0～5岁川崎病儿童静脉注射免疫球蛋白耐药的相关因素分析及预测模型构建

作者：李红霞; 朱凯; 刘雯; 王慧; 杨涛毅^*

来源：心血管病学进展, 2023, 44(03): 283-288.

DOI：10.16806/j.cnki.issn.1004-3934.2023.03.020

• 川崎病
• 静脉注射免疫球蛋白耐药
• 危险因素
• 预测模型

目的 通过卡方自动交互检测(CHAID)决策树模型与逻辑回归探讨川崎病(KD)静脉注射免疫球蛋白(IVIg)耐药发生的影响因素及其对IVIg耐药的预测效果。方法 采用回顾性队列研究方法，选取2015年1月—2022年1月于成都市第三人民医院确诊并经规范治疗且随访记录完整的310例KD患儿为研究对象，根据IVIg耐药的发生情况分为耐药组与敏感组。分别构建逻辑回归模型与CHAID决策树模型分析IVIg耐药发生的主要影响因素，采用ROC曲线比较模型的效能。结果 310例KD患儿中，出现IVIg耐药63例(20.3%),与IVIg敏感组相比，IVIg耐药组的中性粒细胞绝对值、总胆红素(TBIL)、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、C反应蛋白(CRP)、脑钠肽(BNP)和血清铁蛋白(SF)水平显著升高(P<0.05),10 d后开始使用IVIg,并发冠状动脉病变、心包积液、侧支血管形成的人数更多(P<0.05),血小板计数、血钠水平显著降低(P<0.05)。决策树模型ROC曲线下面积为0.918 6(95%CI 0.862 3～0.974 8),逻辑回归模型为0.855 9(95%CI 0.775 9～0.935 9),两种模型区分度均良好，但CHAID决策树模型分类效能更优(Z=9.191,P<0.001)。结论 KD患儿发生IVIg耐药的主要高危因素包括TBIL≥1.46 mg·dL-1、CRP≥94 mg·dL-1、BNP≥1 450 pg·mL-1和SF≥148μg·L-1,其中TBIL和BNP是重要的影响因素。CHAID决策树模型可精确地识别早期IVIg耐药，为预防儿童获得性心脏病提供参考。

• 单位
  新疆医科大学; 西南交通大学; 成都市第三人民医院