CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT VIÊM MÀNG NÃO MỦ VÀ VIÊM MÀNG NÃO SIÊU VI

Những bệnh nhân viêm màng não thông thường phải được nhập viện và được chỉ định kháng sinh phổ rộng trước khi có kết quả nuôi cấy, bởi vì phân biệt viêm màng não mủ (VMNM) và viêm màng não siêu vi (VMNSV) thường khó khăn. Mục tiêu: Xây dựng phương trình dự đoán đa biến đơn giản giúp chẩn đoán phân biệt VMNM với VMNSV ở người lớn. Thiết kế nghiên cứu: Hồi cứu, phân tích.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT VIÊM MÀNG NÃO MỦ VÀ VIÊM MÀNG NÃO SIÊU VI CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT VIÊM MÀNG NÃO MỦ VÀ VIÊM MÀNG NÃO SIÊU VITÓM TẮTNhững bệnh nhân viêm màng não thông thường phải được nhập viện và được chỉđịnh kháng sinh phổ rộng trước khi có kết quả nuôi cấy, bởi vì phân biệt viêmmàng não mủ (VMNM) và viêm màng não siêu vi (VMNSV) thường khó khăn.Mục tiêu: Xây dựng phương trình dự đoán đa biến đơn giản giúp chẩn đoán phânbiệt VMNM với VMNSV ở người lớn.Thiết kế nghiên cứu: Hồi cứu, phân tích.Kêt quả: Với thang điểm A: Chúng tôi xác định điểm ngưỡng tốt nhất để giúpchẩn đoán phân biệt VMNM với VMNSV là 0. Khi thang điểm ≥ 0 khả năng dựđoán VMNM với độ nhạy, độ chuyên, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âmvà diện tích dưới đường cong ROC là: 100%, 98,39%, of 98,51%, 100% và 0,998.Với thang điểm B Chúng tôi cũng xác định điểm ngưỡng tốt nhất để giúp chẩnđoán phân biệt VMNM với VMNSV là 0. Khi thang điểm ≥ 0 khả năng dự đoánVMNM với độ nhạy, độ chuyên, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âm vàdiện tích dưới đường cong ROC là: 95,45%, 90,32%, 91,30%, 94,92% và 0,927.Kết luận: Cả hai thang điểm có điểm ngưỡng tốt nhất là 0. Hai thang điểm đơngiản và dễ dàng sử dụng.ABSTRACTDEVELOPMENT OF A MULTIVARIABLE PREDICTIVE MODEL TODISTINGUISH BACTERIAL FROM VIRAL MENINGITISLe Van Minh, Nguyen Tran Chinh* Y Hoc TP. Ho Chi Minh * Vol. 13 - Supplement of No 1 - 2009: 419 - 423The patients with meningitis are routinely admitted to the hospital andadministered broad-spectrum antibiotics pending culture results becausedistinguishing bacterial meningitis (BM) from viral meningitis (VM) is oftendifficult.Objective: To develop a simple multivariable model to distinguish bacterialmeningitis from viral meningitis in adults.Design: Retrospective, analysis study.Patients: 128 adults, including 66 with confirmed BM and 62 with VM.Results: With A scale: We have identified the best cut off for distinguishingbacterial meningitis from viral meningitis was 0. The A scale ≥ 0 predictedbacterial meningitis with the sensitivity, specificity, positive preditive value(PPV), negative predictive value (NPV) and receiver operating characteristic(ROC) curve were 100%, 98,39%, of 98,51%, 100% và 0,998. With B scale: Wehave also identified the best cut off for distinguishing bacterial meningitis fromviral meningitis was 0. The B scale ≥ 0 predicted bacterial meningitis with thesensitivit y, specificity, PPV, NPV and ROC curve were 95,45%, 90,32%,91,30%, 94,92% và 0,927.Conclusions: The cut off of both scale was 0. Both the scale are simple and easyto use.