新医学 >

2024 , Vol. 55 >Issue 10: 779 - 786

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.0253-9802.2024.10.004

论著

血清总IgE联合嗜酸性粒细胞对不同年龄阶段变应性鼻炎的诊断价值

  • 谷悦 ,
  • 沈暘 ,
  • 熊攀辉 ,
  • 官大宇 ,
  • 卢韬 ,
  • 杨玉成
展开
  • 重庆医科大学附属第一医院耳鼻咽喉科，重庆 400016
杨玉成，主任医师，博士生导师，研究方向：鼻科、鼻颅底、鼻畸形、鼻眼相关、鼻过敏性疾病的临床诊治，E-mail:

谷悦，硕士研究生，研究方向：变应性鼻炎，E-mail:

Copy editor: 郑巧兰

收稿日期: 2024-08-11

  网络出版日期: 2024-11-13

基金资助

国家自然科学基金(81970864)

收起

Diagnostic value of total serum IgE levels combined with eosinophils in allergic rhinitis at different ages

  • GU Yue ,
  • SHEN Yang ,
  • XIONG Panhui ,
  • GUAN Dayu ,
  • LU Tao ,
  • YANG Yucheng
Expand
  • Department of Otolaryngology， the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University， Chongqing 400016， China
YANG Yucheng， E-mail:

Received date: 2024-08-11

  Online published: 2024-11-13

Fold

摘要

目的 探讨血清总免疫球蛋白E（IgE）、嗜酸性粒细胞（EOS）及其百分比在不同年龄阶段的变应性鼻炎（AR）诊断价值，并构建血清总IgE联合EOS初步诊断AR的诊断模型。方法 回顾性分析2023年4月至2024年4月就诊于重庆医科大学附属第一医院耳鼻咽喉科305例AR患者、256例非AR患者的临床资料，比较2组患者一般资料、血清总IgE水平、EOS计数及其百分比之间的差异，用二元Logistic回归分析筛选合适指标构建诊断模型，并绘制受试者操作特征（ROC）曲线，以曲线下面积（AUC）来判断模型的诊断价值。收集2019年6月至2022年6月就诊于重庆医科大学附属第一医院耳鼻咽喉科AR及非AR患者共216例资料，进行外部验证。根据年龄分组 [青少年组（≤18岁）、青年组（19~45岁）、中年组（46~60岁）、老年组（>60岁）]进行分层分析。结果 总体以及各年龄组均显示EOS百分比及总IgE为AR的影响因素，所有患者联合诊断模型：Logit P = -4.174+6.856EOS计数+0.048总IgE；青少年组诊断模型：Logit P = -4.472+0.637EOS百分比+0.034总IgE；青年组诊断模型：Logit P = -4.491 +0.372EOS百分比+0.068总IgE；中年组诊断模型：Logit P = -4.759+5.768EOS计数+0.062总IgE；老年组诊断模型：Logit P = -4.888+0.855EOS百分比+0.028总IgE。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、ROC曲线分析、外部验证均显示了上述模型具有较高的诊断价值。结论 血清总IgE水平联合EOS对不同年龄段AR具有良好诊断价值，可用于指导AR初步诊断。

关键词： 变应性鼻炎; 免疫球蛋白E; 嗜酸性粒细胞; 诊断价值

本文引用格式

谷悦 , 沈暘 , 熊攀辉 , 官大宇 , 卢韬 , 杨玉成 . 血清总IgE联合嗜酸性粒细胞对不同年龄阶段变应性鼻炎的诊断价值[J]. 新医学, 2024 , 55(10) : 779 -786 . DOI: 10.3969/j.issn.0253-9802.2024.10.004

