基于CT影像特征预测COVID-19患者肺部病变进展

【目的】基于不同阶段COVID-19患者肺部病变变化,利用CT影像学特征建立列线图模型,探讨其预测病变是否进展的效能。【方法】对136例新冠肺炎患者进行回顾性研究,均经2次以上CT扫描。这些患者数据被分成三个队列（训练队列,以及验证队列1和2）。训练队列中的患者根据发热症状开始至首次CT的时间分为三组,分析比较各组之间临床表现和CT特征。根据患者的CT特征构建了一个预测疾病进展的列线图,并对其性能进行了评估。【结果】训练队列包括41名患者。根据三个CT特征：不规则条索影、充气支气管征和不规则形态病灶的比例≥50%,生成了预测疾病进展的列线图,AUC(95%CI)=0.906(0.817,0.995)。训练队列的C指数为0.906,内部验证的C指数为0.892。验证队列1(34例)：AUC(95%CI)=0.889(0.793,0.984);验证队列2(61例)：AUC(95%CI)=0.876(0.706,1.000)。校准曲线表明,列线图预测值与观测值具有较好的一致性。【结论】基于CT影像组学建立的列线图模型可以预测患者肺部病灶的转归,具有较高的敏感性和特异性。根据新冠肺炎患者的CT...     

肾集合管癌预后列线图的建立

目的建立肾集合管癌（CDC,又称Bellini管癌）预后列线图。方法从美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结局数据库中筛选出282例经病理证实为CDC的患者临床资料,采用随机数字表法,按7:3的比例分为训练队列186例和验证队列96例。在训练队列中,使用单因素和Cox多因素生存回归模型分析影响患者预后的因素,确定最优预测模型并建立预后列线图,评估预测效能。在验证队列中,采用ROC曲线和校准曲线验证列线图的准确度。采用决策曲线分析列线图的临床适用性。结果年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗是CDC患者的独立预后因素,并纳入列线图的构建。在训练队列或验证队列中,ROC曲线及校准曲线分析显示,所建立的预后列线图具有较好的预测准确度（均AUC＞0.7）,且列线图预测的生存率与实际生存率具有较好的一致性。决策曲线分析显示所建立的列线图在CDC患者预后预测方面具有潜在的临床适用性。本研究所建立的CDC预后列线图可通过https://chingfeng.shinyapps.io/DynNomappCDC/在线访问并使用。结论本研究所建立的CDC预后列线图（包括年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗等因素）具有较高的预测效能及临床适用性。     

婴幼儿视网膜母细胞瘤生存率预测列线图模型的构建

目的:构建预测婴幼儿视网膜母细胞瘤(RB)生存率的列线图。方法:收集2004年至2019年SEER数据库中929例RB患儿(0～3岁)的临床资料作为训练集,采用Cox回归分析筛选出婴幼儿RB生存的影响因素,并基于回归结果构建预测RB患儿3、5和10 a生存率的列线图。收集2010年至2019年郑州大学第一附属医院诊断的RB患儿111例为外部验证集。利用C指数、ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估列线图模型的预测价值。结果:以因RB死亡为终点事件,Cox回归分析结果显示,肿瘤基底直径≥15 mm、T3期、T4期、M1期和放化疗联合治疗是生存预后的危险因素,HR(95%CI)分别为3.049(1.459～7.782)、6.341(1.811～12.372)、9.554(6.054～13.989)、5.087(1.602～16.155)、10.452(1.180～19.598)。在训练集和外部验证集中,列线图模型预测的C指数(95%CI)分别为0.948(0.923～0.973)、0.858(0.728～0.987);在训练集中,列线图模型3、5和10 a生存率预测的AUC(95...     

