基于多参数MRI的多种评估系统对前列腺癌包膜外侵犯的诊断价值

目的探讨基于多参数MRI(mpMRI)的多种评估系统对前列腺癌包膜外侵犯(EPE)的诊断价值。方法回顾性连续入组2021年1月至2022年2月期间于解放军总医院第一医学中心行根治性前列腺切除术, 并于术前行标准mpMRI扫描的168例前列腺癌患者, 年龄48～82(66.6±6.8)岁。由2名放射科医师使用欧洲泌尿生殖放射学会(ESUR)评分、EPE分级及多参数磁共振前列腺癌包膜外侵犯(mEPE)评分对所有病例进行独立评估, 有分歧的病例通过高年资医师审核作为最终结果。采用受试者工作特征曲线评估各MRI-EPE评估系统预测EPE的诊断效能, 运用DeLong检验对比不同评估系统间曲线下面积(AUC)差异。运用加权Kappa检验评价各MRI-EPE评估系统的观察者间一致性。结果共计62例(36.9%)前列腺癌患者经术后病理证实存在EPE。基于mpMRI的ESUR评分、EPE分级及mEPE 评分诊断EPE的AUC分别为0.836(95%CI:0.771～0.888)、0.834(95%CI:0.769～0.887)和0.785(95%CI:0.715～0.844);ESUR评分与EPE分级...     

第2.1版前列腺影像报告与数据系统对移行带病变的诊断价值

目的比较分析第2.1版和第2版前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)对移行带病变的诊断价值。方法回顾性分析2017年1至12月苏州大学附属第二医院影像科159例前列腺主病变位于移行带患者的影像资料。2名放射科医师分别运用PI-RADS V2.1和V2评分标准对入组病例进行诊断评分, 运用加权Kappa检验分别评估2名医师间PI-RADS V2.1与V2评分结果的一致性, 运用受试者工作特征(ROC)曲线分析计算医师2分别采用两种评分标准对移行带前列腺癌(PCa)和临床显著性PCa(csPCa)的诊断效能, 并加以比较。结果 2名医师采用PI-RADS V2.1和V2评分标准对全部病变、良性病变、PCa病变、csPCa病变评分结果间的加权Kappa值分别为0.754、0.643、0.734、0.782和0.808、0.738、0.775、0.826, 均以PI-RADS V2.1评分标准评分一致性较佳。PI-RADS V2.1和V2评分标准间诊断PCa和csPCa敏感度、特异度、ROC曲线下面积(AUC)的差异均无统计学意义(均P>0.05), 但本组数据中, PI-RADS ...     

两种不同预警评分对救护车送入急诊科危重患者的预后评估

目的 探讨国家早期预警评分和沃辛生理量表对救护车送入急诊科危重患者的预后评估,为急诊临床护理工作提供评估依据。方法 收集2020年1月1日-2020年12月31日某院急诊救护车送入抢救室338例危重患者,分别进行NEWS评分和WPS评分,根据预后分成死亡组55例和非死亡组283例,比较NEWS评分和WPS评分的区别;应用ROC曲线下面积比较两种评分系统对患者结局的预测。结果 NEWS评分的AUC值为0.771(95%CI0.723-0.815),标准误为0.0346,WPS评分的AUC值为0.774(95%CI0.725-0.817),标准误为0.0358。WPS评分AUC值大于NEWS评分的AUC值,两个评分的AUC差为0.00270(95%CI0.024-0.029),差异无统计学意义(Z=0.200,P=0.842)。结论 两种评分均具有一定的预测效能,但WPS评分更简单,更适合快速有效判断救护车危重患者入抢救室的预后评估,值得临床借鉴。     

