川崎病患兒丙種球蛋白耐藥列線圖模型的構(gòu)建與驗(yàn)證*

宋美璇，劉斌，劉東

[西南醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院 1.普通外科（胃腸），2.兒科，四川 瀘州 646000]

川崎病是一種以自限性全身血管炎為特征的急性發(fā)熱性疾病，與冠狀動(dòng)脈病變（coronary artery lesion,CAL）的發(fā)展密切相關(guān)，嚴(yán)重者可引起冠狀動(dòng)脈瘤和心肌梗死，甚至猝死，目前已成為兒童獲得性心臟病最常見的原因[1]。雖然靜脈注射免疫球蛋白（intravenous immunoglobulin,IVIg)能有效降低CAL 的發(fā)生率[2]，但約15%～20% 的患兒對(duì)首劑IVIg 治療不敏感，發(fā)生CAL 的風(fēng)險(xiǎn)顯著增加[3-6]。由于川崎病發(fā)病后1 個(gè)月的冠狀動(dòng)脈病變嚴(yán)重程度對(duì)晚期冠狀動(dòng)脈病變預(yù)后至關(guān)重要[2]，因此有必要及早識(shí)別IVIg 耐藥，以便患兒可以在更積極的治療中受益。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過川崎病患兒的臨床資料建立了多個(gè)IVIg 耐藥的早期預(yù)測(cè)模型[7-10]，但多以單因素分析篩選研究變量為主，在不同人群中的預(yù)測(cè)效能仍不夠理想[11-12]，并且在預(yù)測(cè)模型的使用方面極不方便。Lasso 回歸方法通過在模型估計(jì)中引入懲罰系數(shù)，可以獲得更高的模型概化能力和準(zhǔn)確度，也能有效地處理各研究變量的過擬合和多重共線性問題[13]；列線圖（Nomogram）模型能綜合分析患兒預(yù)后的危險(xiǎn)因素，并能夠以直觀、可視化的方式提供個(gè)體化的預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[14-15]，方便臨床使用。因此，本研究對(duì)474 例川崎病患兒進(jìn)行回顧性調(diào)查，使用Lasso 回歸篩選模型的納入變量，建立并驗(yàn)證新的IVIg 耐藥Nomogram 模型，以期為患兒提供個(gè)體化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及臨床治療提供幫助。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性收集2014年7月—2020年7月在西南醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院住院確診為KD 患兒（474 例）的臨床資料。川崎病的診斷和IVIg 耐藥標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)2017年美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)[16]：①川崎病的診斷。發(fā)熱≥ 5 d及具有≥ 4 項(xiàng)主要臨床特征（肢端變化、皮疹、結(jié)膜炎、口唇變化、頸部淋巴結(jié)炎）；②不完全性川崎病的診斷。兒童發(fā)熱≥ 5 d并具備2 或3 項(xiàng)主要臨床特征，或者嬰兒發(fā)熱≥ 7 d 且無其他原因可以解釋者，同時(shí)包括任意1 項(xiàng)陽性超聲心動(dòng)圖結(jié)果（LAD 或RCA Z 值≥ 2.5；冠狀動(dòng)脈瘤；具有3 個(gè)及以上診斷意義的特征：左室功能降低、二尖瓣反流、心包積液、LAD 或RCA Z 值為2.0～2.5）；③IVIg 耐藥。初次注射完IVIg 后仍持續(xù)發(fā)熱≥36 h，或者再度發(fā)熱。冠狀動(dòng)脈病變?cè)\斷標(biāo)準(zhǔn)：冠狀動(dòng)脈Z＞2.0[16]；＜5 歲兒童冠狀動(dòng)脈內(nèi)徑≥ 3 mm，≥ 5 歲兒童冠狀動(dòng)脈內(nèi)徑≥ 4 mm，或冠狀動(dòng)脈內(nèi)徑＞鄰近節(jié)段1.5 倍[17]。排除入院前曾在其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)接受IVIg治療、住院期間未接受IVIg 治療及臨床資料不完善的患兒。全樣本人群隨機(jī)分為訓(xùn)練集（339 例）和驗(yàn)證集（135 例）。本研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審定批準(zhǔn)（KY2020194），患者及家屬簽署知情同意書。

1.2 評(píng)估指標(biāo)

