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目的 探究川崎病(KD)患儿静脉注射免疫球蛋白抵抗(IVIGR)的影响因素,并构建IVIGR预测模型,为KD患儿风险分层护理提供依据.方法 纳入 2020年 4 月至 2023 年 4 月在嘉兴市第二医院诊治的KD患儿为研究对象.根据KD患儿是否发生IVIGR分为IVIGR组和非IVIGR组.采用逐步多因素Logistic回归探究KD患儿发生IVIGR的独立影响因素,构建KD患儿IVIGR预测模型.采用受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线和决策曲线评估IVIGR预测模型的预测能力、校准能力和临床净获益.结果 研究共纳入 120 例KD患儿,IVIG组 22 例,非IVIGR组 98 例.多因素Logistic回归结果显示,红细胞压积、总胆红素、乳酸脱氢酶和C-反应蛋白/白蛋白比值是KD患儿发生IVIGR的独立影响因素(P<0.05).建立的KD患儿IVIGR风险预测模型ROC曲线下面积为 0.858,具有良好的预测能力、校准能力和临床净获益.结论 IVIGR风险预测模型可用于KD患儿发生静脉注射IVIGR的预测,是实现风险分级护理的简单实用的工具.

作者:朱佳聪;张旭

来源:中国药师 2024 年 27卷 3期

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作者:
朱佳聪;张旭
来源:
中国药师 2024 年 27卷 3期
标签:
川崎病 静脉注射免疫球蛋白抵抗 风险预测模型 风险分层护理 受试者工作特征曲线 影响因素 Kawasaki disease Intravenous immunoglobulin resistance Risk prediction model Risk-stratified nursing Receiver operating characteristic curve Influencing factors
目的 探究川崎病(KD)患儿静脉注射免疫球蛋白抵抗(IVIGR)的影响因素,并构建IVIGR预测模型,为KD患儿风险分层护理提供依据.方法 纳入 2020年 4 月至 2023 年 4 月在嘉兴市第二医院诊治的KD患儿为研究对象.根据KD患儿是否发生IVIGR分为IVIGR组和非IVIGR组.采用逐步多因素Logistic回归探究KD患儿发生IVIGR的独立影响因素,构建KD患儿IVIGR预测模型.采用受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线和决策曲线评估IVIGR预测模型的预测能力、校准能力和临床净获益.结果 研究共纳入 120 例KD患儿,IVIG组 22 例,非IVIGR组 98 例.多因素Logistic回归结果显示,红细胞压积、总胆红素、乳酸脱氢酶和C-反应蛋白/白蛋白比值是KD患儿发生IVIGR的独立影响因素(P<0.05).建立的KD患儿IVIGR风险预测模型ROC曲线下面积为 0.858,具有良好的预测能力、校准能力和临床净获益.结论 IVIGR风险预测模型可用于KD患儿发生静脉注射IVIGR的预测,是实现风险分级护理的简单实用的工具.

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