基于lasso-logistic回归的脊柱结核预测模型的构建与验证

来源：中华骨科杂志2026年第01期北京时间：

作者：杜润泽,木拉德·买尔旦,艾尔帕提·玉苏甫,伊力亚尔·巴吐尔,徐韬,蔡晓宇,牙克甫·阿不力孜,盛伟斌,买尔旦·买买提

单位：新疆医科大学第一附属医院,上海交通大学医学院附属新华医院,新疆医科大学第一附属医院,新疆维吾尔自治区第六人民医院,新疆医科大学第一附属医院,新疆医科大学第一附属医院,新疆医科大学第一附属医院,新疆医科大学第一附属医院,新疆医科大学第一附属医院

摘要：目的 构建基于lasso-logistic回归的脊柱结核预测模型，并进行内部验证。方法 纳入2019年1月至2023年10月于新疆医科大学第一附属医院收治的255例疑似脊柱结核患者的资料，232例经细菌培养及基因检测确诊为脊柱结核、23例确诊为非脊柱结核（布鲁杆菌性脊柱炎11例、化脓性脊柱炎12例）；纳入2023年10月至2025年10月于新疆维吾尔自治区第六人民医院收治的45例疑似脊柱结核患者的资料，24例经细菌培养及基因检测确诊为脊柱结核、21例确诊为非脊柱结核（布鲁杆菌性脊柱炎）。采用分层随机抽样方法将患者分为训练集（75%，225例）和验证集（25%，75例），进行基线资料均衡性分析。通过lasso回归筛选脊柱结核的独立预测因素，纳入多因素logistic回归分析构建基于lasso-logistic回归的脊柱结核预测模型并绘制列线图，通过受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及曲线下面积（area under curve，AUC）评估脊柱结核预测模型的诊断效能。结果 训练集和验证集在炎症指标、红细胞沉降率（erythrocyte sedimentation rate，ESR）、C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）、病原学检测[T细胞斑点试验（T-cell spot test，T-SPOT）、细菌培养、二代测序技术（next-generation sequencing，NGS）]及影像学特征[椎间隙高度缺失、骨质破坏、椎旁冷脓肿、死骨形成]基线特征分布均衡。最终脊柱结核预测模型纳入10个变量：体质指数、家族结核病史、白细胞计数、骨质破坏、椎间隙高度缺失、椎旁冷脓肿、ESR、CRP、细菌培养、NGS。脊柱结核预测模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.918[95% （0.754，0.845）]和0.956[95% （0.816，0.983）]。 结论 基于病史信息、影像学表现、实验室检查及病原学检测等指标构建的基于lasso-logistic回归的脊柱结核预测模型具有较高的预测效能，可作为门诊筛查工具以提高脊柱结核的早期诊断能力。

关键词：结核，脊柱;结核分枝杆菌;早期诊断;危险因素;临床预测模型

基金资助：新疆维吾尔自治区自然科学基金2024D01D25