肾小球肾炎若未得到及时诊断和干预，会发展成慢性肾衰竭，严重威胁着患者的生命健康。流行病学调查显示，我国慢性肾脏病患者当中，由肾小球肾炎引发的占比超出30%，而且，大概20%的肾小球肾炎患者由于诊断延迟，到被确诊的时候，肾功能损伤已经不可逆转。目前临床上常用的血尿鉴别手段里，尿常规只能表明有血尿现象，不能确定其来源；肾穿刺活检是确诊的根据。作为肾脏疾病的重要类型，肾小球肾炎的发病机制包含复杂的免疫病理过程，其关键之处在于免疫介导的肾小球组织损伤，在临床当中，患者常常出现血尿、蛋白尿、水肿以及肾功能异常等症状^[1]。血尿是早期诊断的关键线索，对于临床治疗方案的选择有着重要的参考意义，有研究表明，肾小球源性血尿患者红细胞经过肾小球滤过屏障时，易受机械应力和氧化应激双重因素影响而发生形态学改变；而非肾小球源性血尿患者的红细胞大多保留着原始结构特征^[2]。传统的诊疗模式以依靠肾功能指标检测与肾穿刺活检为最主要手段，而后者虽号称“诊断标准”，但其具有侵入性的特点，从而存在一定的并发症风险，并且也不适宜于早期筛查。近年来，尿红细胞形态学分析凭借操作简单、无创、经济成本低等优点，逐渐替代传统方法^[3]。此次研究选取了在2025年1月至8月本院收治的50例泌尿系统疾病患者作为研究对象，分肾小球肾炎组和非肾小球源性血尿组，以对比分析两组尿红细胞形态学的差异，进而深入探讨尿红细胞形态学在肾小球肾炎诊断中应用的意义及临床价值，具体详情可见后续章节。

1资料与方法

1.1临床资料

本研究选取了2025年1-8月在我院的内科和外科就诊的50例泌尿系统疾病患者作为研究样本，按照疾病类型将其随机分为观察组和对照组，每组各25例。观察组： 研究挑选25个肾小球肾炎患者当作研究样本，其中男性共14例，女性为11例，他们的年龄处在22到65岁之间，平均（43.5 ± 10.2）岁，按照《内科学（第九版）》里面的诊治规范，患者的病症种类包含急性肾小球肾炎8例，慢性肾小球肾炎12例以及狼疮性肾炎5例，均表现出不同程度的镜下或者肉眼血尿这样的明显状况。对照组：本次研究选择的样本群体是非肾小球源性血尿患者，男性的数量12例，女性13例，年龄分布从20岁到68岁之间，平均年龄是(45.2±11.3)岁，患病类型主要是尿路感染有9人，尿路结石有10人，膀胱肿瘤有3人，前列腺增生有3人，全部病人都是经过尿常规检测，泌尿系统超声影像学检查以及CT扫描确诊，而且排除了之前有肾小球疾病的历史记录。两组患者在性别、 根据基线数据进行统计分析发现，常规临床指标例如年龄等在各个组之间没有显著性差异（P>0.05）可以保证样本组的可比性，该研究获得所在医疗机构的伦理委员会审核批准，并且参与者的家属都已经签署知情同意书来保障研究者的合法权益。

1.2方法

研究选取的两组受试者均于晨起状态下采集10毫升新鲜中段尿液样本，采样前需对外阴部位实施彻底清洁，以免外部污染影响检测结果，样本收集完毕后的1小时内，采用奥林巴斯CX43型相差显微镜开展检测任务，严格按照以下步骤展开实验流程：取10ml的尿液样品，留取1ml上清液，混合均匀后，用微量移液器准确吸取10μL样品滴加到载玻片上，再覆盖上标准的22mm×22mm盖玻片，注意防止气泡产生。采用相差显微镜设备，先用10倍的低倍镜对尿液样本做初步观察，再换到40倍的高倍镜细致分析红细胞的形态特征，针对每一瓶样品，随机选取5个视野区域，在每个区域内单独计数50个红细胞，最后合计总共250个红细胞的数据，实施统计学处理并加以评判。按照红细胞形态学特征来划分，异常红细胞，包含棘形红细胞、小红细胞、环状红细胞，靶形红细胞及裂片红细胞等多种形态，而正常形态红细胞则形成一个比较独立且完整的类别。通过公式“畸形红细胞比率=(异常形态红细胞数量/总红细胞数量)×100%”来计算，畸形红细胞比率≥70%，判定为肾小球源性血尿阳性；否则，判定为非肾小球源性血尿。本研究里，全部实验操作由两名有经验的检测人员共同执行。

1.3观察指标

两组患者尿畸形红细胞占比（均数±标准差），两组患者肾小球源性血尿的阳性检出率（阳性例数/总例数×100%）。两组患者诊断符合率(即检测结果与临床确诊结果一致的样本所占比例乘以100%)，观察组以肾穿刺活检或者结合临床情况作为判定标准，对照组则以影像学检查，病原学检测等方式作为标准。

1.4统计学方法

本研究使用SPSS 21.0软件对数据实施统计分析，针对连续变量，比如畸形红细胞比率，用均值加减标准差（x±s）的形式予以体现，经由t检验来对比组间差异，至于分类变量，阳性检出率，诊断一致率等，则用百分比（%）表示，依靠χ²检验来判定其显著性水平，当P<0.05的时候，就说明存在统计学上的差异。

