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川崎病是一种以急性、热性出疹,累及全身中小血管的非特异性炎症性疾病,好发于儿童群体,其中病情严重时可合并冠状动脉损伤(coronary artery lesion,CAL),具体表现为冠状动脉炎性浸润型损伤导致血管平滑肌坏死、血管弹性下降,并逐步引发冠状动脉瘤或冠脉狭窄,最终引发后天获得性心脏病,严重影响患儿预后,故早期发现并干预小儿川崎病的CAL对于改善其预后而言至关重要[1-2]。近年来,临床上对川崎病的诊断和治疗愈发重视,川崎病患儿的诊断率明显提高,如何提高预测川崎病患儿合并CAL的风险评估正成为业内关注的热点。基于文献分析可知,25羟基维生素D缺乏[3]、心电图QT间期变化[4]、降钙素升高[5]、白细胞计数升高[6]等是诱发小儿川崎病合并CAL的危险因素,但不同研究报道的危险因素不尽相同,且缺少基于危险因素预测模型的分析和对比研究。本研究将基于现有研究对川崎病合并CAL的危险因素进行深入研究,同时采用多种预测模型对模型进行优化、改进和横向对比,旨在为小儿川崎病并发CAL的临床早期预防和干预提供指导。
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单因素分析结果显示,不同组别患儿的性别、发热持续时间、C反应蛋白、白细胞计数、血小板计数、血沉、血钠、血清白蛋白比较,差异均有统计学意义(P < 0.05~P < 0.01)(见表 1)。
指标 赋值 观察组
(n=30)对照组
(n=52)χ2 P 年龄/岁 ≤3
>31
228(38.89)
2(20.00)44(61.11)
8(80.00)0.66* >0.05 性别 男
女1
224(46.15)
6(20.00)28(53.85)
24(80.00)5.61 < 0.05 发热持续时间/d ≤10
>101
214(26.92)
16(53.33)38(73.08)
14(46.67)5.72 < 0.05 白细胞计数/(×109/L) ≤10
>101
26(16.67)
24(52.17)30(83.33)
22(47.83)10.97 < 0.01 C反应蛋白/(mg/L) ≤30
>301
211(36.67)
19(63.33)33(63.46)
19(36.54)5.49 < 0.05 血小板计数/(×109/L) ≤300
>3001
28(19.05)
22(55.00)34(80.95)
18(45.00)11.41 < 0.01 血沉/(mm/h) ≤40
>401
217(56.67)
13(43.33)41(78.85)
11(21.15)4.52 < 0.05 血钠/(mmol/L) ≤135
>1352
117(58.62)
13(24.53)12(41.38)
40(75.47)9.39 < 0.05 血红蛋白/(g/L) ≤90
>902
116(47.06)
14(29.17)18(52.94)
34(70.83)2.75 >0.05 血清白蛋白/(g/L) ≤35
>351
217(56.67)
13(25.00)13(43.33)
39(75.00)8.22 < 0.01 *示矫正χ2值 表 1 川崎病合并CAL高危因素单因素分析
将小儿川崎病是否合并CAL作为因变量,将上述有统计学差异的因素作为自变量纳入条件logstic回归模型分析,结果显示发热持续时间、血小板计数、白细胞计数、C反应蛋白、血钠是川崎病患儿发生CAL的独立危险因素(P < 0.05~P < 0.01)(见表 2)。
危险因素 B SE Waldχ2 OR P 95%CI 血小板计数 -2.342 0.768 9.31 0.096 < 0.01 0.021~0.433 白细胞计数 -2.312 0.721 10.27 0.099 < 0.01 0.024~0.407 发热持续时间 -2.141 0.760 7.93 0.117 < 0.01 0.026~0.522 C反应蛋白 -1.553 0.697 4.97 0.212 < 0.05 0.054~0.829 血钠 1.969 0.680 8.39 7.162 < 0.01 1.891~27.132 表 2 小儿川崎病合并CAL的多因素logistic分析
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随机森林模型因其抽象概念的限制,无法呈现出可视化的结构图,具体通过R语言实现,通过建模和数据分析发现不同影响因素的影响权重因素从高到低排序依次为白细胞计数、C反应蛋白、血小板计数、血清白蛋白和血钠(见图 1)。
-
基于XGB模型分析可知,影响川崎病患儿发生CAL的独立危险因素包括血小板计数、血钠、血清白蛋白、白细胞计数及发热持续时间,各因素的影响权重大小见图 2。
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基于logistic回归模型分析所得的独立危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为86.50%,特异性为80.00%,约登指数为0.665,AUC面积为0.895;基于随机森林模型分析所得的危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为86.70%,特异性为73.10%,约登指数为0.598,AUC面积为0.841;基于XGB模型分析所得的危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为100%,特异性为80.00%,约登指数为0.800,AUC为0.963,XGB模型的预测效能优于logistic回归模型和随机森林模型(见表 3)。
模型 敏感性/% 特异性/% 约登指数 AUC面积 logistic回归模型 86.50 80.00 0.665 0.895 随机森林模型 86.70 73.10 0.598 0.841 XGB模型 100.00 80.00 0.800 0.963 表 3 3种危险因素分析方法效能ROC分析
