Mevcut çalışma, MPP'li çocuklarda klinik belirtileri, laboratuvar indekslerini ve görüntüleme özelliklerini kapsamlı şekilde değerlendirerek RMPP için bağımsız risk faktörlerini belirlemiş ve erken tahmin için çevrimiçi dinamik bir nomogram oluşturmuştur.
Araştırma makalesi
Çocuklarda Refrakter Mycoplasma Pneumoniae Pnömonisini Tahmin Etmek İçin Web Tabanlı Dinamik Nomogram
Yeni sekmede açılır
Bu makalede
Özet
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Özet
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Çocuklarda refrakter Mycoplasma pneumoniae pnömonisi (RMPP), daha güçlü inflamatuar yanıtlar, daha karmaşık yönetim ve daha yüksek akciğer komplikasyon riski ile ilişkilidir. Yüksek riskli çocukların erken teşhisi, zamanında tedavi ayarlamasını destekleyebilir. Bu retrospektif çalışma, Kasım 2022'den Kasım 2023'e kadar Mycoplasma pneumoniae pnömonisi olan 500 hastaneye yatırılan çocuğu içermektedir. Kohort, rastgele bir eğitim seti (n = 375) ve doğrulama kümesi (n = 125) olarak ayrıldı. Tek değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon analizleri, RMPP'nin altı bağımsız tahmincisini tespit etti: yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı, laktat dehidrojenaz seviyesi, balgam tıkaları veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi. Bu değişkenler kullanılarak web tabanlı dinamik bir nomogram oluşturuldu. Model, alıcı çalışma karakteristik eğrisinin altında/C-indeksi altında eğitim setinde 0,840 (%95 GA, 0,785–0,892) ve doğrulama setinde 0,831 (%95 GA, 0,743–0,906) olarak iyi ayrım gösterdi. Kalibrasyon eğrileri, tahmin edilen ve gözlemlenen riskler arasında iyi uyum gösterdi ve karar eğrisi analizi, çoğu eşik olasılıkta klinik net fayda sağladı. Uzun süreli ateş, yüksek zirve sıcaklık, yüksek laktat dehidrojenaz, hipoksemi ve akciğer konsolidasyonu veya balgam tıkacı/plevral efüzyon BT kanıtları olan çocuklarda RMPP riski artmış ve daha yakından izlenip zamanında tedavi ayarlaması gerekebilir.
Giriş
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Mycoplasma pneumoniae (MP), özellikle okul öncesi ve okul çağındaki popülasyonlarda çocuklarda topluluk kaynaklı zatürrenin başlıca patojenidir1. Mycoplasma pneumoniae pneumoni (MPP), pediatrik zatürrenin önemli bir kısmını oluşturur ve son yıllarda görülme oranıartmıştır 2. Çoğu çocuk uygun tedaviden sonra olumlu bir tedavi görür; ancak bazıları, en az 7 gün standart makrolid tedavisinden sonra kalıcı ateş, kötüleşen solunum semptomları veya ilerleyici radyografik anormallikler geliştirir; bu fenomen muhtemelen makrolid direnci ve/veya tedavinin gecikmesine bağlanabilir. Bu durum genellikle refrakter Mycoplasma pneumoniae pnömonisi (RMPP) olarak tanımlanır. RMPP, daha hızlı ilerleme, daha karmaşık tedavi ve akciğer ile ekstrapulmoner komplikasyon riski ile ilişkilidir; bu da erken risk tespitini klinik olarak önemli kılar.
RMPP ile ilişkilendirilen çeşitli klinik, laboratuvar ve görüntüleme göstergeleri bulunmaktadır. Bildirilen tahminciler arasında laktat dehidrojenaz (LDH), D-dimer, interlökin (IL)-6, IL-10, plevral efüzyon, mukusun tıkanması, akciğer konsolidasyonu, uzun süreli ateş, yüksek zirve sıcaklık, yaşlılık ve hipoksemi 3,4,5,6,7,8,9 yer alır . Bu değişkenler, hastalık aktivitesinin farklı yönlerini yansıtır; inflamatuar yanıt, doku hasarı, pıhtılaşma aktivasyonu, hava yolu tıkanıklığı ve oksijenlenmenin bozulması gibi faktörleri yansıtır. Ancak, RMPP genellikle birden fazla etkileşimli faktör tarafından yönlendirilir ve tek değişkenli değerlendirme sınırlı bireysel risk tahmini sağlayabilir.
Mevcut klinik tahmin esas olarak doktor yargısına, eşik tabanlı laboratuvar yorumuna, görüntüleme değerlendirmesine veya statik puanlama modellerine dayanır. Klinik yargı esnek ama özneldir; tek göstergeli eşikler basittir ancak klinik şiddet, iltihap ve radyografik ilerlemenin birleşik etkisini kaçırabilir. Bir nomogram, birden fazla bağımsız tahminciyi bireysel bir olasılık tahminine entegre eder ve izole değişkenlere göre daha sezgisel bir risk değerlendirmesi sağlar. Web tabanlı dinamik nomogram, hasta verilerinin doğrudan girilmesini ve hızlı yatak başı hesaplamalarını sağlar; bu da erken izleme ve tedavi ayarlamasını destekleyebilir.
