亞洲急診醫學病例研究  >> Vol. 7 No. 4 (November 2019)

應用血常規鑒別新型冠狀病毒性肺炎的回顧性分析——血常規鑒別COVID-19
Blood Routine for Early Differential Diagnosis in COVID-19: A Retrospective Analysis—Blood Routine for COVID-19

DOI: 10.12677/ACREM.2019.74004, PDF, HTML, XML, 下載: 50  瀏覽: 115  科研立項經費支持

作者: 周婷婷, 武凡祺, 王 虹, 陶紅艷, 黃暉蓉, 萬毅新*:蘭州大學第二醫院呼吸內科,甘肅 蘭州;蘭州大學第二臨床醫學院,甘肅 蘭州;魏豐賢:蘭州大學第二臨床醫學院,甘肅 蘭州;劉 釗:蘭州大學第一醫院放射科,甘肅 蘭州;第伍丹琲, 李文君, 劉蓓莉, 周心怡, 張天明, 魏海東:蘭州大學第二醫院呼吸內科,甘肅 蘭州

關鍵詞: 新型冠狀病毒肺炎血常規早期診斷鑒別診斷 Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) Blood Routine Early Diagnosis Differential Diagnosis

摘要: 目的:探討血常規在新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)鑒別診斷中的價值。方法:回顧性分析2020年1月23日至2020年2月10日蘭州大學第一、第二醫院確診的15例COVID-19患者、11例疑似病例及同期住院的12例其他肺炎患者的血常規的差異,運用接受者操作特性曲線(receiver operating charac-teristic curve, ROC)的曲線下面積(AUC)評價其對COVID-19鑒別診斷的價值。結果:與疑似病例和其他肺炎患者相比,COVID-19患者早期白細胞計數降低、血小板分布寬度升高,存在顯著性差異(P < 0.05)。ROC分析顯示,白細胞計數對應AUC為0.87 (95% CI = 0.76~0.99),血小板分布寬度對應的AUC為0.84 (95% CI = 0.70~0.99)。結論:基于有限的臨床病例,血常規中白細胞計數下降、血小板分布寬度升高均對COVID-19患者的鑒別診斷具有參考價值,但此結論仍需大樣本研究進一步證實。
Abstract: Objective: To explore the value of blood routine and related indexes in the differential diagnosis of corona virus disease 2019 (COVID-19). Methods: A retrospective analysis of hospitalized patients diagnosed as COVID-19 (n = 15), suspected (n = 11) and other pneumonia (n = 12) during January 23, 2020 to February 10, 2020 were conducted. The data in blood routine test at initial visit were collected and compared. And the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate the area under the curve (AUC) for differential diagnosis of COVID-19. Results: Compared with sus-pected cases and other pneumonia patients, early COVID-19 patients were associated with signifi-cantly reduced counts of white blood cell (WBC), increase counts of platelet distribution width (PDW) (P < 0.05). ROC analysis showed that the AUC of WBC was 0.87 (95% CI = 0.76~0.99), AUC of PDW was 0.84 (495% CI = 0.70~0.99). Conclusions: Based on limited number of cases, the reduction of WBC and the raise of PDW in blood routine is valuable for the differential diagnosis of COVID-19 patients, while the finding needs to be further confirmed by large sample studies.

文章引用: 周婷婷, 武凡祺, 魏豐賢, 劉釗, 第伍丹琲, 李文君, 劉蓓莉, 周心怡, 張天明, 王虹, 陶紅艷, 黃暉蓉, 魏海東, 萬毅新. 應用血常規鑒別新型冠狀病毒性肺炎的回顧性分析——血常規鑒別COVID-19[J]. 亞洲急診醫學病例研究, 2019, 7(4): 21-28. https://doi.org/10.12677/ACREM.2019.74004