急诊重症监护室患者早期死亡动态列线图预测模型的建立与验证

目的 探讨急诊重症监护室患者入院3 d死亡的独立危险因素,以此建立动态网页列线图预测模型并进行验证。方法 回顾性收集2018年1月至2020年12月南京医科大学附属无锡第二医院急诊重症监护病房(EICU)收治的634例患者为研究对象,用其临床资料建立预测模型和内部验证。收集2021年1月至12月该院EICU收治的189例患者,用其临床数据作为验证队列。采用单因素和多因素logistic回归分析确定EICU病人早期死亡的危险因素,并构建列线图模型。受试者工作特征曲线(ROC)、C指数及校准曲线评估列线图模型的预测效能,决策曲线分析评估模型的临床获益。在验证队列中对模型进行外部验证。结果 全组634例EICU患者中,61例(9.62%)入院3 d内死亡。多因素logistic回归分析显示,危重症营养风险(NUTRIC)评分(OR:1.490,95%CI:0.436～2.116,P<0.001)、国家早期预警评分(NEWS)(OR:1.304,95%CI:1.113～1.528,P=0.001)、合并急性呼吸窘迫综合征(ARDS)(OR:2.183,95%CI:1.220～3.905,...     

乳头状肾细胞癌预后预测模型的构建与验证：一项基于SEER数据库的回顾性研究

目的 建立一个用于评估乳头状肾细胞癌（papillary renal cell carcinoma,PRCC）预后的列线图。方法 获取SEER（Surveillance,Epidemiology,and End Results）数据库的6 028例PRCC患者的临床数据,并将其随机分为训练队列（n=4 220）和验证队列（n=1 808）。使用Cox比例风险回归分析来筛选与PRCC预后相关的临床病理特征。基于Cox模型,构建一个列线图预测PRCC患者的预后,用受试者操作特征曲线及C指数检测模型的区分度,用校准图来评估列线图的预测准确性。结果 从SEER数据库中检索到6 028例PRCC患者的数据。Cox比例风险回归分析结果显示,诊断时的年龄、级别、肿瘤淋巴结转移分期（TNM,AJCC,第7版）、手术治疗、肿瘤数量和婚姻状况是重要的独立预后变量。将所有变量合并以建立列线图。在训练和验证队列中,列线图模型的C指数分别为0.807（95%CI=0.779~0.834）和0.800（95%CI=0.759~0.841）,而AJCC TNM分期的C指数分别为0.686（95%CI=0.667~0.706）和0.668（95%CI=0.638~0.697）,表明与AJCC TNM分期系统相比,列线图在训练和验证队列中都表现出了良好的总生存率（overall survival,OS）预测能力。校准曲线显示列线图的生存率预测与实际生存率之间高度一致。结论 本研究构建的列线图显示出良好的预测性能,有助于临床评估PRCC患者OS,从而为患者制定个体化的治疗策略提供依据。     

10岁及以下龋病患儿血常规结果分析

目的 分析龋病患儿与正常儿童,以及不同性别龋病患儿的血常规检测结果。为临床诊疗提供科学依据。方法收集进行龋病治疗的438例10岁及以下龋病患儿,以及同时期211例正常体检儿童血常规检测数据。采用SPSS 23.0软件对数据进行t检验分析。结果 龋病患儿的白细胞（WBC）、血小板（Plt）计数以及红细胞分布宽度变异系数（RDW-CV）较正常儿童显著性增高。血红蛋白（Hb）、红细胞压积（Hct）、红细胞平均体积（MCV）和平均血红蛋白量（MCH)较正常儿童显著性降低。男患儿组较女患儿组的红细胞计数（RBC）、Hb、MCHC和RDW-CV显著性增高,MCV和MCH显著性降低。结论龋病患儿患口腔炎症甚至全身炎症的风险增加,易导致WBC增高。血清铁含量和龋病的发生呈负相关,龋病儿童特别是男患儿患小细胞低色素缺铁性贫血的可能增大。     

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患儿术后阻塞性睡眠呼吸暂停残余的影响因素及列线图风险模型的建立