Abstract

Objective To evaluate the diagnostic value of total serum immunoglobulin E （IgE） levels， eosinophil （EOS） count and percentage in the diagnosis of allergic rhinitis （AR）， and to construct a diagnostic model for preliminary diagnosis of AR by combining total serum IgE and EOS. Methods Clinical data of 305 AR patients and 256 non-AR patients admitted to Department of Otolaryngology at the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University from April 2023 to April 2024 were retrospectively analyzed. The general information， total serum IgE level， EOS count and percentage were compared between two groups. Binary logistic regression analysis was used to screen for suitable indicators to construct the predictive model， and the receiver operating characteristic （ROC） curve was plotted. The area under the ROC curve （AUC） was used to determine the predictive value of this model. Clinical data from 216 patients with and without AR admitted to Department of Otolaryngology at the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University from June 2019 to June 2022 were collected for external validation. Stratification analysis was performed according to age [adolescent group （≤ 18 years old）， youth group （19-45 years old）， middle-aged group （46-60 years old）， and elderly group （> 60 years old）]， respectively. Results The percentage of EOS and total serum IgE level were the influencing factors of AR in the overall and all age groups. The combined diagnostic model for all patients was： Logit P = -4.174+6.856EOS count+ 0.048total serum IgE. Diagnostic model in adolescent group was： Logit P = -4.472+0.637EOS percentage+0.034total serum IgE； youth group： Logit P = -4.491+0.372EOS percentage+0.068total serum IgE； middle-aged group： Logit P = -4.759+5.768EOS count+ 0.062total serum IgE； elderly group： Logit P = -4.888+0.855EOS percentage+0.028total serum IgE， respectively. Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test， ROC curve analysis and external validation all indicated that this model had high diagnostic value. Conclusion The combination of total serum IgE levels and EOS count demonstrates good diagnostic value for AR in different age groups， which can be used to guide preliminary diagnosis of AR.

Key words： Allergic rhinitis; Immunoglobulin E; Eosinophil; Diagnostic value

变应性鼻炎（allergic rhinitis，AR）是机体暴露于特异过敏原后发生的鼻黏膜慢性非感染性炎性疾病，全球发病率持续升高[1]。典型症状为接触过敏原后出现反复鼻痒、喷嚏、清涕和鼻塞，可伴支气管哮喘、慢性鼻窦炎、睡眠障碍等合并症[2]。目前，我国指南推荐AR的诊断以典型的过敏病史、临床症状为基础，结合体征及一致的过敏原检测结果综合判定[2]。其中，至少1种过敏原在皮肤点刺试验（skin prink test，SPT）中阳性和（或）血清特异性IgE（special immunoglobulin E，sIgE）阳性，或鼻黏膜激发试验（nasal provocation test，NPT）阳性则提示过敏原检测结果阳性。SPT为过敏原体内检测，其结果易受到药物及皮肤的影响，对于操作者技术要求较高，有引起全身过敏反应的风险；sIgE检测为过敏原体外检测，不受年龄、皮肤的限制，但其检测抗原有限，费用高，需特殊仪器[3]。NPT依赖于患者的主观症状及客观参数，在诱发过程中引起患者不适，可能因操作不当引发下气道并发症。操作耗时、成本高且技术难度较大也阻碍NPT成为AR诊断的初步筛查工具[4]。上述3种检测方法对于检查仪器依赖性较大，对患者依从性及经济要求较高，在基层医院难以开展。因此，我们需寻找一种简便、易行的诊断方法，有利于AR的初步诊断。
AR的发病是由Ⅰ型超敏反应引起速发相、Ⅱ型炎症维持迟发相共同组成的，由IgE介导的持续病程[5]。嗜酸性粒细胞（eosinophils，EOS）属于白细胞，由骨髓中造血干细胞分化、发育而来，通常驻留在胃肠道、肺、胸腺、脂肪组织等，以维持稳态[6]。在过敏反应期间，外周血的EOS被大量召集至鼻黏膜中[7]，通过直接或间接释放细胞毒性颗粒蛋白、各种Th2细胞因子[白介素-4（interleukin-4，IL-4）、IL-5、IL-13和IL-25]和多种趋化因子，在增强Th2炎症通路中发挥关键作用。同时，Th2细胞因子和粒细胞巨噬细胞集落刺激因子又促进EOS的募集和产生，加重局部炎症负荷，引发相应临床症状。考虑在基层医院中，相比鼻分泌物、痰液等，血清总IgE及EOS更易获得。因此，本研究着眼于血清学指标，拟探讨血清总IgE联合EOS及其百分比等临床易于获得的数据在AR诊断中的预测价值。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究回顾性纳入2023年4月至2024年4月期间就诊于重庆医科大学附属第一医院耳鼻咽喉科门诊并确诊为AR的患者共305例，构成观察组，其中男172例、女133例，年龄33（19，49）岁；收集同期就诊于我科门诊的非AR患者为对照组，共256例，其中男135例、女121例，年龄38 （23，54）岁。观察组纳入标准：所有患者符合《中国变应性鼻炎诊断和治疗指南（2022年，修订版）》[2,8]中的诊断标准：①症状：阵发性喷嚏、清水样涕、鼻痒和鼻塞等症状出现2个或以上，每天症状持续或累计在1 h以上，可伴有眼痒、流泪和眼红等眼部症状。②体征：常见鼻黏膜苍白、水肿，鼻腔水样分泌物。③过敏原检测：至少一种过敏原SPT阳性（包括屋尘螨、粉尘螨；与阴性对照比较，风团平均直径>3 mm判定为SPT阳性）和（或）血清sIgE阳性（包括普通豚草、艾蒿、尘螨、屋尘、猫毛、狗上皮、蟑螂；任一sIgE > 0.35 kU/L即阳性）。排除标准：真菌性鼻窦炎、合并鼻或鼻窦良恶性肿瘤、上颌窦后鼻孔息肉、囊性纤维化、纤毛不动综合征、阿司匹林不耐受三联征、妊娠期或哺乳期妇女及严重全身性疾病的患者。对照组纳入标准：①不伴有上述鼻炎相关症状；②过敏原检测均为阴性（SPT为0或+，所有sIgE均<0.35 kU/L）。本研究已获得重庆医科大学附属第一医院临床科研伦理委员会批准[批件号：2024年科研伦理（2024-148-01）号]，并豁免知情同意。

