Value of serum nuclear factor kappa B and CD64 in diagnosing bacterial infectious diseases
-
摘要:目的
探讨血清核转录因子-κB(NF-κB)、中性粒细胞CD64诊断细菌感染性疾病的效能。
方法选取124例细菌性感染者作为研究组，选取同期年龄、性别相匹配的78例体检健康者作为对照组。采用酶联免疫吸附法(ELISA)和流式细胞术检测血清NF-κB水平、外周血CD64, 并绘制受试者工作特征(ROC)曲线以分析NF-κB、CD64对细菌性感染的诊断效能。将研究组患者又分为重度感染组52例和一般感染组72例，采用单因素分析探讨细菌性感染者发生重度感染的相关因素，采用多因素Logistic回归模型分析导致重度感染的危险因素。
结果研究组患者NF-κB、CD64均高于对照组，差异有统计学意义(P < 0.01)。NF-κB、CD64单独诊断细菌性感染的最佳临界值分别为42.35 ng/mL、0.41%, ROC曲线的曲线下面积(AUC)分别为0.759、0.796, 敏感度分别为86.54%、88.46%, 特异度分别为87.50%、88.89%; 两者联合诊断时AUC为0.937, 敏感度与特异度分别为96.15%、95.83%。单因素分析显示，重度感染组体温≥38℃、降钙素原≥0.08 μg/L、超敏C反应蛋白≥26 mg/L、血红蛋白≤120 g/L、NF-κB≥42.35 ng/mL、白细胞≥10×109、CD64≥0.41%患者比率均高于一般感染组，差异有统计学意义(P < 0.05)。多因素Logistic回归分析显示, NF-κB≥42.35 ng/mL、CD64≥0.41%是重度细菌感染的独立危险因素(P < 0.05)。
结论细菌性感染患者NF-κB、CD64均升高，二者联合检测可提高细菌性感染的诊断效能，并可反映病情严重程度。
Abstract:ObjectiveTo investigate the efficiencies of serum nuclear factor kappa B (NF-κB) and neutrophil CD64 in the diagnosing bacterial infectious diseases.
MethodsA total of 124 patients with bacterial infection were selected as research group, and 78 healthy patients with matched age and gender in the same period were selected as control group. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and flow cytometry were used to detect the serum NF-κB level and CD64 in the peripheral blood, and receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn to analyze the efficiencies of NF-κB and CD64 in diagnosing bacterial infection. Patients in the research group were further divided into severe infection group with 52 cases and general infection group with 72 cases, univariate analysis was used to explore the related factors affecting the occurrence of severe infection in patients with bacterial infection, and multivariate Logistic regression model was used to analyze the risk factors causing severe infection.
ResultsNF-κB and CD64 in the research group were significantly higher than those in the control group (P < 0.01). The optimal cut-off value of NF-κB and CD64 for diagnosing bacterial infection alone was 42.35 ng/mL and 0.41% respectively, the area under the curve (AUC)of ROC curve was 0.759 and 0.796 respectively, the sensitivity was 86.54% and 88.46% respectively, and the specificity was 87.50% and 88.89% respectively; when the NF-κB was combined with CD64 for diagnosis, the AUC was 0.937, and the sensitivity and specificity were 96.15% and 95.83% respectively. Univariate analysis showed that the ratios of patients with body temperature≥38 ℃, procalcitonin≥0.08 μg/L, high sensitivity C reactive protein≥26 mg/L, hemoglobin≤120 g/L, NF-κB≥42.35 ng/mL, white blood cell (WBC)≥10×109 and CD64≥0.41% in the severe infection group were significantly higher than those in the general infection group (P < 0.05). Multivariate Logistic regression analysis showed that NF-κB≥42.35 ng/mL and CD64≥0.41% were the independent risk factors for severe bacterial infection (P < 0.05).
ConclusionBoth NF-κB and CD64 increase in patients with bacterial infection, and the combined detection of NF-κB and CD64 can improve the diagnostic efficiency for bacterial infection and reflect the severity of the disease.
