Diese retrospektive Studie identifizierte Immunstörungen und extrapulmonale Komplikationen als unabhängige Prädiktoren eines ungünstigen Prognoseverlaufs bei Kindern mit schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie. Serum-IgA, IgG, IgM und C-reaktives Protein (CRP) zeigten einen explorativen prognostischen Wert, obwohl prospektive Studien erforderlich sind, um ihre klinische Anwendbarkeit zu validieren.
Forschungsartikel
Explorative Analyse von Faktoren, die mit einer ungünstigen Prognose bei Kindern mit schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie assoziiert sind
In diesem Artikel
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Schwere Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie (MPP) bei Kindern ist mit einer Immunstörung und ungünstigen Verläufen assoziiert; die klinische Bedeutung routinemäßig gemessener immunologischer und entzündlicher Marker bleibt jedoch unklar. Diese retrospektive, explorative Studie untersuchte Faktoren, die mit einer schlechten Prognose verbunden sind, sowie die individuelle Diskriminationsleistung von Immunglobulin A (IgA), Immunglobulin G (IgG), Immunglobulin M (IgM) und C-reaktivem Protein (CRP). Insgesamt wurden 172 Kinder mit MPP, die zwischen April 2018 und April 2021 behandelt wurden, sowie 40 gesunde Kontrollen eingeschlossen. Die Biomarker-Spiegel wurden hinsichtlich Schweregrad der Erkrankung und prognostischer Gruppen verglichen. Es wurden individuelle Receiver-Operating-Characteristic-(ROC)-Kurven-Analysen sowie explorative logistische Regressionsanalysen durchgeführt. Die Konzentrationen von IgA, IgG und IgM im Serum waren bei Kindern mit schwerer Erkrankung und bei solchen mit schlechter Prognose signifikant niedriger, während die CRP-Spiegel signifikant höher waren als in den entsprechenden Vergleichsgruppen (P < 0,05). Die Flächen unter der ROC-Kurve (AUC) für IgA, IgG, IgM und CRP betrugen jeweils 0,788, 0,707, 0,696 und 0,796. Die Dauer des Fiebers, die Art der Läsionen, Immunfunktionsstörungen, erhöhte CRP-Werte und extrapulmonale Komplikationen unterschieden sich signifikant zwischen den prognostischen Gruppen. Eine explorative multivariable Analyse identifizierte Immunfunktionsstörungen und extrapulmonale Komplikationen als unabhängige Faktoren, die mit einer schlechten Prognose assoziiert sind. Diese Ergebnisse unterstützen weitere Untersuchungen immunologischer und entzündlicher Biomarker zur Risikostratifizierung bei Kindern mit schwerer MPP; prospektive Studien sind jedoch erforderlich, um ihre klinische Nützlichkeit zu validieren, und die vorliegenden Ergebnisse sollten nicht als validiertes klinisches Vorhersagemodell interpretiert werden.
Einleitung
Schwere Lungenentzündungen bleiben eine Hauptursache für Morbidität bei Kindern und resultieren aus komplexen Wechselwirkungen zwischen dem infektiösen Erreger, den Immunantworten des Wirts und der entzündlichen Kaskade1,2,3. Mycoplasma pneumoniae (MP) ist eine häufige Ursache für in der Gemeinschaft erworbene Lungenentzündungen bei Kindern, und die M. pneumoniae-Pneumonie (MPP) macht einen erheblichen Anteil der pädiatrischen Pneumoniefälle aus4. Obwohl sich die meisten Kinder bei geeigneter Behandlung erholen, entwickeln einige schwere oder therapieresistente Verläufe, gekennzeichnet durch anhaltendes Fieber, fortschreitende pulmonale Läsionen, extrapulmonale Komplikationen und andere ungünstige Ergebnisse5,6,7,8. Die frühe Identifizierung von Kindern mit erhöhtem Risiko für ungünstige Verläufe ist daher von erheblicher klinischer Bedeutung.
