Efficacy Analysis of a 12-Cytokine Panel for the Diagnosis of Kawasaki Disease and Prediction of Intravenous Immunoglobulin Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Weixing Kong,1,* Lichao Gao,2,* Jian Hu,2 Zhufei Xu,3 Qing Zhang,2 Yujia Wang,2 Songling Fu,2 Chunhong Xie,2 Fangqi Gong2,* 1Yongkang Women and Children’s Health Hospital, Yongkang, Zhejiang, People’s Republic of China; 2Department of Cardiology, Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Child Health, Hangzhou, Zhejiang, People’s Republic of China; 3Department of Pulmonology, Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Child Health, Hangzhou, Zhejiang, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Fangqi Gong, Department of Cardiology, Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Child Health, No. 3333 Binsheng Road, Hangzhou, 310052, People’s Republic of China, Tel +86-571-86670012, Email gongfangqi@zju.edu.cnPurpose: To evaluate the diagnostic and predictive value of a 12-cytokine panel for Kawasaki disease (KD) and intravenous immunoglobulin (IVIG) resistance.Patients and Methods: A retrospective case-control study was conducted using clinical data from children diagnosed with KD at Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, between December 1, 2023, and March 30, 2025. Demographic characteristics, laboratory findings, and echocardiographic results were collected. KD patients were compared with febrile controls without KD. Differences in sex, age, 12-cytokine profile, complete blood count, C-reactive protein level, and erythrocyte sedimentation rate were analyzed. Additionally, cytokine levels were compared between IVIG-resistant and IVIG-responsive KD patients to assess their predictive value for IVIG resistance.Results: A total of 686 KD patients and 101 febrile non-KD controls were enrolled. Compared with controls, KD patients were significantly younger and presented higher levels of IFN-α, IL-10, IL-1β, IL-2, IL-4, IL-5, IL-6, and IL-8, as well as elevated neutrophil counts and white blood cell counts. Logistic regression analysis identified age (in months), IL-10, IL-5, and the absolute neutrophil count as independent predictors of KD diagnosis. Among the KD patients, 80 were IVIG resistant. Compared with IVIG-responsive patients, IVIG-resistant patients presented significantly higher levels of IFN-γ, IL-10, IL-17, IL-2, IL-5, IL-6, and IL-8 but lower levels of IFN-α. Logistic regression revealed that IL-10 and IL-8 were independent predictors of IVIG resistance. When the concentration of IL-10 exceeded 14.70 pg/mL, the sensitivity and specificity for predicting IVIG resistance were 0.675 and 0.748, respectively. Similarly, when the concentration of IL-8 exceeded 23.55 pg/mL, the sensitivity and specificity were 0.725 and 0.658, respectively.Conclusion: The 12-cytokine panel has potential as a diagnostic and predictive tool for KD. Elevated IL-10 and IL-5 levels are independent predictors of KD diagnosis, whereas elevated IL-10 and IL-8 levels are independent predictors of IVIG resistance. These findings support the clinical utility of cytokine profiling in KD management.Keywords: Kawasaki disease, 12-cytokine panel, intravenous immunoglobulin resistance, child
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».