关键词:
抽动障碍
Meta分析
Logistic回归
风险预测模型
摘要:
目的基于Meta分析及外部验证构建中国儿童抽动障碍(TD)风险预测评分模型,旨在建立适用于中国儿童的TD临床预测模型。方法检索中国知网、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献数据库、维普数据库、PubMed、Embase和Web of Science数据库中从建库至2022年10月期间所有关于中国儿童TD患病率及危险因素的观察性研究。采用R语言进行Meta分析,获得最新患病率数据和TD患病危险因素的合并风险值,基于Logistic回归模型构建风险预测评分系统。选择2022年10月—2023年6月于北京中医药大学东直门医院儿科招募的TD患儿及健康体检儿童共644例进行模型验证,采用受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评价模型的预测性能,运用决策曲线分析评价预测模型的临床实用性。结果纳入34项观察性研究,共9955例患儿。Meta分析结果显示,以DSM-Ⅳ为诊断标准的中国儿童TD患病率为1.22%(95%CI:0.79%~1.86%)。经过数据筛选,最终有8个危险因素被纳入风险预测模型,包括:母孕期精神或情绪异常(OR=2.50,95%CI:1.78~3.52)、围生期其他不利因素(OR=3.05,95%CI:2.21~4.21)、反复呼吸道感染(OR=2.51,95%CI:2.12~2.97)、抽动障碍家族史(OR=4.86,95%CI:2.98~7.93)、家教严厉或打骂体罚的教育方式(OR=2.78,95%CI:1.73~4.47)、不良饮食习惯(OR=2.27,95%CI:1.50~3.42)、长时间看电子产品(OR=2.29,95%CI:1.91~2.73)、单亲家庭或留守儿童或家庭不和睦(OR=2.44,95%CI:1.53~3.89)。预测模型总分为0~80分,AUC为0.726(95%CI:0.675~0.776),最佳截断值为11分,灵敏度为65.4%,特异度为70%,当阈值范围在10%~40%时,预测模型具有较高的临床净获益。结论基于Meta分析构建的TD风险预测评分系统具有一定的预测性能,有望作为TD的风险评估工具应用于临床,但未来仍需进一步验证及优化。