第2版和第2.1版前列腺影像报告与数据系统对前列腺移行带病变的诊断价值比较

目的比较分析第2版和第2.1版前列腺影像数据与报告系统（PI-RADSV2、V2.1）对前列腺移行带病变评分的一致性及诊断效能。方法回顾2018年12月至2020年12月浙江中医药大学附属杭州市中医院经手术病理检查证实为移行带前列腺癌（PCa）和良性前列腺增生（BPH）的患者135例。由2位放射科医师（主治医师、副主任医师各1位）分别采用PI-RADSV2、V2.1对入组患者进行诊断评分。采用加权Kappa检验评估2位医师评分的一致性,采用ROC曲线评估两种评分标准对PCa、临床显著性前列腺癌（csPCa）的诊断效能。结果2位医师采用PI-RADSV2和V2.1在BPH、PCa、csPCa、BPH+PCa的加权Kappa值分别为0.500、0.867、0.818、0.654和0.688、0.870、0.871、0.790。PI-RADSV2.1的一致性高于PI-RADSV2。医师1和医师2采用PI-RADSV2、V2.1诊断PCa的AUC分别为0.749、0.879和0.858、0.898,诊断csPCa的AUC分别为0.877、0.921和0.929、0.936。PI-RADSV2.1诊断PCa、csPCa的AUC均高于PI-RADSV2。结论PI-RADSV2.1对前列腺移行带病变评分的一致性高于PI-RADSV2,对PCa的诊断效能稍高于PI-RADSV2。     

基于不平衡数据的非肾病水平蛋白尿的膜性肾病预后模型建立

目的探索基于不平衡数据构建预测非肾病水平蛋白尿的膜性肾病预后的机器学习模型。方法回顾性分析山西省人民医院2018年1月至2021年12月肾活检诊断为非肾病水平蛋白尿的膜性肾病患者的临床和病理资料。基于logistic回归、支持向量机(SVM)和轻量梯度提升(lightGBM)3种机器学习算法构建预测模型。采用混合采样技术处理不平衡数据, 使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估模型预测性能, 运用Shapley加法解释(SHAP)对最佳性能模型的结果进行解释。结果共纳入148例患者, 男84例, 女64例, 年龄(47.2±12.5)岁, 随访时间[M(Q1, Q3)]14(7, 20)个月。23例(15.5%)患者发生肾脏终点事件。SVM模型的AUC值最高(0.868, 95%CI:0.813～0.925), 其次为logistic回归(AUC:0.865, 95%CI:0.755～0.899)和lightGBM(AUC:0.791, 95%CI:0.690～0.882)。基于随机森林的特征递归消除交叉验证(RFECV)方法和SVM模型的SHAP图显示, 免疫组化IgG、血清总蛋白...     

列线图模型对胆管癌介入治疗预后评估的临床价值研究

目的探讨列线图模型对胆管癌介入治疗预后评估的临床价值和效能。方法回顾性分析2014年1月至2021年6月在郑州大学第一附属医院接受介入治疗的259例胆管癌患者临床资料, 其中男148例, 女111例, 年龄26～91(65±12)岁。按7∶3的比例分为训练组(181例)和验证组(78例)。在训练组中进行Cox回归分析, 筛选出影响患者预后的相关危险因素, 构建患者6个月、1年及2年生存率的列线图预测模型, 通过计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析模型性能, 并在验证组中评估模型的预测效能。结果训练组和验证组基线资料差异无统计学意义, 具有可比性。回归分析显示:T分期(T2:HR=0.147, 95%CI:0.077～0.281;T3:HR=0.207, 95%CI:0.122～0.351;T4:HR=0.864, 95%CI:0.537～1.393)、肿瘤直径(17～33 mm:HR=0.201, 95%CI:0.119～0.341;≥33 mm:HR=0.795, 95%CI:0.521～1.211)及分化程度(中分化:HR=3.318, 95%CI:2.0...     

基于双参数MRI影像组学机器学习鉴别前列腺癌Gleason评分分级分组中的应用

目的 探讨基于双参数MRI影像组学机器学习模型对前列腺癌(PCa)Gleason评分分级分组中的价值。方法 回顾性收集经病理证实为PCa的患者138例,其中GG>2患者83例,GG≤2患者55例。所有病人术前均进行MRI检查。按7∶3将患随机分为训练集和测试集,分别用于影像组学模型的机器学习和验证,采用RF、SVM和XGboost构建3组模型(ADC、T₂WI、ADC+T₂WI),采用受试者操作特征(ROC)曲线评估析各模型鉴别GG≤2与GG>2PCa的诊断效能。结果 测试集中应用SVM算法的T₂WI+ADC模型诊断效能最高,AUC为0.896。其次为T₂WI+ADC中的RF模型,AUC为0.871。在各特征集中,RF和SVM算法的模型的AUC均高于XGboost算法。结论 基于双参数MRI影像组学机器学习模型可较好地鉴别GG≤2与GG>2PCa。     

