ノモグラムによる血液要素に基づく子どもの自閉症スペクトラム障害行動のリスク予測。2018年から2019年にかけての新疆における横断的な研究

Risk prediction of autism spectrum disorder behaviors among children based on blood elements by nomogram: A cross-sectional study in Xinjiang from 2018 to 2019.

抄録

背景:

小児期における有害金属や必須元素の変化は、自閉症スペクトラム障害（ASD）のリスク要因である可能性があります。本研究では、中国新疆の子どもの血液元素検出指数を用いて、子どものASD行動の正確な個別化予測モデルを確立した。

BACKGROUND: Changes of toxic metals and essential elements during childhood may be the risk factor of autism spectrum disorder (ASD). This research established an accurate personalized predictive model of ASD behaviors among children by using the blood element detection index of children in Xinjiang, China.

方法:

2018年9月から2019年9月にかけて、ウルムチ小児病院および新疆医科大学健康管理研究所において、0～7歳の子ども1537名（ASD行動児240名、非ASD行動児1297名）を収集した。銅（Cu）、亜鉛（Zn）、マグネシウム（Mg）、鉄（Fe）、カルシウム（Ca）、鉛（Pb）、カドミウム（Cd）の測定には、各参加者の薬指から80μLの血液を採取した。一変量ロジスティック回帰分析により予測因子を選択し，多変量ロジスティック回帰分析により予測モデルを構築した．モデルの識別性，適合性，臨床的妥当性は，受信者動作特性（ROC）曲線，Hosmer-Lemeshow検定，決定曲線分析（DCA）により評価した．

METHODS: A total of 1537 children (240 ASD behavior children and 1297 non-ASD behavior children) aged 0-7 were collected from September 2018 to September 2019 in Urumqi Children's Hospital and the health management institute of Xinjiang Medical University. For measuring the copper (Cu), zinc (Zn), magnesium (Mg), iron (Fe), calcium (Ca), lead (Pb), and cadmium (Cd), 80 μL of blood was taken from each participant's ring finger. Univariate logistic regression analysis was used to select predictors, then the multivariate logistic regression was used to establish the predictive model. The discriminability, calibration and clinical validity of the model were evaluated by the receiver operating characteristic (ROC) curve, Hosmer-Lemeshow test and decision curve analysis (DCA).

結果:

性別、血液中のPb、Ca、Zn濃度がASD行動の独立した危険因子であることが判明し、ノモグラムモデルを開発するために使用した。開発群（AUC=0.778）と検証群（AUC=0.775）のROC曲線下面積（AUC）より、モデルは識別能力を有していることが示された。また，検量線はモデルの正確さを示し，DCAはその臨床的応用価値を証明した．

RESULTS: Gender, concentrations of Pb, Ca and Zn in children's blood specimens were found to be the independent risk factors of ASD behaviors and were used to develop the nomogram model. The area under the ROC curve (AUC) in the development group (AUC = 0.778) and the validation group (AUC = 0.775) showed the model had discrimination ability. The calibration curve indicated the model was accurate, and the DCA proved its clinical application value.

結論:

ノモグラムモデルは，子どものASD行動のリスクを予測するための信頼性の高いツールとして用いることができる。

CONCLUSION: The nomogram model can be used as a reliable tool to predict the risk of ASD behaviors among children.