-
糖尿病是临床常见的一种代谢性疾病，其中2型糖尿病(T2DM)最为普遍。若患者未能及时控制血糖水平，将导致病情进展，并引发多种并发症[1]。糖尿病累及神经系统时，可引发糖尿病周围神经病变(DPN), 部分患者会出现灼烧感、针刺感、虫咬感及刀割样神经性疼痛，这些症状被称为痛性糖尿病神经病变(PDN), 在夜间尤为明显，严重影响患者的睡眠及日常生活，甚至可能导致非创伤性截肢，具有较高的致残率[2]。PDN的临床治疗策略主要包括控制血糖、调节血压和血脂，并辅以营养神经、改善微循环及镇痛措施。然而，镇痛药物对PDN的治疗效果欠佳，因此寻找有效的缓解PDN疼痛的潜在治疗靶点成为临床研究的重点[3]。研究[4]表明，炎症在糖尿病及其多种并发症的发生与发展中均发挥重要作用。肿瘤坏死因子-α(TNF-α)是临床常见的炎症因子，糖化血红蛋白(HbA1c)是红细胞内血红蛋白与糖类结合的产物，其水平能有效反映机体过去一段时间内血糖控制状况，两者均参与糖尿病的发生与发展[5-6]。本研究探讨血清TNF-α、HbA1c水平与T2DM患者发生PDN的关系，以期及时控制血糖，降低PDN的发生风险，现将结果报告如下。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取2021年1月—2024年1月咸阳市中心医院收治的225例T2DM患者作为研究对象。纳入标准: ①确诊T2DM[7]者; ② T2DM病程>1年者; ③年龄>35岁者; ④规律服用控糖药物者; ⑤签署知情同意书者; ⑥临床资料完整者。排除标准: ①由其他疾病引起的周围神经病变者; ②合并其他疼痛性疾病者; ③存在糖尿病急性并发症者; ④无法独立完成问卷调查者; ⑤近期有手术史或四肢存在外伤者; ⑥合并全身性感染者; ⑦合并恶性肿瘤者。225例患者中，男128例，女97例; 年龄36~63岁，平均(50.05±6.03)岁; T2DM病程为1~11年，平均(7.20±1.49)年; 合并症包括高血压46例、冠心病39例、高脂血症51例。本研究已获得咸阳市中心医院医学伦理委员会审批(伦理批件号为LB-125867429)。
1.2 方法
1.2.1 血清TNF-α、HbA1c水平检测
采集患者入院时外周静脉血，经离心处理(3 000 r/min, 15 min)后，提取上层血清。使用酶联免疫吸附试验试剂盒检测TNF-α、HbA1c水平，试剂盒购自瑞典Nordic BioSite公司(TNF-α试剂盒货号: NDC-KBB-KSJ331-96; HbA1c试剂盒货号: NDC-EKX-4C51GT-96)。使用德国BMG LABTECH公司的CLARIOstar PLUS酶标仪进行检测，并根据对应的标准品曲线分析TNF-α、HbA1c水平。
1.2.2 临床资料收集
从医院电子病历系统中收集患者的临床资料，包括性别、年龄、体质量指数(BMI)、T2DM病程、合并症(高血压、冠心病、高脂血症)、家族史、血糖控制情况(良好/不佳)、胰岛素使用情况(有/无)和入院时血压[收缩压(SBP)、舒张压(DBP), 1 mmHg=0.133 kPa]、血糖[空腹血糖(FBG)、HbA1c]、实验室指标[白细胞(WBC)、白蛋白(ALB)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、C反应蛋白(CRP)、尿素氮(BUN)和血清肌酐(Scr)]水平。
1.2.3 PDN评估及分组
采用糖尿病神经痛4(DN4)问卷进行PDN评估，该问卷包括7个症状(灼烧样疼痛、冰冻样疼痛、电击样疼痛等)和3个检查项目(触觉、痛觉减退、摩擦)，每个项目阳性记1分，阴性记0分[8-9]。若患者得分≥4分，视为发生DPNP, 纳入PDN组; 若患者得分＜4分，视为未发生PDN, 纳入非PDN组。
1.3 统计学分析
应用SPSS 26.0统计学软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料以(x±s)表示, 2组间比较采用独立样本t检验; 计数资料以[n(%)]表示, 2组间比较采用χ2检验。采用多因素Logistic回归模型分析T2DM患者发生PDN的影响因素; 绘制受试者工作特征(ROC)曲线，分析TNF-α、HbA1c水平对糖尿病患者发生PDN的预测价值。P＜0.05表示差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 PDN组与非PDN组T2DM患者的临床资料比较
