心肌炎-一个有用的算法,以克服在儿科人口的诊断挑战

科学领域:

• 儿童心脏病学 儿童心脏病学
• 传染性疾病 传染性疾病
• 临床决策支持 临床决策支持

背景情况:

• 肌心炎是儿童的严重疾病,表现为胸痛,心动减速和心动暂停等症状.
• 准确和及时的诊断对于有效的管理和改善患者结果至关重要.
• 现有的诊断方法可以从决策支持工具中受益,特别是在紧急情况下.

研究的目的:

• 确定儿科心肌炎病例与表现为胸痛,心动减速和/或心动暂停的对照病例之间的临床差异.
• 开发和评估一个决策树算法,用于快速诊断儿科心肌炎.

主要方法:

• 从2003年到2020年,对电子病历进行了回顾性病例控制研究.
• 纳入标准:儿童 (0-18岁) 患有胸痛,心动减速和/或心动暂停,被诊断患有心肌炎或怀疑心肌炎.
• 人口和临床数据的分析;使用递归分区和回归树 (rpart) 开发的决策树.

主要成果:

• 分析了73名心肌炎患者和292名非心肌炎对照.
• 与对照组相比,心肌炎组的呼吸率,心率,白细胞数量和血压降低都较高.
• 决策树实现了85.2%的整体准确率,在0-2.5岁儿童中达到100%的准确率,在2.5-18岁儿童中达到69%.

结论:

• 临床和实验室发现与有关儿科心肌炎的现有文献一致.
• 开发的决策树显示出作为2.5岁及以下儿童心肌炎的诊断辅助的希望.
• 决策树的诊断实用性在老年儿科患者 (2,5-18岁) 中是有限的.