川崎病でIVIG不応をどう予測するか ― 7変数の予測モデル（小林スコア）
Kobayashi T. 川崎病でIVIG不応をどう予測するか ― 7変数の予測モデル（小林スコア）（Prediction of Intravenous Immunoglobulin Unresponsiveness in Patients with Kawasaki Disease）. Circulation 2006.（DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.105.592865 / PMID: 16735679）
川崎病（KD）における免疫グロブリン静注（IVIG）不応を予測するモデルを開発した研究。連続する546例を開発データセット、その後の204例を検証データセットとし、全例がKDの治療としてIVIGを受けた。IVIG不応は、発熱が24時間を超えて持続すること、または無熱期間のあとにKD症状を伴って発熱が再燃することと定義した。7変数のロジスティックモデル（初回治療時の病日、月齢、白血球中の好中球の割合、血小板数、血清AST、ナトリウム、CRP）を構築し、ROC曲線下面積は開発データセットで0.84、検証データセットで0.90。両データセットを用いて7変数から簡易スコアリングモデルを作り、ROC曲線下面積は0.85。ロジスティック回帰モデルで0.15以上、簡易スコアリングモデルで4点以上をカットオフとすると、感度86%・特異度67%（ロジスティック）、感度86%・特異度68%（簡易スコア）。κ統計量は0.67で、両モデルのあいだに良好な一致がみられた。
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本ページは医学情報の学習・抄読会支援を目的とした要約であり、個別の診療判断を代替するものではありません。掲載の数値は原著に基づきますが、投与の可否・用量などの最終判断は、必ず原著論文および最新の診療ガイドラインをご確認ください。図表は出版社からの転載ではなく、要点を独自に記述・再構成しています。