目的 探讨阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患儿术后阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)残余的影响因素，并构建列线图风险模型。方法 回顾性分析行腺样体/扁桃体切除术的283例OSAHS患儿的临床资料。将患儿随机分为建模队列(n=198)和验证队列(n=85),并根据术后12个月是否存在OSA残余，将建模队列患儿分为治愈组(n=145)和术后OSA残余组(n=53)。采用多因素Logistic回归模型分析OSAHS患儿术后OSA残余的危险因素。基于危险因素构建列线图风险模型，用Bootstrap法进行内部验证，利用验证队列进行外部验证。结果 283例OSAHS患儿中，有75例(26.5%)患儿发生术后OSA残余。多因素Logistic回归分析结果显示，体质指数>24 kg/m²、术前呼吸暂停低通气指数>18次/h、术前自发觉醒次数>8次/h、合并哮喘均是OSAHS患儿术后OSA残余的独立影响因素(均P<0.05)。基于上述危险因素构建的列线图风险模型的校准度、区分度均良好，具有良好的预测能力。决策曲线分析结果显示，当预测的风险≥6%时，使用...     

中国人群肺腺癌生存概率列线图的建立与验证：一项基于SEER的大型回顾性队列研究

目的 使用“监测、流行病学和最终结果”(SEER)数据库构建列线图,以预测中国肺腺癌患者的癌症特异性生存期(CSS)。方法 从SEER数据库中初选2000-2020年间17个登记处的7 940名中国肺腺癌患者,根据纳入与排除标准最终纳入3 304名患者,随机分配(7∶3)到训练集和验证集。列线图通过单因素及多因素Cox回归筛选变量构建,并通过一致性指数(C-Index)、受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线、决策曲线(DCA)和危险分层Kaplan-Meier曲线进行评估。结果 列线图是结构良好且经过充分验证的预后图,由8个变量组成：婚姻状态、原发部位、临床分期、T分型(肿瘤大小)、N分型(淋巴结转移)、外科手术、区域淋巴结清扫和放射治疗。训练集C-Index为0.716(CI:0.702～0.730),验证集C-Index为0.697(CI:0.675～0.719)。在1年、3年和5年的时间点,训练集ROC曲线下面积(AUC)分别为0.766、0.808和0.858,验证集AUC分别为0.733、0.789和0.816。校准曲线证实了列线图预测和观察到的生存概率之间具有一致性,而D...     

慢性心力衰竭长期生存列线图预测模型的构建

目的 建立一个慢性心力衰竭长期生存率列线图预测模型。方法 纳入山东省千佛山医院共235例慢性心力衰竭患者临床数据,采用LASSO回归、多因素COX回归分析后得出影响慢性心力衰竭长期生存率的独立预测因子,构建列线图模型。采用一致性指数(C-index)、校准曲线和时间依赖性受试者工作特征曲线评估列线图模型的预测能力。结果 LASSO回归筛共选出7个与慢性心力衰竭长期生存率相关的独立预测因子,分别为年龄、左室舒张末期内径、二尖瓣反流、三尖瓣反流、红细胞分布宽度、血尿酸、血尿素氮,并构建了列线图预测模型、进行模型的内部验证。训练集、验证集C-index分别为0.782、0.791,1年、5年、10年生存率的曲线下面积分别为0.813、0.843、0.876,校准曲线表现出良好的一致性。结论 通过本次研究,建立了一个能够相对准确预测慢性心力衰竭长期生存率的列线图模型,对临床医生判断慢性心力衰竭患者预后有一定的指导意义。     