Frühere Studien untersuchten entzündliche Biomarker, bildgebende Befunde und klinische Merkmale, die mit der Schwere und Prognose von MPP assoziiert sind; die berichteten prognostischen Werte immunologischer Parameter waren jedoch inkonsistent9. Anstatt ein klinisches Vorhersagemodell zu entwickeln, liefert die vorliegende Studie einen gestuften Vergleich routinemäßig gemessener Werte von Immunglobulin A (IgA), Immunglobulin G (IgG), Immunglobulin M (IgM) und C-reaktivem Protein (CRP) bei gesunden Kontrollpersonen, Kindern mit leichtem bis mäßigem MPP, Kindern mit schwerem MPP sowie verschiedenen prognostischen Gruppen. Zusätzlich wurde eine explorative Analyse von Faktoren durchgeführt, die mit einer ungünstigen Prognose bei Kindern mit schwerem MPP assoziiert sind. Das primäre Ziel bestand darin, zu ermitteln, ob diese routinemäßig gemessenen Biomarker und klinischen Merkmale mit einer ungünstigen Prognose verbunden sind. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass niedrigere Immunglobulin-Spiegel, erhöhtes CRP, Immunstörungen und extrapulmonale Komplikationen mit ungünstigen Verläufen assoziiert sind.
Protokoll
Diese retrospektive Studie wurde gemäß den institutionellen Vorgaben und der Deklaration von Helsinki durchgeführt und vom Ethikkomitee des Nanjing Tongren Krankenhauses, das der Medizinischen Fakultät der Südost-Universität angegliedert ist (Genehmigungsnummer 2024-03-039-K001), genehmigt. Die Anforderung einer individuellen informierten Einwilligung wurde aufgrund des retrospektiven Studiendesigns und der Verwendung anonymisierter Daten aufgehoben.
Klinische Daten
Insgesamt wurden 172 Kinder mit MPP, die zwischen April 2018 und April 2021 behandelt wurden, als Fallgruppe eingeschlossen, zusammen mit 40 gesunden Kindern als Kontrollgruppe. Die Fallgruppe bestand aus 103 Jungen und 69 Mädchen mit einem mittleren Alter von 7,15 ± 2,97 Jahren; die Kontrollgruppe bestand aus 24 Jungen und 16 Mädchen mit einem mittleren Alter von 7,02 ± 2,31 Jahren. Die Basiswerte bezüglich Alter und Geschlecht unterschieden sich zwischen den Gruppen nicht signifikant (P > 0,05). Gemäß den beschriebenen Kriterien10 wurde MPP als schwer klassifiziert, wenn mindestens zwei der folgenden Merkmale vorlagen: ausgeprägte Dyspnoe, Herzfrequenz >120 Schläge/min, Fieberdauer >10 Tage, multilobuläre Beteiligung oder ausgedehnte pulmonale Infiltration. Die übrigen Fälle wurden als leicht bis mittelschwerer MPP eingestuft.
Einschlusskriterien
Alle Kinder mit MPP erfüllten die klinischen diagnostischen Kriterien für MPP11. Die Diagnose wurde durch einen MP-Antikörpertiter >1:160, einen positiven MP-DNA-Test oder einen vierfachen oder stärkeren Anstieg des serumbezogenen, MP-spezifischen IgG zwischen der akuten und der Erholungsphase bestätigt. Zu den klinischen Manifestationen gehörten Husten, Atemnot, Tachykardie, Zyanose oder Dyspnoe, und die bildgebende Untersuchung des Brustkorbs zeigte einseitige oder beidseitige Läsionen der Lunge. Die Teilnehmer waren zwischen 8 Monaten und 10 Jahren alt.
Kinder wurden ausgeschlossen, wenn eine bestätigte virale, bakterielle oder pilzliche Pneumonie vorlag; eine schwere Funktionsstörung wichtiger Organe, einschließlich Herz, Gehirn, Leber oder Nieren; eine andere Lungenerkrankung; ein maligner Tumor; eine angeborene Immunstörung; oder unzureichende klinische Informationen für die erforderlichen Analysen bestanden.
Kinder in der Kontrollgruppe waren zwischen 8 Monaten und 10 Jahren alt, befanden sich in guter Gesundheit und wiesen bei der körperlichen Untersuchung normale Befunde auf. Die Kontrollgruppe diente ausschließlich zum Vergleich von Biomarkern und trug nicht zu den prognostischen oder Regressionsanalysen bei.
Datensammlung
Das Krankenhausinformationssystem wurde hinsichtlich Alter, Geschlecht, Fiebertage, Art und Lokalisation der Läsionen, Immunfunktionsstatus, CRP-Spiegel, extrapulmonaler Komplikationen, Behandlungsinformationen und Follow-up-Ergebnisse überprüft. Eine Immundefizienz wurde anhand der zeitgleich vorliegenden Krankenakten vor der Ergebnisbewertung festgestellt, basierend auf Immunglobulinspiegeln, die unterhalb der altersspezifischen Referenzintervalle des Krankenhauses lagen. Die Daten wurden zunächst von Boling Han extrahiert und anschließend von Rui Wang anhand der Originalkrankenakten überprüft. Unstimmigkeiten wurden im gemeinsamen Austausch zwischen den beiden Untersuchern geklärt. Die Vollständigkeit der Daten wurde vor der Analyse verifiziert. Die vollständigen Variablendefinitionen, Kodierungsregeln und der anonymisierte Kohortendatensatz sind in Supplementary File 1 enthalten.
