中性粒细胞CD64和降钙素原对新生儿败血症诊断价值的Meta分析

李洪媛，郑兴惠

(遵义医科大学第三附属医院新生儿科，贵州 遵义 563000)

新生儿败血症是指病原体侵入新生儿血液循环，并在其中生长、繁殖、产生毒素而造成的伴或不伴血流动力学改变的全身炎症反应。临床症状缺乏特异性，病情进展快，不能及时早期发现及治疗是造成新生儿死亡的主要原因之一。目前诊断新生儿败血症的金标准仍是血培养，其阳性率低[1-2]，培养时间长[3]，受外界因素影响较多，易漏诊和误诊。因此，积极寻找准确度高、检测速度快的实验室指标成为临床研究的热点。近年来CD64应用于临床诊断新生儿败血症，有研究发现，CD64表达与新生儿败血症密切相关，短时间内可迅速升高，且具有采血量少、检测速度快、检测成本低等优点，有望成为诊断新生儿败血症的可靠手段[4]。但其灵敏度和特异度变化范围较大[5-6]，对于诊断新生儿败血症的准确性尚存在争议[7]。有研究发现，降钙素原(procalcitonin，PCT)是诊断新生儿败血症的良好指标[8]，在诊断新生儿败血症中有较高的灵敏度及特异度[9-10]，在细菌感染时明显升高，但不同的研究结果差异较大，且新生儿出生后48 h内存在生理性升高[11]，诊断截断值尚未有明确标准，给临床诊断带来一定困难。本研究系统评价中性粒细胞CD64和PCT诊断新生儿败血症的临床价值。

1 资料与方法

1.1检索策略 计算机检索PubMed、Embase、Web of Science及中国知网、万方、中国生物医学文献数据库、维普数据库，检索时间从建库至2019年10月。英文检索词包括procalcitonin and (CD64 or Neutrophil CD64) and (sepsis or septicemia) and (newborn or neonatal or neonates or infants) and infection；中文检索词包括降钙素原、中性粒细胞CD64、败血症、脓毒症、感染、新生儿。

1.2纳入与排除标准 纳入标准：①研究对象为出生后小于28 d的新生儿；②前瞻性研究或回顾性研究；③包括中性粒细胞CD64和PCT的相关研究；④能从全文直接提取或通过计算得到真阳性(true positive，TP)、假阴性(false negative，FN)、假阳性(false positive，FP)、真阴性(true negative，TN)；⑤语种限定为中文和英文。排除标准：①无法从全文直接提取或通过计算得到TP、FN、FP、TN的文献；②综述、会议报告、个案及动物实验；③重复发表文献。

1.3数据提取及质量评价 由两名研究者按照提前设计的数据提取表独立进行数据提取，包括第一作者姓名、发表时间、研究国家、胎龄、诊断标准、检测方法、检测方法的表达方式、TP、FN、FP、TN。采用2003年Cochrane协作网推荐的诊断性试验质量评价工具QUADAS-2(Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies)表进行质量评价[12]，其中第3、8、9条目为非必须评价条目。对于数据提取结果及文章质量评价存在分歧时，则加入第三方研究者参与讨论解决。

1.4统计学方法 采用Meta-Disc 1.4和Stata 14.0统计软件对纳入研究进行统计分析，汇总灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比及其相应的95%置信区间(confidence intervals，CI)，并绘制森林图、综合受试者工作特征曲线(summary receiver operating characteristic，SROC)，计算SROC曲线下面积(area under curve，AUC)等。Q*越大，AUC越接近1，准确性越高，诊断价值越大[13]。诊断性试验异质性来源主要包括阈值效应和非阈值效应。阈值效应探讨主要通过两种方法[14]：①计算灵敏度对数与(1-特异度)对数的Spearman相关系数，呈强正相关，提示存在阈值效应；②视图SROC曲线平面图，呈典型“肩臂状”分布，提示存在阈值效应。非阈值效应探讨运用诊断比值比及统计量Cochran-Q检验，森林图中每一项研究诊断比值比与合并诊断比值比不在同一条直线上，P<0.05，提示存在非阈值效应引起异质性。以I2评估异质性大小，I2>50%，说明研究间存在异质性，应用随机效应模型合并效应量，否则选择固定效应模型。如果研究间异质性较大，进行Meta回归、亚组分析及敏感性分析查找异质性来源。采用Deeks′漏斗图评估所纳入文献的发表偏倚，P>0.05差异无统计学意义，说明不存在发表偏倚，如果漏斗图回归线与X轴的夹角越接近90°，斜率越趋向于0，也说明不存在发表偏倚。应用Fagan分析检验CD64和PCT诊断新生儿败血症的临床应用价值。