Tahmin modelleri karar destek aracı olarak kalır ve klinik yargının yerini alamaz. Performansları, veri kalitesine, değişken tanımlarına ve bağımsız popülasyonlarda doğrulamaya bağlıdır. RMPP için mevcut nomogram tabanlı çalışmalarrapor edilmiştir 6,7; Ancak, harici olarak doğrulanmış dinamik araçlar ve modeller arasında sistematik karşılaştırmalar hâlâ gereklidir. Bu çalışmada geliştirilen web tabanlı nomogram, göğüs BT, LDH ölçümü ve oksijen satürasyonu izlemesinin rutin olarak mevcut olduğu pediatrik bölümlerde ve acil durum ortamlarında kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Klinisyenler, belirgin şekilde farklı epidemiyolojik profillere sahip popülasyonlarda, görüntüleme kaynakları sınırlı olan sağlık ortamlarında veya inflamatuar belirteçleri değiştirebilecek ön-yatış kortikosteroid veya ikinci sıra antibiyotik alan hastalarda uygulandığında tahminleri dikkatli yorumlamalıdır.
Protokol
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Bu çalışma, Jinhua Kadın ve Çocuk Hastanesi Etik Komitesi tarafından onaylandı (No. 2024KY099). Bilgilendirilmiş onay, çocukların yasal vasilerinden alındı.
Hasta verileri
Bu retrospektif çalışma, Kasım 2022'den Kasım 2023'e kadar Jinhua Kadın ve Çocuk Hastanesi'ne bağlı Çocuk Hastanesi'nde hastaneye kaldırılan Mycoplasma pneumoniae pnömonisi (MPP) hastası çocukları içeriyordu. MPP, solunum semptomları, göğüs görüntüleme bulguları ve pozitif Mycoplasma pnömoniae DNA veya RNA testleri temelinde teşhis edildi. Genel MPP (GMPP), standart makrolid tedavisine yeterince yanıt veren çocukları ifade ederken, RMPP ise en az 7 gün standart makrolid tedavisinden sonra kalıcı ateş, şiddetli semptomlar veya ilerleyici görüntüleme anormallikleri olaraktanımlanmıştır 10. Dahil etme kriterleri <14 yaş, Mycoplasma pneumoniae enfeksiyonu, solunum semptomları ve pnömoni ile uyumlu görüntüleme bulguları idi. Dışlama kriterleri ise hastalık başlangıcından sonraki 10 gün içinde karma enfeksiyon, lösemi, kronik akciğer hastalığı, bağışıklık eksikliği, önceki immünsüpresif tedavi, iyileşme aşamasında yatış veya eksik kayıtlardı. Standart tedavi, günde bir kez ağızdan veya damar yoluyla 10 mg/kg azitromisin önerir, maksimum doz ise 500 mg/gündür. RMPP kriterlerini karşılamayan çocuklar genel MPP (GMPP) olarak sınıflandırıldı. Toplam 500 uygun çocuk, R yazılımı 4.1.2 sürümü (fonksiyon: sample(), set.seed = 42) kullanılarak rastgele bir eğitim grubu (n = 375) ve doğrulama kohortu (n = 125) olarak bölündü. Doğrulama grubu yalnızca dış model değerlendirmesi için ayrılmıştı ve model oluşturmanın hiçbir aşamasında kullanılmadı. Elektronik tıbbi kayıt verileri, önceden geliştirilmiş standart bir çıkarma şablonu kullanılarak çıkarıldı. Veri alanları arasında demografik bilgiler, klinik sunum, laboratuvar değerleri, görüntüleme bulguları ve tedavi kayıtları yer alıyordu. İki eğitimli araştırmacı verileri bağımsız olarak çıkardı ve tutarsızlıklar uzlaşmayla çözüldü. Göğüs BT bulguları, klinik gruplama ve laboratuvar sonuçlarına kör radyologlar tarafından değerlendirildi. BT görüntüleme yorumu için değerlendirme aracı arası güvenilirliği, ikili görüntüleme bulguları için Cohen'in kappa istatistiği kullanılarak değerlendirildi (balgam tıkacı veya plevral effuzyon: evet/hayır; akciğer konsolidasyonu: evet/hayır). Son olarak, 129 çocuk RMPP, 371 ise genel MPP olarak sınıflandırıldı.
