河南省疾病預防控制中心（450016） 潘靜靜康 鍇 王彥霞 聶軼飛 尤愛國 茹維平

Logistic回歸及ROC曲線綜合評價危重型手足口病的預測指標*

河南省疾病預防控制中心（450016） 潘靜靜△康 鍇 王彥霞 聶軼飛 尤愛國 茹維平

目的了解不同指標對危重型手足口病的預測能力。方法收集2009年1-12月在鄭州市某兒童醫(yī)院住院的455例重型及危重型手足口病資料，用logistic逐步回歸篩選危重型手足口病的影響因素，建立預測模型，用ROC曲線評價不同指標對危重型手足口病的預測能力及最佳界值。結(jié)果綜合了發(fā)熱持續(xù)時間、血白細胞計數(shù)和空腹血糖的危重型手足口病預測模型的曲線下面積（AUC）為0.819，界值為0.085，靈敏度為72.7%，特異度為93.1%，陽性似然比為10.54，陰性似然比為0.29，一致率為88.59%，kappa值為0.67，陽性預測值為75.00%，陰性預測值為92.31%，均優(yōu)于單一指標。結(jié)論聯(lián)合外周血白細胞計數(shù)、空腹血糖和發(fā)熱持續(xù)時間的回歸模型有助于提高對危重型手足口病的預測能力。

logistic回歸 ROC曲線 危重型手足口病 預測指標

手足口?。℉FMD）是由多種腸道病毒感染引起的傳染病，以發(fā)熱和手、足、口腔等部位的皮疹或皰疹為主要表現(xiàn)，少數(shù)患者會出現(xiàn)急性遲緩性麻痹、無菌性腦膜炎、神經(jīng)源性肺水腫等較重表現(xiàn)，預后較差［1］。目前，手足口病尚缺乏有效的疫苗預防，部分危重型患兒由于發(fā)生嚴重并發(fā)癥導致死亡［2］。本研究應用logistic回歸模型及受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC curve）對多項指標進行綜合分析，旨在預測發(fā)生危重型手足口病的可能性，盡早采取干預措施，改善患兒預后。

對象與方法

1.調(diào)查對象：鄭州市某兒童醫(yī)院2009年1-12月救治的重型及危重型手足口病病例455例，其中重型為366例，危重型為89例。

2.調(diào)查方法與內(nèi)容

（1）調(diào)查方法：依據(jù)中國疾病預防控制信息系統(tǒng)中手足口病的報告情況確定調(diào)查對象的名單，自行設計調(diào)查問卷，通過查閱病歷，完成調(diào)查表的填寫。

（2）調(diào)查內(nèi)容：包括患兒一般情況和臨床生化檢查（血常規(guī)、空腹血糖、C反應蛋白等）。

3.診斷標準：依據(jù)我國衛(wèi)生部頒布的《手足口病診療指南》（2010年版）［3］，重型病例指出現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)受累表現(xiàn)。如：精神差、嗜睡、易驚、譫妄；頭痛、嘔吐；肢體抖動，肌陣攣、眼球震顫、共濟失調(diào)、眼球運動障礙；無力或急性弛緩性麻痹；驚厥。體征可見腦膜刺激征，腱反射減弱或消失。凡具有以下特征之一可診斷為危重型病例：①頻繁抽搐、昏迷、腦疝；②呼吸困難、紫紺、血性泡沫痰、肺部羅音等；③休克等循環(huán)功能不全。

4.統(tǒng)計分析 應用M icrosoft Excel整理數(shù)據(jù)，應用SPSS15.0軟件，采用t檢驗、多因素logistic回歸和ROC曲線對有關數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，檢驗水準α＝0.05。

結(jié) 果

1.重型及危重型病例的相關指標比較 結(jié)果顯示，危重型病例的發(fā)熱持續(xù)時間、外周血白細胞計數(shù)、中性粒細胞比例、血小板計數(shù)、C反應蛋白（CRP）和空腹血糖均大于重型病例，差異均有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。見表1。

表1 重型及危重型病例的相關指標比較

2.logistic回歸篩選影響病情的指標 危重型手足口病影響因素logistic回歸分析中因變量病情賦值為：1＝危重型，0＝重型，自變量為發(fā)熱持續(xù)時間、外周血白細胞計數(shù)、中性粒細胞比例、血小板計數(shù)、C反應蛋白（CRP）和空腹血糖，均為定量資料。多因素逐步logistic回歸顯示，發(fā)熱持續(xù)時間、血白細胞計數(shù)和空腹血糖是危重型手足口病的獨立危險因素（P＜0.05），見表2。預測模型為P＝1/（1＋e-Z），Z＝-7.7355＋0.2972×發(fā)熱持續(xù)時間＋0.1448×空腹血糖＋0.1226×外周血白細胞計數(shù)。

表2 危重型手足口病影響因素分析（多因素logistic回歸分析）

3.ROC曲線評價不同指標對危重型手足口病的預測能力 以《手足口病診療指南》（2010年版）中危重型手足口病的診斷標準為金標準，分別以發(fā)熱持續(xù)時間、血白細胞計數(shù)、空腹血糖及預測模型為檢驗變量，做ROC曲線分析，選擇Youden指數(shù)最大的截斷點對應的界值作為危重型手足口病的預測界值［4］，見圖1。結(jié)果顯示，預測模型的曲線下面積（AUC）最大，為0.819，見表3。預測模型的界值為0.085，靈敏度、特異度、似然比、一致率和預測值等指標見表4。

