患有百日咳的住院儿童入住重症监护病房（ICU）的早期风险分层：入院时间预测模型的开发与内部验证

《BMC Infectious Diseases》：Early risk stratification for ICU admission in hospitalized children with pertussis: development and internal validation of an admission-time prediction model

　　

摘要

背景

儿童重症百日咳病情可能迅速恶化，而早期识别需要重症监护的患者仍然具有挑战性。我们的目标是开发并内部验证一个预测模型，用于预测因PCR确诊百日咳而住院的儿童是否需要进入重症监护室（ICU）。

方法

我们基于一家省级儿科传染病中心的住院患者队列进行了一项单中心回顾性预测模型研究。研究筛选了2020年6月6日至2025年6月24日期间连续住院的、PCR确诊为百日咳的儿童。有两名儿童因入院时白细胞计数（WBC）这一预先指定的核心预测指标在可获取的入院记录中缺失而被排除，最终留下662名24天至14岁的儿童进行分析。主要结局指标是ICU入住情况，定义为ICU住院时间超过0天。我们使用七个入院时间预测因素构建了一个多变量逻辑回归模型：年龄（月）、性别、入院前症状持续时间（天）、就诊时出现的阵发性发绀、影像学显示的肺实变/肺不张、按5×10^9/L单位标准化的入院WBC水平，以及任何记录的含百日咳成分的疫苗接种情况。内部验证采用了5折交叉验证方法，并通过判别能力（AUC）、总体预测误差（Brier分数）、校准和决策曲线分析来评估模型性能。

结果

在662名儿童中，有61名（9.2%）最终入住ICU。与非ICU患者相比，入住ICU的儿童年龄更小（中位数2.0个月 vs 60.0个月），入院时WBC水平更高（中位数18.7×10^9/L vs 10.0×10^9/L）。阵发性发绀（49.2% vs 6.0%）和影像学显示的肺实变/肺不张（23.0% vs 10.5%）的发生率更高，而记录的疫苗接种情况则较少见（23.0% vs 87.9%）。内部验证显示，该模型具有出色的判别能力（AUC 0.953；95%置信区间0.933–0.972），总体预测误差较低（Brier分数0.045）。校准效果良好（截距-0.017；斜率0.992），决策曲线分析表明该模型在临床相关阈值概率上具有积极的效果。

结论

这个基于入院时间的多变量模型在预测儿童百日咳患者是否需要ICU入住方面表现出良好的内部性能，可能有助于早期风险分层。在常规应用之前，还需要进行外部验证。