Değişkenler
Demografik, klinik, laboratuvar ve görüntüleme değişkenleri, elektronik tıbbi kayıtlardan önceden tanımlanmış bir form kullanılarak çıkarıldı. Klinik değişkenler arasında yaş, cinsiyet, yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı ve hipoksemi yer alıyordu. Ateş süresi, ateşin başlangıcından yatışa kadar olan aralık olarak tanımlanmıştır. En yüksek vücut sıcaklığı, kabul öncesi veya sonrasında 24 saat içinde kaydedilen en yüksek sıcaklıktı. Hipoksemi, periferik arteriyel oksijen doygunluğu <%92 oda havasında veya ek oksijen ihtiyacı olarak tanımlanmıştır. Laboratuvar değişkenleri arasında WBC, HB, PLT, CRP, ALB, ALT, CK-MB, LDH, D-dimer, IL-6, IL-8, IL-10, IL-17, PCT ve NE% vardı. Açlık venöz kan örnekleri kabul edildikten sonraki 24 saat içinde alındı ve ateş başlangıcı ile antibiyotik başlangıcına göre numune alma süresi kaydedildi. Mycoplasma pneumoniae Etiyolojik doğrulama için DNA veya RNA testi kullanıldı. Mycoplasma pneumoniae DNA veya RNA için boğaz sürüntüsü gerçek zamanlı nicel PCR testi pozitifti. Standartlaştırılmış yük verileri tüm hastalar için mevcut olmadığı için nicel DNA/RNA yükü dahil edilmedi. Kabul öncesi veya sonrası 3 gün içinde yapılan göğüs BT'si, balgam tıkacı, plevral efüzyon ve akciğer konsolidasyonu açısından incelendi. "Balgam tıkaları veya plevral efüzyon" herhangi bir bulgu bulunduğunda pozitif olarak kaydedildi. Akciğer konsolidasyonu, BT'de segmental veya lobar parenkimal opaklık olarak tanımlandı. 256 dilimli bir BT tarayıcı kullanıldı. Çocuklar sırtüstü pozisyona yerleştirildi ve düşük dozlu eksenel göğüs taraması, nefes tutma sırasında veya uyurken uygun genişlikte bir dedektörle yapıldı. Tarama kapsamı, akciğer ucundan akciğer tabanına kadar uzanarak tüm akciğer parenximasını kapsaydı. Tarama parametreleri şu şekilde ayarlandı: tüp voltajı 100 kVp, dilim kalınlığı 5 mm, yeniden yapılandırma dilimi kalınlığı 1,25 mm, matris 512 × 512, portal dönüş süresi 0,28 s, gürültü indeksi 12. Görüntüler ASIR-V ve DLIR algoritmaları kullanılarak yeniden oluşturuldu. Her grup, ASIR-V ağırlıkları %20, %50 ve %80 olan yeniden oluşturulmuş görüntülerin yanı sıra DLIR-L, DLIR-M ve DLIR-H görüntülerini içeriyordu. Elde edilen görüntü verileri iş istasyonuna aktarıldı. Tüm görüntüler, beş yıldan fazla klinik deneyime sahip iki radyolog tarafından çift kör bir şekilde bağımsız olarak incelendi. Anormal akciğer belirtilerinin varlığını değerlendirdiler ve ana görüntüleme özelliklerini özetlediler. Farklı yorumlara sahip vakalar için, karşılıklı tartışma yoluyla bir uzlaşmaya varıldı.
İstatistiksel analiz
İstatistiksel analizler R yazılımı 4.1.2 sürümü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kategorik değişkenler n (%) olarak sunulur ve ki-kare testi veya Fisher'ın tam testi kullanılarak karşılaştırılır. Sürekli değişkenler, dağılıma göre ortalama ± standart sapma veya medyan (çeyreklerarası aralık) olarak ifade edilir. Normallik Shapiro-Wilk testi kullanılarak değerlendirildi. Normal dağılımlı değişkenler bağımsız örneklem t testiyle, normal dağılım olmayan değişkenler ise Mann-Whitney U testi kullanılarak karşılaştırıldı. Model oluşturulmadan önce, eğitim ve doğrulama kohortları arasındaki temel karşılaştırılabilirlik, tüm aday tahmin ediciler için χ2 veya Mann-Whitney U testleri kullanılarak doğrulanmış ve kohortlar arasında anlamlı farklar olmadığı gösterilmiştir (tüm P > 0.05). Eğitim grubunda, tek değişkenli lojistik regresyonda P < 0.05 olan değişkenler çok değişkenli lojistik regresyona girildi. Çok kollineerlik, "araba" paketiyle hesaplanan varyans enflasyon faktörleri (VIF) kullanılarak değerlendirildi; tüm seçilmiş tahmin edicilerin VIF < 5'e sahipti ve bu da belirgin bir multikollineerlik olmadığını gösteriyordu. LDH için doğrusal varsayımı, logaritmik dönüşüm ve kısıtlı kübik splinlar kullanılarak incelendi (10., 50. ve 90. pertiklerde 3 knotlu "rms" paketi kullanılarak); Model uyumu iyileşmediğinde doğrusal form korundu (olasılık oranı testi: P > doğrusal olmayan spline terimi için 0.05, doğrusal spesifikasyonu destekledi). Nihai çok değişkenli modelden "rms" paketi kullanılarak bir nomogram oluşturuldu (sürüm 6.3-0; fonksiyonlar: lojistik regresyon için lrm, değer tahmini için Predict ve grafiksel temsil için nomogram). Ayırtım, alıcı çalışma karakteristik eğrileri, eğrin altındaki alan ve C indeksi ile %95 güven aralıkları ("pROC" paketi) kullanılarak değerlendirildi. Kalibrasyon, 1.000 bootstrap yeniden örneklemesi ile kalibrasyon eğrileri kullanılarak değerlendirildi. ("RMS" paketi: Kalibrasyon fonksiyonu). Optimal tahmin kesme sınırı, her kohort içinde Youden indeksi kullanılarak pROC paketi üzerinden bağımsız olarak belirlendi: eğitim kohortunda 0.222, doğrulama kohortunda 0.247. Eğitimden türetilen sınır (0.222) ayrıca, standart iç doğrulama uygulamasıyla uyumlu olarak, çapraz kohort performans karşılaştırması için doğrulama kohortuna uygulandı. Örneğin, tahmin edilen olasılık için %95 güven aralığı, logit ölçeğinde model tabanlı standart hatalar kullanılarak hesaplandı. Karar eğrisi analizi, eşik olasılıklar arasında net faydayı değerlendirmek için kullanıldı ("rmda" paketi: decision_curve ve plot_decision_curve fonksiyonları). İki taraflı P < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. Veri ön işleme, model oluşturma, doğrulama ve nomogram üretimi dahil olmak üzere tam R betikleri, ilgili yazardan talep üzerine temin edilebilir.
