换一批新生儿早产风险评估及主要影响因素分析
Risk assessment of preterm birth in neonates and analysis of main influencing factors
摘要目的 探讨影响新生儿早产的主要风险因素.方法 选取2020年1月至2022年12月期间在南宁市武鸣区妇幼保健院进行妊娠管理并早产的900例产妇作为研究对象.采用随机森林算法构建新生儿早产风险评估模型,数据集按3∶1比例分为训练集和测试集.通过单因素和多因素Logistic回归分析早产的影响因素,并使用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和C指数对模型的准确度和稳定性进行评估.结果 900例产妇中,新生儿早产风险评估模型共识别有早产风险孕妇81例(占9.00%),无早产风险孕妇819例(占91.00%),分别纳入有早产风险组和无早产风险组.两组年龄、身高、孕前体重指数(BMI)及孕期BMI比较,差异无统计学意义(P＞0.05);有早产风险组的产检次数少于无早产风险组,两组多胎妊娠、早产史、子宫机能不全、妊娠高血压疾病、死胎史、前置胎盘和霉菌感染比较,差异均有统计学意义(P＜0.05).有早产风险组中,有54例早产,无早产风险组中均正常分娩;随机森林算法构建的新生儿早产风险评估模型评估新生儿早产风险的灵敏度为100.00%(54/54),特异度为96.81%(819/846),准确度为97.00%(873/900).多因素Logistic回归分析结果显示,产检次数增加是孕妇发生早产的保护因素,多胎妊娠、早产史、妊娠期高血压疾病、死胎史、子宫颈功能不全、前置胎盘和霉菌感染为早产的独立危险因素.结论 基于随机森林算法构建新生儿早产风险评估模型在预测新生儿早产风险方面表现出较高的准确度、灵敏度和特异度,能够有效识别早产高风险人群,有助于临床防控早产.
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DOI
10.3969/j.issn.2095-7165.2026.01.007
发布时间
2026-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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