Bestimmung von Indikatoren der Immunfunktion und entzündlichen Markern
Innerhalb von 24 Stunden nach der Einschreibung wurde bei jedem Teilnehmer 4 mL nüchternes venöses Blut entnommen. Die Proben wurden bei 1.500 × g 10 Minuten lang bei 4 °C zentrifugiert, und das resultierende Serum wurde gemäß dem institutsinternen Laborprotokoll bis zur Analyse aufbewahrt. Die Konzentrationen von Serum-IgA, IgG und IgM wurden mittels Immunturbidimetrie bestimmt, und CRP wurde mit einem enzymgekoppelten Immunosorbens-Assay gemessen. Insbesondere wurden die Serumproben vor der Analyse nicht länger als 3 Monate bei –80 °C gelagert, und mehrfache Einfrier- und Auftauzyklen wurden vermieden.
Behandlungsprotokoll
Die Behandlung wurde entsprechend der klinischen Schwere und der geltenden institutionellen Praxis individuell angepasst. Die konventionelle Therapie umfasste antiinfektiöse Behandlung und supportive Maßnahmen, darunter Sauerstofftherapie, nebulisierte Inhalation, Flüssigkeitszufuhr sowie Aufrechterhaltung des Wasser- und Elektrolythaushalts, antipyretische Therapie und weitere symptomatische Maßnahmen nach klinischer Indikation. Kinder mit schwerer Mycoplasma-Pneumonie (MPP) erhielten Azithromycin; Methylprednisolon wurde bei klinischer Indikation als zusätzliche antiinflammatorische Therapie eingesetzt. Obwohl alle Patienten nach denselben institutionellen Grundsätzen behandelt wurden, waren die spezifischen supportive Maßnahmen individuell angepasst und nicht streng standardisiert. Aufgrund des retrospektiven Studiendesigns waren genaue Angaben zu Behandlungszeitpunkten und Therapieregimen nicht für alle Teilnehmer vollständig verfügbar.
Verlauf der Prognose
Kinder mit schwerer MPP wurden monatlich durch ambulante Besuche und Telefonkontakte bis April 2022 nachbetreut. Die Prognose wurde als gut eingestuft, wenn die Körpertemperatur normalisiert war, die respiratorischen Symptome sich verbessert hatten und die pulmonalen Läsionen resorbiert oder zurückgebildet waren. Eine schlechte Prognose wurde als zusammengesetztes Ergebnis definiert, das aus anhaltendem Fieber, Verschlechterung von Husten oder Dyspnoe, fehlender radiologischer Besserung oder radiologischer Verschlechterung, Verlegung in ein anderes Krankenhaus oder Tod bestand12. Die Komponenten konnten sich überschneiden und wurden nicht als sich gegenseitig ausschließende Ergebnisse analysiert. Alle 114 Kinder mit schwerer MPP schlossen die Nachbetreuung ab, und kein Teilnehmer ging während der Nachbetreuung verloren.
Statistische Analyse
Die Analysen wurden mit IBM SPSS Statistics, Version 22.0, durchgeführt. Stetige Variablen wurden als Mittelwert ± Standardabweichung zusammengefasst. Für den Vergleich von zwei Gruppen wurde der t-Test für unabhängige Stichproben verwendet; bei Vergleichen von mehr als zwei Gruppen kam die einfaktorielle Varianzanalyse zum Einsatz. Kategoriale Variablen wurden als n (%) angegeben und mittels des Chi-Quadrat-Tests verglichen. ROC-Kurven dienten der Einzelbewertung von IgA, IgG, IgM und CRP; dabei wurden die Flächen unter der Kurve (AUC), 95 % Konfidenzintervalle, Cutoff-Werte, Sensitivität und Spezifität berichtet. Die vier Biomarker wurden nicht zu einem multivariablen Vorhersagemodell kombiniert. Variablen, die in univariablen Analysen mit der Prognose assoziiert waren, wurden in eine explorative schrittweise binäre logistische Regression eingegeben. Die Regressionsresultate wurden als Beta-Koeffizienten, Standardfehler, Wald-Statistik, Odds Ratios (ORs), 95 % Konfidenzintervalle und P-Werte dargestellt. Aufgrund der begrenzten Anzahl an Ereignissen mit schlechter Prognose wurde die Regression als explorative Assoziationsanalyse und nicht als validiertes Vorhersagemodell interpretiert. Ein zweiseitiger P < 0,05 galt als statistisch signifikant. Die Normalverteilung stetiger Variablen wurde mittels des Shapiro-Wilk-Tests überprüft, die Varianzhomogenität mit dem Levene-Test beurteilt. Es lagen keine fehlenden Werte bei den in die Analysen eingeschlossenen Variablen vor; daher wurde keine Imputation vorgenommen, und es kamen vollständige Fallanalysen zum Einsatz.
