病毒性脑炎继发癫痫患儿的脑电图及临床特征及其预测模型构建OA

目的基于脑电图(EEG)及临床特征探究病毒性脑炎(VE)患儿继发癫痫的影响因素,并构建列线图预测模型。方法前瞻性选取2023年1月至2025年4月在我院儿科住院治疗的225例VE患儿为研究对象,根据其是否继发癫痫分为对照组(n=152)和观察组(n=73)。使用医院电子病历系统记录患儿呕吐、头痛等临床特征,视频脑电图仪进行EEG检查,记录患儿异常波频率以及α、β、δ、θ4个波段的脑电相对功率。多因素Logistic回归分析VE患儿继发癫痫的影响因素;应用rms程序包构建VE患儿继发癫痫的预测模型;受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线对模型的预测效能进行评估。结果与对照组相比,观察组患儿意识障碍发生昏迷占比以及年龄、发热持续时间、抽搐持续时间、异常波频率较高,β波相对功率、θ波相对功率较低(χ^(2)/t介于2.067到12.393之间,P<0.05);意识障碍(昏迷)、年龄、发热持续时间、抽搐持续时间、异常波频率升高是VE患儿继发癫痫的独立危险因素(OR介于1.613到2.871之间,P<0.05);基于以上多因素分析结果,使用R语言构建预测模型,该模型曲线下面积(AUC)为0.822(95%CI:0.774~0.864),灵敏度为70.07%,特异度为82.28%,约登指数为0.524。校准曲线中,预测概率曲线与实际曲线接近,具有较高的一致性。决策曲线显示,预测模型具有较高的净收益和阈值概率。结论基于意识障碍(昏迷)、年龄、发热持续时间、抽搐持续时间、异常波频率构建的病毒性脑炎患儿继发癫痫预测模型具有良好的预测价值,对提高临床预测效率,指导个性化治疗具有重要意义。