1. 引言

新型冠狀病毒性肺炎(Corona Virus Disease 2019, COVID-19),簡稱新冠肺炎,是由新型冠狀病毒(2019-nCoV)感染引起的以肺部炎性病變為主要損害的疾病 [1]。2019-nCoV屬于β屬的冠狀病毒,其與蝙蝠SARS樣冠狀病毒同源性達85%以上 [2]。COVID-19患者及隱性感染者為目前主要的傳染源,經呼吸道飛沫和接觸傳播是主要的傳播途徑 [3]。人群普遍易感。基于已發表的多項研究顯示潛伏期1~14天,多為3~7天,臨床常見發熱、乏力和干咳癥狀 [2]。依據臨床表現及預后分為輕型、普通型、重型和危重型 [1]。截止2020年2月17日,全國累計已達6萬余例,患者分布以湖北省為主。該病已作為急性呼吸道傳染病列為乙類傳染病,并按甲類進行管理。現已有一系列的文獻總結了確診病例的流行病學和臨床基本特征 [3] [4] [5] [6] [7],而本研究擬通過對比分析發熱患者診斷中常用的血常規及相關指數,運用接受者操作特性曲線(receiver operating characteristic curve, ROC)初步探討其對COVID-19早期鑒別診斷的應用價值。

2. 資料與方法

2.1. 病例收集

于2020年1月23日至2020年2月10日同期就診于蘭州大學第一、第二醫院發熱門診的患者,先行預檢分診,主要依據有無發熱,有無外地、可疑疫情或疫區人員接觸史判斷等流行病學風險評估和臨床癥狀評估,后續經血常規和CT檢查,整體綜合流行病學史、癥狀和輔助檢查結果來進一步決定,是否需隔離觀察或住院治療。本研究回顧性分析了其中所有在隔離病房醫學觀察或呼吸內科住院治療的患者。限于防疫需求本研究已向蘭州大學第二醫院倫理委員會申請快速審查并備案(2020A-009),及結合現有已發表文章 [5],已向我院倫理委員會申請免除簽署參與研究患者的知情同意書。

2.2. 分組和納入/排除標準

2.2.1. 分組和納入標準

本回顧性研究中發熱門診初篩疑似病例均符合《新型冠狀病毒肺炎診療方案(試行第五版·修正版)》 [1] 中疑似病例的診斷標準,再次行回顧性臨床診斷。依據診斷結果,分為三組:新冠肺炎組(COVID-19)為同時具備呼吸道標本或血液標本RT-PCR檢測或病毒基因測序顯示2019-nCov核酸陽性或高度同源。疑似病例組(Suspected)為隔離病房醫學觀察并經連續兩次呼吸道病原核酸檢測陰性者(采樣時間至少間隔1天)。而其他肺炎(其他組)組為同期呼吸內科住院,且經急診或發熱門診初篩排外疑似病例的肺炎患者。

2.2.2. 排除標準

排除:1) 同期的因呼吸道癥狀急診就診的非住院或失訪患者;2) 其他院內發熱,如外傷、膽囊炎、盆腔炎、蜂窩織炎和皮肌炎等可能合并肺部疾病的院內會診患者;3) 呼吸內科住院的非感染性疾病,如腫瘤、血管炎和機化性肺炎等患者;4) 合并白血病、骨髓增生異常綜合征、原發性血小板增多癥、脾亢和貧血等會明確影響血常規檢測結果的患者。

2.3. 資料提取

由2名獨立的研究人員進行納入病例的流行病學史、主要癥狀和輔助檢查3方面資料提取,并進行交叉核對。

2.3.1. 流行病學史

1) 發病前14天內有疫區的旅居史;2) 發病前14天內與COVID-19患者有接觸史,或曾接觸過來自疫區的發熱或有呼吸道癥狀的患者;3) 聚集性發病。

2.3.2. 主要癥狀

1) 全身癥狀,如發熱、乏力、肌肉酸痛等;2) 呼吸道癥狀,如胸悶、干咳、咽干、咳痰等;3) 消化道癥狀,如腹瀉、納差、腹痛、腹脹等胃腸不適。

2.3.3. 輔助檢查

所有納入患者均通過SYSMEXME 2100血細胞分析儀和肺高分辨CT完善初次就診時的血常規和胸部CT。1) 血常規提取指標包括:依據臨床觀察及部分已發表文獻和廣泛交流的PPT教學內容選取了9項指標(白細胞計數、中性粒細胞比率、淋巴細胞比率、淋巴細胞計數、嗜堿性粒細胞計數、紅細胞計數、血小板計數、血小板分布寬度、血小板壓積),收集正常/異常人數比例,并同時計算了目前大量文獻報道的NLR、PLR和LMR指數 [8] [9] [10]。其中,NLR = 中性粒細胞/淋巴細胞計數比值,PLR = 血小板/淋巴細胞計數比值,LMR = 淋巴細胞/單核細胞計數。2) 胸部CT特征,主要區分正常和異常2種,正常定義為無肺炎征象者,反之為異常者。

