及PCT 診斷細菌感染的效能，以P＜0.05 表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 三組一般資料比較 細菌組男55 例，女30 例，年齡22～65 歲，平均（42.71±6.34）歲；非細菌組男25 例，女18 例，年齡21～64 歲，平均（41.52±6.58）歲。健康組男29 例，女21 例，年齡21～65 歲，平均（42.29±6.26）歲，三組性別、年齡對比，差異均無統計學意義（P＞0.05），具有可比性。

2.2 細菌感染患者病原菌分布情況 85 例細菌感染的患者共分離出病原菌80 株，其中革蘭陰性菌共46 株，占57.50%，革蘭陽性菌共34 株，占42.50%，見表1。

表1 細菌感染患者80株病原菌分布

2.3 三組WBC、NEUT、SAA 及PCT 檢測結果對比 細菌組和非細菌組WBC、NEUT、SAA 及PCT水平均顯著高于健康組，差異均有統計學意義（P＜0.05），細菌組WBC、NEUT、PCT 水平均顯著高于非細菌組，差異均有統計學意義（P＜0.05），非細菌組SAA 水平顯著高于細菌組，差異有統計學意義（P＜0.05），見表2。

表2 三組WBC、NEUT、SAA及PCT水平比較（）

表2 三組WBC、NEUT、SAA及PCT水平比較（）

*與細菌組比較，P＜0.05；#與非細菌組比較，P＜0.05。

2.4 細菌組與非細菌組WBC、NEUT、SAA 及PCT 陽性率比較 細菌組中，WBC、NEUT、SAA及PCT 陽性率分別為92.94%、91.76%、94.12%及96.47%，其中PCT 陽性率較高；非細菌組中，WBC、NEUT、SAA 及PCT 陽性率分別為18.60%、27.91%、100.00%及9.30 %，其中SAA 陽性率較高，兩組WBC、NEUT 及PCT 陽性率比較差異均有統計學意義（P＜0.05），見表3。

表3 細菌組與非細菌組WBC、NEUT、SAA及PCT陽性率比較[例（%）]

2.5 WBC、NEUT、SAA 及PCT 診斷細菌性感染的效能 采用ROC 曲線法分析WBC、NEUT、SAA 及PCT 診斷細菌性感染的效能，結果顯示，單獨診斷時，PCT 表達截斷值為0.63 ng/mL 診斷細菌性感染效能最高，曲線下面積0.913，敏感度92.94%，特異度90.70%；SAA 表達截斷值為68.79 mg/L 診斷細菌性感染效能次之，曲線下面積0.862，敏感度89.41%，特異度88.37%。見表4、圖1。

表4 WBC、NEUT、SAA及PCT診斷細菌性感染的效能

圖1 WBC、NEUT、SAA及PCT診斷細菌性感染的ROC曲線分析

3 討論

發熱是機體對外界刺激的一種保護性反應，多由炎癥反應引起，多數炎癥反應由感染性疾病導致[8]。但缺乏特異性指標來進一步判斷是否細菌感染，病原學診斷受到檢測周期長、取材不當等多種因素限制，可導致病情拖延[9]。部分患者受抗生素與外界環境的影響，傳統血常規，如WBC、NEUT變化不明顯，因此準確率較低[10]。隨著炎癥指標在早期診斷中的應用越來越多，目前其已成為研究熱點，本研究對SAA、PCT 及聯合診斷細菌性感染進行評價。

本研究發現細菌組患者病原菌在革蘭陽性菌中以葡萄球菌屬為主，在革蘭陰性菌中以大腸埃希菌、肺炎克雷伯菌、銅綠假單胞菌為主。以上菌種均為條件致病菌及醫源性感染菌，因本次研究對象為住院患者，推測感染條件與患者住院時的各項侵襲操作、濫用抗生素或術后用藥導致抵抗力下降有關[11]。

本研究將細菌感染、非細菌感染與健康人的各項指標進行對比，結果發現感染患者的WBC、NEUT、SAA 及PCT 水平均顯著高于健康人，將感染患者細分后發現，細菌感染患者的WBC、NEUT及PCT 水平均顯著高于非細菌感染患者，僅有SAA水平低于非細菌感染患者，說明以上指標可用以區分是否由感染引起的發熱，這與梁濤等[12]研究相一致。WBC 與NEUT 是血常規最常用的感染指標，水平升高一般表示機體有炎癥反應，但對感染類型的診斷缺少精確率[13]。SAA 是肝臟產生的一種應激蛋白，在多種炎性疾病中表達，雖沒有特異性，但因水平在輕微感染中也可急速上升，因此常作為臨床上診斷急性感染性疾病的敏感指標[14]。丁紅輝等[15]發現，病毒性感染患者的SAA 水平顯著高于細菌感染患者，且在病毒感染方面較血常規等指標的診斷更準確，體現出SAA 在診斷病毒性感染的優勢。本研究中非細菌組患者SAA 陽性率為100.00%，考慮患者可能均為病毒性感染，有待進一步研究證實。PCT 是由多種氨基酸組成的降鈣素前體，可由甲狀腺、肝臟等部分分泌后進入血液循環，且不受到激素系統調控的影響，其平時在血液中表達很低，當機體被細菌侵襲，受到內毒素等炎癥因子的影響而迅速升高，其水平還可反映患者感染的嚴重程度[16]。戴方娣[17]發現，PCT 也在多器官衰竭、全身炎癥反應綜合征等病癥中水平上升，但在病毒感染患者體內無太大變化，因此通過PCT 診斷是否細菌感染需要結合患者的年齡、病史及其臨床癥狀。

本研究建立對細菌性感染發熱患者診斷的ROC 曲線，結果顯示單獨診斷時，PCT 診斷細菌性感染的敏感度與特異度更高，SAA 次之，推測與革蘭陰性菌細胞壁裂解后釋放出內毒素，因而引起患者體溫升高，同時內毒素還可刺激患者體內產生PCT 有關[18-20]。因此發熱患者進行血常規診斷感染時，考慮到經濟負擔，可推薦患者再額外進行PCT 診斷或SAA 診斷。但本研究未對患者的預后及嚴重程度與血清指標的關系進行探討，這可下次進行進一步研究。

綜上所述，對發熱患者進行診斷時，細菌性感染的WBC、NEUT 及PCT 水平較非細菌性感染更高，而SAA 水平較非細菌性感染更低，上述指標對發熱患者是否存在細菌感染均有一定診斷價值，其中又以PCT 及SAA 水平對細菌性感染診斷價值更高。