小儿川崎病并发冠状动脉损伤的危险因素分析
Analysis of the risk factors of coronary artery lesion in children with Kawasaki disease
-
摘要:
目的探究小儿川崎病并发冠状动脉损伤(CAL)的危险因素,为临床早期预防和干预提供指导。 方法采用回顾性分析法,收集82例川崎病患儿的临床资料进行研究,其中合并有CAL者纳入观察组30例,未合并有CAL者纳入对照组52例,对影响小儿川崎病并发CAL的危险因素进行单因素分析、logistic多因素分析,明确独立危险因素后构建基于logistic回归、向量机(XGB)、决策树的不同预测模型,并对模型进行优化和验证以明确预测效能最为理想的预测模型。 结果单因素分析和logstic回归模型分析显示, 热持续时间、血小板计数、白细胞计数、C反应蛋白、血钠是川崎病患儿发生CAL的独立危险因素(P < 0.05~P < 0.01);基于随机森林模型分析得到的川崎病患儿发生CAL的危险因素按照影响权重大小排列依次为白细胞计数、C反应蛋白、血小板计数、血清白蛋白和血钠;基于XGB模型分析可知,影响川崎病患儿发生CAL的独立危险因素按照影响权重大小排列依次为血小板计数、血钠、血清白蛋白、白细胞计数及发热持续时间;基于logistic回归模型分析所得的独立危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为86.50%,特异性为80.00%,约登指数为0.665,AUC面积为0.895;基于随机森林模型分析所得的危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为86.70%,特异性为73.10%,约登指数为0.598,AUC面积为0.841;基于XGB模型分析所得的危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为100%,特异性为80.00%,约登指数为0.800,AUC面积为0.963,XGB模型的预测效能优于logistic回归模型和随机森林模型。 结论Logistic回归分析、随机森林模型、XGB模型均可用于小儿川崎病合并CAL的危险因素的研究,其中XGB模型的预测效能最为良好,所演算出的影响因素按照权重大小依次排序为血小板计数、血钠、血清白蛋白、白细胞计数和发热持续时间。 -
关键词:
- 川崎病 /
- 冠状动脉损伤 /
- logistics模型 /
- 随机森林模型 /
- XGB模型
Abstract:ObjectiveTo explore the risk factors of Kawasaki disease complicated with coronary artery lesion(CAL) in children, and provide the guidance for clinical early prevention and intervention. MethodsThe clinical data of 82 children with Kawasaki disease were retrospectively analyzed, 30 patients with CAL and 52 patients without CAL were divided into the observation group and control group, respectively.The risk factors of Kawasaki disease complicated with CAL in children were analyzed using the univariate analysis and logistic multivariate analysis.After the independent risk factors were clarified, the different prediction models based on logistic regression, vector machine and decision tree were established, and the models were optimized and validated to identify the most ideal prediction model. ResultsThe results of the univariate analysis and logstic regression model analysis showed that the heat duration, platelet count, white blood cell count, C-reactive protein and serum sodium were the independent risk factors of CAL in children with Kawasaki disease(P < 0.05 to P < 0.01).The results of the random forest model analysis showed the the risk factors of CAL in children with Kawasaki disease were the white blood cell count, C-reactive protein, platelet count, serum albumin and serum sodium in order of influence weight.The results of XGB model analysis showed that the independent risk factors of CAL in children with Kawasaki disease were the platelet count, serum sodium, serum albumin, white