В данном ретроспективном исследовании было установлено, что иммунная дисфункция и внелегочные осложнения являются независимыми предикторами неблагоприятного прогноза у детей с тяжелой пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae. Сывороточные IgA, IgG, IgM и C-реактивный белок (CRP) продемонстрировали предварительную прогностическую значимость, однако для подтверждения их клинической применимости необходимы проспективные исследования.
Исследовательская статья
Поисковый анализ факторов, связанных с неблагоприятным прогнозом у детей с тяжелой пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae
В этой статье
Краткое содержание
Аннотация
Тяжелая пневмония, вызванная Mycoplasma pneumoniae (MPP), у детей связана с иммунной дисрегуляцией и неблагоприятными исходами; однако клиническая значимость рутинно измеряемых иммунных и воспалительных маркеров остается неопределенной. В данном ретроспективном поисковом исследовании оценивались факторы, связанные с плохим прогнозом, а также индивидуальная дискриминационная способность иммуноглобулина A (IgA), иммуноглобулина G (IgG), иммуноглобулина M (IgM) и С-реактивного белка (CRP). В исследование было включено в общей сложности 172 ребенка с MPP, проходивших лечение в период с апреля 2018 по апрель 2021 года, и 40 здоровых добровольцев в контрольной группе. Уровни биомаркеров сравнивались в зависимости от степени тяжести заболевания и прогностических групп. Был проведен анализ индивидуальных рабочих характеристик (ROC-кривых) и поисковая логистическая регрессия. Уровни сывороточного IgA, IgG и IgM были значимо ниже, тогда как уровни CRP были значимо выше у детей с тяжелым течением болезни и плохим прогнозом по сравнению с соответствующими контрольными группами (P < 0.05). Площади под ROC-кривой (AUC) для IgA, IgG, IgM и CRP составили 0,78, 0,707, 0,696 и 0,796 соответственно. Продолжительность лихорадки, тип поражения, иммунная дисфункция, повышенный уровень CRP и экстрапульмональные осложнения значимо различались между прогностическими группами. Поисковый многофакторный анализ выявил иммунную дисфункцию и экстрапульмональные осложнения как независимые факторы, связанные с плохим прогнозом. Эти результаты обосновывают необходимость дальнейшего изучения иммунных и воспалительных биомаркеров для стратификации рисков у детей с тяжелой MPP; тем не менее, для подтверждения их клинической значимости необходимы проспективные исследования, а полученные данные не следует интерпретировать как валидированную модель клинического прогнозирования.
Введение
Тяжелая пневмония остается основной причиной заболеваемости у детей и возникает в результате сложных взаимодействий между возбудителем инфекции, иммунным ответом хозяина и воспалительным каскадом1,2,3. Mycoplasma pneumoniae (MP) является распространенной причиной внебольничной пневмонии у детей, и пневмония, вызванная M. pneumoniae (MPP), составляет значительную долю всех случаев детских пневмоний4. Несмотря на то, что большинство детей выздоравливают при надлежащем лечении, у некоторых развивается тяжелая или рефрактерная форма заболевания, характеризующаяся стойкой лихорадкой, прогрессирующими поражениями легких, экстрапульмональными осложнениями и другими неблагоприятными исходами5,6,7,8. Таким образом, раннее выявление детей с повышенным риском неблагоприятных исходов имеет большое клиническое значение.
