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血常规指标与早产儿视网膜病变发病率及严重程度的相关性

吴斯琪 陈刚 肖亦爽

吴斯琪, 陈刚, 肖亦爽. 血常规指标与早产儿视网膜病变发病率及严重程度的相关性[J]. 昆明医科大学学报.
引用本文: 吴斯琪, 陈刚, 肖亦爽. 血常规指标与早产儿视网膜病变发病率及严重程度的相关性[J]. 昆明医科大学学报.
Siqi WU, Gang CHEN, Yishuang XIAO. The Correlation between Routine Blood Indicators and Severity of Retinopathy of Prematurity[J]. Journal of Kunming Medical University.
Citation: Siqi WU, Gang CHEN, Yishuang XIAO. The Correlation between Routine Blood Indicators and Severity of Retinopathy of Prematurity[J]. Journal of Kunming Medical University.

血常规指标与早产儿视网膜病变发病率及严重程度的相关性

基金项目: 昆明市卫计委昆明市儿童眼病诊治技术中心计划基金资助项目[2016-SW(技)-18]
详细信息
    作者简介:

    吴斯琪(1989~),女,云南玉溪人,医学硕士,主治医师,主要从事眼视光学、小儿眼病临床工作

    通讯作者:

    肖亦爽,E-mail:603504269@qq.com

  • 中图分类号: R77

The Correlation between Routine Blood Indicators and Severity of Retinopathy of Prematurity

  • 摘要:   目的   分析血常规指标与早产儿视网膜病变发病率及严重程度的相关性研究,为临床防治及减轻ROP严重程度提供依据。  方法  回顾性系列病例研究(retrospective case study),选取自2018年9月至2023年9月到昆明市儿童医院进行眼底检查的早产儿648例,男371例,女277例,分为无ROP组和ROP组(包括阈值前ROP、阈值ROP及急进型后极部ROP(A-ROP),收集患儿胎龄、出生体重、血常规各参数,采用卡方检验检测性别组间差异,单因素方差分析胎龄、出生体重的组间差异,采用秩和检验检测血常规各项数据组间差异,及Logistic回归分析确立相关独立危险因素,并通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估LMR及NLR对ROP的早期预测价值。  结果   性别在组间比较差异无统计学意义(P > 0.05),BW、GA在4组间比较中差异具有统计学意义(P < 0.05)。3组ROP相较于无ROP组患儿WBC、N、M、HB、NLR比值均明显降低,LMR比值明显增高,差异均有统计学意义(P < 0.05)。多因素Logistic回归分析提示BW、GA、HB、NLR、N、M、LMR是发生 ROP 的独立危险因素(P < 0.05)。ROC曲线显示,LMR的曲线下面积为0.651,LMR 对 ROP具有一定早期预测价值。  结论  BW、GA、HB、NLR、N、M、LMR是ROP的独立危险因素, LMR 对 ROP具有一定早期预测价值。
  • 图  1  患儿NLR、LMR预测早产儿视网膜病变的ROC曲线

    Figure  1.  Receiver operating characterstic curve oF LMR and NLR

    表  1  BW(g)和GA(周)4组比较

    Table  1.   Comparison of Gestational age (weeks),Birth weight (grams) in four groups

    组别 无ROP组(n=189) 阈值前组(n=268) 阈值组(n=167) A-ROP组(n=24) F P
    BW(g) 1878.84±384.62 1476.73±337.52 1344.58±362.88 1408.2±428.78 11.73 <0.001*
    GA(周) 33.15±2.27 30.25±2.1 29.51±2.30 29.63±2.19 15.28 <0.001*
      *P < 0.05。
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    表  2  不同组之间BW与GA比较

    Table  2.   Comparison of Gestational age (weeks),Birth weight (grams) in two groups