2.4. 統計分析

數據分析應用Prism 6.01統計學軟件進行。其中計數資料以例數并百分比(%)表示,組間對比采用多個獨立樣本的非參數檢驗;計量資料以均數±標準差表示,組間對比采用非配對資料的單因素方差分析(ANOVA),或中位數表示,組間對比采用非參數檢驗。對于組間有顯著性差異的血常規指標,進一步合并疑似組和其他肺炎組病例(即非COVID-19患者)后繪制ROC曲線,計算曲線下面積(AUC),利用Youden指數最大值對應的檢測值作為最佳界值(cut-off值),并計算敏感性和特異性。以P < 0.05為有統計學差異。

3. 結果

3.1. 納入患者一般資料

共納入38例患者,分三組,其中COVID-19組15例,疑似組11例,同期其他肺炎組12例。男18例,女20例,平均年齡為47.82 ± 19.59歲,其性別、年齡組間對比并無顯著性差異。部分患者具有相關流行病學史;血常規在組間無明顯差異;所有患者的胸部CT均有異常表現,表現感染性疾病的特點,其中COVID-19和疑似組均回報為病毒性肺炎表現多考慮;同時大部分患者具有全身、呼吸道或消化道癥狀。除疫區旅居史外,其余項目包括NLR指數、PLR指數、LMR指數,各組間無統計學差異;具體見表1

Table 1. Basic characteristics of the included 3 groups

表1. 三組患者的一般資料

3.2. 血常規分析結果

按相對醫學參考值范圍,將其認定為“正常”或“異常”,三組間在白細胞計數、中性粒細胞比率、淋巴細胞比率、淋巴細胞計數、嗜堿性粒細胞計數、紅細胞計數、血小板計數、血小板分布寬度、血小板壓積間均無統計學差異(P > 0.05),提示若按醫學參考值來區分時,血常規區分COVID-19、疑似組和其他肺炎組的臨床指導意義有限;具體見表2

Table 2. Comparison of blood routine index of the included 3 groups

表2. 三組患者的血常規對比分析

而進一步依據血常規均值對比分析發現,COVID-19相比于疑似組和其他肺炎組,在白細胞計數 (4.51 ± 1.471 v.s. 7.40 ± 2.25 v.s. 7.34 ± 2.39)均值方面出現顯著性降低(P < 0.05),而在血小板分布寬度(15.51 ± 2.25 v.s. 12.58 ± 1.84 v.s. 12.49 ± 3.25)均值方面出現顯著性升高(P < 0.05);COVID-19相比于其他肺炎組,在嗜堿性粒細胞計數(median0.010 v.s. median0.010 v.s. median0.025)中位數方面出現顯著性降低(P < 0.05),在血小板計數計數(187.2 ± 110.1 v.s. 222.5 ± 63.25 v.s. 312.5 ± 139.4)和血小板壓積(0.20 ± 0.10 v.s. 0.24 ± 0.07 v.s. 0.32 ± 0.14)均數方面出現顯著性降低(P < 0.05);而COVID-19、疑似組和其他肺炎組在淋巴細胞計數(1.10 ± 0.36 v.s. 1.47 ± 0.67 v.s. 1.30 ± 0.70)均值方面無統計學意義(P > 0.05);見圖1