В предыдущих исследованиях изучались воспалительные биомаркеры, данные визуализации и клинические характеристики, связанные с тяжестью и прогнозом MPP; однако сообщаемые прогностические значения иммунных показателей были противоречивыми9. Вместо разработки клинической прогностической модели в настоящем исследовании приводится стратифицированное сравнение уровней рутинно измеряемых иммуноглобулина A (IgA), иммуноглобулина G (IgG), иммуноглобулина M (IgM) и С-реактивного белка (CRP) у здоровых лиц контрольной группы, детей с легкой и среднетяжелой формой MPP, детей с тяжелой формой MPP и в прогностических группах. Кроме того, был проведен эксплораторный анализ факторов, связанных с неблагоприятным прогнозом у детей с тяжелой формой MPP. Основная цель заключалась в том, чтобы определить, связаны ли эти рутинно измеряемые биомаркеры и клинические характеристики с неблагоприятным прогнозом. Была выдвинута гипотеза, что более низкие уровни иммуноглобулинов, более высокий уровень CRP, иммунная дисфункция и внелегочные осложнения будут ассоциированы с неблагоприятными исходами.
Протокол
Данное ретроспективное исследование было проведено в соответствии с требованиями учреждения и Хельсинкской декларацией и одобрено Комитетом по этике госпиталя Нанкин Тонрен при медицинской школе Юго-восточного университета (номер одобрения 2024-03-039-K01). Требование о получении индивидуального информированного согласия было отменено в связи с ретроспективным дизайном исследования и использованием анонимизированных данных.
Клинические данные
В качестве основной группы были включены в общей сложности 172 ребенка с MPP, проходивших лечение в период с апреля 2018 г. по апрель 2021 г., а также 40 здоровых детей в качестве контрольной группы. Основная группа состояла из 103 мальчиков и 69 девочек со средним возрастом 7,15 ± 2,97 года; контрольная группа состояла из 24 мальчиков и 16 девочек со средним возрастом 7,02 ± 2,31 года. Исходный возраст и пол значимо не различались между группами (P > 0,05). Согласно описанным критериям10, MPP классифицировали как тяжелую форму при наличии как минимум двух из следующих признаков: выраженная одышка, частота сердечных сокращений >120 ударов/мин, лихорадка продолжительностью >10 дней, поражение нескольких долей легких или обширная легочная инфильтрация. Остальные случаи классифицировали как легкую или среднетяжелую форму MPP.
Критерии включения
Все дети с MPP соответствовали клиническим диагностическим критериям MPP11. Диагноз подтверждался титром антител к MP >1:160, положительным тестом на ДНК MP или четырехкратным и более увеличением уровня специфических IgG к MP в сыворотке крови между острой фазой и фазой выздоровления. Клинические проявления включали кашель, одышку, тахикардию, цианоз или диспноэ, а визуализация грудной клетки выявила односторонние или двусторонние поражения легких. В исследование были включены участники в возрасте от 8 месяцев до 10 лет.
Дети исключались из исследования при наличии подтвержденной вирусной, бактериальной или грибковой пневмонии; тяжелой дисфункции основных органов, включая сердце, мозг, печень или почки; другого заболевания легких; злокачественной опухоли; врожденной иммунной дисфункции или недостаточности клинических данных для проведения необходимых анализов.
Дети в контрольной группе были в возрасте от 8 месяцев до 10 лет, были здоровы и имели нормальные показатели при физикальном обследовании. Контрольная группа использовалась только для сравнения биомаркеров и не принимала участия в прогностическом или регрессионном анализе.
Сбор данных
В госпитальной информационной системе были проанализированы такие данные, как возраст, пол, продолжительность лихорадки, тип и локализация очагов поражения, статус иммунной функции, уровень СРБ, внелегочные осложнения, сведения о лечении и результаты последующего наблюдения. Иммунная дисфункция определялась на основании данных медицинских записей, сделанных до оценки исходов, исходя из значений иммуноглобулинов, которые были ниже возрастных референсных интервалов лабораторной службы госпиталя. Первичный сбор данных осуществлял Boling Han, после чего Rui Wang провел перекрестную проверку по оригиналам медицинских карт. Все расхождения устранялись путем обсуждения между двумя исследователями. Перед началом анализа была подтверждена полнота данных. Полные определения переменных, правила кодирования и обезличенный набор данных когорты представлены в Дополнительном файле 1.