1.2 研究方法

外周血EOS计数及其百分比测定：采集所有患者外周血2 mL放入含EDTA-K2的真空全血管中，使用全自动血细胞分析仪（西施美康，日本）及其配套的试剂进行检测。
血清总IgE：采集所有患者外周静脉血4 mL，离心后分离血清，放入全自动荧光免疫分析仪（Phadia® 250，美国）及其配套试剂检测血清总IgE水平。

1.3 统计学方法

使用SPSS 25.0进行统计学分析。非正态分布的连续变量以M（Q1，Q3）表示，组间比较采用秩和检验。分类变量采用n（%）描述，无序分类资料组间比较采用χ 2检验，等级变量采用秩和检验。筛选出在AR诊断中差异有统计学意义的血清学指标，再进行多因素Logistic回归分析（向后剔除法），并对回归模型进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，建立可以区分两组的拟合模型。绘制ROC曲线用于评估每种因素的预测价值，计算AUC、最佳诊断界值，以及在最佳诊断界值下模型的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。选取我院2019年6月至2022年6月临床病例对建立的模型进行外部验证，评价预测模型诊断效能。所有分析以双侧P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 观察组与对照组患者基本情况和临床特征比较

2组患者性别构成及伴鼻息肉的比例差异均无统计学意义（P均> 0.05），观察组的年龄低于对照组，外周血EOS计数、EOS百分比、血清总IgE水平高于对照组，差异均有统计学意义（P均< 0.05），见表1。
表1 观察组和对照组基本临床资料和血清学指标比较

Table 1 Comparison of basic clinical data and peripheral blood indexes between the observation group and control group

项 目 观察组（n=305） 对照组（n=256） χ 2/Z值 P值
男性/n（%） 172（56.4） 135（52.7） 0.752 0.386
年龄/岁 33（19，49） 38（23，54） -2.912 0.004
伴鼻息肉/n（%） 220（72.1） 178（69.5） 0.456 0.499
EOS计数/（×109/L） 0.33（0.15，0.44） 0.10（0.06，0.15） -12.897 <0.001
EOS百分比/% 4.1（2.4，6.8） 1.65（1.0，2.6） -12.537 <0.001
总IgE/（kU/L） 199（91，437） 13（19，38） -18.358 <0.001