225例糖尿病患者中, 52例发生PDN, PDN发生率为23.11%。PDN组患者的T2DM病程长于非PDN组, FBG、HbA1c、CRP和TNF-α水平高于非PDN组，差异均有统计学意义(P＜0.05), 见表 1。
表 1 PDN组与非PDN组T2DM患者的临床资料比较(x±s)[n(%)]因素 分类 非PDN组(n=173) PDN组(n=52) χ2/t P 性别 男 97(56.07) 31(59.62) 0.205 0.651 女 76(43.93) 21(40.38) 年龄/岁 54.71±5.59 56.26±6.26 1.704 0.090 BMI/(kg/m2) 22.83±1.19 23.12±1.26 1.520 0.130 T2DM病程/年 6.89±1.36 8.25±1.92 5.708 ＜0.001 合并症 高血压 33(19.08) 13(25.00) 0.863 0.353 冠心病 28(16.18) 11(21.15) 0.689 0.407 高脂血症 37(21.39) 14(26.92) 0.699 0.403 家族史 50(28.90) 17(32.69) 0.275 0.600 血糖控制情况 良好 142(82.08) 38(73.08) 2.026 0.155 不佳 31(17.92) 14(26.92) 胰岛素使用情况 有 66(38.15) 18(34.62) 0.214 0.644 无 107(61.85) 34(65.38) 血糖指标 FBG/(mmol/L) 9.59±1.53 10.71±1.72 4.495 ＜0.001 HbA1c/% 9.33±1.26 11.05±1.49 8.263 ＜0.001 血压指标 SBP/mmHg 136.79±10.76 138.24±11.05 0.847 0.398 DBP/mmHg 81.32±8.75 82.95±8.42 1.188 0.236 实验室指标 WBC/(×109/L) 6.02±1.34 5.95±1.59 0.316 0.752 ALB/(g/L) 45.26±4.38 44.39±4.51 1.247 0.214 TC/(mmol/L) 4.51±0.98 4.77±0.86 1.723 0.086 TG/(mmol/L) 1.99±0.33 2.06±0.39 1.264 0.200 HDL-C/(mmol/L) 1.24±0.31 1.32±0.29 1.656 0.099 LDL-C/(mmol/L) 3.39±0.95 3.16±1.01 1.509 0.133 BUN/(mmol/L) 6.01±1.26 5.79±1.09 1.137 0.257 Scr/(μmol/L) 58.31±13.26 61.65±10.59 1.663 0.098 CRP/(mg/L) 2.94±0.89 4.65±1.33 10.764 ＜0.001 TNF-α/(ng/mL) 5.95±0.37 8.47±1.41 21.288 ＜0.001 PDN: 痛性糖尿病神经病变; T2DM: 2型糖尿病; BMI: 体质量指数; FBG: 空腹血糖; HbA1c: 糖化血红蛋白; SBP: 收缩压;
DBP: 舒张压; WBC: 白细胞; ALB: 白蛋白; TC: 总胆固醇; TG: 甘油三酯; HDL-C: 高密度脂蛋白胆固醇;
LDL-C: 低密度脂蛋白胆固醇; BUN: 尿素氮; Scr: 血清肌酐; CRP: C反应蛋白; TNF-α: 肿瘤坏死因子-α。2.2 T2DM患者发生PDN的危险因素分析
将T2DM病程、FBG、HbA1c、CRP及TNF-α作为自变量，将T2DM患者PDN发生情况作为因变量(发生=1, 未发生=0), 纳入多因素Logistic回归模型。分析结果显示, T2DM病程长、TNF-α水平高、HbA1c水平高是T2DM患者发生PDN的独立危险因素(P＜0.05, OR>1), 见表 2。