基于GEO数据库结合CT影像预测肺癌临床分期的分子标志物及其诊断预测模型的建立

目的基于高通量基因表达(GEO)数据库结合CT影像预测肺癌临床分期的分子标志物,并建立相应的诊断模型及预测列线图。方法从GEO数据库中获取小结节肺癌患者包括训练队列和验证队列的基因表达谱数据,按临床分期将2个队列分别分为2组:早期(Ⅰ期)组和中晚期(Ⅱ、Ⅲ期和Ⅳ期)组;分析2组基因的差异表达及功能富集;通过单因素分析筛选共差异基因后进行Logistic回归分析和ROC分析,并在训练队列中绘制诊断列线图。结果对训练队列和验证队列的差异分析分别获得161和437个差异基因,并筛选获得7个共差异表达基因(SLC16A14、LHX2、PRAME、ZNF257、SOX2、KCNJ16、GSTA1)。Logistic回归分析显示,高表达的ZNF257和低表达的SOX2、KCNJ16、GSTA1与中晚期肺癌显著相关(均P<0.05),以此四基因构建的模型灵敏度为83.3%,特异度为92.9%,建立的诊断列线图在小结节肺癌的恶性诊断预测中显示出极好的潜力。结论成功预测肺癌临床分期的4个分子标志物(ZNF257、SOX2、KCNJ16、GSTA1);以这4个差异表达基因可建立小结节肺癌诊断模型及诊断预测列线图;该诊断模型具有较好的特异度和灵敏度,列线图具有预测CT筛查小结节肺癌的潜能。     

基于SEER数据库构建老年鼻咽癌患者生存预后列线图

目的 利用美国流行病学监测和结果(surveillance, epidemiology, and end results, SEER)数据库构建老年鼻咽癌患者(≥60岁)生存预后风险预测列线图,预测老年鼻咽癌患者的总生存率,为临床决策提供科学依据。方法 从数据库中提取2004—2015年期间的老年鼻咽癌患者共1 366例,随机分为建模组和验证组。对建模组采用Cox比例风险回归模型分析患者的预后影响因素,再构建列线图。利用一致性指数(C-index)和校正曲线对列线图进行验证,评估其预测价值。结果 建模组的Cox比例风险回归模型结果表明：年龄、婚姻、种族、肿瘤分化等级、组织学类型、TNM分期及放化疗均是老年鼻咽癌患者的预后影响因素(均P<0.05),均被用于构建风险预测列线图。风险预测列线图的验证结果表明,建模组的C指数为0.732(95%CI为0.708～0.756),验证组为0.762(95%CI为0.729～0.795);2组的校正曲线均表现出良好的一致性。结论 本研究构建的老年鼻咽癌患者生存预后的风险预测列线图具有良好的预测价值,可快速准确对患者进行个体化的生存预后评估;有...     

成人脑室胶质瘤患者预后列线图模型的构建与评价

目的 探究成人脑室胶质瘤（adult ventricle glioma, AVG）患者的预后因素,进一步构建和评价预后列线图模型,为该类患者的临床管理提供一定的参考。方法 本研究纳入SEER数据库（1973–2016）中经组织学明确诊断的AVG患者,用随机数字表法按2∶1比例分为训练集和验证集进行分析。使用Kaplan-Meier进行生存分析,Cox回归分析确定总生存（OS）和癌症特异性生存（CSS）的独立预后因素,结合患者基本特征,分别构建训练集中针对OS率和CSS率的生存相关列线图预测模型,再依次通过训练集和验证集进行模型的内部交叉验证和外部验证。C指数（C-index）用来评估列线图模型的真实性和可靠性,校准图用来评估训练集和验证集中预测值和观察值之间的一致性。结果 本研究共纳入369例AVG患者,其中男性218例,女性151例,所有患者中位年龄为53岁。根据WHO分级,66例（17.9%）为Ⅱ级胶质瘤,73例（19.8%）为Ⅲ级胶质瘤,230例（62.3%）为Ⅳ级胶质瘤。根据手术切除程度,59例（16.0%）为肿瘤全切,145例（39.3%）为次全切或部分切除。所有患者中,16...     