Eksik veriler minimumdu (tüm değişkenler <%2 eksikti) ve analizden önce sürekli değişkenler için medyan atama ve kategorik değişkenler için mod ödümlemesi kullanılarak ele alındı. Tüm kategorik tahmin ediciler ikili (0/1) gösterge değişkenleri olarak kodlanmıştır. Sürekli tahmin ediciler (ateş süresi, tepe sıcaklık, LDH) orijinal klinik birimlerinde kategorize edilmeden korundu. Çok değişkenli modellemeden önce tek değişkenli taramaya dayalı bir değişken seçimi yapılmamıştır; bunun yerine, literatürde tanımlanan tüm klinik açıdan ilgili adaylar değerlendirilmiş ve eğitim kohortunun tek değişkenli analizinde P < 0.05 olanlar çok değişkenli modele yönlendirilmiştir.
Web hesaplayıcı uygulaması
Web tabanlı dinamik nomogram, R dilinde "parlak" paket (sürüm 1.7.4) kullanılarak dağıtıldı. Kullanıcı arayüzü, sürekli değişkenler (ateş süresi, tepe sıcaklığı, LDH) için shiny::fluidPage(), shiny::sidebarLayout() ve shiny::sliderInput() ile ikili değişkenler (balgam tıkacıları veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu, hipoksemi) için shiny::selectInput() ile oluşturulmuştur. Sunucu mantığı, uyumlu lrm modelinden predict() fonksiyonunu çağırarak bireysel risk tahminlerini hesapladı; ortaya çıkan olasılıklar renderPlot() ve renderText() ile render edildi. Başvuru ShinyApps.io (https://predictrmpp.shinyapps.io/RMPP/) kanalında yayınlandı.
Sonuçlar
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Klinik veriler geriye dönük olarak toplandı ve kurumsal gizlilik gereksinimlerine uygun şekilde işlendi.
Çalışma nüfusu
Toplam 500 uygun çocuk dahil edildi; bunların 272'si erkek ve 228'i kız çocukları vardı. Eğitim grubunda 375 çocuk vardı; bunların 286'sı GMPP (genel MPP), 89'u ise RMPP aldı. Doğrulama grubunda 125 çocuk vardı; bunların 85'i GMPP, 40'ı RMPP vardı. Eğitim ve doğrulama kohortları yaş (medyan 5,2 vs. 5,4 yıl, P = 0,681), cinsiyet dağılımı (erkek %54,1 vs. %53,6, P = 0,924), RMPP oranı (%23,7 vs. %32,0, P = 0,078) ve tüm başlangıç klinik, laboratuvar ve görüntüleme değişkenleri ( hepsi P > 0,05) açısından karşılaştırılabilirdi; bu da rastgele tahsisin model geliştirme ve doğrulama için uygun dengeli kohortlar elde ettiğini doğruladı. Eğitim grubunda, GMPP ve RMPP grupları arasında yaş ve cinsiyet benzerdi. GMPP olan çocuklara kıyasla RMPP olanlarda hastaneye kabul edilmeden önce ateş süresi daha uzun, vücut sıcaklığı daha yüksek zirve, daha yüksek CRP, D-dimer, LDH, IL-6 ve IL-8 seviyeleri ve balgam tıkası veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi sıklıkları daha yüksekti. Doğrulama kohortunda da benzer eğilimler gözlemlenmiştir (Tablo 1).
Özellik seçimi
Eğitim grubunda, tek değişkenli lojistik regresyon RMPP ile ilişkili dokuz değişkeni tespit etti: hastaneye kabul öncesi ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı, CRP, D-dimer, LDH, IL-6, balgam tıkaları veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi. İstatistiksel anlamlılığı olmayan değişkenler çok değişkenli modele girilmedi. Çok değişkenli modellemeden önce, dokuz aday tahmin edicisi arasında çoklu kollineerlik VIF kullanılarak değerlendirildi (Ek Tablo 1); tüm VIF değerleri 1.12 ile 3.87 arasında değişiyordu, bu da geleneksel eşik olan 10'un çok altında ve çoklu kollineerliğin endişe verici olmadığını doğruladı. Çok değişkenli lojistik regresyon, hastaneye yatmadan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı, LDH, balgam tıkaları veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi gibi faktörlerin RMPP'nin bağımsız öngörücüleri olarak kaldığını gösterdi. CRP, D-dimer ve IL-6, ayarlamadan sonra RMPP ile bağımsız olarak ilişkilendirilmemiştir. Bu altı tahminci nomogramın oluşturulmasında kullanılmıştır (Tablo 2).
LDH için doğrusal değerlendirme
LDH için doğrusal varsayımı, 10., 50. ve 90. yüzde tabanlarda 3 knot hızlı kısıtlı kübik splinler kullanılarak değerlendirildi. Spline modelini lineer modelle karşılaştıran bir olasılık oranı testi, uyumda anlamlı bir iyileşme göstermedi (χ2 = 1.23, P = 0.540), bu da doğrusal terimin tutulmasını destekledi.
Dinamik nomogramın geliştirilmesi ve doğrulanması
Bir nomogram, çok değişkenli modelden altı bağımsız öngörücü kullanılarak oluşturuldu: yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı, LDH, balgam tıkacı veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi (Şekil 1). Aynı modelden web tabanlı bir dinamik hesap makinesi geliştirildi. 4 gün ateş süresi, 40 °C zirve sıcaklığı, 415 U/L LDH, hipoksemi, balgam tıkaları veya plevral efüzyonu ve akciğer konsolidasyonu olan bir çocuk için öngörülen RMPP riski %98,6 (%95 GA, %92,9–%99,7) (uygun lojistik regresyon katsayıları kullanılarak hesaplanmıştır: logit(p) = −3,131 + 0,280 × ateş süresi + 0,889 × tepe sıcaklık + 0,0105 × LDH + 1,305 × SP_or_PE + 1,962 × konsolidasyon + 1,952 × hipoksemi; %95 GA model tabanlı standart hatadan türetilmiştir logit ölçeğinde doğrusal tahminciye dönüştürülür ve ters logit fonksiyonu kullanılarak olasılık ölçeğine geri dönüştürülür) (Şekil 2).