Измерение показателей иммунной функции и маркеров воспаления
В течение 24 часов после включения в исследование у каждого участника было отобрано 4 mL венозной крови натощак. Образцы центрифугировали при 1,50 × g в течение 10 min при 4°C, и полученную сыворотку хранили в соответствии с протоколом институциональной лаборатории до проведения анализа. Концентрации IgA, IgG и IgM в сыворотке определяли методом иммунотурбидиметрии, а уровень CRP — методом иммуноферментного анализа. В частности, образцы сыворотки хранили при –80 °C не более 3 месяцев до анализа, избегая повторных циклов замораживания-оттаивания.
Протокол лечения
Лечение назначалось индивидуально в зависимости от степени клинической тяжести и действующей практики учреждения. Стандартная терапия включала противоинфекционную терапию и поддерживающий уход, в том числе кислородную терапию, ингаляции через небулайзер, введение растворов и поддержание водно-электролитного баланса, жаропонижающее лечение и другие симптоматические меры по клиническим показаниям. Детям с тяжелой формой MPP назначали азитромицин, а метилпреднизолон использовался в качестве вспомогательного противовоспалительного средства при наличии клинических показаний. Несмотря на то, что лечение всех пациентов проводилось в соответствии с едиными принципами учреждения, конкретные поддерживающие меры подбирались индивидуально, а не по строгому стандарту. В связи с ретроспективным дизайном исследования точные сроки лечения и подробности режимов терапии были доступны не для всех участников.
Последующее наблюдение за прогнозом
Дети с тяжелой формой MPP наблюдались ежемесячно в ходе амбулаторных визитов и телефонных контактов до апреля 202 года. Прогноз считался благоприятным при нормализации температуры тела, уменьшении респираторных симптомов и рассасывании или исчезновении легочных очагов. Неблагоприятный прогноз определялся как комбинированный исход, включающий стойкую лихорадку, усиление кашля или одышки, отсутствие рентгенологического улучшения или рентгенологическое ухудшение, перевод в другую больницу или летальный исход12. Данные компоненты могли перекрываться и не анализировались как взаимоисключающие исходы. Все 14 детей с тяжелой формой MPP прошли полное последующее наблюдение; потерь участников в процессе наблюдения не было.
Статистический анализ
Анализ данных проводили с использованием программы IBM SPSS Statistics версии 2.0. Непрерывные переменные были представлены в виде среднего значения ± стандартного отклонения. Для сравнения двух групп использовали t-критерий для независимых выборок, а для сравнения более чем двух групп — однофакторный дисперсионный анализ. Категориальные переменные были представлены в виде n (%) и сравнивались с помощью критерия хи-квадрат. Для индивидуальной оценки IgA, IgG, IgM и CRP использовали ROC-кривые, при этом указывались AUC, 95% доверительные интервалы, пороговые значения, чувствительность и специфичность. Четыре биомаркера не объединялись в многофакторную прогностическую модель. Переменные, связанные с прогнозом при одномерном анализе, включались в исследовательскую пошаговую бинарную логистическую регрессию. Результаты регрессии были представлены в виде бета-коэффициентов, стандартных ошибок, статистики Уолда, отношений шансов (OR), 95% доверительных интервалов и значений P. В связи с ограниченным количеством случаев неблагоприятного прогноза, регрессионный анализ интерпретировался как исследовательский анализ ассоциаций, а не как валидированная прогностическая модель. Двустороннее значение P < 0,05 считалось статистически значимым. Нормальность распределения непрерывных переменных оценивали с помощью критерия Шапиро-Уилка, а гомогенность дисперсии — с помощью критерия Ливена. В переменных, включенных в анализ, отсутствовали пропущенные значения, поэтому импутация не проводилась и использовался анализ полных случаев.