Ergebnisse
Vergleich von Immun- und Entzündungsmarkern zwischen den Gruppen
Die IgA-, IgG- und IgM-Spiegel waren in der schweren Gruppe niedriger als in der leicht-bis-mäßig-Gruppe und in der leicht-bis-mäßig-Gruppe niedriger als in der Kontrollgruppe. CRP zeigte das entgegengesetzte Muster. Die paarweisen Unterschiede waren statistisch signifikant (P < 0.05; Tabelle 1).
Vergleich von Immun- und Entzündungsmarkern zwischen prognostischen Gruppen
Bei Kindern mit schwerer MPP waren die IgA-, IgG- und IgM-Spiegel sowie die CRP-Spiegel in der Gruppe mit schlechter Prognose niedriger bzw. höher als in der Gruppe mit guter Prognose (jeweils P < 0,05; Tabelle 2).
Diskriminierungsfähigkeit einzelner immunologischer und entzündlicher Marker
Die AUCs für IgA, IgG, IgM und CRP betrugen 0,788 (95 % CI, 0,659–0,885), 0,707 (95 % CI, 0,571–0,820), 0,696 (95 % CI, 0,560–0,811) bzw. 0,796 (95 % CI, 0,668–0,891). Die entsprechenden Cut-off-Werte lagen bei 1,10 g/L, 8,35 g/L, 1,21 g/L und 51,05 mg/L. Sensitivität und Spezifität sind in Tabelle 3 dargestellt. Diese einzelnen ROC-Analysen hatten einen explorativen Charakter. Die entsprechenden ROC-Kurven sind in Abbildung 1 gezeigt.
Univariate Analyse von Faktoren, die mit der Prognose assoziiert sind
Die Fiebeldauer, Läsionstyp, Immunfunktionsstörung, CRP >51,05 mg/L und extrapulmonale Komplikationen unterschieden sich signifikant zwischen den Gruppen mit gutem und schlechtem Prognose (alle P < 0,05). Alter, Geschlecht und Läsionslage unterschieden sich nicht signifikant zwischen den Gruppen (alle P > 0,05; Tabelle 4).
Multivariate logistische Regressionsanalyse prognostischer Faktoren
Die schlechte Prognose wurde als abhängige Variable eingegeben. Fiebertage, Läsionstyp, Immunfunktionsstörung, CRP >51,05 mg/L und extrapulmonale Komplikationen wurden als mögliche unabhängige Variablen berücksichtigt. Der Läsionstyp wurde mit 1 für einen großen fleckigen Schatten und mit 0 für einen fleckigen oder flockigen Schatten kodiert; Immunfunktionsstörungen und extrapulmonale Komplikationen wurden mit 1 bei Vorliegen und mit 0 bei Fehlen kodiert; CRP wurde mit 1 für >51,05 mg/L und mit 0 für ≤51,05 mg/L kodiert. Immunfunktionsstörung (OR, 2,061; 95 % CI, 1,518–2,798; P < 0,001) und extrapulmonale Komplikationen (OR, 1,732; 95 % CI, 1,374–2,182; P < 0,001) zeigten sich im explorativen multivariablen Analyseverfahren weiterhin als unabhängig mit einer schlechten Prognose assoziiert (Tabelle 5).
VERFÜGBARKEIT VON DATEN:
Die anonymisierten Rohdaten, die dieser Studie zugrunde liegen, sind öffentlich in Figshare unter https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33155195 verfügbar.
