目的分析比较病毒性脑膜炎／脑炎(病脑)与其他三种常见颅内感染(结核性脑膜脑炎、化脓性脑膜脑炎及隐球菌性脑膜脑炎)在临床特点、实验室资料及影像学资料上的差异,分别建立具有实用价值的病脑鉴别诊断评价模型。方法采用回顾性调查的方法,收集2004年1月一2010年12月在湘雅医院、湘雅二医院、湖南省人民医院、长沙市中心医院神内科四种常见的颅内感染患者的临床资料、实验室检查结果及影像学资料,并根据诊断相应划分为病脑组、结脑组、隐脑组、化脑组,结脑组、隐脑组及化脑组又组合成非病脑组。病脑组与上述四组分别进行比较分析。单因素分析采用X2检验、t检验等方法。在单因素分析中P值小于或等于0.05的变量进行多因素分析,根据Logistic回归方法,逐步筛选潜在鉴别诊断因子,建立病脑与不同颅内感染间相应的临床鉴别诊断的预测模型,并根据模型中的p值赋值评分。赋值加权后的评分模型在受试者工作曲线(ROC)分析中进行评价。结果研究中,共有910例颅内感染患者符合入选标准,其中病脑481例,结脑349例,隐脑31例,化脑49例。在病脑组分别和不同对照组比较的单因素分析中,多个指标存在统计学差异。其中年龄、起病天数及癫痫、脑脊液压力、脑脊液白细胞计数、脑脊液中性粒细胞比值、脑脊液单核细胞比值、脑脊液蛋白含量、脑脊液氯化物含量在病脑组与结脑组,病脑组与化脑组,病脑组与隐脑组及病脑组与非病脑组的单因素分析中均存在统计学差异(P≤0.05)。最后,多因素分析分别成功建立起病脑与结脑、病脑与化脑以及病脑与非病脑的鉴别诊断评分模型。三个评分模型分别重新回到病例资料进行鉴别诊断时,其敏感性与特异性分别达到87.4%及94.3%,96.4%及79.2%和90.2%及84.4%。结论本研究所分别建立的病脑与化脑、病脑与结脑以及病脑与非病脑的鉴别诊断评分模型具有较高的诊断预测效能,可望用于病脑与其他三种常见颅内感染的鉴别诊断。