Development of a Risk Prediction Model for Acute Necrotizing Encephalopathy in Children With Influenza A Virus Infection

Song Hao; Chen Mingwu

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Development of a Risk Prediction Model for Acute Necrotizing Encephalopathy in Children With Influenza A Virus Infection

更新时间：2026-07-01

- Development of a Risk Prediction Model for Acute Necrotizing Encephalopathy in Children With Influenza A Virus Infection
- Journal of Chongqing Medical University Pages: 1-7(2026)
- 作者机构：
  
  中国科学技术大学附属第一医院/安徽省立医院儿科，合肥 230036
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： R725.1
- Received：29 December 2025，
  
  Revised：2026-04-15，
  
  Accepted：30 April 2026，
  
  Published：01 July 2026
- 稿件说明：
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Song Hao,Chen Mingwu.Development of a Risk Prediction Model for Acute Necrotizing Encephalopathy in Children With Influenza A Virus Infection[J].Journal of Chongqing Medical University,
DOI：

Song Hao,Chen Mingwu.Development of a Risk Prediction Model for Acute Necrotizing Encephalopathy in Children With Influenza A Virus Infection[J].Journal of Chongqing Medical University, DOI：10.13406/j.cnki.cyxb..

摘要

目的

探讨甲型流感病毒感染患儿并发急性坏死性脑病（acute necrotizing encephalopathy，ANE）的临床特征、实验室指标与预后，并构建ANE发生风险预测模型。

方法

回顾性纳入2023年1月至12月92例患儿［40例单纯流感，52例并发症：流感相关脑病（influenza-associated encephalopathy，IAE）34例和ANE 18例］，比较临床特征、实验室指标与预后，采用多因素logistic回归筛选风险因素并以受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）评估模型预测效能。

结果

单纯流感组、IAE组和ANE组在年龄、性别及发热峰值方面差异均无统计学意义（

0.05），但3组精神状态差异有统计学意义（

0.001）。白细胞计数（white blood cell count，WBC）、血小板（platelet count，PLT）、C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）、乳酸等指标在ANE组与IAE组间差异有统计学意义（

0.05或

0.001）。ANE治愈率低且死亡率高，IAE组治愈率高且无死亡病例。多因素logistic回归分析显示，WBC、PLT、CRP及乳酸为ANE发生的独立相关因素，基于上述指标的预测模型曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.940，区分效能良好。

结论

甲型流感病毒感染患儿并发ANE具有较为明确的临床与实验室特征，且预后较差，基于常规血液学、炎症及代谢指标构建的预测模型在本研究队列中显示出较好的高危ANE患儿识别能力，为临床干预提供参考，但其广泛适用性仍需多中心研究进一步验证。

Abstract

Objective

To investigate the clinical characteristics，laboratory findings，and prognosis of acute necrotizing encephalopathy（ANE） in children with influenza A virus infection，and to develop a risk prediction model for ANE occurrence.

Methods

A retrospective analysis was performed for 92 children from January to December 2023，among whom 40 had influenza alone and 52 had influenza with complications （34 with influenza-associated encephalopathy ［IAE］ and 18 with acute necrotizing encephalopathy［ANE］）. Clinical features，laboratory markers，and prognosis were compared between groups，and multivariable logistic regression analysis was used to identify independent risk factors，and the receiver operating characteristic（ROC） curve was used to evaluate the predictive performance of the model.

Results

No significant differences were observed among the uncomplicated influenza，IAE，and ANE groups in age，sex，or peak body temperature（all

0.05），whereas mental status differed significantly among the three groups（

0.001）. White blood cell count （WBC），platelet count（PLT），C-reactive protein（CRP），and lactate differed significantly between the ANE and IAE groups（

0.05 or

0.001）. The ANE group had a low recovery rate and a high mortality rate，whereas all patients in the IAE group recovered without death. Multivariable logistic regression analysis identified WBC，PLT，CRP，and lactate as independent predictors for ANE. The prediction model based on these variables yielded an area under the curve （AUC） of 0.940，indicating good discriminative ability.

Conclusion

Children with influenza A virus infection complicated by ANE exhibit distinct clinical and laboratory features and have a poor prognosis. The prediction model based on routine hematological，inflammatory，and metabolic indicators demonstrated good performance in identifying children at high risk for ANE in this cohort，providing a useful reference for early clinical intervention. However，its generalizability still requires further validation in multicenter studies.

关键词

Keywords

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