表 2 T2DM患者发生PDN的多因素Logistic回归分析结果因素 变量赋值 β SE Wald χ2 P OR 95%CI 常数项 — -0.105 0.053 3.925 — — — T2DM病程 连续变量 0.571 0.241 5.614 ＜0.001 1.770 1.104~2.839 FBG 连续变量 0.738 0.381 3.752 0.082 0.478 0.227~1.009 HbA1c 连续变量 0.639 0.261 5.994 ＜0.001 1.895 1.136~3.160 CRP 连续变量 0.669 0.345 3.760 0.069 1.952 0.993~3.839 TNF-α 连续变量 0.706 0.308 5.254 ＜0.001 2.026 1.108~3.705 2.3 TNF-α、HbA1c对T2DM患者发生PDN的预测价值
以PDN组(n=52)为阳性样本，以非PDN组(n=173)为阴性样本，绘制ROC曲线。分析结果显示, TNF-α、HbA1c单独及联合预测T2DM患者发生PDN的曲线下面积分别为0.684(95%CI: 0.619~0.745)、0.764(95%CI: 0.703~0.818)及0.877(95%CI: 0.826~0.916), 两者联合检测的预测效能高于单独检测(Z=3.782、2.423, P＜0.05), 见表 3。
表 3 TNF-α、HbA1c单独及联合检测对T2DM患者发生PDN的预测效能指标 截断值 灵敏度/% 特异度/% 曲线下面积 95%CI 约登指数 TNF-α 6.79 ng/mL 75.00 68.21 0.684 0.619~0.745 0.432 HbA1c 10.08% 69.23 80.92 0.764 0.703~0.818 0.502 联合 — 82.69 89.02 0.877 0.826~0.916 0.717 3. 讨论
糖尿病是临床常见的内分泌系统疾病，其发病机制主要涉及胰岛β细胞功能受损和胰岛素抵抗。临床研究[10]发现，随着病情的进展，多数T2DM患者会发生周围神经病变，严重者还会出现灼烧感、针刺等疼痛症状，进而引发PDN。PDN的发病机制复杂，目前研究者普遍认为炎症在糖尿病及其周围神经病变中发挥重要作用[11]。在长期高血糖状态下，机体慢性炎症反应加剧，释放大量细胞因子并激活相关炎症通路，引起炎性损伤，损害血管内皮功能，影响神经血流灌注，进而造成神经缺血及局部神经纤维脱髓鞘，引发痛觉和热觉过敏，最终导致PDN[12]。
本研究结果显示, 225例T2DM患者中有52例(23.11%)发生PDN, 提示T2DM患者具有较高的PDN发生风险，临床上应积极防治PDN, 从而改善患者的生活质量。本研究还发现, PDN组患者的血清TNF-α、HbA1c水平均显著高于非PDN组，与既往研究[13-14]结论一致，表明TNF-α、HbA1c参与PDN的发生与发展。此外，多因素Logistic回归分析结果显示，血清TNF-α水平高、HbA1c水平高均为T2DM患者发生PDN的独立危险因素。正常情况下，神经组织中的TNF-α水平较低。然而，当机体长期处于高血糖状态时，中枢神经系统中的小胶质细胞活被激活并大量释放TNF-α等炎症因子。TNF-α作为痛觉过敏介质，能够作用于细胞膜离子通道，提高神经元兴奋性，增强离子通道传导的持续性，从而引发强烈的痛觉。因此，高水平的TNF-α会增加PDN的发生风险。SINGH P等[15]研究表明，柚皮素可能通过抑制氧化/亚硝化应激和减少TNF-α等炎症细胞因子释放，调节运动神经传导速度，从而逆转神经性疼痛。另有研究[16]指出，芫荽中的黄酮类化合物可能通过抑制氧化/亚硝化应激和降低TNF-α等炎症细胞因子水平，减轻糖尿病引起的神经性疼痛。HbA1c是由红细胞中血红蛋白与血糖结合形成的产物，因此血糖水平与HbA1c水平呈正相关。当患者长期处于高血糖状态时, HbA1c水平升高，氧合血红蛋白减少，导致红细胞携氧能力降低，进而引起组织缺氧。此外，长期高血糖状态还会增加血液黏度，影响血管灌注，进一步加剧组织缺氧，导致局部神经纤维脱髓鞘，增加痛觉过敏的发生风险，最终引发PDN。