    组别 BW(g) GA(周)
    均值差 P 均值差 P
    ① 与② 402.03 <0.001* 2.89 <0.001*
    ① 与③ 534.25 <0.001* 3.64 <0.001*
    ① 与④ 470.54 <0.001* 3.52 <0.001*
    ② 与③ 132.22 <0.001* 0.75 <0.001*
    ② 与④ 68.51 <0.001* 0.62 <0.001*
    ③ 与④ −63.71 <0.001* 1.27 <0.001*
      *P < 0.05;①无ROP组;②阈值前组;③阈值组;④A-ROP组。
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    表  3  血常规参数4组比较

    Table  3.   Comparison of RoutineBlood Indicators in four groups

    组别 无ROP组(n=189) 阈值前组(n=268) 阈值组(n=167) A-ROP组(n=24) Z P
    WBC(×109/L) 9.37(7.01,12.18) 8.08(6.63,10.00) 8.24(6.36,10.70) 7.97(6.02,9.22) 12.035 0.007*
    L(×109/L) 4.55(3.51,6.18) 5.185(4.08,6.41) 4.94(3.67,6.45) 4.18(3.34,5.94) 9.643 0.22
    N(×109/L) 2.65(1.72,4.10) 1.65(1.13,2.38) 1.68(1.23,2.73) 1.76(1.17,3.52) 53.659 <0.001*
    M(×109/L) 0.85(0.56,1.22) 0.645(0.46,0.87) 0.57(0.41,0.94) 0.68(0.34,0.97) 28.254 <0.001*
    RBC(×1012/L) 3.64(3.17,4.08) 3.5(3.19,3.86) 3.58(3.21,3.98) 3.45(3.24,3.90) 2.997 0.392
    HB(g/L) 115(102.5,134) 103(94,111) 102(93,113) 102(96.5,116) 62.102 <0.001
    PLT(×109/L) 385(255.5,481) 389(305.75,446.75) 371(287,449) 330.5(247.5,441.25) 1.619 0.655
    E(×109/L) 0.31(0.15,0.51) 0.27(0.18,0.39) 0.24(0.16,0.42) 0.2(0.13,0.32) 4.73 0.193
    B(×109L) 0.01(0,0.02) 0.01(0.01,0.02) 0.01(0.01,0.02) 0.01(0,0.01) 5.331 0.149
    NLR 0.52(0.33,1.03) 0.32(0.22,0.47) 0.35(0.24,0.62) 0.39(0.23,1.05) 61.429 <0.001*
    LMR 5.74(3.68,8.16) 7.93(5.62,11.30) 7.87(5.09,12.18) 7.81(4.44,10.60) 36.97 <0.001*
    PLR 77.(55.27,108.83) 76.63(54.81,96.34) 73.(54.50,103.70) 73.56(58.38,108.72) 2.353 0.502
      *P < 0.05。
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    表  4  ROP多因素Logistic回归分析

    Table  4.   Multivarate Logistic regression analysis of ROP

    相关因素 回归系数B 回归系数标准误(sb Wald P OR 95%CI
    BW 0.000 0.000 4.369 0.037 0.999 0.998~1.000
    GA −0.423 0.069 37.936 0.000 0.655 0.573~0.749
    HB −0.025 0.006 19.337 0.000 0.975 0.964~0.986
    NLR −0.424 0.133 10.106 0.001 0.655 0.504~0.850
    N −0.433 0.069 45.786 0.000 1.250 0.567~0.742
    M −0.587 0.140 17.606 0.000 0.649 0.567~0.742
    LMR −0.004 0.001 8.895 0.004 0.996 0.994~0.999
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    表  5  各个指标早期预测价值比较

    Table  5.   Prediction value of each index to ROP

    指标 AUC 灵敏度 特异度 最佳界值 95%CI P
    NLR 0.312 0.987 0.021 0.008 0.267~0.357 <0.001*
    LMR 0.651 0.558 0.714 0.272 0.605~0.698 <0.001*
      *P < 0.05。
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