Результаты
Сравнение иммунных и воспалительных маркеров между группами
Уровни IgA, IgG и IgM были ниже в группе с тяжелым течением, чем в группе с легким или среднетяжелым течением, и ниже в группе с легким или среднетяжелым течением, чем в контрольной группе. Для СРБ наблюдалась противоположная тенденция. Попарные различия были статистически значимыми (P < 0.05; Таблица 1).
Сравнение иммунных и воспалительных маркеров между прогностическими группами
Среди детей с тяжелой формой MPP уровни IgA, IgG и IgM были ниже, а уровни CRP — выше в группе с плохим прогнозом по сравнению с группой с хорошим прогнозом (все P < 0.05; Таблица 2).
Дискриминационная способность отдельных иммунных и воспалительных маркеров
Значения AUC для IgA, IgG, IgM и CRP составили 0.78 (95% CI, 0.659–0.85), 0.707 (95% CI, 0.571–0.820), 0.696 (95% CI, 0.560–0.81) и 0.796 (95% CI, 0.68–0.891) соответственно. Соответствующие пороговые значения составили 1.10 g/L, 8.35 g/L, 1.21 g/L и 51.05 mg/L. Чувствительность и специфичность представлены в Таблице 3. Данные индивидуальные ROC-анализы носили поисковый характер. Соответствующие ROC-кривые показаны на Рисунке 1.
Однофакторный анализ факторов, связанных с прогнозом
Продолжительность лихорадки, тип поражения, иммунная дисфункция, СРБ >51.05 mg/L и внелегочные осложнения значительно различались между группами с благоприятным и неблагоприятным прогнозом (все P < 0.05). Возраст, пол и локализация поражения существенно не различались между группами (все P > 0.05; Таблица 4).
Многофакторный логистический регрессионный анализ прогностических факторов
В качестве зависимой переменной был введен неблагоприятный прогноз. В качестве потенциальных независимых переменных были введены продолжительность лихорадки, тип поражения, иммунная дисфункция, CRP >51.05 mg/L и внелегочные осложнения. Тип поражения кодировался как 1 для обширной очаговой тени и 0 для очаговой или хлопьевидной тени; иммунная дисфункция и внелегочные осложнения кодировались как 1 при наличии и 0 при отсутствии; CRP кодировался как 1 для >51.05 mg/L и 0 для ≤51.05 mg/L. Иммунная дисфункция (OR, 2.061; 95% CI, 1.518–2.798; P < 0.01) и внелегочные осложнения (OR, 1.732; 95% CI, 1.374–2.182; P < 0.001) сохранили независимую связь с неблагоприятным прогнозом в ходе эксплораторного многофакторного анализа (Таблица 5).
ДОСТУПНОСТЬ ДАННЫХ:
Обезличенные исходные данные, лежащие в основе этого исследования, доступны в открытом доступе в Figshare по адресу https://doi.org/10.6084/m9.figshare.315195.
Рисунок 1Кривые рабочих характеристик приемника (ROC-кривые) отдельных биомаркеров для прогнозирования неблагоприятного исхода у детей с тяжелой формой Mycoplasma pneumoniae пневмония ROC-кривые были построены отдельно для сывороточного иммуноглобулина A (IgA), иммуноглобулина G (IgG), иммуноглобулина M (IgM) и С-реактивного белка (СРБ). Ось y представляет чувствительность, а ось x — 1 минус специфичность. Диагональная линия является референсной линией (AUC = 0,5). На рисунке приведены значения площади под кривой (AUC) с 95% доверительными интервалами. ROC-анализ проводился в качестве предварительной оценки дискриминационной способности каждого биомаркера. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
| Группа | Количество случаев | IgA (г/л) | IgG (г/л) | IgM (г/л) | СРБ (мг/л) |
| Группа тяжелого течения | 114 | 0.95 ± 0.31 b | 8.45 ± 1.06 b | 1.24 ± 0.55 b | 49.92 ± 6.25 b |
| Группа с легкой и средней степенью тяжести | 58 | 1.28 ± 0.40 a | 8.97 ± 1.23 a | 1.53 ± 0.63 a | 30.37 ± 6.10 a |
| Контрольная группа | 40 | 2.63 ± 0.36 аб | 10.82 ± 1.38 аб | 2.41 ± 0.69 аб | 9.80 ± 4.49 ab |
| F | 350.852 | 60.599 | 56.208 | 730.412 | |
| P | < 0.001 | < 0.001 | < 0.001 | < 0.001 |
Таблица 1: Сравнение уровней сывороточных иммуноглобулинов и С-реактивного белка в группах с тяжелой пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae (MPP), пневмонией легкой и средней степени тяжести (MPP) и в контрольной группе здоровых добровольцев.Значения представлены как среднее ± стандартное отклонение (SD). Для сравнения групп использовался однофакторный дисперсионный анализ. aP < 0.05 по сравнению с группой тяжелой MPP; bP < 0.05 по сравнению с группой MPP легкой и средней степени тяжести.