2 结 果

2.1纳入研究 初步检索文献208篇，人工检索文献1篇，EndNote去除重复文献53篇，剔除个案报道2篇、综述22篇，通过浏览标题及文摘剔除100篇，浏览全文后剔除17篇，最终纳入文献15篇，见图1。

2.2纳入文献的基本特征 共纳入15篇文献，中文13篇，外文2篇，包括病例1 969例，阳性903例，阴性1 066例。CD64均采用流式细胞术(flow cytometry，FCM)进行检测，检测方法的表达采用平均荧光强度、指数、分子数/细胞。PCT主要采用固相免疫色谱法和电化学发光免疫法，检测方法不同，诊断截断值也不同。见表1、2。

2.3纳入文献质量评价 QUADAS质量评价表显示，所纳入文献质量评价条目大部分是+，说明文献质量较好，见表3。

2.4Meta分析结果

2.4.1异质性检验 CD64和PCT的SROC曲线平面图所形成的图像均不呈典型的“肩臂状”分布，提示不存在阈值效应，见图2、3。进一步计算CD64和PCT的(1-特异度)对数的Spearman相关系数均呈负相关(r=-0.595，P=0.019；r=-0.036，P=0.899)，提示不存在阈值效应。分别绘制CD64和PCT诊断比值比森林图，每一个研究的诊断比值比与合并诊断比值比并不沿同一直分布，见图4、5。Cochran-Q检验结果显示，CD64的灵敏度(I2=77.2%)、特异度(I2=70.2%)及PCT的灵敏度(I2=85.9%)、特异度(I2=89.6%)均存在异质性(均P<0.05)。

图 1 文献筛选流程图

表1 纳入文献数据提取结果

FCM：流式细胞术

表2 纳入文献数据提取结果

PCT:降钙素原；TP：真阳性；FP：假阳性；FN：假阴性；TN：真阴性；a平均荧光强度；b分子数/细胞；c指数

表3 纳入研究质量评价

+：是；-：否；0：不清楚；*非必须评价条目

2.4.2合并效应量 CD64和PCT研究间存在明显异质性，采用随机效应模型合并效应量。CD64汇总灵敏度为0.89，特异度为0.89，阳性似然比为8.25，阴性似然比为0.11，诊断比值比为80.41，AUC为0.957 3，Q*为0.900 6。PCT汇总灵敏度为0.78，特异度为0.82，阳性似然比为4.39，阴性似然比为0.26，诊断比值比为18.72，AUC为0.884 1，Q*为0.814 6，见表4。CD64、PCT森林图及SROC曲线见图2-13。

SROC:综合受试者工作特征曲线；AUC:曲线下面积

PCT:降钙素原；AUC:曲线下面积；SROC:综合受试者工作特征曲线；AUC:曲线下面积

图3 PCT SROC曲线

图4 CD64诊断比值比

PCT:降钙素原

表4 汇总分析表

指标CD64PCT灵敏度(95%CI)0.89(0.87～0.91)0.78(0.75～0.81)特异度(95%CI)0.89(0.87～0.91)0.82(0.79～0.84)阳性似然比(95%CI)8.25(5.79～11.74)4.39(2.23～8.63)阴性似然比(95%CI)0.11(0.06～0.18)0.26(0.18～0.37)诊断比值比(95%CI)80.41(45.47～142.19) 18.72(9.24～37.93)AUC0.957 3 0.884 1Q*0.900 60.814 6

PCT：降钙素原；AUC：曲线下面积

图6 CD64灵敏度

图7 CD64特异度

图8 CD64阳性似然比

图9 CD64阴性似然比

PCT：降钙素原

2.4.3异质性来源 CD64以研究国家、胎龄、检测方法表达方式、样本数为协方变量进行分析，结果显示以上4项因素可能是CD64异质性的来源，见图14。进一步以4项因素进行亚组分析，检测方法表达方式中指数可能是异质性的来源，进一步去除用指数表达的研究重新获得的结果无显著变化，表明以上因素不是导致本研究间的异质性来源，见表5。PCT以研究国家、胎龄、检测方法、样本数为协变量进行分析，结果显示研究国家、胎龄、样本数可能是PCT异质性的来源，见图15。进一步以3项因素进行亚组分析，各亚组结果无显著变化，表明以上因素不是导致本研究间的异质性来源，见表6。