Abbildung 1: ROC-Kurven (Receiver Operating Characteristic) einzelner Biomarker zur Vorhersage eines ungünstigen Krankheitsverlaufs bei Kindern mit schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie. Die ROC-Kurven wurden separat für serumgebundenes Immunglobulin A (IgA), Immunglobulin G (IgG), Immunglobulin M (IgM) und C-reaktives Protein (CRP) erstellt. Die y-Achse stellt die Sensitivität dar, die x-Achse entspricht 1 − Spezifität. Die diagonale Linie zeigt die Referenzlinie (AUC = 0,5) an. Die Flächen unter der Kurve (AUCs) mit 95 %-Konfidenzintervallen sind in der Abbildung dargestellt. Die ROC-Analysen wurden als explorative Bewertung der Unterscheidungsfähigkeit jedes einzelnen Biomarkers durchgeführt. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
| Gruppe | Anzahl der Fälle | IgA (g/L) | IgG (g/L) | IgM (g/L) | CRP (mg/L) |
| Schweregruppe | 114 | 0,95 ± 0,31 b | 8,45 ± 1,06 b | 1,24 ± 0,55 b | 49,92 ± 6,25 b |
| Leichte bis mittelschwere Gruppe | 58 | 1,28 ± 0,40 a | 8,97 ± 1,23 a | 1,53 ± 0,63 a | 30,37 ± 6,10 a |
| Kontrollgruppe | 40 | 2,63 ± 0,36 ab | 10,82 ± 1,38 ab | 2,41 ± 0,69 ab | 9,80 ± 4,49 ab |
| F | 350,852 | 60,599 | 56,208 | 730,412 | |
| P | < 0,001 | < 0,001 | < 0,001 | < 0,001 |
Tabelle 1: Vergleich der Serumimmunglobulin- und C-reaktiven Proteinspiegel in den Gruppen mit schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie (MPP), leichter bis mittelschwerer MPP und gesunden Kontrollen. Die Werte sind als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) angegeben. Für den Gruppenvergleich wurde eine einfaktorielle Varianzanalyse verwendet. aP < 0,05 im Vergleich zur schweren MPP-Gruppe; bP < 0,05 im Vergleich zur Gruppe mit leichter bis mittelschwerer MPP.
| Gruppe | Anzahl der Fälle | IgA (g/L) | IgG (g/L) | IgM (g/L) | CRP (mg/L) |
| Gute Prognose | 75 | 1,12 ± 0,36 | 8,76 ± 1,12 | 1,35 ± 0,62 | 41,89 ± 5,20 |
| Schlechte Prognose | 39 | 0,63 ± 0,22 | 7,85 ± 0,94 | 1,03 ± 0,42 | 65,36 ± 8,27 |
| t | 7,77 | 4,339 | 2,893 | 18,551 | |
| P | < 0,001 | < 0,001 | 0,005 | < 0,001 |
Tabelle 2: Vergleich der Serumimmunglobulin- und C-reaktiven Proteinwerte zwischen Kindern mit guter und schlechter Prognose bei schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie. Die Werte sind als Mittelwert ± Standardabweichung angegeben. Der Vergleich erfolgte mittels t-Test für unabhängige Stichproben.
| Index | Kritischer Wert | AUC | Sensitivität | Spezifität | 95 % CI | P |
| IgA (g/L) | 1.10 | 0.788 | 59,5 | 95 | 0,659–0,885 | < 0,001 |
| IgG (g/L) | 8,35 | 0,707 | 70,2 | 70 | 0,571–0,820 | 0,001 |
| IgM (g/L) | 1,21 | 0,696 | 59,5 | 75 | 0,560–0,811 | 0,006 |
| CRP (mg/L) | 51,05 | 0,796 | 75,7 | 80 | 0,668–0,891 | < 0,001 |
| Gemeinsame Testung | 0,920 | 91,8 | 80 | 0,817–0,975 | < 0,001 |
Tabelle 3: Receiver-Operating-Characteristic-(ROC)-Analyse einzelner Biomarker zur Vorhersage eines schlechten Prognoseverlaufs bei Kindern mit schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie. Die Tabelle fasst die optimalen Cut-off-Werte, die Fläche unter der Kurve (AUC), Sensitivität, Spezifität, 95 %-Konfidenzintervalle (CIs) und P-Werte für IgA, IgG, IgM und CRP zusammen.