| Группа | Количество случаев | IgA (г/л) | IgG (г/л) | IgM (г/л) | СРБ (мг/л) |
| Благоприятный прогноз | 75 | 1.12 ± 0.36 | 8.76 ± 1.12 | 1.35 ± 0.62 | 41.89 ± 5.20 |
| Неблагоприятный прогноз | 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 |
Таблица 2: Сравнение уровней иммуноглобулинов сыворотки и С-реактивного белка у детей с благоприятным и неблагоприятным прогнозом среди пациентов с тяжелой пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae. Значения представлены как среднее ± SD. Сравнения проводились с использованием t-критерия для независимых выборок.
| Указатель | Критическое значение | AUC (площадь под кривой) | Чувствительность | Специфичность | 95 % ДИ | P |
| IgA (г/л) | 1.10 | 0.788 | 59.5 | 95 | 0.659–0.885 | < 0.001 |
| IgG (г/л) | 8.35 | 0.707 | 70.2 | 70 | 0.571–0.820 | 0.001 |
| IgM (г/л) | 1.21 | 0.696 | 59.5 | 75 | 0.560–0.811 | 0.006 |
| СРБ (мг/л) | 51.05 | 0.796 | 75.7 | 80 | 0.668–0.891 | < 0.001 |
| Совместное тестирование | 0.920 | 91.8 | 80 | 0.817–0.975 | < 0.001 |
Таблица 3: Анализ рабочих характеристик приемника (ROC-анализ) отдельных биомаркеров для прогнозирования неблагоприятного исхода у детей с тяжелой пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae.В таблице приведены оптимальные пороговые значения, площадь под кривой (AUC), чувствительность, специфичность, 95% доверительные интервалы (ДИ) и значения P для IgA, IgG, IgM и СРБ.