磁共振影像组学在鉴别中低危和高危前列腺癌中的应用

目的建立基于支持向量机学习算法的影像组学模型,研究其鉴别高危前列腺癌与中低危前列腺癌的诊断效能。方法回顾性分析265例经病理证实的前列腺癌病人,其中高危病人155例,中低危病人110例。所有病人术前均进行MRI检查。由两位放射医师使用达尔文智能科研平台手动勾画感兴趣区,从每例病人的T2WI和ADC图中分别提取影像组学特征,采用受试者工作特征(ROC)曲线及ROC曲线下面积(AUC)验证影像组学特征的鉴别效能,对比T2WI、ADC及T2WI+ADC的诊断价值。结果共筛选出10个影像组学特征(6个ADC序列特征,4个T2WI序列特征)可以用来鉴别高危及中低危前列腺癌。仅使用T2WI获得的组学模型鉴别效能较低,训练队列AUC为0.70(95%CI 0.63~0.77),验证队列AUC为0.58(95%CI 0.47~0.68)。ADC图组学模型预测效能较好,训练队列AUC为0.79(95%CI 0.72~0.85),验证队列AUC为0.78(95%CI 0.68~0.86)。T2WI联合ADC图构建的影像组学模型表现出最优预测效能,训练队列AUC为0.84(95%CI 0.78~0.89),验证队列AUC为0.80(95%CI 0.69~0.88)。结论本研究构建的基于T2WI和ADC图的影像组学模型在一定程度上对中低危及高危前列腺癌病人进行区分,为前列腺癌的分期提供了一种无创的预测方式,指导治疗方案的选择。     

基于KNN算法与logistic回归的代谢综合征风险预测模型构建与对比研究

目的 构建基于K最近邻(KNN)算法和logistic回归的代谢综合征预测模型并比较两种模型对代谢综合征的预测效能。方法 纳入6 793例研究对象进行数据分析,构建基于KNN算法和logistic回归的预测模型,对模型进行内部验证及外部验证,采用多维度指标对预测性能进行评估,对比两种预测模型的预测效能。结果 基于KNN算法预测模型的内部验证曲线下面积(AUC)为0.776(95%CI:0.764～0.788)、校准截距为0.028(95%CI:-0.031～0.089)、校准斜率为1.181(95%CI:1.106～1.257)、布里尔分数为0.157;外部验证AUC为0.780(95%CI:0.768～0.791)、校准截距为0.262(95%CI:0.207～0.317)、校准斜率为1.053(95%CI:0.990～1.117)、布里尔分数为0.167。基于logistic回归预测模型内部验证AUC为0.783(95%CI:0.772～0.795)、校准截距为-0.008(95%CI:-0.088～0.073)、校准斜率为0.995(95%CI:0.934～1.058)、布里尔分...     

驱动基因阳性中枢神经系统转移性非小细胞肺癌患者的预后影响因素分析

目的探讨驱动基因阳性中枢神经系统(CNS)转移性非小细胞肺癌(NSCLC)患者的预后影响因素。方法回顾性分析2016年1月至2020年12月北京同仁医院收治的103例伴CNS转移性NSCLC患者的临床资料, 将患者分为驱动基因阳性组(驱动基因突变阳性且接受相应靶向治疗)和驱动基因阴性组。采用Cox比例风险模型筛选有统计学意义的预后因素, 应用受试者工作特征(ROC)曲线比较递归分级分析(RPA)、脑转移基础(BS-BM)、特殊诊断评估预后分级(DS-GPA)及肺癌相关分子分级预后评估(lung-mol GPA)4种评分系统对驱动基因阳性患者预后的预测能力。结果 103例患者中, 男48例, 女55例, 年龄(64.6±9.7)岁。103例患者的中位生存时间为24.0(95%CI:20.0～28.0)个月, 59例驱动基因阳性患者的中位生存时间为33.0(95%CI:23.4～42.6)个月, 44例驱动基因阴性患者的中位生存时间为17.0(95%CI:14.4～19.6)个月, 差异有统计学意义(χ2=24.69, P<0.001)。驱动基因阴性(HR=3.788, 95%CI:...     