2.2 血清学指标的二元Logistic回归分析及诊断模型

将表1中具有统计学意义的指标纳入Logistic回归分析，结果如表2所示。Logistic回归方程：Logit P = -4.174+6.856EOS计数+0.048总IgE。经Hosmer-Lemeshow检验，P > 0.05，提示模型拟合优度良好。
表2 AR影响因素的Logistic回归分析

Table 2 Logistic regression analysis of influencing factors of AR

项 目 β值 SE值 Wald值 P值 OR（95%CI）
EOS计数 6.856 1.197 32.823 <0.001 949.408（90.959，9 909.655）
总IgE 0.048 0.005 77.558 <0.001 1.049（1.038，1.060）
常量 -4.174 0.377 122.646 <0.001 0.015
ROC曲线分析结果显示，联合预测的AUC为0.963，总体诊断效能较高，见表3、图1。
表3 血清总IgE联合EOS计数预测模型的预测价值

Table 3 The predictive value of total serum IgE combined with EOS count prediction model

项 目 AUC（95%CI） 灵敏度 特异度 阳性预测值 阴性预测值
预测模型 0.963（0.949，0.978） 0.892 0.953 0.958 0.881
图1 血清总IgE联合EOS计数预测模型的ROC曲线

Figure 1 ROC curve of total serum IgE combined with EOS count prediction model

2.3 血清总IgE联合EOS计数预测模型的外部验证

收集2019年6月至2022年6月就诊于重庆医科大学附属第一医院耳鼻咽喉科AR及非AR患者共215例，其中，AR患者136例，非AR患者79例，对该临床模型进行验证，结果显示：预测模型的AUC为0.914，灵敏度为0.897，特异度为0.886，见图2。
图2 血清总IgE联合EOS计数预测模型外部验证的ROC曲线

Figure 2 ROC curve for the external validation of the prediction model combining serum total IgE with EOS count

2.4 各年龄组基本情况和临床特征比较

由表1中我们得出年龄可能是AR的影响因素。因此，本研究将所有研究对象基于世界卫生组织年龄分类[9]分为4组：青少年组（≤18岁）113例，青年组（19~45岁）256例，中年组（46~60岁）134例，老年组（>60岁）58例。分别对4个年龄组的基本情况和临床特征进行比较。结果显示在4个年龄段中，观察组和对照组的EOS计数、EOS百分比及总IgE差异均具有统计学意义（P均<0.05）。在青少年组中，性别构成差异亦有统计学意义，考虑由数据收集引起误差。见表4。
表4 各年龄组基本情况和临床特征比较

Table 4 Basic clinical data and peripheral blood indexes of each age group

年龄组 组别 n 男性/n（%） 年龄/岁 伴鼻息肉/n（%） EOS计数/（×109/L） EOS百分比/% 总IgE/（kU/L）
青少年组 观察组 68 55（80.9） 15（13，17） 6（8.8） 0.37（0.21，0.54） 4.9（2.7，7.4） 335（129，759）
对照组 45 26（57.8） 16（14，17） 8（17.8） 0.10（0.07，0.11） 1.5（1.0，2.2） 24（13，35）
Z/ χ 2值 7.121 -1.253 2.000 -7.825 -7.381 -8.617
P值 0.008 0.210 0.157 <0.001 <0.001 <0.001
青年组 观察组 146 67（45.9） 31.50（24，37） 34（23.3） 0.25（0.14，0.45） 3.8（2.3，7.0） 177（69，335）
对照组 110 52（47.3） 33（28，38） 34（30.9） 0.10（0.05，0.17） 1.6（0.9，2.8） 21（14，34）
Z/ χ 2值 0.480 -1.901 1.868 -7.609 -7.683 -12.174
P值 0.826 0.389 0.172 <0.001 <0.001 <0.001
中年组 观察组 66 37（56.1） 54（49，57） 31（47.0） 0.21（0.13，0.30） 3.8（2.2，50.2） 184（82，496）
对照组 68 40（58.8） 54（50，56） 23（33.8） 0.12（0.06，0.18） 2.0（1.0，3.2） 23（13，45）
Z/ χ 2值 0.105 -0.369 2.406 -4.721 -4.416 -8.873
P值 0.746 0.712 0.121 <0.001 <0.001 <0.001
老年组 观察组 25 13（52.0） 68（65，72） 14（56.0） 0.25（0.18，0.42） 4.9（3.2，7.0） 151（105，299）
对照组 33 17（51.5） 66（62，69） 13（39.4） 0.09（0.06，0.14） 1.5（0.8，2.3） 24（10，40）
Z/ χ 2值 12.952 -1.201 1.576 -5.374 -5.594 -5.709
P值 0.530 0.230 0.209 <0.001 <0.001 <0.001

