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为解决鼠伤寒沙门氏菌感染导致儿童持续性腹泻的风险预测问题，温州医科大学附属第二医院等研究人员开展了基于倾向得分匹配的病例对照研究。结果发现体温、CRP、ALT 等是预测持续性腹泻的重要指标，构建的列线图模型预测准确率超 90%，有助于早期干预，改善患儿预后。
在全球范围内，鼠伤寒沙门氏菌感染是一个不容忽视的公共卫生问题。它作为引起腹泻疾病的主要病原体之一，每年都会导致大量人口患病，尤其是在医疗资源相对匮乏的发展中国家，因感染鼠伤寒沙门氏菌而死亡的人数众多。对于儿童群体来说，鼠伤寒沙门氏菌感染更是一个 “大麻烦”。孩子们的免疫系统还不完善，一旦感染，很容易出现急性发热、呕吐、腹泻等症状，严重时甚至会脱水、便血。更让人担忧的是，部分患儿在感染后会出现持续性腹泻，这不仅会影响孩子的生长发育，导致营养不良，还可能对孩子的认知能力造成损害，给孩子的未来蒙上阴影。
然而，一直以来，虽然鼠伤寒沙门氏菌感染的危害广为人知，但却没有研究能全面地分析导致感染后持续性腹泻的临床风险因素。为了填补这一空白，温州医科大学附属第二医院、温州医科大学公共卫生与管理学院等机构的研究人员开展了一项深入研究。他们的研究成果发表在《BMC Infectious Diseases》杂志上，为临床医生早期识别高风险患儿、进行及时干预提供了有力的支持，有望改善感染鼠伤寒沙门氏菌肠炎患儿的预后。
研究人员采用了多种关键技术方法来开展这项研究。他们收集了 2010 年 1 月至 2022 年 12 月期间，温州医科大学附属第二医院收治的 627 例鼠伤寒沙门氏菌肠炎患儿的临床资料，这些患儿构成了研究的样本队列。在数据分析方面，研究人员运用了倾向得分匹配（PSM）的方法，以此来调整可能存在的混杂因素，使研究结果更具可比性。同时，他们还使用了 XGBoost、SHAP 分析、逻辑回归等机器学习和统计分析方法，并利用 R 软件构建列线图模型，对数据进行全面深入的分析。
研究结果如下：
- 患儿基线特征：在最初的 627 名参与者中，28.07% 的患儿在感染鼠伤寒沙门氏菌后出现了持续性腹泻。经过一系列排除后，持续性腹泻患儿的平均腹泻持续时间为 16.97 天（SD=0.34），急性腹泻组患儿的腹泻持续时间则小于 10 天。大部分患儿年龄在 6 个月至 2 岁之间，占比达 73.98%。而且，持续性腹泻患儿中 63.83% 来自农村。此外，约 16% 的患儿合并轮状病毒感染，近 30% 的患儿感染了多重耐药的鼠伤寒沙门氏菌。
- 风险因素分析：通过 PSM 算法分析发现，持续性腹泻患儿的体温明显高于急性腹泻患儿，体温≥39℃的患儿在持续性腹泻组中的比例超过 80%。两组患儿的 C 反应蛋白（CRP）和丙氨酸转氨酶（ALT）水平也存在显著差异。单因素和多因素逻辑回归分析表明，发热≥39℃、较高的 ALT 水平是持续性腹泻的危险因素，而较低的 CRP 水平也是延长腹泻时间的危险因素。
- 预测模型构建与评估：基于多因素逻辑回归和 SHAP 分析结果，研究人员构建了多个预测模型。其中，模型 I 选择了逻辑回归中显著的变量，包括体温、CRP 和 ALT；模型 II 在模型 I 的基础上，添加了 SHAP 分析得出的重要变量，即乳糖不耐受和白细胞（WBC）计数。利用 XGBoost 和列线图构建的四个模型在预测持续性腹泻方面都表现出色，受试者工作特征曲线下面积（AUC）均大于 0.90。列线图模型的敏感性、特异性和准确性显著高于 XGBoost 模型，具有更高的约登指数，能有效识别高风险患儿。决策曲线分析（DCA）显示，列线图模型 2 在干预阈值 <0.85 时，具有更高的准确性和净效益；而当干预阈值> 0.9 时，XGBoost 模型在识别风险患儿和降低干预成本方面表现更优。
研究结论和讨论部分指出，本研究首次采用基于倾向得分匹配的方法，探索了鼠伤寒沙门氏菌感染后持续性腹泻的风险因素，并构建了有效的预测模型。体温、CRP、ALT、WBC 计数和乳糖不耐受是预测持续性腹泻的重要指标。列线图模型准确性高，且具有可解释性，能为临床医生提供便捷的评分系统，便于早期识别高风险患儿并进行干预。不过，本研究也存在一些局限性，如属于病例对照研究，只能初步证明预测指标与持续性腹泻之间的关联，需要未来的前瞻性研究进一步验证；模型虽在验证集中表现稳定，但还需外部验证；样本来源时间跨度长，鼠伤寒沙门氏菌感染的流行病学特征可能发生变化，后续需要进一步开展流行病学调查。尽管如此，这项研究为临床医生提供了有价值的参考，有助于改善鼠伤寒沙门氏菌肠炎患儿的预后，在儿童感染性疾病的防治领域具有重要的意义，为后续研究和临床实践指明了方向。