基于前列腺影像报告数据系统及多参数MRI对移行带前列腺癌的诊断价值

目的 探讨PI-RADS v2.1对移行带前列腺癌（prostate cancer,PCa）及临床显著前列腺癌（clinically significant prostate cancer,csPCa）的诊断价值。方法 回顾性分析2019年8月至2022年6月宁夏回族自治区人民医院收治行前列腺活检穿刺术或根治性前列腺切除术,主病变位于移行带的86例（病理确诊：前列腺癌43例,前列腺增生合并前列腺炎43例）患者,患者术前临床资料及影像资料齐全。以病理Gleason评分为金标准,由年资不同的两位医师严格依据PI-RADS v2.1进行盲法评分,运用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线分析并计算PI-RADS v2.1评分对移行带PCa和csPCa的诊断价值,采用Spearman相关分析分析PI-RADS v2.1评分结果与病理Gleason评分的相关性。结果 PI-RADS v2.1评分检出移行带PCa和csPCa的AUC值分别为0.967(95%CI:0.933～1.000)和0.980(95%CI:0.958～1.000),差...     

基于机器学习CT影像组学特征联合血清学特征模型预测高出血风险食管静脉曲张

目的建立结合影像组学特征及血清学特征的预测模型(Nomogram模型)并进行模型验证,以评估模型对高出血风险食管静脉曲张的预测效能。方法回顾性收集本院代偿期肝硬化门静脉高压患者共129例数据的CT、血清学及电子胃镜资料,选取CT图像上第一肝门及脾门层面作为感兴趣区勾画全肝及全脾ROI,提取CT特征、血清学特征,构建影像组学模型,血清学模型及Nomogram模型,采用ROC曲线下面积(AUC)评估3个预测模型的预测效能。结果 本次研究共纳入129例患者,其中训练集103例,验证集26例,影像组学模型、血清学模型、Nomogram模型的AUC值0.887(95%CI:0.759-1.000)、 0.845(95%CI:0.691-1.000)、0.988(95%CI:0.959-1.000)。结论 基于机器学习CT影像组学特征联合血清学特征预测高出血风险食管静脉曲张模型,较影像组学特征预测模型以及血清学特征预测模型有着更高的预测效能。     

超声模型在甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移预测中的应用

目的建立甲状腺乳头状癌(PTC)患者中央区淋巴结转移的预测模型。方法回顾性分析于2018年1月至2019年1月在中国人民解放军总医院初次行甲状腺手术的855例PTC患者的临床资料,记录患者的临床特点及超声特征,采用逐步回归方法筛选中央区淋巴结转移高危因素,建立危险评分数学模型并评估其预测价值。结果多因素分析结果显示,患者的性别(P<0.001)、年龄45～55岁(P=0.004),≥55岁(P=0.003)、结节最大径1～2 cm(P<0.001)、最大径>2 cm(P=0.008)、结节多灶性(P=0.029)、合并微钙化(P=0.019)、微钙化呈弥漫性分布(P=0.001)和血流分级2～3级(P=0.002)均为建立模型的最强预测因素。在建模组中评估模型预测效能曲线下面积(AUC)为0.78(95%CI:0.74～0.82),在验证组中AUC为0.70(95%CI:0.67～0.76),模型预测效能良好。结论基于中央区淋巴结转移的危险因素建立了PTC患者中央区淋巴结转移的量化模型,根据模型对评分高的PTC患者可推荐行中央区淋巴结清扫术。     

全麻患者围手术期低体温风险预测模型的前瞻性、多中心研究

目的 采用低体温风险预测模型评估围手术期低体温的准确性。方法 纳入2019年10月至2021年8月在北京协和医院、北京医院和首都医科大学宣武医院择期行手术的全麻患者,美国麻醉医师学会分级Ⅰ～Ⅲ级,年龄≥18岁。通过围手术期低体温风险预测模型计算每例患者的风险因子得分,并在患者围手术期全程监测体温,保温措施由麻醉医生自行决定。采用受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和Brier评分评价低体温风险模型的预测性能。结果 在纳入分析的472例患者中,术中低体温发生率29.9%(141/472),术中采用主动保温率为26.3%(124/472)。通过验证,该模型具有良好的预测能力。在472例患者中,模型预测术中低体温AUC=0.729(95%CI=0.680～0.777);Hosmer-Lemeshow χ²=3.143,P=0.925;Brier评分0.34。其中非主动保温的患者中,模型预测AUC=0.756(95%CI=0.704～0.808);Hosmer-Lemeshow χ²=7.457,P=0...     

