摘要目的:基于临床真实世界数据,在接受引产的初产妇人群中建立引产后中转剖宫产(cesarean delivery after induction,CDaI)的预测模型.方法:选择 2020 年 3 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日在上海市松江区妇幼保健院产检并接受引产的孕足月初产妇 3 069 例,根据分娩方式分为 CDaI 组(n=970)和阴道分娩(vaginal delivery,VD)组(n=2 099),比较两组临床基线资料;通过 Logistic 回归和 LASSO 回归模型筛选预测因子;利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的预测能力,通过 Hosmer-Lemeshow 对模型进行拟合优度检验.结果:CDaI 组年龄、分娩孕周、孕前体重指数(body mass index,BMI)、孕期增重、缩宫素用量、通过辅助生殖技术(assisted reproductive technology,ART)受孕占比和妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)发生率均明显高于VD 组(P 均<0.05),但CDaI 组使用硬膜外分娩镇痛、导乐分娩占比明显低于VD 组(P 均<0.05).Logistic 回归分析显示年龄、分娩孕周、孕前 BMI、孕期增重、引产方式、缩宫素用量、硬膜外分娩镇痛、导乐分娩是初产妇 CDaI 的独立影响因素,预测模型在训练集和验证集的 AUC 分别为 0.83 和 0.82;采用 Hosmer-Lemeshow 检验结果显示模型的拟合程度较好(P=0.62,0.38);利用 LASSO 回归筛选的 8 个变量构建的预测模型 AUC 为 0.82.结论:基于年龄、分娩孕周、孕前 BMI、孕期增重、引产方式、缩宫素用量、硬膜外分娩镇痛及导乐分娩 8 个临床常规变量建立的初产妇 CDaI 预测模型效果较好.