根據(jù)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，收集并篩選患兒的一般信息（性別、年齡、體重）、臨床表現(xiàn)（是否完全性川崎病）、心臟表現(xiàn)（心包炎、心肌炎、心內(nèi)膜炎、心律失常、心包積液、冠狀動(dòng)脈病變、左心室內(nèi)徑增大、二尖瓣、主動(dòng)脈瓣、三尖瓣反流等）、心外并發(fā)癥[間質(zhì)性肺炎、無菌性腦膜炎、消化系統(tǒng)癥狀（腹痛、嘔吐、腹瀉、麻痹性腸梗阻、肝腫大、黃疸等）、關(guān)節(jié)痛和關(guān)節(jié)炎[18]]、首劑IVIg 使用時(shí)間、IVIg 使用前最近一次的實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)[中性粒細(xì)胞比例（neutrophil ratio,N-R）、紅細(xì)胞分布寬度-標(biāo)準(zhǔn)差（red blood cell distribution width-standard deviation,RDW-SD）、血小板壓積（Thrombocytocrit,PCT）、C 反應(yīng)蛋白（C reactive protein,CRP）、白蛋白（Albumin,ALB）、系統(tǒng)性免疫- 炎癥指數(shù)（system immune-inflammation index,SII）、C 反應(yīng)蛋白/白蛋白（CAR）]。SII=血小板計(jì)數(shù)×中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)/淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

數(shù)據(jù)分析采用采Stata/SE 15.0、R 4.0.2 及RStudio 1.3.1056 統(tǒng)計(jì)軟件。計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（±s）或中位數(shù)和四分位數(shù)間距[M（P25，P75）]表示，比較用t檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以構(gòu)成比或率（%）表示，比較采用χ2檢驗(yàn)。應(yīng)用RStudio軟件對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行Lasso 回歸分析，篩選出重要的影響因素，并導(dǎo)入構(gòu)建Nomogram 模型，繪制受試者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲線、Calibration 校準(zhǔn)曲線和DCA 曲線評(píng)估模型的區(qū)分度、校準(zhǔn)度及臨床有效性。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 患兒臨床資料比較

共474 例患兒納入此項(xiàng)研究，按照患兒耐藥情況分為IVIg 敏感組429 例、IVIg 耐藥組45 例，比較兩組的性別、年齡、體重、是否完全性川崎病、心臟表現(xiàn)、心外并發(fā)癥、首劑IVIg 使用時(shí)間、N-R、RDWSD、PCT、CRP、ALB、SII 及CAR，單因素分析結(jié)果顯示，IVIg 敏感組與IVIg 耐藥組心外并發(fā)癥、N-R、PCT、ALB、SII 及CAR 比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。訓(xùn)練集與驗(yàn)證集在以上相關(guān)因素間的比較，除首劑IVIg 使用時(shí)間比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），兩組余相關(guān)因素間的比較，差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。見表1、2。

表1 IVIg敏感組與IVIg耐藥組臨床資料比較

表2 訓(xùn)練集與驗(yàn)證集臨床資料比較

2.2 Lasso回歸分析

對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)以IVIg 耐藥為結(jié)局進(jìn)行Lasso 回歸分析，為兼顧變量數(shù)量和質(zhì)量，圖1A 是對(duì)各變量壓縮估計(jì)后的曲線圖，得到心臟表現(xiàn)、心外并發(fā)癥、IVIg 使用時(shí)間、N-R、RDW-SD、PCT、ALB、SII、CAR是川崎病患兒IVIg 耐藥的預(yù)測(cè)因素。本研究選擇最小lambda 作為懲戒系數(shù)（見圖1B）。

圖1 訓(xùn)練集Lasso回歸分析

2.3 多因素Logistic回歸分析

將Lasso 回歸分析篩選出的9 個(gè)IVIg 耐藥預(yù)測(cè)因素納入多因素Logistic 回歸建模，得到Nomogram預(yù)測(cè)模型。見表3。

表3 訓(xùn)練集IVIg耐藥的多因素Logistic回歸分析參數(shù)

2.4 建立Nomogram預(yù)測(cè)模型

將Lasso 回歸分析篩選出的9 個(gè)預(yù)測(cè)因素導(dǎo)入構(gòu)建Nomogram 模型，其中IVIg 使用時(shí)間、N-R、RDW-SD 和PCT 所占分值較高，說明其對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)重要。從Nomogram 模型圖中各變量在“分值”線上對(duì)應(yīng)的得分相加，得到總分，然后將總分在“總分”線上的點(diǎn)對(duì)應(yīng)到“IVIg 耐藥”線上，得到該患兒發(fā)生IVIg 耐藥的概率。見圖2。

