临床研究 | 基于超声影像组学和临床资料的列线图模型预测儿童重症吸入性肺炎的临床价值
临床研究 | 基于超声影像组学和临床资料的列线图模型预测儿童重症吸入性肺炎的临床价值
摘 要 目的 基于超声影像组学和临床资料构建列线图模型,探讨其预测儿童重症吸入性肺炎的临床价值。方法 选取于我院住院的吸入性肺炎患儿466例,依据病情严重程度分为轻症组302例和重症组164例,再采用分层随机抽样法,按7:3比例分为训练集326例(轻症组211例,重症组115例)和验证集140例(轻症组91例,重症组49例)。基于训练集的临床资料和肺部超声检查结果,采用单因素分析及多因素Logistic回归分析筛选预测儿童重症吸入性肺炎的独立影响因素。基于入院初期肺部超声图像提取影像组学特征,采用10折交叉验证法及最小绝对收缩和选择算子回归进行特征筛选与降维,计算影像组学评分(Rad-score)。联合上述独立影响因素和Rad-score构建预测儿童重症吸入性肺炎的列线图模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线及Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、决策曲线分析分别评估模型的区分度、校准度、临床收益。结果 与轻症组比较,重症组经皮血氧饱和度降低,白细胞计数、C反应蛋白、降钙素原、乳酸均升高,受累肺区数量增多,存在肺实变、胸腔积液及B线融合占比更高,差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,白细胞计数、C反应蛋白、降钙素原、乳酸、受累肺区数量、肺实变及B线融合均为预测儿童重症吸入性肺炎的独立影响因素(均P<0.05)。共提取1306个超声影像组学特征,最终筛选出8个最优特征计算Rad-score。联合上述独立影响因素和Rad-score构建列线图模型。ROC曲线分析显示,该模型在训练集和验证集的曲线下面积分别为0.877(95%可信区间:0.837~0.911)、0.931(95%可信区间:0.875~0.967),提示区分度好。校准曲线分析显示,模型的预测概率与实际概率一致性高;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型拟合度好(P>0.05)。决策曲线分析显示,在较大概率阈值范围内,模型可获得较高的临床收益。结论 基于超声影像组学和临床资料构建的列线图模型在预测儿童重症吸入性肺炎方面表现出良好的诊断效能,可为临床早期风险分层提供参考。