Model iyi ayrımcılık gösterdi. C-indeksi eğitim kohortunda 0.840 (%95 GA, 0.785–0.892) ve doğrulama kohortunda 0.831 (%95 GA, 0.743–0.906) idi. ROC analizi tutarlı sonuçlar gösterdi; AUC değerleri sırasıyla 0.840 ve 0.831 olarak belirlendi (Şekil 3A,B). Eğitim grubu için optimal sınır Youden indeksine göre 0.222 olarak belirlendi; hassasiyet %78.7 ve özgüllük %80.1 oldu. Doğrulama kohortu için bağımsız olarak hesaplanan optimal sınır 0.247, %72.5 hassasiyet ve özgüllük %82.4 idi. Eğitimden türetilen kesim (0.222) doğrulama kohortuna uygulandığında, hassasiyet %75,0, özsellik ise %76,5 idi. 1.000 bootstrap yeniden örneklemesine dayalı kalibrasyon eğrileri, tahmin edilen ve gözlemlenen riskler arasında iyi uyum sağladı; eğitim kohortunda ortalama mutlak hatalar 0.017, doğrulama kohortunda ise 0.028 (Şekil 3C,D). Karar eğrisi analizi, nomogramın, özellikle 0.05 ile 0.90 arasındaki çoğu eşik olasılıkta 'hep' ya da hiç 'hiç verme' stratejilerinden daha yüksek net fayda sağladığını göstermiştir (Şekil 4).
BT görüntüleme arası dereceleyici güvenilirliği
İki radyolog arasında BT görüntüleme yorumu için dereceleyiciler arası güvenilirlik, Cohen kappa'sı kullanılarak değerlendirildi. Bu anlaşma, balgam tıkacı veya plevral efüzyon (κ = 0.82, %95 GA: 0.74–0.90) ve akciğer konsolidasyonu (κ = 0.79, %95 GA: 0.69–0.89) için önemli bir anlaşma olup, görüntüleme tabanlı tahmin edicilerin güvenilirliğini destekledi.
VERİ ERIŞILEBILIRLIĞI:
Mevcut çalışmada oluşturulan ve/veya analiz edilen veri setleri https://predictrmpp.shinyapps.io/RMPP/. Randomize doğrulama ve eğitim kohortlarına dahil edilen hastaların demografik, klinik, laboratuvar ve görüntüleme özellikleri, sırasıyla Ek Tablo 2 ve Ek Tablo 3'te sunulmaktadır.
Şekil 1: Eğitim kohortunda altı parametrenin dahil edilmesiyle nomogram belirlendi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: RMPP tanısı için çevrimiçi dinamik nomogram. (A) Tahminin sayısal özeti. (B) Tahmin modeli detayları. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Nomogramın geçerliliği ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi. Eğitim kohortu (A) ve doğrulama kohortu (B) için ROC eğrileri; eğitim kohortu (C) ve doğrulama kohortu (D) kalibrasyon eğrileri. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4: Eğitim kohortunun DCA eğrileri. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
| Değişkenler | Toplam(n=500) | Eğitim kohortu | P değeri | Doğrulama kohortu | P değeri | ||
| GMPP(n=286) | RMPP(n=89) | GMPP(n=85) | RMPP(n=40) | ||||
| Yaş, yıllar | 4.00 (3.00, 7.00) | 4.00(3.00,7.00) | 4.00(3.00,6.00) | 0.717 | 4.00 (3.00, 7.00) | 4.00 (2.00, 5.50) | 0.521 |
| Cinsellik | 272（54.4%） | 0.286 | 0.908 | ||||
| Kadın | 133（46.50%） | 35(39.30%) | 40 (47.1) | 20 (50.0) | |||
| Erkek | 153（53.50%） | 54(60.70%) | 45 (52.9) | 20 (50.0) | |||
| TD, günler | 3.00 (2.00, 5.00) | 3.00(2.00,4.00) | 4.00(3.00,6.00) | <0.001 | 3.00 (2.00, 4.00) | 5.00 (3.00, 7.00) | 0.001 |
