Modelele moderne de predicție contribuie la îmbunătățirea diagnosticului bolii Kawasaki incomplete
Diagnosticul bolii Kawasaki incomplete (IKD) rămâne o provocare, deoarece deseori nu prezintă semnele clasice ale bolii Kawasaki complete (CKD), iar întârzierea diagnosticului poate duce la afectarea arterelor coronare.
Un nou studiu de data-mining a dezvoltat modele de predicție specifice vârstei care combină markeri de laborator de rutină pentru a estima probabilitatea IKD la copiii cu febră. Modelele au fost realizate pentru trei grupe de vârstă: 0–24 luni, 24–60 luni și peste 60 de luni, fiind validate în seturi de date separate.
Cercetătorii au identificat acidul uric (UA) ca un nou factor de risc independent și au demonstrat că modelele adaptate pe vârstă pot îmbunătăți suportul diagnostic timpuriu, în special pentru sugari și copii mici.
Boala Kawasaki (KD) este o afecțiune febrilă acută, autolimitată, care afectează în principal copiii sub cinci ani și poate provoca boli cardiace dobândite. IKD nu prezintă caracteristicile tipice folosite pentru a diagnostica KD completă, ceea ce o face ușor confundabilă cu alte afecțiuni febrile comune, precum infecțiile respiratorii, infecția cu adenovirus, limfadenita și sepsisul. Copiii cu IKD pot avea semne clinice mai puține, dar riscul de anomalii ale arterelor coronare este mai mare, ceea ce face recunoașterea timpurie esențială.
Majoritatea modelelor de predicție publicate vizează KD în general mai degrabă decât IKD, iar un singur model poate să nu fie adecvat pentru copiii la diferite etape de dezvoltare. Având în vedere aceste provocări, este necesară o cercetare aprofundată pentru a dezvolta instrumente de diagnosticare timpurie, disponibile de rutină, specifice vârstei pentru IKD.
Cercetătorii de la Children’s Hospital of Chongqing Medical University și unitățile colaboratoare din Chongqing, China, au publicat un studiu online pe 23 decembrie 2024 în Pediatric Discovery. Aceștia au analizat datele clinice și de laborator de rutină provenite de la copii cu IKD și alte boli febrile (RFD), utilizând metode de data-mining și regresie logistică, și au construit modele de predicție separate pentru trei grupe de vârstă.
Studiul a inclus 809 copii cu IKD și 2.427 copii cu RFD pentru dezvoltarea modelului, plus 607 cazuri IKD și 1.821 RFD pentru validare. În grupul 0–24 luni, modelul a inclus opt factori independenți: proteina C-reactivă (CRP), lactatul dehidrogenază (LDH), UA, proteina totală (TP), albumina (ALB), valoarea absolută a distribuției globulelor roșii (RDA), numărul de plachete (PLT) și hemoglobina (HGB). Acest model a atins o arie sub curba (AUC) de 0.862 în setul de testare și 0.878 în datele noi.
Modelul pentru grupa 24–60 luni a utilizat LDH, UA, ALB, PLT și concentrația medie a hemoglobinei corpusculare (MCHC), având AUC-uri de 0.829 și 0.818. Grupa mai mare a folosit LDH, UA, MCHC și PLT, cu AUC-uri de 0.694 și 0.804. PLT a fost un factor de risc constant (raport de șanse [OR] > 1), în timp ce LDH și UA au fost protective în raport cu RFD (OR < 1); UA a apărut ca un nou marker independent. În grupul cel mai tânăr, CRP și TP au fost de asemenea factori de risc, în timp ce ALB, RDA și HGB au fost protective.
Modelele specifice vârstei au avut o performanță superioară comparativ cu mai multe modele publicate de KD în ceea ce privește AUC și comparațiile de sensibilitate/specificitate, iar modelul pentru cea mai tânără grupă a fost deosebit de puternic. Au fost create nomograme pentru a ajuta clinicienii să aplice ecuațiile. Autorii au menționat că studiul a fost conceput pentru a depăși un diagnostic standardizat. Au afirmat că împărțirea copiilor pe vârstă a ajutat la captarea diferențelor de dezvoltare în markeri de laborator și a îmbunătățit performanța în grupa cea mai tânără, unde IKD este mai greu de recunoscut.
UA a fost descris ca un marker promițător, iar modelele sunt destinate să ofere suport în luarea deciziilor, fără a înlocui judecata clinică. Autorii au subliniat că instrumentul ar putea ajuta clinicienii să pună întrebările corecte mai devreme și să utilizeze datele de rutină mai sistematic. De asemenea, au menționat că validarea prospectivă multicentrică este următorul pas.
Pentru echipele clinice, modelele și nomogramele ar putea transforma testele de sânge de rutină într-un instrument de alertă timpurie atunci când un copil febril nu prezintă semnele clasice ale KD. Deoarece datele de intrare sunt markeri de laborator frecvent solicitați, abordarea ar putea fi integrată în dosarele electronice de sănătate fără a adăuga teste suplimentare. Performanța cea mai puternică în grupul 0–24 luni este importantă, deoarece IKD este cel mai greu de identificat în această grupă de vârstă și complicațiile coronariene pot fi grave. Descoperirile ar putea ajuta la prioritizarea ecocardiografiilor și a monitorizării, însă autorii avertizează că modelele necesită validare prospectivă multicentrică înainte de utilizarea clinică pe scară largă. Studiul subliniază, de asemenea, UA ca un potențial marker pentru cercetările viitoare.
