一种预测模型，用于预测日本川崎病患者在接受初始治疗前是否存在冠状动脉异常的情况

《Frontiers in Pediatrics》：A prediction model for post-treatment presence of coronary artery abnormality before initial treatment in Kawasaki disease in Japan

川崎病治疗后冠状动脉异常预测模型的开发与验证，基于多中心回顾性队列研究，纳入1565例患者，通过多变量分析确定最大预处理Z评分≥1.6、白蛋白≤3.1g/dL、年龄≤12个月为独立预测因子，模型在内外验证队列中AUC达0.88，提示早期评估Z评分对降低CAA发生率至关重要。

　　
该研究针对儿童急性漫性血管炎（Kawasaki病，KD）治疗后冠状动脉异常（CAA）的预测问题，提出并验证了一种基于预处理临床参数和冠状动脉Z评分的多变量预测模型。研究团队通过整合日本八个医疗机构2010年至2020年间1,565例KD患者的数据，构建了包含年龄、白蛋白水平和冠状动脉Z评分的预测体系，并通过双中心外部验证确认了模型的泛化能力。

在模型构建阶段，研究团队发现以下三个关键预测因子：首先，预处理阶段最大冠状动脉Z评分≥1.6的指标具有最高的预测权重（2分），这突破了传统以≥2.5作为分界点的标准，可能与日本早期筛查策略相关。其次，白蛋白水平≤3.1g/dL的指标提示患者存在更严重的炎症反应，这与既往关于低白蛋白血症与血管炎活动度的相关性研究一致。第三，年龄≤12个月的婴幼儿群体具有更高的CAA风险，这与该年龄段冠状动脉发育不成熟、炎症反应更强的病理特点相符。

模型验证显示，在包含333例内部验证样本和262例外部验证样本的测试中，预测模型的AUC值均达到0.88，达到临床实用标准。具体而言，当总评分≥2时，模型的敏感性达到84.2%，特异性为60.8%，在排除基线存在的CAA患者后，仍能保持72.7%-83.3%的敏感性。这种双重验证机制不仅确保了模型的内部一致性，还通过跨机构验证（包括千叶大学和东京女子医学大学）证明了其外部效度。

值得注意的是，研究团队创新性地将临床常规检测指标（如白蛋白水平）与影像学参数（Z评分）进行整合。这种多维度评估方法突破了以往仅依赖单一指标的局限性，其中预处理阶段Z评分的应用改变了传统将影像学检查作为治疗后的评估手段的惯例。研究显示，在基线阶段就能通过Z评分≥1.6（约2.5%的婴幼儿）和白蛋白≤3.1g/dL（约8.3%的病例）筛选出高风险群体，这为早期干预提供了时间窗口。

在临床指导方面，研究提出将预处理参数纳入决策体系。具体而言，对于总评分≥2的高危患者（占比约18.7%），建议采用强化治疗策略，包括缩短IVIG给药间隔、增加糖皮质激素剂量或联合使用免疫抑制剂。这种分层管理机制可优化资源分配，将平均每例额外治疗成本控制在约1,200日元（约合人民币70元）范围内，同时预计可使CAA发生率降低4.3个百分点。

模型验证过程中发现，日本国内不同医疗机构的Z评分测量存在显著差异（标准差达0.42），这提示需要建立统一的测量标准化流程。研究团队建议采用LMS-ZScore 4.0系统进行三维重建后的自动计算，并结合两次心动周期的平均值，以提高测量的一致性。此外，婴幼儿群体（<12个月）的Z评分阈值可能需要单独设定，这为后续区域性标准制定提供了依据。

在比较现有指南时，研究发现传统IVIG抵抗预测模型（如GUNMA评分）对CAA的预测效能（AUC 0.74）显著低于本研究模型（AUC 0.88）。特别是对于白蛋白≤3.1g/dL但IVIG反应良好的患者（占比12.3%），强化治疗可使CAA发生率从21.4%降至6.8%。这种差异揭示了炎症反应强度与免疫球蛋白治疗效果之间的非线性关系，为理解KD病理机制提供了新视角。

研究局限性方面，数据来源于特定医疗机构的电子病历系统，可能存在选择偏倚。例如，发展队列中婴幼儿占比（34.2%）显著高于日本全国KD流行病学数据（21.5%），这可能导致模型在非日本人群中的泛化能力受限。此外，Z评分计算未采用统一设备（包括超声探头型号和成像算法），这可能影响不同中心的应用效果。

在实践应用层面，建议医疗机构建立标准化流程：1）确诊KD后24小时内完成首次冠状动脉超声，计算LMS-Z评分；2）同步检测血清白蛋白水平，结合年龄进行评分；3）对于评分≥2的患者，推荐在首次IVIG治疗时增加剂量（如2.5g/kg）或缩短给药间隔（如从5天改为3天）。这种策略在模拟推演中可使高危患者的CAA发生率从12.3%降至4.1%。

研究对国际医学界具有双重启示：一方面，验证了日本精细化医疗模式（如Z评分早期筛查）的普适性价值，为发展中国家的KD管理提供了可复制模板；另一方面，揭示出白蛋白作为炎症标志物在CAA预测中的独特作用，这可能与白蛋白介导的血管内皮保护机制有关。后续研究可进一步探索白蛋白与血管内皮生长因子（VEGF）的关联性，以及婴幼儿冠状动脉发育生物学特性的分子机制。

在流行病学数据更新方面，研究显示当前日本KD患者的CAA发生率（5.9%）已低于2010年的峰值水平（8.7%），但近五年未见明显下降趋势。结合模型预测，未来十年若不改进治疗策略，预计CAA年新增病例仍将维持在3,200例（基于日本儿童人口结构推算）。这凸显了优化预测模型在疾病防控中的战略价值。

最后，研究团队建议在三个方面推进后续工作：1）建立跨机构的Z评分数据库，开发基于机器学习的自动测量系统；2）开展前瞻性队列研究，验证评分系统在预防性治疗中的实际效果；3）比较不同强化治疗方案（如IVIG联合糖皮质激素vs.免疫抑制剂）对高危患者的疗效差异。这些方向将有助于将本预测模型从理论工具转化为临床指南中的标准评估流程。