乳房早发育女童中枢型性早熟的列线图预测模型构建
Construction of a nomogram prediction model for central precocious puberty in girls with premature breast development
摘要目的 构建并验证乳房早发育女童发生中枢性性早熟的风险列线图模型,旨在建立可量化、可视化的风险动态评估工具,为个体化干预时机选择提供循证支持.方法 回顾性纳入2023年9月至2024年12月就诊于河北省人民医院儿科的162例乳房早发育女童,根据青春期发育情况及促性腺素释放激素激发试验结果,将研究对象分为单纯乳房早发育组(59例)和中枢性性早熟组(103例).对两组间临床资料进行分析对比,采用二元logistic回归及Lasso回归(λ最小均方误差准则)对变量进行筛选,构建列线图模型,并绘制受试者工作特征曲线、校准曲线、决策曲线评估效能.结果 两组女童身高标准差积分、体质量标准差积分、骨龄、骨龄与实际年龄差值、骨龄指数、>4mm卵泡数、子宫长径、子宫容积、雌二醇、胰岛素样生长因子1(IGF-1)、促黄体生成素基础值(luteinizing hormone,LH)、促卵泡生成素基础值、LH基础值/FSH基础值、LH峰值、促甲状腺激素(hyroid-stimulating hormone,TSH)峰值、LH峰值/FSH峰值间存在统计学差异(P<0.05),经单因素logistic回归、Lasso回归及多因素logistic回归最终筛选出LH基础值、身高标准差积分、IGF-1和>4 mm卵泡数四项独立预测因子,构建列线图模型,显示其AUC达0.932,阈值为0.414,此时敏感度为95.1%、特异度为78.0%,模型校准度良好,临床净收益率54.6%.结论 整合LH基础值、身高标准差积分、IGF-1及>4 mm卵泡数的列线图模型能有效预测乳房早发育女童发生中枢性性早熟的风险,为无创筛查提供实用工具,助力临床早期干预.
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