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川崎病并发冠状动脉病变风险的列线图模型的构建与分析
文献摘要：
目的 建立预测川崎病(KD)并发冠状动脉病变(CAL)风险的列线图模型.方法 回顾性分析KD患儿的临床资料及血液学指标.根据超声心动图对冠状动脉的检测结果将患儿分为冠状动脉病变组(CAL组)70例和非冠状动脉病变组(NCAL组)95例.采用最小绝对值收敛和选择算子、套索算法(LASSO)回归分析KD合并CAL风险的危险因素,纳入多因素Logistic回归建立预测模型构建列线图,再通过受试者工作特征(ROC)曲线、校正曲线、决策曲线分析3个层面对模型进行验证,评估模型的优劣性.结果 采用LASSO回归筛选出5个预测因子,即发热时间≥10 d、合并支原体感染、白细胞(WBC)＞20×109/L、血小板(PLT)计数、C反应蛋白(CRP)与白蛋白(ALB)比值.纳入Logistic回归并构建列线图,经验证列线图ROC曲线的曲线下面积(AUC)为0.841(95％CI为0.782～0.900),灵敏度为85.7％,特异度为71.6％.结论 本研究所建立的KD并发CAL预测模型具有良好的区分度与准确性,有助于临床工作者筛选出CAL的高危患儿.
文献关键词：
川崎病;冠状动脉病变;危险因素;套索算法
中图分类号：
作者姓名：
龙超;张睿;黄飞;王小菊
作者机构：
湖北医药学院附属随州市中心医院儿科,湖北随州,441300
文献出处：
引用格式：
[1]龙超;张睿;黄飞;王小菊-.川崎病并发冠状动脉病变风险的列线图模型的构建与分析)[J].实用临床医药杂志,2022(10):31-35
A类：
B类：
川崎病,冠状动脉病变,列线图模型,KD,血液学指标,超声心动图,NCAL,选择算子,套索算法,LASSO,预测模型构建,受试者工作特征,校正曲线,决策曲线分析,优劣性,预测因子,发热时间,支原体感染,WBC,PLT,ALB,归并,区分度,临床工作,高危患儿
AB值：
0.21524
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