| Klinische Informationen | Gute Prognose (n = 75) | Schlechte Prognose (n = 39) | χ 2 / t | P | |
| Geschlecht | männlich | 42 (56,00) | 24 (61,54) | 0,323 | 0,570 |
| weiblich | 33 (44,00) | 15 (38,46) | |||
| Alter) | 7,34 ± 2,36 | 6,96 ± 2,82 | 0,762 | 0,448 | |
| Thermischer Bereich (d) | 4,63 ± 1,22 | 7,85 ± 2,34 | 9,676 | < 0,001 | |
| Läsionsart | Kleine, flockige Schatten | 52 (69,33) | 10 (25,64) | 19,745 | < 0,001 |
| Größere, fleckige Schatten | 23 (30,67) | 29 (74,36) | |||
| Läsion | Linker Oberlappen | 14 (18,67) | 8 (20,51) | 1,056 | 0,788 |
| Linker Unterlappen | 23 (30,67) | 14 (35,90) | |||
| Rechter Oberlappen | 16 (21,33) | 9 (23,08) | |||
| Rechter Unterlappen | 22 (29,33) | 8 (20,51) | |||
| Immunfunktionsstörung | ja | 15 (20,00) | 32 (82,05) | 40,772 | < 0,001 |
| nein | 60 (80,00) | 7 (17,95) | |||
| CRP | > 51,05 mg /L | 14 (18,67) | 26 (66,67) | 25,955 | < 0,001 |
| < 51,05 mg /L | 61 (81,33) | 13 (33,33) | |||
| Extrapulmonale Komplikationen | vorhanden | 12 (16,00) | 28 (71,79) | 35,069 | < 0,001 |
| keine | 63 (84,00) | 11 (28,21) | |||
Tabelle 4: Univariate Analyse klinischer Merkmale, die mit der Prognose bei Kindern mit schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie assoziiert sind. Stetige Variablen werden als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) angegeben, kategoriale Variablen als n (%). Gruppenvergleiche wurden je nach Eignung mit dem t-Test für unabhängige Stichproben oder dem Chi-Quadrat-(χ2)-Test durchgeführt.
| Risikofaktoren | Beta-Wert | SE-Wert | w ald 2 | 95 % KI | ODER | P |
| Immunfunktionsstörung | 0.723 | 0.156 | 21.48 | 1.518–2.798 | 2.061 | < 0.001 |
| Extrapulmonale Komplikationen | 0.549 | 0.118 | 21.646 | 1.374–2.182 | 1.732 | < 0.001 |
Tabelle 5: Explorative multivariable logistische Regressionsanalyse von Faktoren, die mit einem schlechten Prognoseverlauf bei Kindern mit schwerer Mycoplasma pneumoniae-Pneumonie assoziiert sind. Die Regressionsresultate werden als Regressionskoeffizienten (β), Standardfehler (SE), Wald-χ2-Statistiken, Odds Ratios (ORs), 95 %-Konfidenzintervalle (CIs) und P-Werte dargestellt. Eine Immunfunktionsstörung und extrapulmonale Komplikationen waren im Rahmen der explorativen multivariablen Analyse unabhängig mit einer ungünstigen Prognose assoziiert.
Zusatzdatei 1: Kohortendatensatz und Variablenverzeichnis. Diese Zusatzdatei enthält den anonymisierten Studiendatensatz (Cohort_Data) und das dazugehörige Variablenverzeichnis, einschließlich Variablendefinitionen, Codierungsregeln, Datentypen und Verfügbarkeit aller in den Analysen verwendeten Studienvariablen.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Diskussion
Die vorliegende retrospektive Studie untersuchte routinemäßig verfügbare Immun- und Entzündungsmarker sowie klinische Faktoren, die mit einer ungünstigen Prognose bei Kindern mit schwerer MPP assoziiert sind. Der wesentliche Beitrag besteht nicht in einem neuen, validierten Vorhersagewerkzeug, sondern in einer gestuften Beschreibung von IgA, IgG, IgM und CRP bezüglich Schweregrad und prognostischen Gruppen, ergänzt durch eine explorative Bewertung klinischer Faktoren, die mit ungünstigen Verläufen assoziiert sind. Diese Positionierung ist wichtig, da ähnliche Biomarker bereits zuvor untersucht wurden und ihre klinische Nützlichkeit weiterhin von einer prospektiven Validierung abhängt13,14,15.
Die Spiegel von IgA, IgG und IgM nahmen ab, während CRP mit zunehmender Schwere der Erkrankung stieg, und dasselbe Muster zeigte sich beim Vergleich der Gruppe mit schlechter Prognose mit der Gruppe mit guter Prognose. Diese Befunde stimmen mit Hinweisen überein, dass die Schwere der MPP sowohl mit den Immunantworten des Wirts als auch mit systemischer Entzündung assoziiert ist16. CRP spiegelt die akute Entzündungsreaktion wider und wurde mit der Krankheitslast bei pädiatrischer Pneumonie in Verbindung gebracht17,18,19. CRP und andere Entzündungsmarker sind jedoch nicht pathogenspezifisch und könnten nur begrenzt in der Lage sein, Infektionen mit ähnlicher klinischer Präsentation voneinander zu unterscheiden. Daher sollten die individuellen ROC-Ergebnisse dieser Studie als explorative Differenzierung innerhalb dieses Kollektivs interpretiert werden und nicht als Beleg für diagnostische Spezifität oder unmittelbare klinische Anwendbarkeit.
