目的以回顾性研究的方式收集研究对象的临床实验室指标及症状学指标,尝试通过多元logistics算法构建可能应用于临床中协助发热伴惊厥类疾病鉴别诊断的临床诊断模型。方法本研究通过回顾性研究收集2017年1月至2022年7月于我院儿科住院完善腰椎穿刺术并确诊为热性惊厥、癫痫伴发热、中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎的180名患儿作为研究对象。通过医院系统获取研究对象的临床数据。通过单因素分析以及多因素分析筛选出对疾病诊断有特征的数据,采用R软件纳入最具特征数据通过多元logistics算法构建应用于鉴别诊断的临床预测模型(即临床诊断模型)。结果1.1模型一:热性惊厥鉴别癫痫伴发热,中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎的疾病诊断模型。1.2对收集的临床指标单因素分析显示,体温高峰、惊厥次数、全血红细胞、血红蛋白、脑脊液IgG、脑脊液ADA以及脑脊液IgG指数在热性惊厥鉴别癫痫伴发热,中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎中有统计学意义(P<0.05)。对单因素分析有显著差异的数据进一步行多因素Logistic回归分析,结果将P<0.05的3个特征数据(惊厥次数、全血红细胞、脑脊液IgG)纳入构建疾病诊断模型。在模型一中,训练集和验证集AUC分别为0.832和0.783;训练集和验证集校准曲线和标准曲线走势基本一致,平均绝对误差分别为0.016和0.044。结果表明该诊断模型能够正确分类75.2%的样本,敏感度为70.4%,特异度为77.9%。2.1模型二:中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎鉴别热性惊厥与癫痫伴发热的疾病诊断模型。2.2对收集的临床指标单因素分析显示,发热持续时间、体温高峰、中性粒细胞百分比、嗜酸性粒细胞百分比、嗜碱性粒细胞百分比、中性粒细胞绝对值、外周血红细胞、血红蛋白、血氨、间接胆红素、γ-谷氨酰转肽酶、血钾、血钠、血氯、血钙、血钠/血钾、乳酸脱氢酶、乳酸脱氢酶同工酶、血液补体C3、脑脊液IgG、脑脊液IgA、脑脊液白细胞、脑脊液AST、脑脊液血糖、脑脊液氯、脑脊液IgG指数等26个数据在中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎鉴别热性惊厥与癫痫伴发热疾病中有统计学意义(P<0.05)。对单因素分析有显著差异的数据进一步行多因素Logistic回归分析,结果将P<0.05的4个特征变量(中性粒细胞绝对值、血液补体C3、脑脊液白细胞、脑脊液IgG指数)纳入构建疾病诊断模型。在模型二中,训练集和验证集AUC分别为0.795和0.749;训练集和验证集校准曲线和标准曲线走势基本一致,平均绝对误差分别为0.034和0.039。结果表明该诊断模型能够正确分类76.0%的样本,敏感度为58.0%,特异度为88.7%。3.1模型三:癫痫伴发热鉴别热性惊厥PLX3397 MW,中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎的疾病诊断模型。3.2对收集的临床指标采用单因素分析显示,发热持续时间、体温高峰、惊厥次数、中性粒细胞百分比、淋巴细胞百分比、嗜碱性粒细胞百分比、中性粒细胞绝对值、NLR、碱性磷酸酶、血钠、血氯、血磷、钠/钾、乳酸脱氢酶、脑脊液白细胞、脑脊液AST等16个数据在癫痫伴发热鉴别热性惊厥,中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎疾病中有统计学意义(P<0.05)。对单因素分析有显著差确认细节异的数据进一步行多因素Logistic回归分析,结果将P<0.05的将4个特征变量(体温高峰、惊厥次数、血乳酸脱氢、脑脊液AST)纳入构建疾病诊断模型。在模型三中,训练集和验证集AUC分别为0.918和0.853;训练集和验证集校准曲线和标准曲线走势基本一致,平均绝对误差分别为0.02和0.048。结果表明该诊断模型能够正确分类76.8%的样本,敏感度为63.6%,特异度为81.8%。结论1.惊厥次数、全血红细胞、脑脊液IgG可以作为热性惊厥鉴别癫痫伴发热,中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎的临床指标,其中全血Surprise medical bills红细胞值越高,惊厥次数和脑脊液IgG越低诊断越倾向于热性惊厥。2.中性粒细胞绝对值、血液补体C3、脑脊液白细胞、脑脊液IgG指数可以作为中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎鉴别热性惊厥与癫痫伴发热的临床指标,其中中性粒细胞绝对值、脑脊液白细胞、脑脊液IgG指数越高,血液补体C3值越低诊断越倾向中枢于神经系统感染及自身免疫性脑炎。3.体温高峰、惊厥次数、血乳酸脱氢、脑脊液AST可以作为癫痫伴发热鉴别热性惊厥,中枢神经系统感染及自身免疫性脑炎的临床指标,其中惊厥次数越多,体温高峰、血乳酸脱氢酶、脑脊液AST值越低诊断越倾向于癫痫伴发热。