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目的:探讨重症病毒性脑炎(SVE)患儿预后不良的危险因素并构建和评价其预测模型.方法:选取2021年1月~2022年5月我院收治的120例SVE患儿,根据6个月后的儿童格拉斯哥预后评分量表(CGOS)评分将其分为预后不良组和预后良好组.收集SVE患儿临床资料,采用多因素Logistic回归分析SVE患儿预后不良的危险因素并构建其预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析SVE患儿预后不良预测模型的预测价值.结果:120例SVE患儿预后不良发生率为42.50%(51/120).预后不良组病程和发热、惊厥持续时间长于预后良好组,惊厥、应激性高血糖、中重度脑电图异常比例高于预后良好组,脑脊液降钙素原(PCT)、C反应蛋白(CRP)水平高于预后良好组(P<0.05).多因素Logistic 回归分析显示,病程、发热持续时间及惊厥持续时间延长、应激性高血糖、中重度脑电图异常和PCT、CRP升高为SVE患儿预后不良的独立危险因素(P<0.05).SVE患儿预后不良预测模型方程:y=-16.463+0.376×病程+0.198×发热持续时间+0.353×惊厥持续时间+0.661×应激性高血糖+1.305×中重度脑电图异常+0.662×PCT+0.071×CRP,该模型H-L检验P>0.05.ROC曲线分析显示,该预测模型预测SVE患儿预后不良的曲线下面积为0.938,敏感度和特异度分别为82.35%、93.51%.结论:病程、发热持续时

作者:唐晓明;赵丽;赫连静靓;吕月华;李婷

来源:现代生物医学进展 2023 年 23卷 23期

知识库介绍

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作者:
唐晓明;赵丽;赫连静靓;吕月华;李婷
来源:
现代生物医学进展 2023 年 23卷 23期
标签:
重症 病毒性脑炎 儿童 预后不良 危险因素 预测模型 Severe Viral encephalitis Children Poor prognosis Risk factors Predictive model
目的:探讨重症病毒性脑炎(SVE)患儿预后不良的危险因素并构建和评价其预测模型.方法:选取2021年1月~2022年5月我院收治的120例SVE患儿,根据6个月后的儿童格拉斯哥预后评分量表(CGOS)评分将其分为预后不良组和预后良好组.收集SVE患儿临床资料,采用多因素Logistic回归分析SVE患儿预后不良的危险因素并构建其预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析SVE患儿预后不良预测模型的预测价值.结果:120例SVE患儿预后不良发生率为42.50%(51/120).预后不良组病程和发热、惊厥持续时间长于预后良好组,惊厥、应激性高血糖、中重度脑电图异常比例高于预后良好组,脑脊液降钙素原(PCT)、C反应蛋白(CRP)水平高于预后良好组(P<0.05).多因素Logistic 回归分析显示,病程、发热持续时间及惊厥持续时间延长、应激性高血糖、中重度脑电图异常和PCT、CRP升高为SVE患儿预后不良的独立危险因素(P<0.05).SVE患儿预后不良预测模型方程:y=-16.463+0.376×病程+0.198×发热持续时间+0.353×惊厥持续时间+0.661×应激性高血糖+1.305×中重度脑电图异常+0.662×PCT+0.071×CRP,该模型H-L检验P>0.05.ROC曲线分析显示,该预测模型预测SVE患儿预后不良的曲线下面积为0.938,敏感度和特异度分别为82.35%、93.51%.结论:病程、发热持续时