圖2 KD患兒IVIg耐藥Nomogram模型

2.5 預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證

2.5.1 區(qū)分度ROC 曲線分析結(jié)果顯示，訓(xùn)練集ROC 曲線下面積（area under the curve，AUC）為0.784（95% CI：0.701，0.867），當(dāng)最佳閾值取0.045時(shí)，相應(yīng)的特異性和敏感性分別為0.490（95% CI：0.434，0.546）和0.935（95% CI：0.849，1.000）；驗(yàn)證集的AUC 為0.784（95% CI：0.643，0.925），當(dāng)最佳閾值取0.142 時(shí)，相應(yīng)的特異性和敏感性分別為0.851（95% CI：0.788，0.915）和0.714（95% CI：0.478，0.951）。見圖3。

圖3 預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集人群的ROC曲線

2.5.2 校準(zhǔn)度通過對(duì)Nomogram 模型繪制Calibration 校準(zhǔn)曲線，結(jié)果顯示，該模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的C 值分別為0.784 和0.784，兩者比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），反映出預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的良好一致性及擬合度。見圖4。

圖4 預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集人群的Calibration校準(zhǔn)曲線

2.5.3 臨床有效性對(duì)預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集繪制DCA 曲線，結(jié)果顯示，當(dāng)訓(xùn)練集閾概率為0.01～0.58 時(shí)，患兒有凈獲益。通過驗(yàn)證集的ROC曲線分析，閾概率值0.142 在DCA 曲線閾概率0.04～0.23 時(shí)，模型具有臨床有效性。在驗(yàn)證集中，當(dāng)設(shè)置0.142 作為診斷IVIg 耐藥并采取干預(yù)措施的閾概率值時(shí)，每100 例運(yùn)用此模型的患兒中，有4.9 例能從中獲益且不損害其他人的利益。見圖5。

圖5 預(yù)測(cè)模型在驗(yàn)證集和驗(yàn)證集患兒的DCA曲線

3 討論

川崎病的治療主要依靠大劑量IVIg，但是IVIg耐藥的川崎病患兒發(fā)生冠狀動(dòng)脈病變的風(fēng)險(xiǎn)顯著升高[19]，首次使用IVIg 或診斷為IVIg 耐藥后，額外的治療不能快速有效地減少血管炎癥[20]。而針對(duì)IVIg耐藥高風(fēng)險(xiǎn)的人群在初始治療中聯(lián)合小劑量激素和IVIg，其冠狀動(dòng)脈病變率可明顯下降[21]。因此，在首次使用IVIg 治療前篩選出IVIg 耐藥高風(fēng)險(xiǎn)患兒并給予更積極的治療，有利于川崎病的預(yù)后。

目前建立的多個(gè)預(yù)測(cè)模型多以單因素分析篩選變量為主，在不同人群中的預(yù)測(cè)效能不夠理想，且模型的使用極不方便。Lasso 回歸方法在模型估計(jì)中引入懲罰系數(shù)，可有效地處理各研究變量的過擬合和多重共線性問題，能獲得更高的模型概化能力和準(zhǔn)確度[13]；列線圖（Nomogram）模型能綜合分析患兒預(yù)后的危險(xiǎn)因素，并能夠以直觀、可視化的方式提供個(gè)體化的預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。目前已有列線圖模型用于預(yù)測(cè)川崎病患兒IVIg 耐藥的研究[14-15]，但不同模型在不同人群中的預(yù)測(cè)效能存在差異。因此，本研究以Lasso 回歸方法篩選模型納入變量，以Nomogram 圖的方式展現(xiàn)本地區(qū)人群IVIg 耐藥預(yù)測(cè)模型，極大地方便了模型的臨床使用。

既往IVIg 耐藥川崎病的預(yù)測(cè)模型的危險(xiǎn)因素包括＜6月齡，男性，皮疹、肛周改變、四肢水腫、淋巴結(jié)腫大，發(fā)病后4 d 內(nèi)使用IVIg，N-R、PLT、NLR、PLR、CRP、ALT、AST、ALB、總膽紅素、血清鈉等[12，22-26]。本研究結(jié)果中男性、CRP 等在IVIg 敏感組和IVIg 耐藥組之間單因素分析時(shí)同樣存在差異，但未能進(jìn)入本研究最終的回歸模型，可能是由于IVIg 敏感組和IVIg 耐藥組之間的單變量分析的結(jié)果在不同的人群中可能會(huì)有所不同，同時(shí)，由于Lasso回歸并非簡(jiǎn)單的組間單變量的比較，在納入懲罰系數(shù)后，其統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)發(fā)生了變化。

