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腺病毒感染在儿科患者中发病率和死亡率较高，诊断和管理颇具挑战。研究人员回顾性分析 66 例患儿，发现多种因素与患儿死亡、机械通气（MV）、体外膜肺氧合（ECMO）相关，机器学习模型能精准预测不良结局，为临床干预提供依据。
在儿童健康的 “保卫战” 中，腺病毒感染如同一个隐藏在暗处的 “敌人”，给孩子们的健康带来了不小的威胁。腺病毒感染在儿科十分常见，它就像一个多变的 “病原体”，能引发多种疾病，尤其在呼吸道疾病领域 “兴风作浪”，导致不少儿童患上肺炎。多数情况下，腺病毒感染或许只是 “小打小闹”，孩子们可以凭借自身免疫力战胜它，但对于一些免疫系统还不够成熟的儿童，或者免疫功能受损的孩子来说，腺病毒感染就可能摇身一变，成为危及生命的 “重症杀手”，引发呼吸衰竭、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）等严重病症，让他们不得不进入儿科重症监护病房（PICU）接受治疗。而且，腺病毒感染的症状常常含糊不清，给医生的准确诊断和有效治疗带来了极大的挑战。面对这样的困境，为了能更好地 “对付” 腺病毒感染，拯救孩子们的健康，浙江大学医学院附属儿童医院的研究人员挺身而出，开展了一项意义重大的研究。
研究人员对 2018 年 1 月至 2019 年 12 月期间，浙江大学医学院附属儿童医院 PICU 收治的 66 例重症腺病毒感染患儿的病例资料进行了回顾性分析。研究人员收集了这些患儿的一般情况、临床表现、实验室检查结果、病因和影像学发现、治疗方法、治疗效果以及预后等多方面的数据，试图从这些繁杂的信息中找到影响患儿预后的关键因素。最终，研究人员发现了许多与患儿预后密切相关的因素。在导致患儿死亡的因素中，心力衰竭、心包积液、感染性休克、血红蛋白水平、乳酸脱氢酶、白蛋白、肌酐水平以及气胸都有着重要的 “话语权”；而急性呼吸窘迫综合征和脑病则是影响患儿是否需要进行有创机械通气（MV）的重要风险因素；低呼吸音则和体外膜肺氧合（ECMO）的需求紧密相连。更令人惊喜的是，研究人员利用机器学习模型，将这些因素整合起来，发现可以高精度地预测患儿的不良结局，随机森林模型的曲线下面积（AUC）达到了 0.968。这一研究成果意义非凡，它就像为临床医生提供了一把 “精准钥匙”，帮助医生更早地识别出高风险患儿，从而及时采取恰当的干预措施，改善患儿的临床结局，为孩子们的健康 “保驾护航”。该研究成果发表在了《BMC Pediatrics》杂志上。
为了开展这项研究，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，对纳入研究的患儿进行严格筛选，依据呼吸道标本腺病毒检测阳性，结合临床症状诊断为中重度肺炎，同时排除临床资料不完整或其他非腺病毒引起的呼吸道感染患儿，确保研究对象的准确性；其次，运用 SPSS 24.0 和 R 4.1.1 软件进行统计分析，根据患儿生存状态和是否需要 MV/ECMO 分组，对参数数据和分类变量进行不同的统计检验；最后，构建机器学习模型，以 MV/ECMO 或死亡作为不良结局，通过特征变量筛选和 5 折交叉验证，评估随机森林模型、逻辑回归模型、决策树模型和加权 K 近邻模型的预测性能。
研究结果主要包含以下几个方面：
- 人口统计学信息和患者结局：66 例患儿中，5 例死亡，61 例存活，患儿年龄中位数为 23 个月，研究的主要结局指标为机械通气、ECMO 使用情况和死亡率。
- 与患者结局相关的因素：心力衰竭、心包积液、感染性休克、血红蛋白、乳酸脱氢酶、白蛋白、肌酐水平等临床 / 人口统计学变量，以及住院时长、使用抗生素数量、抗真菌药物使用、MV 和 ECMO 的应用，均与患者结局显著相关。
- 机械通气（MV）结局：15 例患者需要 MV，与之显著相关的因素有呼吸音减弱、ARDS、心力衰竭、心包积液、脑病、感染性休克、PCO2水平、LDH 水平、白蛋白水平、胸腔积液和气胸等，且疾病严重程度与住院时长、抗生素选择数量、抗真菌药物应用和类固醇使用时长显著相关。
- 体外膜肺氧合（ECMO）结局：9 例患儿启动了 ECMO，除呼吸音减弱、ARDS、心力衰竭、心包积液、脑病和感染性休克外，C 反应蛋白（CRP）、LDH、白蛋白、正常肌酐、胸腔积液和气胸等也与 ECMO 治疗显著相关，同时患者住院时长、应用抗生素数量、最终应用抗真菌药物、类固醇治疗时长和 MV 使用情况也与之相关。
- 预测不良结局的机器学习模型：基于 AUC 进行特征选择，最终确定心力衰竭、ARDS、脑病、呼吸音减弱、气胸和感染性休克 8 个特征，随机森林模型（AUC：0.968）和 K 近邻模型（AUC：0.966）在预测不良结局方面表现出色，优于逻辑回归模型（AUC：0.946），而决策树模型相对较差（AUC：0.783）。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，该研究明确了重症腺病毒感染患儿预后不良与多种并发症和临床症状密切相关，这为临床医生敲响了 “警钟”，让他们在面对这类患儿时，能更有针对性地关注这些关键因素。同时，机器学习模型在预测不良结局方面展现出了卓越的能力，为临床决策提供了有力的支持，就像为医生配备了一个 “智能助手”，帮助他们做出更准确的判断。不过，研究也存在一些局限性，比如样本量较小，可能会影响研究结果的普遍适用性；研究期间较短，收集的数据有限。但这并不影响该研究的重要意义，它为后续的研究指明了方向，未来可以开展多中心、大样本的研究，进一步验证这些发现，并深入探讨肌酐水平、肾储备等生物标志物在儿童腺病毒感染中的作用。这项研究就像在儿童腺病毒感染研究的道路上点亮了一盏明灯，为后续的研究和临床实践提供了宝贵的经验和参考，有望让更多的患儿受益。
