【摘 要】
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目的建立小儿川崎病鉴别诊断模型，为临床诊断决策提供参考。方法选取上海市儿童医院2013年1月至2017年7月入院接受治疗的发热患儿，根据最终临床诊断将其分为川崎病组与发热对照组，回顾性分析比较两组间一般临床信息及实验室指标，通过Logistic回归分析建立数学模型并评价其效能。结果本研究共纳入1 916例患儿，平均年龄为(3.47±2.83)岁。其中，男性1 085(56.6%)例，女性831(4
【机 构】
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200062 上海儿童医院，上海交通大学附属儿童医院信息部,200062 上海儿童医院，上海交通大学附属儿童医院信息部,200062 上海儿童医院，上海交通大学附属儿童医院信息部,200062 上海儿
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目的建立小儿川崎病鉴别诊断模型，为临床诊断决策提供参考。
方法选取上海市儿童医院2013年1月至2017年7月入院接受治疗的发热患儿，根据最终临床诊断将其分为川崎病组与发热对照组，回顾性分析比较两组间一般临床信息及实验室指标，通过Logistic回归分析建立数学模型并评价其效能。
结果本研究共纳入1 916例患儿，平均年龄为(3.47±2.83)岁。其中，男性1 085(56.6%)例，女性831(43.4%)例，川崎病组患儿479(25.0%)例，发热对照组患儿共1 099(75.0%)例。采用向后逐步回归的方法，将因变量和自变量纳入Logistic回归分析中。结果显示，此模型的Hosmer and Lemeshow检验P＝0.944，说明拟合方程与真实方程无偏差；年龄、发热天数、红细胞沉降率、C反应蛋白、白细胞计数、白蛋白、D-D二聚体水平是川崎病的独立危险因素。Logistic回归的预测方程为：
＝－7.337＋2.163×CRP＋1.56×DD＋1.612×ESR＋1.392＋年龄＋1.724×发热天数＋2.295×WBC＋0.808×ALB。计算患者模型得分，并做ROC曲线，曲线下面积为0.927(95% CI：0.905-0.950)，当得分为9分时，约登指数最高，为72.9%，将得分为9分设置为截断点，预测是否川崎病的灵敏度和特异度分别为89.7%和83.2%。
结论本研究建立的小儿川崎病鉴别诊断模型具有较好的诊断效能，有待于进一步大规模、多中心研究加以证实。
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