列线图在肝内胆管癌切除术后患者预后评估中的应用

  目的  分析肝内胆管癌根治性切除术后患者的生存因素并建立列线图,评估列线图能否有效预测个体的生存时间。  方法  回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2013年1月—2019年12月80例接受根治性肝切除术肝内胆管癌患者临床病理资料,采用Cox比例风险回归模型分析影响患者生存的独立危险因素,运用R语言建立根治性切除术后肝内胆管癌患者生存列线图,使用一致性指数C和校准曲线验证列线图性能,并使用ROC曲线下面积比较列线图和TNM分期对术后患者生存的预测效果。  结果  Cox多因素回归分析结果糖链蛋白抗原19-9(CA19-9)、肿瘤数目、肿瘤分化程度、预后营养指数为肝内胆管癌术后患者生存时间的独立影响因素,并构建列线图。列线图一致性指数C为0.692,校准曲线图接近对角线,表明列线图具有较好的区分度和准确性,列线图时间依赖性ROC曲线预测肝内胆管癌术后患者1、2、3年生存率的AUC分别为0.783、0.711、0.726。列线图ROC曲线下面积为0.741,大于TNM分期ROC曲线下面积0.509。  结论  由CA19-9、肿瘤数目、肿瘤分化程度、预后营养指数构建的列线图比TNM分期能更有效地预测肝内胆管癌术后患者生存时间,并具有估算个体的生存概率能力。      

基于多序列MRI影像组学预测早期宫颈癌淋巴血管侵犯的研究

  目的  探索基于多序列MRI图像的影像组学方法在预测早期宫颈癌淋巴血管侵犯(LVSI)中的临床价值。  方法  选取2015年1月—2020年2月宁波大学附属人民医院收治经病理证实的早期宫颈癌患者134例,分层抽样选取训练组91例,验证组43例,术前均行MRI平扫、对比增强(CE-MRI)及弥散成像(DWI)检查。在T₂WI-FS、CE-MRI及DWI序列图像上分别勾画肿瘤感兴趣区,采用LASSO回归及诺模图法提取影像组学特征并建立预测模型,训练组进行特征选择分类及模型建立,验证组对构建的预测模型进行验证,分析基于MRI各序列影像组学模型对早期宫颈癌LVSI的预测效能。  结果  采用LASSO回归在早期宫颈癌患者的T₂WI-FS、CE-MRI和DWI序列影像中分别提取具有预测意义的宫颈癌LVSI的影像组学特征,WavEnLH_s-4、Horzl_LngREmph在各序列中均被筛选出。通过logistics回归模型分别构建的不同序列MRI的影像组学模型对早期宫颈癌LVSI诊断效能均较高,T₂WI-FS、CE-MRI及DWI在训练组的AUC分别为0.810、0.803和0.781,在验证组的AUC分别为0.785、0.761和0.752。使用诺模图法构建的多序列MRI影像组学在训练组的AUC为0.893,在验证组的AUC为0.859。  结论  通过诺模图法构建的基于T₂WI-FS、CE-MRI及DWI序列影像组学模型作为一种客观的影像分析方法,对早期宫颈癌LVSI具有较高的预测效能并具有一定临床应用价值。      

影像组学联合预测模型在预测非小细胞肺癌淋巴结转移中的建立和应用价值

  目的  开发并验证影像组学模型,用于预测非小细胞肺癌术前淋巴结转移风险。  方法  2014年1月至2015年12月100例经临床病理确诊的非小细胞肺癌100例组成训练组,并用该数据建立影像组学预测模型。影像组学特征在平扫及增强CT上进行提取。Lasso-logistic模型用于数据降维、特征选择以及影像组学标记的建立。一致性系数（ICCs）用于评价观察者内部以及观察者之间的重复一致性。以一致性指数（C-index）评价影像组学标签对淋巴结转移的鉴别预测能力,并采用受试者工作特性（ROC）曲线下面积（AUC）展示。多因素logistic回归分析用于建立影像组学联合预测模型,该预测模型的参数包括影像组学标记和独立的临床危险因素。建立的影像组学模型由2016年1月至2017年12月连续纳入的100例非小细胞肺癌病例组成验证组进行验证。采用AUC评价该模型的鉴别预测效能,并用Delong检验进行模型间（联合预测模型与单纯使用22个影像组学标记的模型之间）的比较;用Hosmer-Lemeshow good of fit test（拟合优度检验）评价预测模型的校准度,其结果使用校正曲线表示,以比较模型预测的结果与实际淋巴结转移的一致性。  结果  提取特征时,观察者内部和观察者间的一致性好,ICC均大于0.75。从300个影像组学特征中提取出22个,其组成的影像组学标记,对于鉴别预测淋巴结转移状态的AUC,训练组为0.781,验证组为0.776。建立的影像组学预测模型包含了影像组学标记和血清癌胚抗原（CEA）、细胞角蛋白19片段抗原（CYFRA21-1）、癌抗原125（CA125）水平。用此联合预测模型预测淋巴结转移状态,训练组的AUC为0.836,验证组的AUC为0.821,均高于训练组和验证组单纯使用22个影像组学标记的模型,差异有统计学意义（P<0.05）。影像组学联合预测模型在训练组和验证组中均有较好的校准度,与实际淋巴结转移一致性高。  结论  本研究开发了一个包含了影像组学特征、临床危险因素的影像组学联合预测模型,该模型能够直观预测非小细胞肺癌患者术前的淋巴结转移风险。     