| T, °C | 39.20 (38.90, 39.60) | 39.10(38.90,39.50) | 39.40(39.00,39.90) | 0.001 | 39.00 (38.80, 39.50) | 39.45 (39.00, 40.00) | 0.019 |
| WBC, 109/L | 8.43 (6.49, 11.16) | 8.48 (6.53, 11.24) | 8.98 (6.79, 11.76) | 0.584 | 8.57 (6.66, 11.03) | 7.31 (5.19, 9.87) | 0.082 |
| NE, % | 63.35 (54.25, 71.03) | 63.05 (53.52, 70.70) | 65.60 (58.30, 72.90) | 0.091 | 62.70 (55.80, 70.70) | 61.35 (55.20, 68.47) | 0.699 |
| HB, g/L | 63.35 (54.25, 71.03) | 124.00 (117.00, 131.00) | 125.00 (119.00, 130.00) | 0.289 | 122.82±9.76 | 125.47±7.97 | 0.137 |
| PLT, 109/L | 269.50 (224.75, 318.00) | 269.00 (224.00, 319.00) | 264.00 (219.00, 310.00) | 0.47 | 275.00 (236.00, 312.00) | 271.50 (229.75, 303.50) | 0.765 |
| CRP, mg/L | 7.03 (1.91, 22.01) | 5.85 (1.70, 14.94) | 20.98 (5.24, 31.74) | <0.001 | 5.02 (1.47, 16.94) | 20.23 (4.53, 38.40) | 0.002 |
| D-Dimer, ug/L | 480.00 (390.00, 610.00) | 460.00 (380.00, 577.50) | 580.00 (440.00, 760.00) | <0.001 | 490.00 (420.00, 610.00) | 585.00 (397.50, 702.50) | 0.342 |
| ALB, g/L | 42.75±2.96 | 42.8±2.84 | 42.51±2.92 | 0.393 | 42.59±2.96 | 43.30±3.83 | 0.256 |
| ALT, U/L | 15.00 (12.00, 19.00) | 14.00 (12.00, 19.00) | 15.00 (11.00, 18.00) | 0.488 | 15.00 (13.00, 21.00) | 14.50 (12.00, 21.00) | 0.472 |
| LDH, U/L | 280.00 (247.00, 330.25) | 273.50 (242.00, 311.00) | 316.00 (265.00, 518.00) | <0.001 | 283.00 (242.00, 328.00) | 303.50 (248.50, 530.50) | 0.034 |
| CK-MB, U/L | 78.00 (56.75, 107.00) | 77.00 (57.00, 104.00) | 79.00 (57.00, 109.00) | 0.773 | 85.00 (55.00, 112.00) | 76.00 (55.00, 96.75) | 0.518 |
| PCT, ng/mL | 0.08 (0.06, 0.15) | 0.08 (0.06, 0.16) | 0.10 (0.06, 0.16) | 0.244 | 0.09 (0.07, 0.15) | 0.08 (0.05, 0.12) | 0.038 |
| IL-6, pg/mL | 27.41 (13.87, 54.22) | 26.14 (13.78, 46.07) | 38.28 (17.25, 60.30) | 0.022 | 25.96 (13.78, 50.61) | 32.41 (15.08, 71.21) | 0.403 |
| IL-8, pg/mL | 23.59 (14.87, 48.67) | 21.25 (13.97, 43.65) | 28.74 (18.99, 49.04) | 0.016 | 21.22 (15.00, 54.95) | 26.38 (13.82, 51.72) | 0.87 |
| IL-10, pg/mL | 6.64 (4.38, 9.46) | 6.84 (4.43, 9.59) | 6.53 (4.87, 12.49) | 0.573 | 6.38 (4.32, 8.95) | 6.85 (4.00, 8.70) | 0.956 |
| IL-17, pg/mL | 10.94 (4.58, 25.24) | 10.85 (4.60, 25.28) | 14.45 (6.13, 30.01) | 0.149 | 8.56 (3.94, 22.84) | 10.64 (3.90, 18.76) | 0.987 |
| SP veya PE | 42（8.4%） | <0.001 | 0.002 | ||||
| EVET | 13 (4.5%) | 15 (16.9%) | 4 (4.7%) | 10 (25.0%) | |||
| HAYIR | 273 (95.5%) | 74 (83.1%) | 81 (95.3%) | 30 (75.0%) | |||
| Akciğer konsolidasyonu | 157（31.4%） | <0.001 | 0.035 | ||||
| EVET | 74 (25.9%) | 47 (52.8%) | 19 (22.4%) | 17 (42.5%) | |||
| HAYIR | 212 (74.1%) | 42 (47.2%) | 66 (77.6%) | 23 (57.5) % | |||
| Hipoksemi | 33（6.6%） | <0.001 | 0.006 | ||||
| EVET | 7 (2.4%) | 13 (14.6%) | 4 (4.7%) | 9 (22.5%) | |||
| HAYIR | 279 (97.6%) | 76 (85.4%) | 81 (95.3%) | 31 (77.5%) | |||
Tablo 1: GMPP ve RMPP hastaları arasındaki demografik, klinik ve laboratuvar verilerinin karşılaştırılması.
