Модельная дифференциация болезни Кавасаки и MIS-C: значение митрального клапана

Введение: В связи с ростом доли бессимптомных инфекций, вызванных тяжёлым острым респираторным синдромом коронавируса 2, и ранее описанным перекрытием клинических признаков различение болезни Кавасаки (БК) и мультисистемного воспалительного синдрома у детей (MIS-C) остаётся сложной задачей. Статистические модели для клинической дифференциации встречаются редко и должны быть сосредоточены на поражении сердца, поскольку различия в его вовлечении могут служить потенциальным клиническим признаком для раннего распознавания MIS-C.

Методы: Ретроспективно проанализировали 298 случаев MIS-C и БК, леченных в течение 22 лет (с 2003 по 2024 год), и сравнили демографические, клинические, лабораторные, ультразвуковые и кардиологические данные. Для различения случаев БК/MIS-C была разработана многопараметрическая модель, основанная на клинических, лабораторных, ультразвуковых и кардиологических признаках.

Результаты: Из 298 случаев 162 (54,4%) были диагностированы как БК. Пациенты с MIS-C были значительно старше (109,1 против 45,5 месяца, P < 0,001) и чаще госпитализировались в отделение интенсивной терапии (52,2% против 29,0%, P < 0,001). Сыпь (P < 0,001), конъюнктивит (P = 0,013), изменения слизистых оболочек (P < 0,001) и изменения со стороны конечностей (P < 0,001) чаще встречались при БК, тогда как желудочно-кишечные симптомы были более характерны для MIS-C (P < 0,001). У пациентов с MIS-C также отмечались более высокие значения C-реактивного белка (P < 0,001). Перикардит, застойная сердечная недостаточность и митральная регургитация (P < 0,001) чаще встречались у пациентов с MIS-C. Согласно нашей модели, предикторами MIS-C были более старший возраст, более высокие значения C-реактивного белка, желудочно-кишечные симптомы, гипонатриемия, наличие асцита и митральная регургитация.

Выводы: Наша модель впервые указывает на митральную регургитацию как на потенциальный диагностический признак MIS-C. Комплексная клиническая, лабораторная и ультразвуковая оценка пациентов с перекрывающимися признаками БК/MIS-C повышает диагностическую точность. В будущих моделях следует увеличить размер выборки и сосредоточиться на внешней валидации модели.