本研究建立的新Nomogram 預(yù)測(cè)模型包括9 個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)：心臟表現(xiàn)、心外并發(fā)癥、IVIg 使用時(shí)間、NR、RDW-SD、PCT、ALB、SII 及CAR，其中心臟表現(xiàn)、心外并發(fā)癥、RDW-SD、PCT、SII、CAR 等是以往的模型中沒有被確定為IVIg 耐藥的預(yù)測(cè)指標(biāo)。心臟表現(xiàn)，特別是冠狀動(dòng)脈病變是川崎病的主要嚴(yán)重并發(fā)癥，本研究中心臟表現(xiàn)的發(fā)生率在IVIg 敏感組和IVIg 耐藥組之間并沒有差異，但在心外并發(fā)癥的發(fā)生率上IVIg 耐藥組顯著高于IVIg 敏感組，這可能是由于IVIg 耐藥組的血管炎癥程度高于IVIg 敏感組，因此更容易出現(xiàn)臨床可見的心外表現(xiàn)。經(jīng)Lasso 回歸分析，最終這2 個(gè)指標(biāo)都被納入Nomogram 模型。RDW-SD 是能客觀、準(zhǔn)確地衡量外周血紅細(xì)胞大小變化范圍的指標(biāo)，以往常用于貧血相關(guān)疾病的臨床鑒別。越來越多的證據(jù)顯示，RDW-SD 的升高與心血管疾病的發(fā)生相關(guān)[27-29]。本研究結(jié)果顯示，RDWSD 在IVIg 敏感組和IVIg 耐藥組之間沒有差異，但納入最終模型后，對(duì)IVIg 耐藥概率的評(píng)分有較大的影響。既往研究顯示，血小板計(jì)數(shù)減少是川崎病發(fā)生IVIg 耐藥的危險(xiǎn)因素，但其界值各有不同[10，22]；川崎病患兒在高熱期時(shí)，血小板分布寬度和血小板平均體積均明顯降低[30-31]。PCT 是血小板平均體積與血小板計(jì)數(shù)的乘積，受到血小板分布寬度、血小板計(jì)數(shù)和血小板分布寬度的影響。因此，本研究將PCT納入單因素分析，顯示其在IVIg 敏感組和IVIg 耐藥組之間具有差異，且其變化在Nomogram 模型中對(duì)預(yù)測(cè)評(píng)分影響較大，提示IVIg 耐藥的川崎病患兒的血小板形態(tài)發(fā)生了明顯變化。SII 是反映全身炎癥狀態(tài)簡(jiǎn)便和可靠的指標(biāo)[32-33]，CAR 則被認(rèn)為是比單獨(dú)的CRP 或白蛋白更強(qiáng)的炎癥反應(yīng)指標(biāo)，據(jù)報(bào)道CAR與大動(dòng)脈炎的活動(dòng)性呈正相關(guān)[34]，IVIg 治療前的CAR 有助于川崎病患兒IVIg 耐藥性的預(yù)測(cè)[35]。本研究中IVIg 耐藥組的SII 和CAR 低于IVIg 敏感組，提示IVIg 耐藥的KD 患兒可能存在更嚴(yán)重的全身炎癥和血管炎。

本研究對(duì)Nomogram 模型的預(yù)測(cè)區(qū)分度、校準(zhǔn)度和臨床有效性進(jìn)行了檢測(cè)。訓(xùn)練集和驗(yàn)證集兩組人群的ROC 曲線的AUC 均＞0.75，顯示出較好的區(qū)分度；通過對(duì)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集繪制Calibration校準(zhǔn)曲線，其C 值分別為0.784 和0.784，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，反映出預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的良好一致性及擬合度；最后通過對(duì)驗(yàn)證集繪制DCA 曲線，顯示當(dāng)閾概率在0.04～0.23 時(shí)，患兒有凈獲益，且驗(yàn)證集的ROC 分析得到的最佳閾概率值0.142 在DCA 曲線閾概率范圍內(nèi)，因此模型具有臨床有效性。

綜上所述，心臟表現(xiàn)、心外并發(fā)癥、IVIg 使用時(shí)間、N-R、RDW-SD、PCT、ALB、SII、CAR 是川崎病患兒IVIg 耐藥的預(yù)測(cè)因素，通過構(gòu)建個(gè)體化列線圖預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集人群中均具有良好的區(qū)別度、校準(zhǔn)度及臨床有效性，能較準(zhǔn)確、方便地個(gè)體化預(yù)測(cè)川崎病患兒的IVIg 耐藥風(fēng)險(xiǎn)。