| Değişkenler | Tek değişkenli analiz | Çok değişkenli analiz | ||||||
| β | VEYA | %95 CI | P değeri | β | VEYA | %95 CI | P değeri | |
| Yaş, yıllar | -0.022 | 0.979 | 0.891-1.071 | 0.646 | ||||
| Cinsellik | ||||||||
| Kadın | -0.294 | 0.746 | 0.456-1.206 | 0.235 | ||||
| Erkek | ||||||||
| Termal Süre, gün | 0.271 | 1.311 | 1.183-1.462 | <0.001 | 0.21 | 1.234 | 1.087-1.403 | <0.001 |
| T, °C | 0.731 | 2.078 | 1.410-3.162 | <0.001 | 0.906 | 2.473 | 1.462-4.317 | 0.001 |
| WBC, 109/L | -0.009 | 0.991 | 0.933-1.049 | 0.766 | ||||
| NE, % | 0.019 | 1.019 | 0.998-1.041 | 0.081 | ||||
| HB, g/L | 0.017 | 1.017 | 0.993-1.043 | 0.177 | ||||
| PLT, 109/L | -0.001 | 1 | 1.000-1.002 | 0.488 | ||||
| CRP, mg/L | 0.023 | 1.023 | 1.010-1.036 | <0.001 | 0.012 | 1.012 | 0.997-1.028 | 1.041 |
| D-Dimer, ug/L | 0.002 | 1.002 | 1.001-1.003 | <0.001 | -0.001 | 1.001 | 1.000-1.002 | 0.089 |
| ALB, g/L | -0.037 | 0.964 | 0.886-1.048 | 0.393 | ||||
| ALT, U/L | 0.004 | 1.004 | 0.986-1.020 | 0.606 | ||||
| LDH, U/L | 0.01 | 1.01 | 1.007-1.013 | <0.001 | 0.009 | 1.01 | 1.006-1.013 | <0.001 |
| CK-MB, U/L | -0.0004 | 1 | 0.996-1.001 | 0.692 | ||||
| PLT, ng/mL | 0.026 | 1.027 | 0.929-1.120 | 0.536 | ||||
| IL-6, pg/mL | 0.012 | 1.012 | 1.003-1.021 | 0.007 | 0.0004 | 1 | 0.989-1.012 | 0.95 |
| IL-8, pg/mL | 0.007 | 1.007 | 1.000-1.015 | 0.1 | ||||
| IL-10, pg/mL | 0.01 | 1.01 | 0.987-1.031 | 0.363 | ||||
| IL-17, pg/mL | 0.007 | 1.007 | 1.000-1.018 | 0.126 | ||||
| SP veya PE | ||||||||
| EVET | 1.449 | 4.257 | 1.939-9.472 | <0.001 | 1.244 | 3.469 | 1.284-9.504 | 0.014 |
| HAYIR | ||||||||
| Akciğer konsolidasyonu | ||||||||
| EVET | 1.165 | 3.206 | 1.961-5.270 | <0.001 | 1.029 | 2.797 | 1.497-5.271 | 0.001 |
| HAYIR | ||||||||
| Hipoksemi | ||||||||
| EVET | 1.92 | 6.818 | 2.696-18.702 | <0.001 | 2.034 | 7.644 | 2.207-28.364 | 0.002 |
| HAYIR | ||||||||
Tablo 2: RMPP Çalışmasının lojistik regresyonları.
Ek Tablo 1: Aday tahmin ediciler için varyans enflasyon faktörleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Tablo 2: Bağımsız tahmin modeli doğrulaması için kullanılan rastgele doğrulama veri seti. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Tablo 3: Tahmin modeli geliştirme için kullanılan rastgele eğitim veri seti. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tartışma
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
RMPP, sürekli iltihaplanma, standart makrolid tedavisine zayıf yanıt ve akciğer ile ekstrapulmoner komplikasyon riskinin artmasıyla ilişkilidir. Yüksek riskli çocukların erken teşhisi, zamanında tedavi ayarlaması için önemlidir. Bu çalışmada, yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı, LDH, balgam tıkacı veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi RMPP ile bağımsız olarak ilişkilendirilmiştir. Bu değişkenlere dayanan web tabanlı dinamik nomogram, kararlı ayrımcılık, kabul edilebilir kalibrasyon ve klinik net fayda gösterdi.
Ateş süresi ve zirve sıcaklık önemli klinik öngörücüler olarak kalmıştır. Kalıcı ateş, sürekli inflamatuar aktivasyon ve yetersiz erken tedavi yanıtını yansıtabilirken, yüksek zirve sıcaklık daha güçlü bir sistemik reaksiyonu gösterir. Önceki çalışmalar da RMPP 4,8,13 olan çocuklarda daha uzun ateş süresi ve daha yüksek vücut sıcaklığı rapor etmişti. Bu göstergeler kabul sırasında kolayca elde edilebilir ve daha yakından gözlem gerektiren çocukları tespit etmeye yardımcı olabilir.
İnflamatuar hasar ve bağışıklık düzensizliği RMPP ilerlemesinin merkezinde yer alır. MP enfeksiyonu, damar endotelini zarar görebilir, pıhtılaşma dengesini bozabilir ve sitokin salınımını teşvik edebilir; bu da D-dimer ve inflamatuar belirteçlerde değişikliklerekatkıda bulunabilir 14. Daha kapsamlı akciğer yaralanması da hücre hasarını ve LDH salınımını artırabilir. Önceki çalışmalar, CRP, LDH ve IL-6'nın RMPP15 ile ilişkili olduğunu öne sürmüştür. Bu kohortta, tek değişkenli analizde CRP, D-dimer, LDH ve IL-6 anlamlıydı, oysa sadece LDH ayarlamadan sonra anlamlı kaldı. Bu, CRP, D-dimer ve IL-6 etkilerinin ateş şiddeti, doku hasarı ve görüntüleme ilerlemesiyle kısmen örtüşebileceğini göstermektedir.
Görüntüleme bulguları ve oksijenasyon durumu önemli öngörücü bilgiler ekledi. Önceki çalışmalar, plevral efüzyon, atelektaz, balgam tıkanması ve yaygın konsolidasyonun refrakter hastalık 6,16,17,18 ile yakından ilişkili olduğunu göstermiştir. Mevcut çalışmada, balgam tıkacı veya plevral efüzyon ve akciğer konsolidasyonu bağımsız öngörücüler olarak kaldı ve bu da hava yolu tıkanıklığı, parenkimal iltihap veya plevral tutulmanın daha belirgin olduğunu gösteriyor. Hipoksemi ayrıca RMPP ile bağımsız olarak ilişkilendirildi ve bu, şiddetli veya fulminant MP pnömonisiraporlarıyla uyumludur 19,20. Gaz değişimi bozulduğunda, refrakter bir yolun olasılığı artabilir.
