基于受限三次样条的回顾性临床风险预测模型：评估COVID-19患者合并肺炎支原体感染的可能性

为何隐匿性肺部感染重要

如今大多数人把COVID-19视为一种熟悉的疾病，但对部分患者而言，它仍可能危及生命，尤其当另一种病原体悄然加入时。一种常见的“伴侣”是肺炎支原体，这是一种也会导致肺炎的微小细菌。由于其症状和影像学表现与COVID-19极为相似，这种额外感染很容易被忽视。本文所依据的研究旨在构建一个实用的院内工具，利用入院时常规血液检查就能标识出哪些COVID-19患者可能存在这种隐匿的合并感染。

外观相似但联合作用更糟的两种感染

临床发现，当COVID-19与肺炎支原体共同感染同一患者时，预后通常更差。这类患者住院时间更长、更常需要呼吸机支持，且死亡率高于单纯COVID-19患者。然而，胸部CT和常见症状并不能可靠地区分合并感染与单纯病毒感染。对所有患者“以防万一”普遍使用额外抗生素也不可取，因为这会助长耐药并带来不必要的副作用。临床所需的是一种能够在早期识别出更可能同时寄存两种病原体的患者的方法，从而将检测和治疗有针对性地开展，而不是一刀切。

把常规化验变成早期预警评分

研究人员回顾性分析了2022年底至2023年初中国某医院首轮大型奥密克戎浪潮期间收治的242例成年COVID-19住院患者。所有患者均有肺炎表现，并对肺炎支原体抗体进行了血清检测。大约有一半被判定为两者同时存在。研究者从入院时常规收集的55项信息中——例如年龄、常规血常规、基础生化和凝血检测——使用一种称为LASSO的统计方法筛选出最具信息量的少数因素。七项指标脱颖而出：年龄；球蛋白（包括抗体在内的一类血蛋白）；阴离子间隙（一项与体内酸碱平衡相关的指标）；血尿素氮（一种反映肾肝功能及营养状况的代谢废物）；尿酸（一种天然抗氧化物）；以及两项凝血测定：凝血酶原时间和凝血酶时间。

血液中的模式提示额外风险

当团队考察这七项指标与合并感染概率之间的关系时，呈现出免疫、凝血与代谢受扰动的图景。较高的球蛋白、阴离子间隙、尿酸以及延长的凝血酶时间与COVID-19合并肺炎支原体感染的风险增加相关，而较高的血尿素氮则出人意料地与较低风险相关。有些关联并非简单的直线关系：例如，当球蛋白升至约28克/升以上时，风险显著上升；而凝血酶原时间特别短的患者似乎处于更高的促凝状态。这类弯曲关系和临界阈值往往是标准线性模型容易遗漏的，但在临床床边可能至关重要——某个检验值越过阈值可能意味着从常规病情转向更危险的状态。

一种更智能的曲线风险跟踪方法

为捕捉这些非线性关系，作者构建了一个允许风险曲线在数据需要处弯曲的预测模型，采用了在逻辑回归中使用的受限三次样条方法。实际上，这意味着模型可以把球蛋白、凝血酶原时间和凝血酶时间视为在低、中、高不同水平时具有不同效应，而不是强制采用单一的直线规则。与使用同样七个输入的传统线性模型相比，基于样条的模型在区分合并感染与非合并感染患者方面更准确，也更有利于决策制定。它表现出更高的鉴别能力、预测风险与观察风险之间更好的一致性，以及在医生可能决定追加检测或开始使用抗生素的现实阈值范围内更大的净临床获益。

从研究图表到床边工具

为了使这一方法在忙碌病房中可用，团队将数学模型转化为一种可视化评分表，称为列线图（nomogram）：医生可以在简单刻度上对应患者的年龄和化验值，合计分数后读出估计的肺炎支原体合并感染概率。因为所有所需测量均来自常规入院检查，该模型原则上可以在无需新增设备的情况下应用。研究存在局限：在单中心、短时间内完成，缺乏外部验证或单独的仅肺炎支原体患者对照组——但它提供了重要的概念验证。对于面临新一轮COVID-19或未来呼吸道暴发的一线临床医生而言，研究表明普通血检中微妙的模式可以用于早期发现隐匿合并感染，帮助更有针对性地开展检测、合理调整抗生素使用，并在避免不必要治疗的同时可能改善结局。

引用: Ye, K., Su, Y., Hu, X. et al. A retrospective clinical risk prediction model for co‑infection with Mycoplasma pneumoniae in patients with COVID‑19 based on restricted cubic splines. Sci Rep 16, 14206 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44539-9

关键词: COVID-19 合并感染, 肺炎支原体, 临床风险预测, 院内肺炎, 血液生物标志物