Page 86 - 南京医科大学学报自然科学版
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第43卷第11期
               ·1558 ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2023年11月


                  原发免疫性血小板减少症（immune thrombocy⁃                 1.3  统计学方法
              topenia，ITP）是一种以血小板破坏过多和或血小板                           采用 SPSS 26.0 对数据进行统计学分析。计量
              生成减少为主要特征的获得性自身免疫性出血性                             资料采用 Shapiro⁃Wilk 法进行正态性检验，符合正
                  ［1］
              疾病 。该病具有自限性，一般预后良好，但仍有约                           态分布的资料采用均数±标准差（x ± s）表示，组间比
                                                   ［2］
              20％的患儿存在治疗效果不佳、病程迁延 、出血严                          较采用独立样本 t 检验；不符合正态分布的资料采
              重等问题。这不仅限制患儿的日常活动，降低其生                            用中位数（四分位数）［M（P25，P75 ）］表示，组间比较
              活质量 ，甚至会因病情危重而危及生命。因此临                            采用Mann⁃Whitney U检验。计数资料采用例数（百
                    ［3］
              床上迫切需要能够早期预测 ITP 不良预后的指标，                         分率）［n（％）］表示，组间比较采用χ 检验。采用
                                                                                                  2
              以期更好地选择治疗方案，改善预后。本研究旨在                            Logistic 回归分析影响慢性 ITP 的相关因素，受试者
              分析儿童 ITP 患者慢性化的危险因素，为临床早期                         工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲
              判断疾病转归及合理选择治疗方案提供依据。                              线和校准曲线评估模型的预测效能；临床决策曲线
                                                                （decision curve analysis，DCA）评估模型的临床适用
              1  对象和方法
                                                                性。P＜0.05为差异有统计学意义。
              1.1  对象
                                                                2  结 果
                  本研究纳入 2019 年 1 月—2021 年 12 月在南京
              医科大学附属淮安第一医院儿科住院的 ITP 患儿。                         2.1  临床资料分析
              所有病例均符合《中国儿童原发免疫性血小板减少                                 研究共纳入 ITP 患儿 161 例，其中非慢性 ITP
              症诊断与治疗改编指南（2021 年版）》 ITP 诊断标                      84 例，慢性 ITP 77 例。通过文献检索，纳入既往报
                                                ［3］
              准：①至少 2 次血常规检查显示血小板计数减少                           道较多与 ITP 预后相关的因素，即年龄、出血情况、
             （＜100×10 个/L），外周血涂片示血细胞形态无明显                       初诊血小板及淋巴细胞计数。同时纳入新近研究
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              异常；②脾脏一般不增大；③骨髓检查示巨核细胞                            发现可能与ITP预后相关的因素，即乳酸脱氢酶、血
              增多或正常伴成熟障碍；④排除其他继发性血小板                            清胱抑素C、血清C3、血清C4、Th、Tc和Th/Tc。单因
              减少症。纳入标准：①新诊断ITP患儿；②未接受糖                          素分析发现年龄、外周血淋巴细胞计数、血清胱抑
              皮质激素和/或静脉丙种球蛋白治疗；③能定期随                            素C、乳酸脱氢酶、血清C3、Th和Th/Tc均与ITP预后
              访 1 年。排除标准：①先天性或继发性血小板减少                          有关（P＜0.05，表1）。
              症；②先天性免疫缺陷病；③随访时间少于1年或失                           2.2  多因素Logistic回归
              访。研究经南京医科大学附属淮安第一医院伦理委                                 对可能影响慢性 ITP 的因素进行 Logistic 回归
              员会批准（伦理号：KY⁃2023⁃079⁃01）。                         分析，显示年龄、Th/Tc、血清胱抑素C和血清C3是慢
              1.2  方法                                           性ITP发生的独立危险因素，其中血清C3和Th/Tc是
              1.2.1 研究对象及分组                                     慢性ITP发生的促进因素（P＜0.05，表2）。
                  收集符合纳入标准的 ITP 患儿临床资料，包括                       2.3  年龄、Th/Tc、血清胱抑素C和血清C3预测慢性
              性别、年龄、发病诱因、初诊出血表现、外周血淋巴                           ITP的ROC曲线分析
              细胞计数、血小板计数、乳酸脱氢酶水平、辅助性 T                               将多因素 Logistic 回归分析有统计学意义的因
              细胞（helper T cell，Th）计数、杀伤性 T 细胞（killer T          素（年龄、Th/Tc、血清胱抑素 C 和血清 C3）进一步做
              cell，Tc）计数、Th/Tc、血清胱抑素 C、血清 C3 和血清                ROC 曲线分析（图1），结果显示，上述4个指标联合
              C4 水平。按照指南        ［2］ ，将患儿分为非慢性 ITP 组             评估儿童慢性 ITP 的 AUC＞0.80，具有一定预测价

             （包括新诊断 ITP 和持续性 ITP）和慢性 ITP 组：①                    值（P＜0.001，表3）。
              新诊断 ITP，ITP 持续时间＜3 个月；②持续性 ITP，                   2.4  预测模型的效能评价
              ITP 持续时间 3~12 个月；③慢性 ITP，ITP 持续时间                      进一步行预测慢性ITP的模型校准曲线及DCA
              ＞12 个月。                                           曲线分析（图 2）。已建立的 Logistic 回归模型拟合
              1.2.2 随访方式                                        优度检验 Hosmer⁃Lemeshow 结果显示，χ =4.154，P=
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                  主要通过血液病专病门诊、电话或微信群 3 种                        0.843>0.05，说明模型效能较好。预测模型的 DCA
              方式进行随访，随访时间点分别为1周、1个月、3个                          曲线显示，预测模型在0.10~0.85概率范围内的表现
              月及12个月，随访内容为外周血血小板计数。                             更好（图2）。
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