Daha önce yayımlanmış RMPP tahmin modelleriyle karşılaştırıldığında, mevcut nomogram birkaç ayırt edici özellik göstermektedir. Liu ve ark.16 , akciğer ultrason skorları ve IL-6'yı içeren akciğer ultrason tabanlı bir nomogram (AUC 0.821) geliştirmiştir; bu yöntem radyasyonsuz alternatif sunar ancak özel ekipman ve operatör uzmanlığı gerektirir. Cheng ve ark. ateş süresi, LDH ve D-dimer temelli basitleştirilmiş bir klinik nomogram (AUC 0.798) önerdi; bu durum görüntülemeye hemen erişim olmayanortamlar için tasarlanmıştır 13. Shen ve ark. klinik ve inflamatuar belirteçleri entegre eden bir model (AUC 0.815)oluşturdular 7. Buna karşılık, mevcut model kolayca erişilebilir klinik verileri (ateş özellikleri), tek bir biyokimyasal belirteç (LDH) ve BT bulgularını entegre ederek karşılaştırılabilir veya biraz daha üstün ayrımcılık (eğitimde 0.840 ve doğrulamada 0.831) elde ediyor. Web tabanlı dinamik format, manuel puanlama olmadan gerçek zamanlı risk hesaplamasını mümkün kılarak klinik uygulanabilirliği daha da artırır. Her modelin kendi hedef klinik senaryosu ve kaynak gereksinimleri olsa da, mevcut araç, ağır MPP'li çocuklar için BT görüntülemenin rutin olarak alındığı üçüncül pediatri merkezleri için özellikle uygun olabilir.
Tek gösterge veya deneyime dayalı yargıyla karşılaştırıldığında, nomogram klinik kulübe, biyokimyasal yaralanma, görüntüleme şiddeti ve oksijenasyon durumunu bireysel bir risk tahminine entegre eder. Statik puanlama ile karşılaştırıldığında, web tabanlı format hasta verilerinin doğrudan girilmesine ve manuel puanlama olmadan hızlı hesaplamaya olanak tanır. Bu, yatak başı kullanılabilirliği artırabilir ve risk değerlendirmesindeki değişkenliği azaltabilir. Model, klinik yargıyı yerine getirmek yerine desteklemeyi amaçlamaktadır. Yüksek tahmini riski olan çocuklar, klinik yönergeler doğrultusunda daha yakından izleme, tekrar görüntüleme değerlendirmeleri ve zamanında tedavi ayarlamaları gerektirebilir.
Bu aracın güvenilir kullanımı birkaç temel adıma bağlıdır. RMPP, en az 7 gün standart makrolid tedavisi sonrası kalıcı ateş, semptom şiddetlenmesi veya radyografik ilerleme doğrulandıktan sonra sınıflandırılmalıdır. Laboratuvar testleri benzer erken bir zamanda, tercihen yatıştan sonraki 24 saat içinde yapılmalıdır. BT bulguları önceden belirlenmiş kriterlerle yorumlanmalı, belirsiz bulgular ise deneyimli radyologlar tarafından incelenmelidir. LDH eksikse, oksijen doygunluğu oksijen tedavisinden etkileniyorsa veya görüntüleme yorumu belirsizse, hesaplanan risk dikkatle yorumlanmalı ve veri onaylandıktan sonra yeniden değerlendirilmelidir.
Birkaç sınırlama kabul edilmelidir. Bu, yalnızca iç doğrulama ile geriye dönük, tek merkezli bir çalışmaydı; Çok merkezli gruplarda dış doğrulama gereklidir. Çalışma süresi bir yılı kapsadığı için MP aktivitesi ve virülansındaki mevsimsel değişimler tam olarak değerlendirilemedi. 23S rRNA mutasyon analizi dahil olmak üzere makrolid direnç testi rutin olarak mevcut değildi, ancak makrolid direnci ve tedavinin gecikmesi hastalığın şiddetini artırabilir ve refraktorluğa katkıda bulunabilir12. Nicel MP-DNA veya RNA yükü ise standart yük verileri eksik olduğu için dahil edilmemiştir. Ayrıca, RMPP kriterlerini karşılamadan önce hastaların kortikosteroid veya ikinci sıra antibiyotik (örneğin, florokinolonlar) alıp almadığına dair bilgiler retrospektif kohortumuzda sistematik olarak toplanmadı; bu tür tedaviler inflamatuar belirteçleri baskılayabilir ve tahmin ediciler ile RMPP sonuçları arasındaki ilişkiyi etkileyebilir. Gelecekteki çalışmalar, modeli ileriye dönük olarak doğrulamalı, klinik karar alma üzerindeki etkisini değerlendirmeli ve otomatik risk hesaplaması için elektronik tıbbi kayıt sistemlerine entegrasyonunu araştırmalıdır.
Sonuç
Yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut ısı, LDH, balgam tıkaları veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi, MPP'li çocuklarda RMPP ile bağımsız olarak ilişkilendirilmiştir. Bu değişkenlerden oluşturulan web tabanlı dinamik nomogram, iyi öngörücü performans göstermiş ve erken risk tabakalaşması ile klinik karar alma süreçlerine yardımcı olabilir. Daha geniş uygulamadan önce daha fazla çok merkezli dış doğrulama gereklidir.
Açıklamalar
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Yazarların bu eserin içeriğiyle ilgili ilgili çıkar çatışmaları bulunmamaktadır.
Teşekkürler
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Bu çalışma, Jinhua Şehri Kamu Refah Teknolojisi Uygulama Araştırma Projesi (No. 2024-4-147) tarafından finanse edilmiştir.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| R software sürümü 4.1.2 | R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Avusturya | http://www.r-project.org | |
| Revolution 256 dilimli CT tarayıcı | GE Healthcare, Amerika Birleşik Devletleri | www.gehealthcare.com |
Yeniden basım ve izinler
Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste
İzin iste