高龄孕妇并发子痫前期列线图风险预测模型的构建与验证
Construction and Validation of A Nomogram Risk Prediction Model for Pre-Eclampsia Complicating Elderly Pregnant Women
摘要目的:探讨高龄孕妇并发子痫前期的危险因素,并构建列线图风险预测模型并进行验证.方法:回顾性分析2017年1月—2024年8月江苏省宿迁市第一人民医院收治的1 287例高龄孕妇的临床资料,按照2∶1的比例将孕妇随机分为训练集(n=858)与验证集(n=429).根据是否并发子痫前期将训练集孕妇进一步分为并发组(n=94)与未并发组(n=764),比较2组孕妇的临床资料,采用二分类Logistic回归分析筛选高龄孕妇并发子痫前期的影响因素,并构建列线图模型.采用Bootstrap法对模型行内部验证,计算一致性指数(C-index),绘制校准曲线、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、决策曲线,评估模型的预测效能;采用验证集数据对模型行进一步内部验证.结果:经二分类Logistic回归分析,妊娠前体质量指数(body mass index,BMI)高、高血压家族史、既往子痫前期史、自然流产史、妊娠期糖尿病、血尿酸高、营养不良均是高龄孕妇并发子痫前期的危险因素(P<0.05),血小板计数高和规律产检是其保护因素(均P<0.05).基于多因素分析结果构建高龄孕妇并发子痫前期的列线图风险预测模型,经内部验证,训练集、验证集C-index分别为0.841、0.823,校正曲线接近理想曲线.ROC曲线显示,训练集敏感度、特异度、曲线下面积(area under the curve,AUC)、最佳截断值(cut-off值)分别为87.10%、81.88%、0.859、316分,验证集敏感度、特异度、AUC、最佳cut-off值分别为83.87%、82.61%、0.842、310分.决策曲线分析显示,训练集阈值概率在0.03~0.74和0.77~0.82时,验证集阈值概率在0.02~0.70、0.73~0.76和0.83~1.00时,可得到较高的净获益率.结论:妊娠前BMI、高血压家族史、既往子痫前期史、自然流产史、妊娠期糖尿病、血小板计数、血尿酸、营养不良、规律产检均是高龄孕妇并发子痫前期的影响因素,基于此构建的高龄孕妇并发子痫前期的列线图风险预测模型具有较高的预测效能,可指导临床早期筛查高危孕妇以及时干预.
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