基于“正常”人群子痫前期风险预测模型的建立
1.锦州医科大学北部战区总医院研究生培养基地（锦州，121000）；2.中国人民解放军北部战区总医院
Establishing of a model for predicting the risk of preeclampsia based on the "normal" pregnant women
1. Postgraduate Training Base, General Hospital of Northern War Zone of Jinzhou Medical University, Jinzhou, Liaoning Province, 121000； 2. General Hospital of the Northern War Zone, People's Liberation Army, China, Shenyang
摘要 探讨子痫前期（PE）孕妇发病前的预警信息，并建立子痫前期发病风险的预测模型，降低子痫前期的发病率。方法：收集2021－2022年于中国人民解放军北部战区总医院进行规律产前检查的176例最终确诊为子痫前期的患者作为病例研究组，并以1：2比例收集同期在本机构接受规律产前检查的正常单胎妊娠者352例作为对照组。记录并比较两组孕妇的临床资料，对与子痫前期有关的影响因素进行单因素分析，再选取其中显著的影响因素进行二元logistic回归分析并建立子痫前期的预测模型，应用ROC曲线下面积（AUC）及Hosmer-Lemeshow检验评价该模型的能力，并构建相关森林图。结果：二元logistic回归分析显示：血清白蛋白(ALB)［OR=0.547，95%CI 0.481~0.622］、BMI变化量（OR=2.167，95%CI 1.664~2.821）、尿蛋白（OR=2.700，95%CI 1.448~5.033）、胎儿宫内生长受限（FGR）（OR=3.030，95%CI 1.369~6.708）、水肿（OR=3.643，95%CI 1.603~8.281）对子痫前期的发生有显著影响。构建子痫前期发病风险的预测模型，P=1/1+exp（W），其中W=-13.911+0.603×血清白蛋白ALB（g/L）-0.773×BMI变化量（kg/m2）-0.993×尿蛋白（尿蛋白阳性=1，尿蛋白阴性或弱阳性=0）1.109×胎儿宫内生长受限FGR（FGR=1，未FGR=0）-1.293×水肿（出现水肿=1，未出现水肿=0）。该预测模型的ROC曲线的AUC为0.932（95%CI 0.906~0.957），进行Hosmer-Lemeshow检验，差异无统计学意义（P>0.05）。根据预测模型，绘制预测模型相关森林图。结论：ALB、BMI变化量、尿蛋白、FGR、水肿是子痫前期发生的预警信息，具备这些预警信息者应纳入重点产检范围，利用该5项指标建立子痫前期发病风险的预测模型，可以提前预测子痫前期的发生，做到提前预防、及时干预，减少子痫前期对母婴的危害。
关键词 ：
子痫前期 ,
预测模型 ,
logistic回归
引用本文:
张晓红1,2 李亚萌1,2 张 婷1,2 刘劲松2*. 基于“正常”人群子痫前期风险预测模型的建立[J]. 中国计划生育学杂志, 2024, 32(5): 1195-.
链接本文:
https://www.zgjhsyx.com/CN/ 或 https://www.zgjhsyx.com/CN/Y2024/V32/I5/1195
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