自制列线图预测模型在预测重症腺病毒肺炎患儿预后中的价值

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背景:由于儿童重症腺病毒肺炎的高死亡率,我们认识到在疾病早期预测儿童的不良结局是至关重要的。本研究旨在建立并验证一个列线图来预测重症腺病毒肺炎疾病早期患儿发生有创机械通气的风险。材料与方法:回顾性分析2015至2019年期间重庆医科大学附属儿童医院呼吸中心住院重症腺病毒肺炎患儿的临床资料。我们采用多元Logistic回归分析建立列线图预测模型,列线图的性能通过区分度、一致性和临床应用进行评估。结果:我们共纳入重症腺病毒肺炎患儿207例。年龄、白蛋白水平、肺不张和肌酸磷化酶-同功酶MB被确定为列线图中的预测因子。在训练集中,列线图受试者工作特性曲线下面积为0.85(95%CI,0.78-0.91),在验证集中为0.81(95%CI,0.69-0.94)。预测结果与实际观测结果有较好的一致性,决策曲线分析表明列线图具有临床应用价值。结论:我们建立并验证了呼吸中心住院的重症腺病毒肺炎患儿发生有创机械通气的风险预测的列线图。列线图中包含了4个预测因子,包括年龄、白蛋白、肌酸磷化酶-同工酶MB和肺不张。新的预测模型在早期预测重症腺病毒肺炎患儿发生有创机械通气需求方面优于PRISMⅢ、PEWS和PCIS三个评分量表。这可能对早期预测重症腺病毒肺炎患儿发生严重临床结局有着指导意义。
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