本研究的ROC曲线分析结果显示, TNF-α与HbA1c联合预测T2DM患者发生PDN的曲线下面积为0.877, 大于单独检测的0.684、0.764, 提示TNF-α与HbA1c联合检测的预测效能优于单独检测。临床医师应重点关注血清TNF-α>6.79 ng/mL和HbA1c>10.08%的T2DM患者，以有效预防PDN的发生。此外，本研究发现T2DM病程长亦是T2DM患者发生PDN的独立危险因素，与LI C X等[17]研究结论一致。这可能是因为随着病程的延长，患者胰岛功能受损加重，微血管损伤加剧，导致神经纤维缺血，进而增加了PDN的发生风险[18]。临床医师可通过T2DM病程辅助评估糖尿病患者发生PDN的风险，进而有效防治PDN。一项国外研究[19]指出, FBG也是糖尿病患者发生PDN的危险因素。然而，本研究发现虽然PDN组患者的FBG水平显著高于非PDN组，但FBG并非PDN的独立危险因素，这可能与患者个体差异、患病年限及样本容量有关。值得注意的是，本研究为单中心研究，患者控糖方案的制订可能受到主治医师的影响，从而导致结果偏倚。未来的研究可收集多中心的T2DM患者资料，进一步探究TNF-α、HbA1c对PDN的预测价值，以降低PDN的发生风险。
综上所述，血清TNF-α、HbA1c水平高是T2DM患者发生PDN的独立危险因素，两者联合检测对T2DM患者发生PDN具有较高的预测效能。临床医师应重点关注TNF-α、HbA1c水平高的T2DM患者，并提前干预，从而减少PDN的发生。
-
表 1 研究组与健康对照组NF-κB、CD64比较
组别 n NF-κB/(ng/mL) CD64/% 研究组 124 45.24±4.23** 0.93±0.11** 对照组 78 16.68±1.67 0.14±0.02 NF-κB: 核转录因子-κB。与对照组比较, * * P < 0.01。 
下载: 导出CSV
表 2 NF-κB、CD64对细菌性感染的诊断价值
参数 临界值 AUC 敏感度/% 特异度/% 阳性预测值/% 阴性预测值/% NF-κB 42.35 ng/mL 0.759 86.54 87.50 83.33 90.00 CD64 0.41% 0.796 88.46 88.89 85.19 91.43 NF-κB联合CD64 — 0.937 96.15 95.83 94.34 97.18 NF-κB: 核转录因子-κB。
下载: 导出CSV
表 3 细菌性感染患者发生重度感染的单因素分析[n(%)]
因素 分类 重度感染组(n=52) 一般感染组(n=72) χ2 P 性别 男 29(55.77) 38(52.78) 0.109 0.742 女 23(44.23) 34(47.22) 年龄≥60岁 23(44.23) 31(43.06) 0.017 0.896 BMI≥24.00 kg/m2 9(17.31) 13(18.06) 0.012 0.914 吸烟史 35(67.31) 37(51.39) 3.142 0.076 饮酒史 25(48.08) 31(43.06) 0.307 0.579 糖尿病 9(17.31) 12(16.67) 0.009 0.925 高脂血症 13(25.00) 17(23.61) 0.032 0.859 病原菌感染类型 革兰氏阴性菌株感染 29(55.77) 38(52.78) 0.067 0.836 革兰氏阳性菌株感染 20(38.46) 32(44.44) 真菌感染 3(5.77) 2(2.78) 体温≥38℃ 30(57.69) 12(16.67) 22.688 < 0.001 SBP≥120 mmHg 6(11.54) 10(13.89) 0.148 0.700 DBP≥90 mmHg 5(9.62) 9(12.50) 0.251 0.616 HR≥70次/min 12(23.08) 16(22.22) 0.013 0.911 PCT≥0.08 μg/L 43(82.69) 37(51.39) 12.924 < 0.001 hs-CRP≥26 mg/L 44(84.62) 38(52.78) 13.664 < 0.001 FBG≥6.1 mmol/L 6(11.54) 10(13.89) 0.148 0.700 TC≥5.7 mmol/L 21(40.38) 35(48.61) 0.825 0.364 TG≥1.7 mmol/L 16(30.77) 31(43.06) 1.936 0.164 HDL-C≤1.2 mmol/L 12(23.08) 18(25.00) 0.061 0.805 LDL-C≥4.1 mmol/L 18(34.62) 27(37.50) 0.109 0.742 Hb≤120 g/L 35(67.31) 24(33.33) 13.973 < 0.001 NF-κB≥42.35 ng/mL 45(86.54) 40(55.56) 4.514 < 0.001 WBC≥10×109 38(73.08) 29(40.28) 13.078 < 0.001 CD64≥0.41 48(92.31) 46(63.89) 13.296 < 0.001 肌酐≥106 μmol/L 7(13.46) 12(16.67) 0.239 0.625 UA≥420 μmol/L 5(9.62) 9(12.50) 0.251 0.616 BMI: 体质量指数; SBP: 收缩压; DBP: 舒张压; HR: 心率; PCT: 降钙素原; hs-CRP: 超敏C反应蛋白;