Figure 1. Comparison of parameters in blood routine of the included 3 group

圖1. 三組血常規中主要結果平均值的對比分析

3.3. 血常規鑒別診斷價值

使用ROC曲線對白細胞計數、嗜堿性粒細胞計數、血小板計數、血小板壓積、血小板分布寬度和紅細胞計數分析,結果顯示:白細胞計數對應AUC為0.87 (95% CI = 0.76~0.99),嗜堿性粒細胞計數對應AUC為0.76 (95% CI = 0.60~0.91),血小板計數對應AUC為0.76 (95% CI = 0.59~0.92),血小板壓積對應AUC為0.77 (95% CI = 0.61~0.94),血小板分布寬度對應AUC為0.84 (95% CI = 0.70~0.99),淋巴細胞計數對應AUC為0.59 (95% CI = 0.50~0.85)。ROC分析提示白細胞計數和血小板分布寬度對COVID-19具有較好的鑒別診斷價值;見圖2

Figure 2. ROC analysis of blood routine for COVID-19 differential diagnosis

圖2. 血常規鑒別診斷COVID-19的ROC曲線下面積(AUC)

4. 討論

當前COVID-19疫情的防控形勢不斷變化,對全球、社會乃至個人仍有重要影響 [11] [12]。2019年12月以來,COVID-19疑似病例及確診病例逐日增加,近期國內每日新增人數才逐漸趨于穩定,但國外仍在迅速蔓延。《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案》也隨著疾病認識的深入和診療經驗的積累快速更新至第七版。但在臨床工作中,發熱門診初篩、確診,住院病房會診、排除COVID-19及其疑似病例,對醫院就診流程和疫情期間的緊急管理模式,以及隱性感染者的識別和確診病例的恰當診療仍然具有一定挑戰。其中最為核心的是診斷COVID-19患者及隱性感染者,隔離COVID-19流行的傳染源 [12]。隨著疫情在全國的發展和大規模包含春運、復工時的人流交換,以及逐漸增加的社會交流活動,依據流行病學史來判斷疑似病例的臨床實用性下降,困難較前增加。

目前確診病例的“金標準”一直為核酸檢測,雖然理論上核酸檢測特異度高,但受到采樣部位、方法、次數、標本保存和試劑一致性等的影響,存在一定的“假陰性”結果 [13]。而且部分醫療機構試劑盒不足,增加了疑似病例傳染病病房單間隔離的負擔。過度依賴核酸檢測結果亦不利于潛在實際病例的早期診療。故而在各版診療方案中,臨床表現有:1) 發熱和/或呼吸道癥狀;2) 具有上述新型冠狀病毒肺炎影像學特征;3) 發病早期白細胞總數正常或減少,淋巴細胞計數減少。其中血常規檢驗因方便快捷,能提供反映機體生理、病理狀態的較為早期的基本信息,常列為疾病初步診斷的首選之一。其不僅能為疾病的診斷提供進一步的線索,某些情況下還能成為疾病診斷的重要依據之一。尤其在基層抑或社區醫院中就診病員量顯著增加的情況,血常規結果直觀、易讀,血液標本采集條件易于實現,有助于縮短接診時間、減少聚集、降低聚集性發病風險,同時有助于各級醫療機構對疑似病例的初篩。在COVID-19各版診療方案中,血常規中白細胞計數及淋巴細胞計數均是臨床表現中含癥狀和影像學特征在內的必要條件之一。

本文通過回顧性分析COVID-19患者初次就診的血常規特點,對比了COVID-19組、疑似組和同期其他肺炎組的血常規及相關指數,發現:1) 就醫學參考值(4~10 × 109/L)而言,COVID-19患者和正常人對比,早期可能存在白細胞計數正常或減低的情況;2) 在大部分病例合并發熱的(非正常人群)情況下,白細胞計數相對于醫學參考值的正常和異常比例在三組病例間并無顯著性差異;3) 但COVID-19患者較其他2組肺炎患者的早期白細胞計數顯著降低,需要注意的是,其不同于正常患者的醫學參考值。故而,本文作者建議,目前COVID-19診斷中需要明確的一個重要問題在于:不同環境下的防疫工作的初篩的重點是將COVID-19患者同正常人群相區分,還是同其他發熱和/或肺炎患者相鑒別?