2.5 各年龄组血清学指标的二元Logistic回归分析及预测模型

将各年龄组具有统计学意义的血清学指标纳入二元Logistic回归，采用向后剔除法逐步回归。①青少年组：Logit P = -4.472+0.637EOS百分比+0.034总IgE；②青年组：Logit P = -4.491+0.372EOS百分比+0.068总IgE；③中年组：Logit P = -4.759+5.768EOS计数+0.062总IgE；④老年组：Logit P = -4.888+0.855EOS百分比+0.028总IgE。经过Hosmer-Lemeshow检验，4组均P > 0.05，提示各回归模型可以较好拟合数据。见表5。
表5 各年龄组中影响因素的Logistic回归分析

Table 5 Logistic regression analysis of influencing factors for each age group

年龄组 项 目 β值 SE值 Wald值 P值 OR（95%CI）
青少年组 EOS百分比 0.637 0.209 9.250 0.002 1.890（1.254，2.850）
总IgE 0.034 0.009 12.924 <0.001 1.034（1.015，1.053）
常量 -4.472 0.921 23.572 <0.001 0.011
青年组 EOS百分比 0.372 0.101 13.529 <0.001 1.450（1.190，1.768）
总IgE 0.068 0.013 29.961 <0.001 1.071（1.045，1.045）
常量 -4.491 0.634 50.150 <0.001 0.011
中年组 EOS计数 5.768 2.880 4.011 0.045 319.919（1.131，90 467.638）
总IgE 0.062 0.014 20.153 <0.001 1.064（1.035，1.093）
常量 -4.759 0.930 26.166 <0.001 0.009
老年组 EOS百分比 0.855 0.388 4.851 0.028 2.351（1.099，5.032）
总IgE 0.028 0.010 7.472 0.006 1.029（1.008，1.050）
常量 -4.888 1.350 13.107 <0.001 0.008

2.6 各年龄组中预测模型的诊断效能

利用二元Logistic回归分析得出的预测概率进行各组的ROC曲线绘制，见图3、表6。其中，青少年组、青年组、老年组的预测模型均由EOS百分比及总IgE构成，青少年组联合预测的AUC为0.983；青年组联合预测的AUC为0.960；老年组联合预测的AUC为0.977。中年组预测模型由EOS计数水平及总IgE构成，联合预测的AUC为0.952。
图3 各年龄组预测模型的ROC曲线

注：A为青少年组；B为青年组；C为中年组；D为老年组。

Figure 3 ROC curves of prediction models for each age group

表6 各年龄组预测模型的预测价值

Table 6 The predictive value of prediction models for each age group

组 别 AUC（95%CI） 灵敏度 特异度 阳性预测值 阴性预测值
青少年组 0.983（0.962，1.000） 0.926 0.933 0.955 0.894
青年组 0.960（0.938，0.982） 0.856 0.936 0.947 0.831
中年组 0.952（0.913，0.992） 0.879 0.971 0.967 0.892
老年组 0.977（0.946，1.000） 0.880 0.939 0.917 0.912

2.7 各年龄组中预测模型诊断效能的外部验证

纳入前述215例患者的临床资料对临床模型进行验证，4个年龄组AR患者依次为22、65、38、11例，非AR患者依次为9、39、19、12例，结果显示：青少年组预测模型的AUC为0.973，灵敏度和特异度分别为1.000和0.818；青年组预测模型的AUC为0.897，灵敏度和特异度分别为0.862和0.821；中年组预测模型的AUC为0.871，灵敏度和特异度分别为0.763和0.889；老年组预测模型的AUC为0.909，灵敏度和特异度分别为0.833和1.000，见图4。
图4 不同年龄组变应性鼻炎预测模型外部验证的ROC曲线