表3 不同指標預測危重型手足口病的AUC

表4 不同指標對危重型手足口病的預測界值

討 論

對危重型手足口病危險因素的分析是國內(nèi)外研究的熱點問題之一，對預測病情具有重要意義。但目前尚缺乏對危險因素的定量研究，準確性仍待提高，且危重型手足口病的診斷標準中有些容易受臨床醫(yī)生的主觀影響，結(jié)果不夠客觀。因此，本研究篩選危重型手足口病的獨立危險因素，建立預測模型，客觀、綜合、量化地預測患兒病情，并用ROC曲線評價其預測能力。

ROC曲線將診斷試驗的靈敏度及特異度聯(lián)系起來，是一種全面的、準確的評價診斷試驗的有效工具［5］。一項診斷試驗的應用價值主要通過真實性反應，ROC曲線下面積（AUC）是被普遍認可的評價診斷試驗真實性的指標［6］，完全無價值的診斷試驗AUC為0.5，理想的診斷試驗AUC為1，AUC在0.5～0.7時診斷價值較低，在0.7～0.9時診斷價值中等，在0.9以上時診斷價值較高［7］。ROC曲線還可以確定檢測的最佳臨界點［8］。在應用中，較好的辦法是選擇曲線上靠近左上方，Youden指數(shù)最大的切點為最佳臨界點［4］，使靈敏度和特異度均較高。

圖1 危重型手足口病預測指標的ROC曲線

本研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)熱持續(xù)時間，外周血白細胞計數(shù)和空腹血糖是危重型手足口病的危險因素。手足口病患兒免疫力低，容易并發(fā)細菌感染，引發(fā)外周血白細胞增加［9］。機體在損傷因子的刺激下，交感神經(jīng)興奮，兒茶酚胺分泌增多，刺激血糖在短期內(nèi)增高［10］?？崭寡呛桶准毎嫈?shù)與病情及預后密切相關，血糖和白細胞計數(shù)升高越明顯，病情越危急，預后越差［11］。

本研究ROC曲線分析結(jié)果顯示，模型的AUC為0.819，屬于中等水平，預測界值為0.085，靈敏度為72.7%，特異度為93.1%，陽性似然比為10.54，陰性似然比為0.29，kappa值為0.67，一致率為88.59%，陽性預測值為75.00%，陰性預測值為92.31%，上述指標均優(yōu)于發(fā)熱持續(xù)時間、血白細胞計數(shù)和空腹血糖，說明模型對危重型手足口病具有較好的預測能力，優(yōu)于單一指標。

綜上所述，應關注手足口病患兒發(fā)熱持續(xù)時間、空腹血糖和外周血白細胞計數(shù)的變化，這些指標容易得到，不受主觀因素影響，應用ROC曲線，聯(lián)合這幾個指標的模型能較為客觀、準確地預測危重型手足口病的發(fā)病風險，優(yōu)于單一指標，并能找到最佳的預測界值，為臨床工作者科學、準確、定量地預測病情提供參考，有效篩選出可能發(fā)生危重型的高?；純海皶r給予治療，對改善預后起到積極作用。

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（責任編輯：丁海龍）

Com prehensive Evaluation of the Oredictive Indexes for Critical Hand-footmouth Disease by Logistic Regression and ROC Curve

Pan Jingjing，Kang Kai，Wang Yanxia，et al（InstituteofInfectiousDiseasePreventionandControl，CenterforDiseaseControl andPreventionofHenanProvince（450016），Zhengzhou）

ObjectiveTo explore the predictive power of different indexes for critical hand-foot-mouth disease（HFMD）.MethodsMedical records of 455 severe and critical HFMD cases hospitalized in some children hospital in Zhengzhou city from January to December in 2009 were collected，and the influencing factors of critical HFMD were screened and the predictivemodel was set up w ith logistic regression.Then predictive power of different indexes for critical hand-foot-mouth disease（HFMD）was evaluated and the cut-off points were determ ined w ith receiver operating characteristic curve（ROC curve）.ResultsThe area under ROC curve（AUC）of the predictive model for critical HFMD combined w ith fever duration，white blood cell count and fasting blood glucose，cut-off point，sensitivity，specificity，Youden’s index，positive likelihood ratio，negative likelihood ratio，Kappa，concordance rate，positive predictive value and negative predictive value was 0.819，0.085，72.7%，93.1%，65.8%，10.54，0.29，0.67，88.6%，75.0%and 92.3%，respectively.All the data above surpassed thatof either parameter alone.ConclusionThemodel of logistic regression combined w ith white blood cell count，fasting blood glucose and fever duration is helpful to improve the predictive power for critical HFMD.

Logistic regression；ROC Curve；Critical hand-foot-mouth disease；Predictive indexes

2011年度河南省醫(yī)學科技攻關計劃項目（編號2011020177）

△通信作者：潘靜靜