2结果

2.1 两组患者尿畸形红细胞占比比较

本研究选择两组样本开展尿液红细胞形态学检测，观察组患者尿液中畸形红细胞所占比例明显多于对照组，两组数据对比经统计学检验具备显著差异（P<0.05）。具体结果见表 1。

表 1 两组患者尿中畸形红细胞占比对比（x±s，%）

2.2 两组患者阳性检出率与诊断符合率对比

通过对 2 组患者检测结果与临床确诊结果的比对发现，观察组患者肾小球源性血尿阳性检出率、诊断符合率均明显高于对照组，组间比较差异具有统计学意义（P<0.05）。具体结果见表 2。

表 2 两组患者阳性检出率与诊断符合率对比（n，%）

2.3 不同类型肾小球肾炎患者畸形红细胞占比对比

通过对观察组内不同类型肾小球肾炎患者的检测结果分析发现，急性肾小球肾炎、慢性肾小球肾炎、狼疮性肾炎患者尿中畸形红细胞占比虽存在一定差异，但组间比较无显著统计学意义（P>0.05），具体结果见表 3。

表 3 观察组内不同类型肾小球肾炎患者畸形红细胞占比对比（x±s，%）

3 讨论

精准诊断在改善肾小球肾炎患者预后、延缓肾功能恶化的进程中有着重要意义，血尿来源的准确判断属于核心诊疗环节^[4]。此次研究经由对比肾小球肾炎患者和非肾小球源性血尿患者的尿红细胞形态特征，来探究该检测技术在临床实践中的应用价值，在实际医疗操作当中，尿红细胞形态学检测的应用范围可以得到进一步扩大，针对无症状镜下血尿患者而言，传统的检查手段往往很难迅速确定病因，而这项检测方法可充当初步筛查工具，帮助医师高效地识别血尿类型，从而大幅度缩减不必要的侵入性检查需求^[5]。对于健康体检时出现镜下血尿且畸形红细胞占比超70%的病人，建议首先转至肾内科做肾小球疾病的全面检查，而不是直接推荐泌尿系统CT或者膀胱镜检查，这样既能大大减轻病人的经济压力，又能大大提高临床诊断的准确率和速度。把尿液红细胞形态学特点同传统实验室检测指标融合起来，就能明显改善临床诊断的精确度^[6]。研究数据表明，把红细胞异常形态占比和尿微量白蛋白/肌酐比值（ACR）结合起来，这样对早期肾小球疾病的敏感性比单独用某种检测手段要高，可以达到95%以上，这个结论根据的是肾小球早期受损时红细胞形态改变同微量白蛋白排泄增多的这种联系，两者相互印证，从不同角度去判断肾小球的功能状况，给疾病早期干预给予了更可信的根据。从统计数据来看，观察组患者的尿液中畸形红细胞比例高达（89.6±7.2）%，远高于对照组的（15.3±5.8）%，这一结果与肾小球源性血尿的病理机制高度吻合。当出现肾小球肾炎时，由于滤过膜结构遭到破坏，红细胞经过滤过屏障时会受到机械压迫、渗透压改变以及氧化应激等因素影响，造成细胞膜结构破坏从而呈现出形态上的异常；而并非来自肾小球源性的血尿则多由尿道黏膜损伤引起，这些红细胞未经过肾小球过滤直接排出，所以形态相对完整。根据研究数据可知，在阳性检出率(92.0%)，诊断符合率(88.0%)方面，观察组均明显高于对照组(24.0%,20.0%),这体现出尿液红细胞形态学检测技术在肾小球肾炎诊疗当中拥有关键的应用价值,相比传统的肾穿刺活检,该种方法有着无创伤、便于开展以及结果稳定度高这类显著的优点,适合用于前期检测并且能够在低线医疗机构推广使用,相比于简单的尿常规检测而言,依靠形态特征来判断血尿源头可以更加准确地确定病灶所在,从而减小仅有血尿呈阳性的几率引发的误诊或漏诊状况出现^[7]。根据研究数据显示，不同类型的肾小球肾炎患者的尿液中畸形红细胞的比例没有明显的统计学差异（P>0.05），这说明此检测手段具有一定的初步筛查价值，但其对区分不同疾病亚型的能力还需进一步检验，在实际的临床诊疗过程中，肾小球肾炎的诊断往往需要结合患者病史资料、实验室检查（包括蛋白尿定量分析、补体水平测定）以及影像学影像等多种信息来综合判断^[8]。本研究存在一定局限性：本研究采取了单中心设计并且样本数量较少（总共50例），无法很好地表现目标人群的总体情况，所以可能会存在选择上的偏差，进行红细胞形态学评定的时候，虽然采取了双人复核的方式来减少主观因素的影响，但是结果还是会被个体差异所左右，以后的研究可以试着通过加大样本数量、推动多中心合作以及使用自动化尿沉渣分析装置等技术途径，来改善检测数据的客观性和可靠性。

综上所述，尿液红细胞形态学检查在区别肾小球性血尿和非肾小球性血尿方面有着明显的优势，在肾小球肾炎的诊断中有重要的价值，可以把它当作早期筛查的有效手段，而且能够准确地判断疾病的进展情况，有着重要的临床应用前景和推广的价值。

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