换一批摘要臀位外倒转术(external cephalic version,ECV)作为纠正妊娠晚期臀位的重要干预措施,其成功率的预测对临床决策至关重要.目前临床上广泛应用的模型构建方法主要包括传统统计学模型和机器学习模型,系统综述这两种模型在预测ECV成功率中的应用进展.传统统计学模型如Logistic回归模型,虽易于解释和临床适用性强,但在处理复杂数据时性能有限.而新兴的机器学习模型展现出了更优的预测潜力,但同时也面临着可解释性差和临床整合难的挑战.未来研究应致力于推动多中心、大样本、前瞻性数据采集,加强模型的外部验证与标准化;同时需提升机器学习模型的透明度与临床适用性,开发出易于整合到临床流程的预测工具,最终构建精准、个体化的ECV决策系统,以有效降低非医学指征的剖宫产率.
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关键词
臀先露倒转术,胎位预测模型,统计学机器学习Breech presentationVersion,fetalForecastingModels,statisticalMachine learning
栏目名称
DOI
10.12280/gjfckx.20250822
发布时间
2026-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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