同時診療方案指出COVID-19患者或合并淋巴細胞計數減少,但本研究中僅部分患者出現了淋巴細胞減少。其中1例患者初次就診時淋巴細胞減少(白細胞正常),最終診斷為危重型COVID-19,既往合并2型糖尿病;1例淋巴細胞計數減少(白細胞降低),診斷為危重型COVID-19,無明確基礎疾病;另外3例淋巴細胞計數正常(1例白細胞正常,2例白細胞降低),均以普通型就診,無明確基礎疾病。雖然2例危重型患者均出現淋巴細胞減少,但總體均值無明顯差異,考慮可能與本研究納入的多為早期普通型有關,同時考慮淋巴細胞減少可能與高齡、COVID-19嚴重程度和合并基礎疾病有關。白細胞計數降低對COVID-19有鑒別診斷價值,聯合淋巴細胞減少可能有助于危重型COVID-19的分型診斷和預測不良預后。

此外,本研究發現嗜堿性粒細胞計數、血小板計數、血小板壓積、血小板分布寬度和紅細胞計數同樣具有COVID-19鑒別診斷價值,這與目前部分臨床觀察結果相一致。尤其白細胞計數和血小板分布寬度的AUC均≥0.80,具有較好的區分度,或可將其與白細胞計數、淋巴細胞聯合分析,可能有助于降低其他因素干擾,進一步提高血常規的鑒別診斷價值。另外,LMR/NLR/PLR是腫瘤研究中常用的基于血常規的預后預測指標之一,同時在肺部疾病中亦有預測價值 [8] [9]。但本研究未發現其顯著性差異,考慮其主要為預后而非診斷預測指標,本研究中主要采集的為首次就診時而非動態的血常規有關。結合既往研究中對于預后的較高預測價值,動態觀測LMR/NLR/PLR可能有助于危重型COVID-19不良預后的鑒別,以及有助于激素和有創呼吸支持治療時機的把握,但仍需其他研究進一步結合預后情況進行論證。

既往有部分學者呼吁將CT作為COVID-19診斷的主要依據,在第五版(修正版)中湖北省COVID-19臨床診斷標準曾將其采納 [13] [14]。在確診病例診斷標準不變的同時,臨床表現在疑似病例、臨床診斷病例的初篩和確定中越來越重要。陳有三等學者進一步針對全人群篩查提出了CT評分系統,建議2分以下無需隔離及特殊治療;3分居家隔離并抗炎對癥等口服藥物治療,病情進展時需進一步申請核酸檢測;4分及以上醫院隔離并依照COVID-19方案治療,同時需緊急申請核酸檢測;但其臨床使用實際效果尚未見數據支持。通過血常規初篩需急診CT檢查者,并聯合CT評分,或有助于進一步篩選急需申請核酸檢測者,對于優化診治流程和提高醫療資源使用效率可能有重要意義 [12]。

在中醫診斷中,將其分為早期、中期、重癥期、恢復期四期,對應寒濕郁肺、疫毒閉肺、內閉外脫、肺脾氣虛四型,分別可予以湯劑和/或中成藥治療 [15]。目前已有多篇文章報道中西醫結合治療可縮短病程,改善患者預后,充分說明中醫辯證論治對于COVID-19的分型診斷和治療具有重要作用。

本文的局限性主要如下:1) 納入COVID-19病例較少,大部分具有發熱和CT肺炎表現,考慮由于隱形感染和輕型COVID-19患者的存在 [5],這可能導致選擇性偏倚;2) 本研究中對照組選取的主要為同期住院或隔離的肺炎患者,不同于醫學參考值的全人群,所有應用該結論時應充分考慮篩查對象所代表人群;3) 血常規為機體敏感指標,可受到多種因素影響,尤其COVID-19合并其他感染時;4) 本研究僅為初步研究,對COVID-19診斷有一定指導意義,但結論仍需大樣本、高質量研究進一步證實。

綜上所述,基于有限的臨床病例,除白細胞計數和淋巴細胞計數外,臨床中血小板分布寬度升高同樣對COVID-19患者早期鑒別診斷具有參考價值,但此結論仍需大樣本研究進一步證實。