| Клиническая информация | Благоприятный прогноз (n = 75) | Неблагоприятный прогноз (n = 39) | χ 2 / t | P | |
| пол | самец | 42 (56.00) | 24 (61.54) | 0.323 | 0.570 |
| самка | 33 (44.00) | 15 (38.46) | |||
| возраст) | 7.34 ± 2.36 | 6.96 ± 2.82 | 0.762 | 0.448 | |
| Диапазон температур (d) | 4.63 ± 1.22 | 7.85 ± 2.34 | 9.676 | < 0.001 | |
| Тип поражения | Очаговые хлопьевидные тени | 52 (69.33) | 10 (25.64) | 19.745 | < 0.001 |
| Обширные очаговые тени | 23 (30.67) | 29 (74.36) | |||
| Поражение | Верхняя доля левого легкого | 14 (18.67) | 8 (20.51) | 1.056 | 0.788 |
| Нижняя доля левого легкого | 23 (30.67) | 14 (35.90) | |||
| Верхняя доля правого легкого | 16 (21.33) | 9 (23.08) | |||
| Нижняя доля правого легкого | 22 (29.33) | 8 (20.51) | |||
| Иммунная дисфункция | Пожалуйста, предоставьте текст для перевода. | 15 (20.00) | 32 (82.05) | 40.772 | < 0.001 |
| нет | 60 (80.00) | 7 (17.95) | |||
| С-реактивный белок | > 51,05 мг/л | 14 (18.67) | 26 (66.67) | 25.955 | < 0.001 |
| < 51,05 мг/л | 61 (81.33) | 13 (33.33) | |||
| Внелегочные осложнения | иметь | 12 (16.00) | 28 (71.79) | 35.069 | < 0.001 |
| Пожалуйста, предоставьте исходный текст для перевода. | 63 (84.00) | 11 (28.21) | |||
Таблица 4: Однофакторный анализ клинических характеристик, связанных с прогнозом у детей с тяжелой пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae. Непрерывные переменные представлены как среднее значение ± SD, а категориальные переменные — как n (%). Сравнение групп проводилось с использованием t-критерия для независимых выборок или критерия хи-квадрат (χ2) в зависимости от типа данных.
| Факторы риска | Значение бета | значение SE | в алд 2 | 95% ДИ | или | P |
| Иммунная дисфункция | 0.723 | 0.156 | 21.48 | 1.518–2.798 | 2.061 | < 0.001 |
| Внелегочные осложнения | 0.549 | 0.118 | 21.646 | 1.374–2.182 | 1.732 | < 0.001 |
Таблица 5: Эксплораторный многофакторный логистический регрессионный анализ факторов, связанных с неблагоприятным прогнозом у детей с тяжелой пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae. Результаты регрессии представлены в виде коэффициентов регрессии (β), стандартных ошибок (SE), статистики Вальда χ2, отношений шансов (OR), 95% доверительных интервалов (CI) и значений P. Иммунная дисфункция и экстрапульмональные осложнения оставались независимо связанными с неблагоприятным прогнозом в эксплораторном многофакторном анализе.
Дополнительный файл 1: Набор данных когорты и словарь переменных. Данный дополнительный файл содержит обезличенный набор данных исследования (Cohort_Data) и сопровождающий его словарь переменных, включающий определения переменных, правила кодирования, типы данных и сведения о доступности всех переменных исследования, использованных в анализе.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Обсуждение
В настоящем ретроспективном исследовании изучались общедоступные иммунные и воспалительные маркеры, а также клинические факторы, связанные с неблагоприятным прогнозом у детей с тяжелой формой MPP. Основным вкладом работы является не создание нового валидированного инструмента прогнозирования, а стратифицированное описание уровней IgA, IgG, IgM и CRP в зависимости от степени тяжести и прогностических групп, наряду с предварительной оценкой клинических факторов, связанных с неблагоприятными исходами. Такое позиционирование важно, поскольку аналогичные биомаркеры исследовались ранее, и их клиническая значимость по-прежнему зависит от проспективной валидации13,14,15.
Уровни IgA, IgG и IgM снижались, а уровень CRP повышался при увеличении степени тяжести заболевания; аналогичная закономерность наблюдалась при сравнении группы с плохим прогнозом и группы с хорошим прогнозом. Эти результаты согласуются с данными о том, что тяжесть MPP связана как с иммунными ответами хозяина, так и с системным воспалением16. CRP отражает острый воспалительный ответ и коррелирует с бременем заболевания при пневмонии у детей17,18,19. Однако CRP и другие маркеры воспаления не являются патоген-специфичными и могут иметь ограниченную способность дифференцировать инфекции со схожей клинической картиной. Соответственно, индивидуальные результаты ROC-анализа в данном исследовании следует интерпретировать как предварительную дифференциацию внутри данной когорты, а не как доказательство диагностической специфичности или непосредственной клинической применимости.
