目的:通过多模态指标分析,建立儿童过敏性紫癜(HSP)肾脏损害的早期预测模型。方法:文献回顾与临床数据整合,设计采用回顾性队列研究,纳入HSP患儿临床资料(如肾血流动力学参数、尿液标志物及血清指标),结合机器学习算法(XGBoost)与传统统计方法(Logistic回归),筛选高预测效能的指标。初步分析显示,肾主动脉血流峰值加速时间(AT)、尿N-乙酰-β-D-氨基葡萄糖苷酶(NAG)、血清IgA及皮疹反复≥4周等指标对肾损害预测具有显著价值(AUC>0.85)。研究拟通过ROC曲线评估指标敏感性,并构建列线图模型以优化临床决策。结果:为HSP肾损害的早期干预提供循证依据。