老年2型糖尿病患者非创伤性骨折发生风险的列线图预测模型构建与评价

  目的  分析影响老年2型糖尿病患者非创伤性骨折发生的危险因素,构建列线图预测模型并给予评估。  方法  收集278例老年2型糖尿病患者的临床资料作为建模组,另收集109例老年2型糖尿病患者的临床资料作为验证组,均根据患者患2型糖尿病后是否发生非创伤性骨折将其分为骨折组及无骨折组。以多因素logistic回归分析老年2型糖尿病发生非创伤性骨折风险的影响因素,使用R软件构建列线图预测模型,再评估该列线图的准确性及临床有效性（ROC曲线下面积、H-L拟合度曲线及校准曲线）。  结果   建模组中老年2型糖尿病患者非创伤性骨折发生率为24.46%（68/278）,两组患者年龄、糖尿病周围神经病变、吸烟史、饮酒史、血清甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、糖化血红蛋白（HbA1c）、高血压病史比较,差异有统计学意义（P<0.05）。年龄、糖尿病周围神经病变、HbA1c、高血压病史为老年2型糖尿病患者发生非创伤性骨折的独立危险因素（P<0.05）。据此构建的列线图预测模型内部验证结果显示:ROC曲线下面积为0.774,校准曲线斜率接近1,且H-L拟合度曲线χ2=12.643,P=0.125。以验证组患者进行外部验证,结果显示ROC曲线下面积为0.780,校准曲线的预测概率与实际概率相近,提示该模型区分度、准确度较好。  结论  年龄、糖尿病周围神经病变、HbA1c、高血压病史为老年2型糖尿病患者发生非创伤性骨折的独立危险因素,以此建立的预测模型具有较高的准确度及区分度,医护人员可根据患者个体化因素采取针对性措施进行预防,进而减少老年2型糖尿病患者发生非创伤性骨折的可能性。     

基于血浆渗透压建立急性ST段抬高型心肌梗死重症患者发生院内死亡风险预测模型

目的 建立并验证血浆渗透压对急性ST段抬高型心肌梗死（acute ST-segment elevation myocardial infarction,STEMI）重症患者院内死亡风险预测模型。方法 通过回顾性分析患者电子病历资料,选取2015年1月至2020年12月于云南大学附属医院心血管内科住院的STEMI重症患者,提取患者的一般信息、实验室检查、合并疾病及用药情况等,筛选STEMI重症患者院内死亡风险危险因素并建立预测模型。结果 利用LASSO回归及多因素Logistic回归筛选出白蛋白（ALB）、白细胞（WBC）、血小板（PLT）、血肌酐（Scr）、是否服用他汀类药物、是否服用血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）或血管紧张素转化酶受体拮抗剂（ARB）类药物、血浆渗透压为STEMI重症患者是否发生院内死亡的独立预测因子（P <0.05）,据此7个预测变量绘制列线图,模型检验结果显示其区分度、校准度较好,决策曲线分析（DCA）显示阈值概率5%～95%时,临床使用该模型是可以获益的。结论 构建的包含7个变量预测模型具有较好的区分度和校准度,可作为评估STEMI重症患者院内死亡风险...     