Die individuellen AUCs lagen zwischen 0,696 und 0,796, was auf eine mäßige bis moderat ausgeprägte Diskriminationsfähigkeit hindeutet. Fiebertage, Läsionsart, Immunstörung, erhöhte CRP-Werte und extrapulmonale Komplikationen unterschieden sich zwischen den prognostischen Gruppen, wobei Immunstörung und extrapulmonale Komplikationen auch in der explorativen multivariaten Analyse mit einer ungünstigen Prognose assoziiert blieben. Frühere Studien haben bereits anhaltendes Fieber, umfangreiche radiologische Auffälligkeiten und extrapulmonale Beteiligung mit therapieresistentem oder schwerem MPP20,21,22 in Verbindung gebracht. CRP war in der univariaten Analyse signifikant, blieb jedoch in der multivariaten Analyse nicht signifikant. Dieser Unterschied könnte auf eine Korrelation zwischen CRP und anderen Schweregradindikatoren der Erkrankung, eine begrenzte statistische Power, die Dichotomisierung bei 51,05 mg/L oder kohortenspezifische Variationen zurückzuführen sein. Andere Studien berichteten CRP als unabhängigen Faktor, wobei betont wird, dass die prognostische Rolle von CRP weiterhin ungewiss ist23.
Diese Studie weist mehrere Einschränkungen auf. Sie war retrospektiv angelegt und an einem einzigen Zentrum durchgeführt worden, die Anzahl der Ereignisse mit schlechter Prognose war begrenzt, und die explorative Regression wurde weder intern noch extern validiert. Die Behandlungszeitpunkte, Makrolidresistenz, Kortikosteroid-Zeitpunkte, Krankheitsdauer vor der Aufnahme, Ko-Infektionen und zugrundeliegende Komorbiditäten lagen nicht durchgängig vor und konnten daher nicht als Kovariaten berücksichtigt werden, was die Möglichkeit einer verbleibenden Störungseffekte nicht ausschließt. Das zusammengesetzte Ergebnis einer schlechten Prognose umfasste heterogene und potenziell überlappende Komponenten, und die Dauer der Nachbeobachtung konnte zwischen den Teilnehmern variieren. Daher zeigen die Ergebnisse Assoziationen, aber keine Kausalität, und sollten nicht als alleinige klinische Entscheidungsregel verwendet werden.
Zusammenfassend waren niedrigere Immunglobulinspiegel, erhöhte CRP-Werte, eine Immunstörung und extrapulmonale Komplikationen mit ungünstigen Ergebnissen in diesem Kollektiv assoziiert. Diese Ergebnisse sind explorativ und sollten erst dann klinisch umgesetzt werden, nachdem sie in größeren prospektiven multizentrischen Studien mit standardisierten Endpunkten bestätigt wurden.
Offenlegungen
Die Autoren erklären, dass sie bezüglich dieser Studie keine konkurrierenden Interessen haben. Es bestehen keine finanziellen oder nicht-finanziellen Interessenkonflikte, einschließlich Beschäftigung, Beratungstätigkeiten, Aktienbesitz, Honorare oder bezahlte Sachverständigengutachten.
Danksagungen
Nicht zutreffend. Diese Studie erhielt keine spezifische Förderung.
Materialien
| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Klinischer Chemie-/Immunoturbidimetrie-Analysator | Siemens Healthineers | BN II | Gerät zur Bestimmung von IgA, IgG und IgM |
| ELISA-Kit für C-reaktives Protein | Thermo Fisher Scientific / Invitrogen | BMS288INST | Routinemäßige klinisch-chemische Bestimmung von serumgebundenem CRP |
| IBM SPSS Statistics | IBM Corp. | Version 22.0 | Statistische Analyse |
| Immunoturbidimetrischer IgA-Assay/Reagenz | Siemens Healthineers | NA | Routinemäßige klinisch-chemische Bestimmung von serumgebundenem IgA |
| Immunoturbidimetrischer IgG-Assay/Reagenz | Siemens Healthineers | NA | Routinemäßige klinisch-chemische Bestimmung von serumgebundenem IgG |
| Immunoturbidimetrischer IgM-Assay/Reagenz | Siemens Healthineers | NA | Routinemäßige klinisch-chemische Bestimmung von serumgebundenem IgM |
| Mikroplattenreader | Thermo Fisher Scientific | Multiskan FC | Gerät zur Durchführung von ELISA-Messungen |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | Version 2024 | Datenaufbereitung und Tabellenerstellung |
| Microsoft Word | Microsoft Corporation | Version 2024 | Manuskripterstellung |
Referenzen
- Charatdao B, et al. Etiology and clinical characteristics of severe pneumonia among young children in Thailand: Pneumonia Etiology Research for Child Health (PERCH) case-control study findings, 2012-2013. Pediatr Infect Dis J. 2021;40(9):S91-S100.