FBG: 空腹血糖; TC: 总胆固醇; TG: 甘油三酯; HDL-C: 高密度脂蛋白胆固醇; LDL-C: 低密度脂蛋白胆固醇;
Hb: 血红蛋白; NF-κB: 核转录因子-kB; WBC: 白细胞; UA: 尿酸。
下载: 导出CSV
表 4 影响细菌性感染患者发生重度感染的Logistic回归分析
因素 β SE Wald P OR 95%CI NF-κB≥42.35 ng/mL 0.926 0.221 17.556 < 0.05 2.524 2.379~2.670 CD64≥0.41% 1.326 0.234 32.111 < 0.05 3.766 2.739~5.153 NF-κB: 核转录因子-kB。
下载: 导出CSV
-
[1] FISHER R A, GOLLAN B, HELAINE S. Persistent bacterial infections and persister cells[J]. Nat Rev Microbiol, 2017, 15(8): 453-464. doi: 10.1038/nrmicro.2017.42
[2] BOYANOVA L. Direct Gram staining and its various benefits in the diagnosis of bacterial infections[J]. Postgrad Med, 2018, 130(1): 105-110. doi: 10.1080/00325481.2018.1398049
[3] 李秀锋, 朱梦捷, 王建中. 中性粒细胞/淋巴细胞计数比值在老年人肺部细菌感染诊断中的临床应用[J]. 中华医学杂志, 2015, 95(18): 1405-1410. doi: 10.3760/cma.j.issn.0376-2491.2015.18.011 [4] ZHAI Z, BOQUETE J P, LEMAITRE B. Cell-specific imd-NF-κB responses enable simultaneous antibacterial immunity and intestinal epithelial cell shedding upon bacterial infection[J]. Immunity, 2018, 48(5): 897-910, e7. doi: 10.1016/j.immuni.2018.04.010
[5] TAN T L, AHMAD N S, NASURUDDIN D N, et al. CD64 and group Ⅱsecretory phospholipase A2 (sPLA2-ⅡA) as biomarkers for distinguishing adult Sepsis and bacterial infections in the emergency department[J]. PLoS One, 2016, 11(3): e0152065. doi: 10.1371/journal.pone.0152065
[6] 阚宏亮, 张佃花, 赵云兰, 等. 冠心病合并幽门螺杆菌感染患者血清MMP-9、Hcy的表达及临床意义[J]. 中华医院感染学杂志, 2020, 30(9): 1323-1326. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZHYY202009010.htm [7] BUDER S, SCHÖFER H, MEYER T, et al. Bacterial sexually transmitted infections[J]. J Dtsch Dermatol Ges, 2019, 17(3): 287-315.