双参数MRI定位解剖分区预测前列腺癌危险度的价值

目的探讨双参数磁共振成像(bpMRI)定位解剖分区预测前列腺癌危险度的价值。方法回顾性收集2017年1月至2021年12月在空军军医大学第一附属医院经根治性前列腺切除术后病理证实前列腺癌患者92例。所有患者均行bpMRI扫描, 扫描序列包括平扫和扩散加权成像(DWI)。按照2014年国际泌尿系统病理学学会(ISUP)分级对患者进行分组:将≤2 级定义为低危组, 共纳入26例, 年龄71(64.0, 75.2)岁;将≥3级定义为高危组, 共纳入66例, 年龄70.5(63.0, 74.0)岁。采用组内相关系数(ICC)评价测量表现扩散系数(ADC)值的观察者间一致性。比较两组总前列腺特异性抗原(tPSA)差异, 比较移行区和外周区前列腺癌危险度差异。以前列腺癌高低危险度作为因变量, 纳入解剖分区、tPSA、ADC平均值(ADCmean值)、ADC最小值(ADCmin值)和年龄等因素, 采用多因素logistic回归分析前列腺癌高低危险度发生的相关因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估解剖分区、tPSA及解剖分区+tPSA的联合模型诊断前列腺癌危险度的效能。结果测量ADCmean值和A...     

短潜伏期体感诱发电位联合脑电反应性对重度脑损伤患者预后的预测价值

目的探讨短潜伏期体感诱发电位(SLSEP)联合脑电反应性(EEG-R)对重度脑损伤患者预后的预测价值。方法选取2018年7月至2019年1月入住中南大学湘雅医院神经外科重症监护病房重度脑损伤的患者,于发病14 d内行SLSEP和脑电图(EEG)检查,在脑电信号平稳时行EEG-R检查。同时,抽取静脉血检测神经元特异度烯醇化酶(NSE)和S-100蛋白浓度。随访12个月,按格拉斯哥预后量表(GOS)评分分组,1～2分为预后不良组,3～5分为预后良好组。分析各指标与患者预后之间的关系。使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)对每个潜在的预测因子进行评估。结果共有43例患者纳入此项研究,26例患者预后良好,17例患者预后不良。单因素分析显示格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、血清NSE浓度、EEG-R、SLSEP波幅与患者12个月后预后相关,其预测患者预后良好的AUC分别为0.661(95%CI:0.493～0.829)、0.697(95%CI:0.531～0.862)、0.718(95%CI:0.557～0.879)、0.758(95%CI:0.609～0.907)。而两组患者的年龄、性...     

CT评价系统联合D-二聚体对重症急性胰腺炎

目的　观察重症急性胰腺炎(SAP)患者早期Balthazar CT分级、改良CT严重指数(MCTSI)评分、血浆D-二聚体水平与预后之间的关系,进一步探讨联合诊断对SAP早期预后评估的临床价值。　方法　收集2014年1月至2016年12月73例SAP患者的临床资料。分析24 h血浆D-二聚体水平及48 h腹部CT检查结果。应用Balthazar CT分级、MCTSI评分和D-二聚体水平绘制受试者工作特征曲线（ROC）,通过计算曲线下面积（AUC）来比较三者判断SAP预后的价值。　结果　Balthazar CT分级的AUC值为0.722（95%CI：0.560-0.884）,MCTSI的AUC值为0.694（95%CI：0.515-0.872）,D-二聚体的AUC值为0.760（95%CI：0.616-0.905）,三者均可预测SAP死亡的发生。D-二聚体与CT评价系统的相关性分析显示,CT分级高的患者血浆D-二聚体水平显著高于CT分级低的患者,差异具有统计学意义(P＜0.05);MCTSI评分高的患者血浆D-二聚体水平显著高于MCTSI评分低的患者,差异具有统计学意义(P＜0.05)。　结论　早期应用CT评价系统联合D-二聚体水平有助于判断重症急性胰腺炎患者不良预后。     

