摘要
目的
本研究旨在识别发热门诊患者的下呼吸道感染（LRTI）的临床风险因素，以帮助区分LRTI和上呼吸道感染（URTI）。
方法
这项单中心横断面研究分析了发热门诊患者的资料，使用多变量LASSO逻辑回归分析LRTI的风险因素。模型的判别性能通过接收者操作特征曲线下面积（AUROC）进行评估。
结果
在715名患者中（173例LRTI，542例URTI），LRTI患者年龄较大（中位数66岁 vs 33岁），并且糖尿病（9.2% vs 2.8%）和高血压（8.7% vs 3.3%）的发病率更高（所有P < 0.01）。咳嗽伴痰（52.0% vs 40.6%）、呼吸困难（12.7% vs 2.8%）、腹泻或呕吐（18.5% vs 5.0%）、食欲减退（6.9% vs 0.7%）和意识混乱（5.2% vs 0.4%）等症状与LRTI密切相关，而咽喉痛或鼻塞则与上呼吸道感染（URTI）相关（27.2% vs 62.7%）（所有P < 0.01）。LRTI患者的白细胞（WBC）计数（9.97 vs 8.79）、中性粒细胞计数（8.22 vs 6.63）及其比值（81.2% vs 77.4%）、中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）（7.03 vs 5.37）和C反应蛋白（CRP）水平（48.79 vs 15.26）均高于URTI患者（所有P < 0.01）。多变量逻辑回归分析显示，年龄（OR: 1.043）、咳嗽伴痰（OR: 2.652）、腹泻和呕吐（OR: 2.503）以及CRP（OR: 1.009）是LRTI引起的发热的独立预测因子（所有P < 0.05）。该模型的曲线下面积（AUC）为0.846，内部验证后仍保持稳定（AUC: 0.842）。
结论
我们的判别模型可以帮助临床医生利用有限的门诊检测指标识别出患有LRTI的发热患者，从而及时进行药物治疗。然而，在临床应用之前需要进行前瞻性外部验证。
章节摘录
背景
尽管在呼吸系统疾病的诊断和治疗方面取得了显著进展，但如果未能及时诊断，下呼吸道感染仍有可能进展为严重疾病并导致死亡[1]。呼吸道感染分为上呼吸道感染和下呼吸道感染两类。前者通常指急性上呼吸道感染，病情较轻，可在门诊治疗；后者
研究设计和设置
这是一项回顾性横断面研究，使用了前往发热门诊的患者的资料。研究共纳入了5,391名发热患者（体温≥37.3°C）且伴有呼吸道症状。根据政策要求，这些患者在进入发热门诊前均排除了新冠病毒感染的可能性。18岁以下的患者、孕妇、非呼吸道感染患者以及诊断不明确的患者被排除在外。共有1,161名患者参与了研究
研究人群和临床特征
最终分析共纳入715名患者，其中173例（24.2%）为LRTI，542例（75.8%）为URTI（图1）。表1总结了患者的人口统计学特征、初始症状和体征。LRTI患者的年龄中位数显著高于URTI患者（66岁 vs 33岁；P < 0.001）。在两组患者中，糖尿病和高血压是最常见的合并症
讨论
本研究旨在探讨临床医生是否可以利用有限的诊断指标初步且准确地判断发热门诊患者是否患有LRTI。我们基于从发热门诊患者那里收集的易于获取的临床和实验室数据构建并内部验证了一个判别模型，以区分LRTI和URTI。通过LASSO逻辑回归分析，确定了四个独立预测因子
结论
在本研究中，我们开发并内部验证了一个用于区分发热门诊患者中LRTI和URTI的临床预测模型。年龄较大、咳嗽伴痰、腹泻或呕吐以及CRP升高被确定为独立判别因素，该模型表现良好。这些发现表明，在缺乏影像学检查的情况下，基本症状和常规血液指标有助于识别高风险LRTI患者，从而便于及时做出临床决策。然而，仍需进行前瞻性研究
作者贡献声明
蒋贝兰：撰写初稿、数据整理、概念构思。李倩倩：资源获取、方法学设计、数据整理。吴海玲：撰写修订稿、项目管理、方法学设计、数据整理。刘强贵：监督工作、资源协调、调查实施、数据整理。田荣：资源协调、资金争取、数据分析、数据整理。周淼子：资源协调、数据整理
伦理审批和参与同意
本研究获得了北京老年医院伦理委员会的批准（BJLNYY-2024-019）。由于研究的回顾性和匿名性质，当地伦理委员会免除了知情同意的要求。所有患者数据在分析前已完全匿名处理，所有可识别个人信息均被删除。每个病例都被分配了一个唯一的研究代码。数据分析和代码之间的对应关系在分析前已被销毁
数据和材料的获取
本研究使用的数据集可向相应作者提出合理请求后获取。
资助
本研究得到了北京老年医院研究项目（2023bjlnyy-qh-5）的支持
利益冲突声明
作者声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。