[8] 郭连峰, 牟娜, 刘兆玮, 等. 血清HNL、CD64和PCT检测对细菌感染性疾病的临床诊疗[J]. 中国老年学杂志, 2020, 40(13): 2807-2809. doi: 10.3969/j.issn.1005-9202.2020.13.039 [9] BAUER M, NASCAKOVA Z, MIHAI A I, et al. The ALPK1/TIFA/NF-κB axis links a bacterial carcinogen to R-loop-induced replication stress[J]. Nat Commun, 2020, 11(1): 5117. doi: 10.1038/s41467-020-18857-z
[10] 刘平, 张红莉. 宫颈上皮内瘤变组织中MEKK3、NF-κB的表达量及其与高危型HPV感染的相关性研究[J]. 海南医学院学报, 2016, 22(19): 2247-2250. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HNYY201619009.htm [11] 王智英, 霍海花, 吕红艳, 等. 脐血NF-κB及MBP检测对早产儿脑白质损伤的早期诊断及其与预后的关系[J]. 川北医学院学报, 2017, 32(4): 518-521. doi: 10.3969/j.issn.1005-3697.2017.04.011 [12] 李静. 血清IL-16、NF-κB及CA125检测在子宫内膜异位症诊断中的临床意义[D]. 唐山: 华北理工大学, 2019. [13] GARCÍA-SALIDO A, DE AZAGRA-GARDE A M, GARCÍA-TERESA M A, et al. Accuracy of CD64 expression on neutrophils and monocytes in bacterial infection diagnosis at pediatric intensive care admission[J]. Eur J Clin Microbiol Infect Dis, 2019, 38(6): 1079-1085. doi: 10.1007/s10096-019-03497-z
[14] 董玉俊. 中性粒细胞CD64指数对肝癌患者化疗后细菌感染的诊断效果[J]. 检验医学与临床, 2016, 13(17): 2518-2519. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JYYL201617046.htm [15] DAI J, JIANG W, MIN Z, et al. Neutrophil CD64 as a diagnostic marker for neonatal Sepsis: Meta-analysis[J]. Adv Clin Exp Med, 2017, 26(2): 327-332. doi: 10.17219/acem/58782
[16] MIYAKE F, ISHII M, HOSHINA T, et al. Analysis of the physiological variation in neutrophil CD64 expression during the early neonatal period[J]. Am J Perinatol, 2016, 33(14): 1377-1381.
[17] 李观华, 梅锦, 郝猛, 等. 中性粒细胞CD64百分比在重症细菌感染性疾病中的诊断意义[J]. 国际检验医学杂志, 2016, 37(19): 2705-2707. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GWSQ201619018.htm [18] 朱锐锋, 胡喜梅, 周水阳, 等. CD64结合其他炎性指标在细菌感染诊断中的意义[J]. 中国感染与化疗杂志, 2016, 16(6): 726-729. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KGHL201606049.htm -
期刊类型引用(11)
1. 黄珍，陶克奇，胡杏燕. 路径导向性健康教育对深静脉血栓形成介入术后患者的影响. 齐鲁护理杂志. 2024(06): 5-8 . 
百度学术
2. 刘茜巍，马琴，帕热旦木·托乎提. 基于前馈控制构建终末期肾病血液透析患者干预措施及其应用. 中国医药导报. 2024(07): 186-189 . 百度学术
3. 李静，张品. 临床护理管理路径对肝病存在VTE风险患者自我护理能力的影响. 婚育与健康. 2024(07): 142-144 . 百度学术
4. 吕晓兰，刘泽梅，章月照. 前馈控制护理策略预防肿瘤化疗深静脉置管患者相关并发症的效果. 中国医药导报. 2024(11): 152-155 . 百度学术
5. 孔祥欣，蔡燕萍，郑国华. 基于综合转变模型的分阶段精细化护理干预慢性乙型肝炎患者的效果. 慢性病学杂志. 2024(06): 936-939 . 百度学术
6. 陈芬芬，蒋赛珍，刘方艳. 预备控制护理联合积极共情反馈干预在玻璃体切除术联合视网膜激光光凝术患者中的应用效果. 医疗装备. 2024(10): 147-149+153 . 百度学术
7. 丁雪丽，贾莉霞，李存存. 路径式前馈控制护理模式在重型肝炎患者中的应用价值. 国际医药卫生导报. 2024(14): 2437-2441 . 百度学术
8. 许敏. 基于“治未病”健康护理模式在病毒性肝炎肝硬化中的应用. 承德医学院学报. 2024(05): 410-413 . 百度学术
9. 傅金艳，胡蓉. 信息化监护联合前馈控制管理在老年白内障连台手术患者中的效果. 黑龙江中医药. 2024(03): 305-307 . 百度学术
10. 李靓萍. 预先控制模式联合叙事干预在肝硬化失代偿期患者中的应用. 黑龙江医学. 2024(23): 2927-2929 . 百度学术
11. 杨霞，万丽文. 前馈控制护理对超声引导下穿刺活检患者一次穿刺成功率及并发症的影响研究. 现代诊断与治疗. 2023(07): 1091-1093 . 百度学术
其他类型引用(0)
计量
- 文章访问数:
- HTML全文浏览量:
- PDF下载量:
- 被引次数: 11
苏公网安备 32100302010246号