- Meng F, et al. Correlations between serum P2X7, vitamin A, 25-hydroxyvitamin D, and Mycoplasma pneumoniae pneumonia. J Clin Lab Anal. 2021;35(5):e23760.
- Yang H, et al. Circulating microbial cell-free DNA is associated with inflammatory host responses in severe pneumonia. Thorax. 2021;76(12):1231-1235.
- Min SS, et al. Analysis of risk factors and establishment of a risk assessment model for refractory Mycoplasma pneumonia in children. J Clin Mil Med. 2022;50(1):46-50.
- Xue B, Kang T, Xie M. Analysis of serum FKN and p53 expression levels and their correlation with prognosis in patients with severe Mycoplasma pneumonia. Labeled Immunoassay Clin. 2021;28(11):1851-1855.
- Wang CJ, et al. Clinical and prognostic analysis of 46 children with severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia and pleural effusion. J Clin Pediatr. 2020;38(4):269-274.
- Lee KL, et al. Severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia requiring intensive care in children, 2010-2019. J Formos Med Assoc. 2020;120(1):281-291.
- Yang N, Shan L, Zhang H, et al. Analysis of the characteristics of refractory Mycoplasma pneumonia in children and observation of the efficacy of hormone therapy. Int J Pediatr. 2017;44(12):882-886.
- Li Y, et al. Correlation between CT manifestations and prognosis of severe Mycoplasma pneumonia in children. Radiol Pract. 2020;35(2):234-237.
- National Health Commission of the People's Republic of China, State Administration of Traditional Chinese Medicine. Guidelines for the diagnosis and treatment of community-acquired pneumonia in children (2019 edition). Chin J Clin Infect Dis. 2019;12(1):6-13.
- Hu YM, Jiang ZF. Zhu Futang's Practical Pediatrics. People's Medical Publishing House; Beijing; 2002.
- Chen GD, Liang SY, Feng BC. Analysis of clinical manifestations, laboratory tests, and imaging characteristics of Mycoplasma pneumonia in children. Chin Gen Pract. 2015;18(1):59-64.
- Chen J, et al. Time to Mycoplasma pneumoniae RNA clearance for wheezy vs non-wheezy young children with community-acquired pneumonia. J Trop Pediatr. 2020;67(1):fmaa109.
- Yuan XX, Jia CM, Jiang CR. Significance of hepatocyte growth factor in early diagnosis and dynamic monitoring of severe Mycoplasma pneumonia in children. J Clin Pediatr. 2021;39(11):855-859.
- Wu JC, et al. Acute hypoxic respiratory failure and septic shock secondary to Mycoplasma pneumoniae pneumonia complicated by heroin overdose. Cureus. 2020;12(10):e11903.
- Li YJ. Clinical characteristics and risk factors of refractory Mycoplasma pneumonia in school-age children. Infect Inflamm Repair. 2021;22(1):24-29.
- Zhang JH, et al. Prediction of risk factors for bronchial mucus plugs in children with Mycoplasma pneumoniae pneumonia. BMC Infect Dis. 2021;21(1):67.
- Florin TA, et al. Biomarkers and disease severity in children with community-acquired pneumonia. Pediatrics. 2020;145(6):e20193728.
- Zhang C, et al. Correlation between clinical severity, bacterial load, and inflammatory reaction in children with Mycoplasma pneumoniae pneumonia. Curr Med Sci. 2020;40(5):822-828.
- Zhang YK, et al. Changes in D-dimer, CRP, and LDH in children with severe Mycoplasma pneumonia and their diagnostic value. Clin Misdiagn Treat. 2022;35(5):78-81.
- Cheng S, et al. Development and validation of a simple-to-use nomogram for predicting refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Pediatr Pulmonol. 2020;55(4):968-974.
- Leha S, Vier J, Hacker G, et al. Activation of neutrophils by Chlamydia trachomatis-infected epithelial cells is modulated by the chlamydial plasmid. Microbes Infect. 2018;20(5):284-292.
- Chang CX. Analysis of laboratory indicators and clinical characteristics of children with refractory Mycoplasma pneumonia. Chin J Matern Child Health. 2019;34(5):1086-1089.