【摘 要】
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目的：探究小儿川崎病并发冠状动脉损伤（CAL）的危险因素，为临床早期预防和干预提供指导。方法：采用回顾性分析法，收集82例川崎病患儿的临床资料进行研究，其中合并有CAL者纳入观察组30例，未合并有CAL者纳入对照组52例，对影响小儿川崎病并发CAL的危险因素进行单因素分析、logistic多因素分析，明确独立危险因素后构建基于logistic回归、向量机（XGB）、决策树的不同预测模型，并对模型进
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目的：探究小儿川崎病并发冠状动脉损伤（CAL）的危险因素，为临床早期预防和干预提供指导。方法：采用回顾性分析法，收集82例川崎病患儿的临床资料进行研究，其中合并有CAL者纳入观察组30例，未合并有CAL者纳入对照组52例，对影响小儿川崎病并发CAL的危险因素进行单因素分析、logistic多因素分析，明确独立危险因素后构建基于logistic回归、向量机（XGB）、决策树的不同预测模型，并对模型进行优化和验证以明确预测效能最为理想的预测模型。结果：单因素分析和logstic回归模型分析显示，热持续时间、血小板计数、白细胞计数、C反应蛋白、血钠是川崎病患儿发生CAL的独立危险因素（P＜0.05～P＜0.01）;基于随机森林模型分析得到的川崎病患儿发生CAL的危险因素按照影响权重大小排列依次为白细胞计数、C反应蛋白、血小板计数、血清白蛋白和血钠；基于XGB模型分析可知，影响川崎病患儿发生CAL的独立危险因素按照影响权重大小排列依次为血小板计数、血钠、血清白蛋白、白细胞计数及发热持续时间；基于logistic回归模型分析所得的独立危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为86.50%,特异性为80.00%,约登指数为0.665,AUC面积为0.895;基于随机森林模型分析所得的危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为86.70%,特异性为73.10%,约登指数为0.598,AUC面积为0.841;基于XGB模型分析所得的危险因素预测小儿川崎病合并CAL的敏感性为100%,特异性为80.00%,约登指数为0.800,AUC面积为0.963,XGB模型的预测效能优于logistic回归模型和随机森林模型。结论：Logistic回归分析、随机森林模型、XGB模型均可用于小儿川崎病合并CAL的危险因素的研究，其中XGB模型的预测效能最为良好，所演算出的影响因素按照权重大小依次排序为血小板计数、血钠、血清白蛋白、白细胞计数和发热持续时间。
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