摘要： 目的 系统评价人工智能辅助鼻细胞学全定量检测（简称全定量）在慢性鼻炎中的临床效度，包括与传统半定量分级（简称半定量）结果的一致性以及与临床症状及血清学指标的关联性。方法 本研究选取2023年11月~2025年1月于首都医科大学附属北京同仁医院就诊的830例慢性鼻炎患者。采集鼻分泌物涂片，得到半定量与全定量细胞学参数[嗜酸性粒细胞（Eos）计数，Eos百分比（Eos%）和脱颗粒Eos比例（De/Eos%）]，同步收集血清总免疫球蛋白E（tIgE），吸入性过敏原筛查，总鼻部症状评分（total nasal symptom score，TNSS）0~12分，总眼部症状评分（total ocular symptom score，TOSS）0~6分及视觉模拟量表（VAS）评分。采用Spearman分析评估相关性，Mann-Whitney U检验比较临床表型差异，有序Logistic回归比较症状关联性，限制性立方样条（restricted cubic splines，RCS）绘制剂量-反应关系。结果 全定量Eos计数与半定量
结果高度一致（Spearman ρ=0.791，P <0.001），全定量Eos%与半定量结果中度一致（ρ=0.575）。全定量Eos%与TNSS相关性最强（ρ=0.254），外周血Eos%与血清tIgE及吸入性过敏原筛查相关性最强（ρ=0.19~0.22）。在哮喘分层中，仅外周血Eos%显示显著组间差异（P <0.05）。有序Logistic回归显示，全定量Eos%模型（AIC=1578.2，Nagelkerke R²=0.039）优于半定量模型（AIC=1587.0，R²=0.033）和外周血Eos%模型（AIC=1603.1，R²=0.023）。RCS显示Eos%与TNSS呈线性剂量-反应关系。结论 全定量Eos计数与半定量结果高度一致，全定量可替代半定量并提供连续量值和更宽的动态范围。全定量在症状关联性上略优于半定量，Eos%与TNSS症状评分间存在稳定线性关系，可连续反映鼻部症状严重程度。