基于标准数据集的川崎病相关静脉注射免疫球蛋白无应答预测模型研究

摘要

目的 基于标准数据集，进一步验证川崎病(KD)相关静脉注射免疫球蛋白(IVIG)无应答预测模型的预测效能及其临床应用潜能。方法 回顾性分析2020年1月—2023年3月在上海市儿童医院(上海交通大学医学院附属儿童医院)住院且发热≥3 d的906例患儿资料。依据诊断和纳排标准，共纳入687例患儿资料及其对应的98项检查指标作为研究对象。其中，经IVIG治疗且治疗时间≤48 h,仍发热但排除感染等因素，或7 d内再次出现发热或IVIG治疗次数≥2次的患儿诊断为KD相关IVIG无应答。基于logistic回归模型和决策树模型，构建KD相关IVIG无应答预测的特征向量空间模型及其预测流程，并对预测模型进行训练和分析。进一步对嵌套KD相关IVIG无应答预测模型的“川崎病免疫球蛋白治疗敏感性预测软件”的预测准确率进行验证，以验证模型的临床应用效果。结果 549例(79.9%,549/687)患儿被随机分入训练集，其中KD相关IVIG无应答患儿79例，纳入IVIG无应答组，KD相关IVIG应答患儿470例，纳入IVIG应答组。138例(20.1%,138/687)患儿被随机分入测试集，其中KD相关IVIG无应答患儿23例，应答患儿115例。根据课题组前期构建的KD相关IVIG无应答预测模型进一步对687例患儿资料及其98项检查指标进行决策树分析，结果显示铁蛋白1(ferritin1)>248 ng/mL时，共发现76例样本，IVIG治疗应答48例，IVIG治疗无应答28例。ferritin1≤248 ng/mL、APTT>35.7 s、D二聚体>4.14 mg/L时，共发现10例样本，均为IVIG治疗应答患儿。应用数据集对IVIG无应答预测模型进行验证，结果显示IVIG无应答组AST、纤维蛋白降解产物、CRP和中性粒细胞与淋巴细胞比值均显著高于IVIG应答组，血清白蛋白显著低于IVIG应答组(P<0.001或0.01)。Pearson相关性分析结果显示，上述各检验指标间均无显著相关性(P值均<0.05)。logistic回归分析结果显示，KD相关IVIG无应答预测模型ROC的AUC为0.630 0(95%CI为0.570 9～0.712 7),其灵敏度和特异度分别为0.72和0.88。将本研究纳入的687例患儿资料输入“川崎病免疫球蛋白治疗敏感性预测软件”,结果显示528例患儿预测结果与患儿病历资料中的症状、体征、治疗效果的描述一致，预测准确率为76.86%。结论 基于标准数据集的KD相关IVIG无应答预测模型，为KD诊疗软件的开放和辅助临床治疗提供了数据基础，具有一定的临床应用潜能。但该模型及其衍生的软件或平台的预测效能有待进一步完善。

关键词

川崎病 / 标准数据集 / 静脉注射免疫球蛋白 / 预测模型