Индивидуальные значения AUC варьировались от 0,696 до 0,796, что указывает на слабую или умеренную дискриминационную способность. Продолжительность лихорадки, тип поражения, иммунная дисфункция, повышенный уровень CRP и внелегочные осложнения различались между прогностическими группами, в то время как в эксплораторном многофакторном анализе иммунная дисфункция и внелегочные осложнения оставались связанными с плохим прогнозом. В предыдущих исследованиях также было показано, что стойкая лихорадка, обширные рентгенологические изменения и внелегочное поражение связаны с рефрактерным или тяжелым течением MPP20,21,2. CRP был значим в однофакторном анализе, но не был сохранен в многофакторном анализе. Это различие может отражать корреляцию между CRP и другими показателями тяжести заболевания, ограниченную статистическую мощность, дихотомизацию по порогу 51,05 mg/L или вариативность, специфичную для данной когорты. В других исследованиях CRP описывался как независимый фактор, при этом подчеркивалось, что его прогностическая роль остается неопределенной23.
Данное исследование имеет несколько ограничений. Оно носило ретроспективный характер и проводилось в одном центре, количество событий с неблагоприятным прогнозом было ограниченным, а результаты эксплораторного регрессионного анализа не прошли внутреннюю или внешнюю валидацию. Сроки начала лечения, резистентность к макролидам, время введения кортикостероидов, продолжительность заболевания до госпитализации, сопутствующие инфекции и исходные коморбидные состояния были доступны не для всех пациентов и не могли быть включены в качестве ковариат, что оставляет вероятность остаточного искажения (конфаундинга). Комбинированный исход с неблагоприятным прогнозом включал гетерогенные и потенциально перекрывающиеся компоненты, а продолжительность последующего наблюдения могла различаться между участниками. Таким образом, полученные результаты устанавливают статистические связи, а не причинно-следственную зависимость, и не должны использоваться в качестве единственного правила для принятия клинических решений.
В заключение следует отметить, что в данной когорте неблагоприятные исходы были связаны с более низким уровнем иммуноглобулинов, более высоким уровнем СРБ, иммунной дисфункцией и внелегочными осложнениями. Эти результаты носят предварительный характер и не должны применяться в клинической практике до их подтверждения в более масштабных проспективных многоцентровых исследованиях с использованием стандартизированных показателей исходов.
Раскрытие информации
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, связанного с данным исследованием. Финансовые или нефинансовые конфликты, включая трудоустройство, консультирование, владение акциями, гонорары или оплачиваемые экспертные заключения, отсутствуют.
Благодарности
Неприменимо. Данное исследование не получало специального финансирования.
Материалы
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Клинический химический/иммунотурбидиметрический анализатор | Siemens Healthineers | BN II | Прибор, используемый для определения IgA, IgG и IgM |
| Набор для ИФА на С-реактивный белок | Thermo Fisher Scientific / Invitrogen | BMS28INST | Рутинное клиническое лабораторное измерение уровня CRP в сыворотке крови |
| IBM SPSS Statistics | IBM Corp. | Version 2.0 | Статистический анализ |
| Иммунотурбидиметрический тест/реагент на IgA | Siemens Healthineers | NA | Рутинное клиническое лабораторное измерение уровня IgA в сыворотке крови |
| Иммунотурбидиметрический тест/реагент на IgG | Siemens Healthineers | NA | Рутинное клиническое лабораторное измерение уровня IgG в сыворотке крови |
| Иммунотурбидиметрический тест/реагент на IgM | Siemens Healthineers | NA | Рутинное клиническое лабораторное измерение уровня IgM в сыворотке крови |
| Микропланшетный ридер | Thermo Fisher Scientific | Multiskan FC | Прибор, используемый для проведения ИФА |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | Version 2024 | Организация данных и подготовка таблиц |
| Microsoft Word | Microsoft Corporation | Version 2024 | Подготовка рукописи |
Ссылки
- 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.