PCT：降钙素原

PCT：降钙素原

Gestational:胎龄；Country：国家；sample：样本数；method1：平均荧光强度；method2：分子数/细胞；method3：指数；Sensitivity:灵敏度；Specificity:特异度；*越多为可能引起本研究异质性的因素

图14 CD64 4个单变量Meta回归结果

表5 CD64亚组分析结果

Gestational:胎龄；Country：国家；sample：样本数；method1：固相免疫色谱法；method2：电化学发光免疫法；method3：其他检测方法；Sensitivity:灵敏度；Specificity:特异度；PCT：降钙素原；*越多为可能引起本研究异质性的因素

图15 PCT 4个单变量Meta回归结果

表6 PCT亚组分析结果

PCT：降钙素原

2.4.4敏感性分析 采用箱式变量模型进行敏感性分析，通过视图16、17发现CD64所纳入研究第8项[22]、11项[25]、13项[27]、14项[28]、15项[29]及PCT所纳入研究第2项[16]、8项[22]、11项[25]、15项[29]研究落在中心区域之外，逐一剔除落在中心外研究及一并剔除全部落在中心外研究再次进行Meta分析，重新获得灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比、AUC、Q*指数，敏感性分析显示CD64和PCT的各研究结果变化不大，说明本研究稳定性较好，结果可靠，见表7、8。

图中圆圈表示每个独立的研究

PCT:降钙素原；图中圆圈表示每个独立的研究

表7 CD64敏感性分析结果

研究灵敏度(95%CI)特异度(95%CI)AUCQ*全部0.89(0.87～0.91)0.89(0.87～0.91)0.957 30.900 6剔除5项0.92(0.89～0.94)0.90(0.89～0.92)0.967 40.915 6剔除第8项[22]0.92(0.90～0.94)0.90(0.87～0.91)0.966 00.913 4剔除第11项[25]0.89(0.83～0.91)0.89(0.87～0.91)0.953 70.895 6剔除第13项[27]0.89(0.87～0.91)0.90(0.88～0.92)0.960 00.904 5剔除第14项[28]0.89(0.87～0.91)0.90(0.86～0.91)0.956 60.899 6剔除第15项[29]0.89(0.87～0.91)0.89(0.87～0.91)0.960 80.905 7

AUC：曲线下面积

表8 PCT灵敏度分析结果

PCT：降钙素原；AUC：曲线下面积

2.5发表偏倚检验 绘制Deeks′漏斗图评估文献发表偏倚。通过观察CD64、PCT Deeks′漏斗图回归线与X轴几乎垂直，CD64和PCT差异无统计学意义(P=0.96，P=0.78)，见图18、19。

Study：研究；Regression Line：回归线；1/root(ESS)：效应量对数的标准误；Diagnostic Odds Ratio：诊断比值比

图18 CD64 Deeks′漏斗图

PCT：降钙素原；Study：研究；Regression Line：回归线；1/root(ESS)：效应量对数的标准误；Diagnostic Odds Ratio：诊断比值比

图19 PCT Deeks′漏斗图

2.6临床价值 当CD64和PCT诊断新生儿败血症验前概率设定为46%，验后阳性概率分别为89%、81%，验后阴性概率分别为8%、16%，见图20、21。

Pre-test Probability：验前概率；Post-test Probability：验后概率；Likelihood Ratio：似然比；Prior Prob：验前概率；LR Positive：阳性似然比；Post Prob Pos:验后阳性概率；LR Negative：阴性似然比；Post Prob Neg：验后阴性概率

图20 CD64诊断新生儿败血症Fagan图

3 讨 论

目前新生儿败血症的发病率和死亡率仍较高，根据世界卫生组织调查，在发展中国家新生儿败血症仍是新生儿死亡的主要原因之一[30]，死亡率高达19%[31]。新生儿时期免疫功能尚未发育成熟、机体免疫力较差，病原菌进入血液后不能及时清除，在体内生长、繁殖、产生毒素等，最终导致败血症的发生，胎龄越小，体重越低，发生率越高[32]。因此，临床上新生儿败血症的诊断需要灵敏度和特异度均较高的生物标志物。