blood cell count and fever duration in order of the influencing weight.The results of logistic regressive model analysis showed that the sensitivity, specificity, Youden index and AUC area of the independent risk factors in predicting CAL children with Kawasaki disease were 86.50%, 80.00%, 0.665 and 0.895, respectively.The results of random forest model analysis showed that the sensitivity, specificity, Youden index and AUC area of the risk factors in predicting CAL children with Kawasaki disease were 86.70%, 73.10%, 0.598 and 0.841, respectively.The results of XGB model analysis showed that the sensitivity, specificity, Youden index and AUC area of the risk factors in predicting CAL children with Kawasaki disease were 100.00%, 80.00%, 0.800 and 0.963, respectively.The prediction efficiency of GB model was better than that of logistic regression model and random forest model. ConclusionsThe logistic regression analysis, random forest model and XGB model can be used in the study of risk factors in CAL children with Kawasaki disease, the prediction efficacy of XGB model is most good, and the influencing factors are the platelet count, serum sodium, serum albumin, white blood cell count and fever duration in order of weigh calculated by XGB model. -
Key words:
- Kawasaki disease /
- coronary artery lesion /
- logistics model /
- random forest model /
- XGB model
-
表 1 川崎病合并CAL高危因素单因素分析
指标 赋值 观察组
(n=30)对照组
(n=52)χ2 P 年龄/岁 ≤3
>31
228(38.89)
2(20.00)44(61.11)
8(80.00)0.66* >0.05 性别 男
女1
224(46.15)
6(20.00)28(53.85)
24(80.00)5.61 < 0.05 发热持续时间/d ≤10
>101
214(26.92)
16(53.33)38(73.08)
14(46.67)5.72 < 0.05 白细胞计数/(×109/L) ≤10
>101
26(16.67)
24(52.17)30(83.33)
22(47.83)10.97 < 0.01 C反应蛋白/(mg/L) ≤30
>301
211(36.67)
19(63.33)33(63.46)
19(36.54)5.49 < 0.05 血小板计数/(×109/L) ≤300
>3001
28(19.05)
22(55.00)34(80.95)
18(45.00)11.41 < 0.01 血沉/(mm/h) ≤40
>401
217(56.67)
13(43.33)41(78.85)
11(21.15)4.52 < 0.05 血钠/(mmol/L) ≤135
>1352
117(58.62)
13(24.53)12(41.38)
40(75.47)9.39 < 0.05 血红蛋白/(g/L) ≤90
>902
116(47.06)
14(29.17)18(52.94)
34(70.83)2.75 >0.05 血清白蛋白/(g/L) ≤35
>351
217(56.67)
13(25.00)13(43.33)
39(75.00)8.22 < 0.01 *示矫正χ2值 表 2 小儿川崎病合并CAL的多因素logistic分析
危险因素 B SE Waldχ2 OR P 95%CI 血小板计数 -2.342 0.768 9.31 0.096 < 0.01 0.021~0.433 白细胞计数 -2.312 0.721 10.27 0.099 < 0.01 0.024~0.407 发热持续时间 -2.141 0.760 7.93 0.117 < 0.01 0.026~0.522 C反应蛋白 -1.553 0.697 4.97 0.212 < 0.05 0.054~0.829 血钠 1.969 0.680 8.39 7.162 < 0.01 1.891~27.132 表 3 3种危险因素分析方法效能ROC分析
模型 敏感性/% 特异性/% 约登指数 AUC面积 logistic回归模型 86.50 80.00 0.665 0.895 随机森林模型 86.70 73.10 0.598 0.841 XGB模型 100.00 80.00 0.800 0.963 -
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