ĐẶT VẤN ĐỀPhân biệt VMNM với VMNSV trong giai đoạn sớm thường rất khó khăn. Điều nàykhiến cho một số bác sĩ có khuynh hướng điều trị kháng sinh đối với mọi trường hợpviêm màng não, dù chưa xác định được tác nhân là vi trùng. Các xét nghiệm chẩnđoán xác định VMNM thường được sử dụng là: cấy DNT tìm vi khuẩn gây bệnh,nhuộm gram hay tìm kháng nguyên hòa tan trong DNT. Những xét nghiệm này có độchuyên cao nhưng độ nhạy thấp, đặc biệt là các trường hợp đã được điều trị khángsinh trước đó(Error! Reference source not found.,Error! Reference source not found.,Error! Reference source notfound.,Error! Reference source not found.) . Bên cạnh những xét nghiệm này, còn có những xétnghiệm có thể gợi ý nguyên nhân VMN là do vi trùng hay siêu vi như công thức bạchcầu trong máu, CRP máu và DNT, công thức cùng số lượng bạch cầu trong DNT,lactate trong DNT, nồng độ protein và đường trong DNT. Tuy nhiên, độ nhạy và độchuyên của từng chỉ số xét nghiệm riêng lẽ này không cao nên chúng chỉ có tính chấtgợi ý chẩn đoán.Trước những thực tế này, đã có vài công trình nghiên cứu nhằm xây dựng mô hìnhchẩn đoán phân biệt giữa VMNM và VMNSV bằng cách xây dựng các chỉ số pABM(công thức dự đoán khả năng VMNM) hay các thang điểm. Các chỉ số pABM và cácthang điểm có độ nhạy và độ chuyên khá cao để giúp chẩn đoán phân biệt VMNMvới VMNSV. Tuy nhiên, cách tính của các chỉ số pABM và các thang điểm này kháphức tạp, khó áp dụng trong thực tế lâm sàng.Với những lý do trên, chúng tôi tiến hành nghiên cứu này nhằm xây dựng một môhình chẩn đoán mới, đơn giản, phù hợp với các đặc điểm của người Việt Nam.ĐỐI TƯỢNG - PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨUThiết kế nghiên cứuHồi cứu, cắt ngang phân tích.Đối tượng nghiên cứuNhững bệnh nhân ≥ 16 tuổi được chẩn đoán là VMNM và VMNSV tại Bệnh việnBệnh nhiệt đới từ ngày 01/1/2002 đến ngày 31/12/2004 và có các tiêu chuẩn chọnbệnh sau:Tiêu chuẩn chọn vào nhóm VMNMKhi có đủ 2 tiêu chuẩn sau:1. Lâm sàng có dấu hiệu gợi ý VMN.2. Khi có ít nhất một trong các điều kiện sau(Error! Reference source not found.)Cấy DNT có vi trùng mọc.Nhuộm gram DNT dương tính.Phản ứng latex tìm kháng nguyên hòa tan của vi khuẩn (+) cho N. meningitidis. 10 bạch cầu/mm3DNT và cấy máu (+) với H. influenzae type b, S. pneumoniae, N.meningitidis …Tiêu chuẩn chọn vào nhóm VMNSVKhi bệnh nhân có đủ các tiêu chuẩn sau(Error! Reference source not found.):1. Lâm sàng có dấu hiệu gợi ý viêm màng não.2. Bạch cầu trong DNT có ít nhất 7 tb/mm3.3. Cận lâm sàng DNT không có bất kỳ tiêu chuẩn nào của nhóm bệnh VMNM.4. Diễn tiến tự hồi phục không cần điều trị kháng sinh.Tiêu chuẩn loại raKhi bệnh nhân có bệnh lý khác phối hợp làm thay đổi dịch não tủy như: viêm màngnão do lao, nấm, chấn thương sọ não, hậu phẫu thần kinh, xuất huyết não màng não,nhiễm HIV. Chọc DNT chạm mạch hoặc bệnh nhân được phẫu thuật cắt lách haydùng thuốc UCMD.Phân tích số liệuBước 1: Phân tích đơn biến để chọn ra những biến nào có tầm quan trọng trong việcphân biệt VMNM với VMNSV để đưa vào bước tiếp theo.Bước 2: Phân tích hồi quy đa biến logistic.Đầu tiên chúng tôi thành lập được phương trình biểu hiện sự liên quan của các biếnđộc lập với biến phụ thuộc ...