基金項目

甘肅省新型冠狀病毒肺炎科技重大專項。

NOTES

*通訊作者。

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參考文獻

[1] 國家衛健委. 新型冠狀病毒肺炎診療方案(試行第五版 修正版) [J]. 中國中西醫結合雜志, 2020, 40(2): 136-138.
http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2787.R.20200208.1034.002.html
[2] Zhu, N., Zhang, D., Wang, W., et al. (2020) A Novel Coronavirus from Patients with Pneumonia in China, 2019. New England Journal of Medicine, 382, 727-733.
https://doi.org/10.1056/NEJMoa2001017
[3] Hui, D.S., Azhar, E., Madani, T.A., et al. (2020) The Continuing 2019-nCoV Epidemic Threat of Novel Coronaviruses to Global Health—The Latest 2019 Novel Coronavirus Outbreak in Wuhan, China. International Journal of Infectious Diseases, 91, 264-266.
https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.01.009
[4] Li, Q., Guan, X., Wu, P., et al. (2020) Early Transmission Dynam-ics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus-Infected Pneumonia. New England Journal of Medicine, 382, 1199-1207.
https://doi.org/10.1056/NEJMoa2001316
[5] Guan, W.-J., Ni, Z.-Y., Hu, Y., et al. (2020) Clinical Characteristics of 2019 Novel Coronavirus Infection in China. New England Journal of Medicine, 382, 1708-1720.
https://doi.org/10.1101/2020.02.06.20020974
[6] Chen, N., Zhou, M., Dong, X., et al. (2020) Epidemiological and Clinical Characteristics of 99 Cases of 2019 Novel Coronavirus Pneumonia in Wuhan, China: A Descriptive Study. The Lancet, 395, 507-513.
https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30211-7
[7] Jin, Y., Cai, L., Cheng, Z., et al. (2020) A Rapid Advice Guideline for the Diagnosis and Treatment of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Infected Pneumonia (Standard Version). Military Medical Research, 7, 4.
https://doi.org/10.1186/s40779-020-0233-6
[8] 潘穎, 管世鶴, 楊凱, 等. 外周血血小板/淋巴細胞比值在非小細胞肺癌診斷中的價值[J]. 細胞與分子免疫學雜志, 2016, 32(12): 1683-1686.
[9] 葉濤, 楊銀, 王凱, 等. 中性粒細胞/淋巴細胞比率預測慢性阻塞性肺疾病患者并發2型糖尿病的價值:前瞻性隊列研究[J]. 南方醫科大學學報, 2017, 37(10): 1308-1314.
[10] 魏豐賢, 倪彬, 蔡潤津, 等. 肝硬化門靜脈高壓患者斷流術后血小板形態及其相關指數的回顧性分析[C]//第十屆全國疑難及重癥肝病大會論文匯編. 北京: 全國重型肝病及人工肝血液凈化攻關協作組, 2019: 176, ID 055.
[11] 姚璜, 楊盛力, 魏守蓉. 新型冠狀病毒肺炎應以防控為首[J]. 醫藥導報, 2020, 39(3): 327-329.
http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1293.R.20200211.2022.005.html
[12] Zhou, T.T. and Wei, F.X. (2020) Primary Stratification and Identification of Suspected Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) from Clinical Perspective by a Simple Scoring Proposal. Military Medical Research, 7, 16.
https://doi.org/10.1186/s40779-020-00246-8
[13] 鐘飛揚, 張寒菲, 王彬宸, 等. 新型冠狀病毒肺炎的CT影像學表現[J]. 武漢大學學報(醫學版), 2020, 41(3): 345-348.
[14] 高璐, 張靜平, 杜永浩, 等. 輸入性新型冠狀病毒肺炎的CT表現[J]. 西安交通大學學報(醫學版), 2020, 41(2): 187.
http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1399.r.20200213.1259.009.html
[15] 徐旭, 張瑩, 李新, 李曉霞. 各地區中醫藥預防新型冠狀病毒(COVID-19)肺炎方案分析[J/OL]. 中草藥, 2020, 51(4): 866-872.
http://kns.cnki.net/kcms/detail/12.1108.R.20200214.1506.002.html

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