Figure 4 ROC curves for the external validation of prediction models of allergic rhinitis at different age groups

3 讨论

本研究对AR和非AR患者的血清总IgE水平、EOS计数及其百分比进行对比分析，建立人群中AR诊断的Logistic回归模型，结果显示各模型均具有较高的诊断价值。
EOS是机体重要的炎症效应细胞之一，与过敏性炎症密切相关[10]。张勇等[11]发现AR患者的鼻分泌物中EOS、痰中EOS、外周血EOS水平均高于非AR患者，可作为预测下气道的炎性指标。Hou等[12]发现，较高的外周血EOS水平与儿童过敏亚型症状风险增加相关，外周血EOS水平较高（≥0.35×109/L）的学龄儿童更容易患过敏性哮喘和AR。Nishi等[13]发现，气流受限伴随外周血EOS水平升高可预测老年人群新发哮喘。在成人及儿童哮喘患者中，外周血EOS或呼出气一氧化氮可用于识别2型炎症，预测哮喘的病情恶化，识别对度普利尤单抗有反应的患者[14-15]。在本研究中，外周血EOS百分比对AR诊断作用在青少年、青年及老年人群中均较强，灵敏度和特异度均较高。Hartl等[16]发现，外周血EOS计数在婴儿期和青春期最高，在成人中与年龄无关，并且在所有年龄段的男性中都观察到较高的水平。本研究显示，EOS计数对中年AR患者的诊断有一定价值。
IgE介导的变态反应在AR的发病中起关键作用。IgE能够结合肥大细胞和嗜碱性粒细胞上的高亲和力受体，导致其中预先形成的颗粒胞吐并释放或新产生炎症介质（如组胺、白三烯、前列腺素、血小板活化因子等）引起致敏，诱发AR患者出现鼻塞、鼻痒、喷嚏、清涕等症状[17]。但血清总IgE对于过敏性疾病的预测能力有限。Guida等[18]发现血清总IgE被广泛用作哮喘2型炎症的生物标志物，但作为单独预测哮喘或2型炎症的生物标志物的价值有限。Sacco等[19]发现，血清总IgE水平在生命的第一个十年逐渐增加，在10~13岁时达到峰值，随后略有下降。这可能与该年龄段接触过敏原的增加、免疫系统的成熟有关。过敏性疾病如哮喘、AR等则高发于该年龄段。在本研究中，青少年组血清总IgE水平相比其他3组最高，这与先前的研究结果相似。Tu等[20]发现血清总IgE可区分儿童是否患有过敏性疾病，并以77.7 kU/L作为临界值。
考虑到年龄和性别都可能影响血清IgE水平和EOS计数水平[12,21]，EOS水平与过敏原种类亦相关[22]，气象和地区也可使致敏原的分布存在差异，使得结果出现偏差[23]。人群应用该预测模型时应谨慎，需密切结合患者症状及体征。此外，总IgE水平的升高也可能由合并感染、自身免疫性疾病或其他过敏性疾病引起[24⇓-26]，应详细询问病史并综合诊断。
本研究发现年龄为AR的独立影响因素，将所有患者分为4个年龄段，对不同年龄段的AR患者进行了分层预测，所构建的预测模型有一定预测能力。但是，由于本研究为单中心回顾性研究，每个年龄段纳入病例数较少，存在一定局限性。未来我们计划开展多中心、大样本、前瞻性的临床研究，纳入更具临床指导意义的指标，构建更加精准、实用的预测模型，进而实现AR的简易、快捷初筛，促进AR的早期诊断和治疗，提高患者的生活质量。
综上所述，基于预测模型，结合患者典型临床表现及诱发因素可初步考虑AR诊断，指导临床予以抗过敏、对症等药物治疗，同时结合症状的诱发因素进行环境控制。需要注意的是，本研究旨在为无法完善SPT、sIgE等确诊检查的基层医院提供简便、实用的诊断方法，实现AR的早期干预。如患者拟进一步免疫治疗或确诊AR行长期管理等，仍需行SPT、血清sIgE等检查。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
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