钆塞酸二钠增强MRI影像组学在鉴别肝胆期等高信号肝细胞癌与局灶性结节增生中的应用价值

目的探讨钆塞酸二钠增强MRI影像组学模型在鉴别肝胆期等高信号肝细胞癌(HCC)与肝局灶性结节增生(FNH)中的应用价值。方法回顾性分析2015年1月至2023年2月于苏州大学附属第一医院和南通市第三人民医院行钆塞酸二钠增强MRI检查(所有病灶均表现为肝胆期等或高信号)并经手术或穿刺病理证实的HCC或FNH的88例患者资料, 男58例, 女30例, 年龄[M(Q1, Q3)]56(40, 67)岁, 其中HCC 61例, FNH 27例。利用随机种子法将纳入病例以7∶3的比例分为训练集(43例HCC, 19例FNH)和测试集(18例HCC, 8例FNH)。从钆塞酸二钠增强MRI动脉期、门静脉期及肝胆期图像中分别提取了1 781个影像组学特征, 使用自编码器(Auto-Encoder, AE)及朴素贝叶斯(Native Bayes, NB)分类器分别建立三期独立、三期联合及临床-影像组学联合模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的鉴别效能, 使用Delong检验比较各个模型间的ROC曲线下面积(AUC)。结果在测试集中, 临床-影像组学联合模型的AUC最高(AUC=0.938, 9...     

无害性胰腺炎评分对高脂血症性胰腺炎的评估

目的 评价无害性胰腺炎评分(harmless acute pancreatitis score, HAPS)评估高脂血症性胰腺炎的价值。方法 回顾性分析2010年3月至2014年3月同济大学附属第十人民医院收治的60名高脂血症性胰腺炎(HLAP)患者资料,以2012亚特兰大分级标准定义急性胰腺炎严重程度,计算HAPS评分、绘制受试者工作特征曲线(ROC)并计算曲线下面积(AUC)以分析HAPS对HLAP严重度的评估价值。结果 60例HLAP患者中,39例(65%)患者诊断为无害性胰腺炎,21例(35%)患者诊断为非无害性胰腺炎;HAPS评分预测非重症急性胰腺炎的特异性为75%(95% CI: 50.9～91.3%),阳性预测值87.2%(95% CI: 72.6～95.7%),AUC为0.8(95% CI: 0.677～0.892);HAP评分异常患者发生不良结局的风险增高。结论 HAPS能简单准确预测轻症高脂血症性胰腺炎。     

多项炎性标志物在儿童急性呼吸道细菌感染诊断中的应用价值

目的:探讨降钙素原(PCT)、C反应蛋白(CRP)、白细胞计数(WBC)及中性粒细胞比例(NC)等炎性标志物单项及联合应用在儿童急性呼吸道细菌感染早期诊断中的应用价值。方法:采用病例对照方法分析某医院儿科急性呼吸道感染病例354例及50例同期门诊体检正常儿童的PCT、CRP、WBC及NC水平及其ROC曲线下AUC诊断效能,以及不同组合模式对细菌感染性ARIs诊断的ROC曲线。结果:PCT、CRP、WBC及NC等指标单独应用时的ROC曲线下AUC分别为0.80(95%CI 0.76~0.85)、0.80(95%CI 0.76~0.85)、0.77(95%CI 0.72~0.82)及0.75(95%CI 0.70~0.80),只具有中等诊断效能。联合应用时,模式1(PCT+CRP)、模式2(PCT+WBC+NC)、模式4(PCT+CRP+WBC+NC)的ROC曲线下AUC分别为0.90(95%CI 0.87~0.93)、0.94(95%CI 0.91~0.96)、0.95(95%CI 0.93~0.97),均具有较高的诊断准确性。结论:PCT、CRP、WBC及NC等炎性标志物单独应用诊断急性呼吸道早期细菌感染时只有中等诊断效能,(PCT+CRP)模式、(PCT+WBC+NC)模式、(PCT+CRP+WBC+NC)模式可大幅提高其诊断效能,其中(PCT+WBC+NC)模式为最优经济适用组合模式。