目的建立小儿川崎病鉴别诊断模型,为临床诊断决策提供参考。方法选取上海市儿童医院2013年1月至2017年7月入院接受治疗的发热患儿,根据最终临床诊断将其分为川崎病组与发热对照组,回顾性分析比较两组间一般临床信息及实验室指标,通过Logistic回归分析建立数学模型并评价其效能。结果本研究共纳入1916例患儿,平均年龄为(3.47±2.83)岁。其中,男性1085(56.6%)例,女性831(43.4%)例,川崎病组患儿479(25.0%)例,发热对照组患儿共1099(75.0%)例。采用向后逐步回归的方法,将因变量和自变量纳入Logistic回归分析中。结果显示,此模型的Hosmer and Lemeshow检验P=0.944,说明拟合方程与真实方程无偏差;年龄、发热天数、红细胞沉降率、C反应蛋白、白细胞计数、白蛋白、D-D二聚体水平是川崎病的独立危险因素。Logistic回归的预测方程为:ln(P/1-p)=-7.337+2.163×CRP+1.56×DD+1.612×ESR+1.392+年龄+1.724×发热天数+2.295×WBC+0.808×ALB。计算患者模型得分,并做ROC曲线,曲线下面积为0.927(95%CI:0.905-0.950),当得分为9分时,约登指数最高,为72.9%,将得分为9分设置为截断点,预测是否川崎病的灵敏度和特异度分别为89.7%和83.2%。结论本研究建立的小儿川崎病鉴别诊断模型具有较好的诊断效能,有待于进一步大规模、多中心研究加以证实。