PCT：降钙素原；Pre-test Probability：验前概率；Post-test Probability：验后概率；Likelihood Ratio：似然比；Prior Prob：验前概率；LR Positive：阳性似然比；Post Prob Pos：验后阳性概率；LR Negative：阴性似然比；Post Prob Neg：验后阴性概率

图21 PCT诊断新生儿败血症Fagan图

CD64是IgG Fc片段的受体，与IgG有较高的亲和力，参与机体体液免疫和细胞免疫[4]。CD64主要分布在单核细胞、巨噬细胞和树突状细胞表面。在静息状态下，CD64在中性粒细胞表面低表达，当受到外界刺激后激活并急剧升高，在感染后4～6 h即可升高数倍，随着炎症消退逐渐恢复至正常水平[33]。李宝辉等[3]Meta分析研究显示，CD64汇总灵敏度为0.72，特异度为0.78，AUC为0.874 6，Q*为 0.805 1，对新生儿败血症有一定诊断价值，但不能作为诊断新生儿败血症的单独指标，与Shi等[6]发表的Meta分析结论相同。Dai等[34]研究显示，CD64汇总灵敏度为0.8，特异度为0.83，AUC为0.88，可作为诊断新生儿败血症的可靠指标。本研究共纳入15项研究，CD64汇总灵敏度为0.89，特异度为0.89，AUC为0.957 3，Q*为0.900 6，灵敏度及特异度较高，CD64诊断新生儿败血症有显著的诊断价值，能够作为单独诊断新生儿败血症指标。本研究存在非阈值效应引起的异质性，应用Meta回归寻找异质性因素，研究国家、胎龄、检测方法表达方式、样本数可能是异质性来源，进一步进行亚组分析，结果显示各组灵敏度及特异度也均大于0.8，AUC及Q*值与汇总结果变化不大，说明非阈值效应不影响本研究结果。

PCT是由甲状旁腺C细胞产生的降钙素前体物质，由116个氨基酸组成的急性期蛋白，在感染后2～4 h急剧升高，6～8 h达到高峰，24 h恢复正常[35]，在体内最多可持续存在7 d[36]。PCT对新生儿细菌感染较为敏感，与感染的程度呈正相关[18]，并能够判断疾病的疗效[37]。Pontrelli等[38]Meta分析研究显示，当PCT的截断值为2～2.5 ng/mL时，显示出最佳的灵敏度(0.85)，但特异度较低(0.54)，在诊断新生儿败血症表现出中等准确性。Ruan等[35]荟萃分析显示，汇总灵敏度为0.85，特异度为0.84，有较高的灵敏度及特异度，但视图似然比散点图发现PCT无法排除或确认新生儿败血症。本研究结果显示，PCT汇总灵敏度为0.78，特异度为0.82，AUC为0.884 1，Q*为0.814 6，AUC及Q*均>0.8，但灵敏度和特异度中等，说明在诊断新生儿败血症中有一定的诊断价值，但不能排除及确诊新生儿败血症。通过异质性检验，本研究存在非阈值效应引起的异质性，应用Meta回归寻找异质性因素，研究国家、胎龄、样本数可能是异质性来源，并进行亚组分析，其结果与汇总结果变化不大，说明非阈值效应不影响本研究结果。当CD64和PCT诊断新生儿败血症验前概率设定为46%，如果CD64、PCT试验结果为阳性时，该患儿被诊断为败血症的概率由验前概率的46%分别上升至验后概率的89%、81%，如果诊断试验结果为阴性时，该患儿被诊断为非败血症的概率由验前概率46%分别下降至验后的8%、16%，表明应用CD64或PCT诊断新生儿败血症的准确性明显提高，且CD64的验前概率和验后概率比PCT的变化范围大，表明CD64的诊断准确性高于PCT。

综上所述，CD64具有较高的灵敏度和特异度，表现出较好的诊断效能，可以作为诊断新生儿败血症的有用工具。PCT具有中等的诊断价值，不能单独作为新生儿败血症诊断指标，必要时可联合其他生物标志物提高诊断效能。