云南省川崎病发病特征临床研究

  目的  探讨川崎病（Kawasaki disease，KD）在云南儿童间的发病和临床特征。  方法  回顾性分析云南省第三人民医院2013年1月至2018年12月间入院的163例川崎患者的资料，分析其临床特征与淋巴细胞亚群特点。  结果  患者年龄跨度较大（0～8岁），其中0～2岁患者占59.51%，患者出现结膜充血、口唇皲裂、皮疹、血沉（ESR）增快，C反应蛋白（CRP）升高、血小板增多，白细胞增高。此外患者还出现四肢末端改变、颈部淋巴结肿大、肛周皮肤潮红、卡巴症、贫血、中性粒细胞异常、WBC小于4 000等症状。心脏彩超结果显示，川崎病人心脏出现内膜不光滑、左右冠状动脉有扩张的症状。93.66%的川崎病患者CD19+升高，其他淋巴细胞亚群也出现变化，并且CD3+CD8+和CD3+CD4+与患者年龄相关（相关系数 > 0.2）。  结论  2岁以下儿童为易感群体，且患者急性期存在显著的免疫学紊乱，结合川崎病表征、血液指标、心脏彩超以及淋巴细胞亚群变化来进行诊断将更加科学合理。     

系统免疫炎症指数在川崎病IVIG治疗抵抗患儿中的预测价值

目的 评价系统免疫炎症指数(SII)对于川崎病(KD)患儿静脉注射免疫球蛋白(IVIG)治疗抵抗的预测价值。方法 回顾性分析2018年1月—2022年3月在中国科学技术大学附属第一医院儿科诊断为KD并接受IVIG治疗的住院患儿445例,依据是否出现IVIG抵抗分为IVIG抵抗组(39例)和IVIG敏感组(406例);再依据血小板值进行分层分析。分别比较各组间炎症指标的差异;针对各差异指标,采用二元logistic回归分析研究其与KD患儿IVIG治疗抵抗的相关性;采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各炎性指标预测KD患儿IVIG治疗抵抗的价值。结果 整体KD患儿样本中,IVIG抵抗组较IVIG敏感组中性粒细胞(N)、中性粒细胞淋巴细胞比率(NLR)、血小板淋巴细胞比率(PLR)、SII、CRP水平高,淋巴细胞(L)较低,差异有统计学意义(均P<0.05);血小板减少KD患儿样本中,各炎症指标数值差异均无统计学意义;非血小板减少KD患儿样本中,IVIG抵抗组较IVIG敏感组N、NLR、SII水平高,差异有统计学意义(均P<0.05)。Logistic回归分析显示,整体样本和非血...     

脑卒中病人入院后新发抑郁风险的预测模型构建及验证

目的构建脑卒中病人入院后新发抑郁风险的预测模型,并验证该预测模型的预测效果。方法选择入院前无抑郁症的脑卒中病人916例,按照入院后1周是否发生抑郁分为新发抑郁组和非抑郁组,采用单因素和多因素logistic回归模型分析新发抑郁的影响因素,建立预测模型,并绘制列线图,同时采用ROC曲线和Hosmer-Lemeshow检验评估模型预测效果。选择2020年4月至2021年4月住院病人298例作为模型验证组。结果模型构建组和验证组病人的新发抑郁率分别为31.8%和32.9%。年龄、体质量指数、教育程度、家庭人均年收入、睡眠质量、睡眠时间、入院后的照护情况、Barthel指数和NIHSS评分为脑卒中病人入院后新发抑郁的影响因素(P < 0.05)。预测模型验证结果显示区分度较好,模型构建组和验证组病人入院后新发抑郁风险的ROC曲线下面积分别为0.868和0.813(P < 0.01);同时校准度也较高,2组Hosmer-Lemeshow检验的P值分别为0.817和0.389。结论构建预测模型可以有效预测脑卒中病人入院后新发抑郁的发生,为临床护理工作中对脑卒中病人进行及时心理干预提供了参考。