基于C反应蛋白表达预测川崎病并发冠状动脉损伤患儿风险的列线图模型构建

目的探讨C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)早期诊断川崎病患儿并发冠状动脉损伤(coronary artery injury,CAL)的临床价值,并构建个体化预测川崎病并发CAL的列线图模型。方法收集2018年1月至2021年11月在保定市儿童医院接受治疗的川崎病患儿263例,将纳入患者按照7∶3分为建模组(184例)及验证组(79例)。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评价血清CRP对建模组川崎病患儿并发CAL的诊断价值。采用多因素Logistic回归分析建模组影响川崎病并发CAL的危险因素;采用R软件构建预测川崎病并发CAL的列线图模型,并使用ROC及校准曲线验证列线图模型的区分度和一致性。结果与非CAL组患儿相比,建模组中CAL组患儿的血清CRP浓度较高,差异有统计学意义(P<0.05)。ROC分析显示,建模组中CRP诊断川崎病并发CAL的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.842,其敏感度为76.90%,特异度为89.40%。建模组中单因素分析显示,年龄≤3岁、持续发热时间、心电图检查异常、心肌肌钙蛋白I(cardiac troponinl,cTnI)、白细胞计数、CRP均是川崎病并发CAL的影响因素(P<0.05)。建模组中Logistic分析显示,心电图检查异常(OR=3.743,95%CI=1.649~8.497)、cTnI>0.5μg/L(OR=3.636,95%CI=1.488~8.888)、白细胞计数≥10×10^(9)/L(OR=2.332,95%CI=1.071~5.078)、CRP>46 mg/L(OR=4.732,95%CI=1.698~13.185)是影响川崎病并发CAL的危险因素(P<0.05)。构建的列线图预测模型显示,建模组ROC-AUC为0.846;验证组ROC-AUC为0.917,预测模型具有较好的一致性;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,建模组χ^(2)=6.043,P=0.535;验证组χ^(2)=6.440,P=0.598。结论CRP是预测川崎病并发CAL的可靠指标,基于CRP构建的列线图模型可有效指导川崎病患儿并发CAL的个体化预测。

川崎病休克综合征发病机制及最新治疗的研究进展

川崎病休克综合征(Kawasaki disease shock syndrome,KDSS)为川崎病的一种严重亚型,以组织低灌注、尿量减少及心动过速等为主要表现,可在疾病的早期出现休克,并且易发生冠状动脉病变、心肌收缩功能障碍、二尖瓣反流等心脏并发症及其他多脏器损害等。KDSS 早期诊断难度较大。本研究拟对KDSS的发病机制及治疗进展进行综述,旨在加强临床医生对KDSS的认识,达到及早治疗、减少心脏损害和继发性多脏器损害的目的。