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摘要目的：<br>　　1.探究妊娠期高血压疾病（hypertensivedisorderpregnancy,HDP）患者发生新生儿呼吸窘迫综合征（newbornrespiratorydistresssyndrome,NRDS）的潜在危险因素以及与NRDS发病相关的产前胎儿超声检测指标，寻找影响HDP患者NRDS发病的独立影响因素。<br>　　2.联合多因素分析，在HDP患者中建立一种无创、简便、经济、高效的NRDS发病预测模型，探究其可行性，通过早期识别高危新生儿，为临床医生提供诊疗证据，指导糖皮质激素的精准应用，选择合适分娩时机，并为高危新生儿出生前后做好充分准备，提高围生儿的生存率。<br>　　方法：<br>　　1.研究对象：<br>　　纳入2020年10月至2022年10月于青岛市市立医院产检并分娩的妊娠28-38+6周的HDP孕妇共754例，随访妊娠结局，发生NRDS组（病例组）共74例，未发生NRDS组（对照组）共680例；<br>　　2.资料收集及研究方法：<br>　　（1）所有入组病例均于分娩前48小时进行胎儿超声多普勒检查，包括胎儿一般生长指标、胎肺体积测量以及胎肺主动脉血流参数，收集孕妇一般资料信息及产前潜在NRDS发病高危因素，随访妊娠结局，统计新生儿临床资料，剔除不符合入组条件样本。<br>　　（2）结合既往研究结论、临床经验以及统计结果选择相关变量进行NRDS发病产前预测模型构建，被纳入分析的变量包括：BPD、HL、胎肺主动脉血流(AT、ET、AT/ET、EDV、PSV、MV、RI、PI)、胎肺总体积，孕妇年龄、孕次、产次、孕周、分娩方式、是否合并（妊娠期糖尿病、胎膜早破、胎儿宫内生长迟缓、胎盘早剥、胎儿宫内窘迫、试管婴儿、其他内外科疾病）。<br>　　3.统计学方法：运用SPSS25.0统计软件进行统计分析，（1）基本资料统计比较；（2）单因素分析所纳入的所有变量，剔除无明显统计学意义变量；（3）多因素分析具有意义的变量，寻找独立影响因素；（4）将独立影响因素作为自变量建立二元logistics回归预测模型；（5）利用ROC曲线检验其区分度、Hosmer-Lemeshow检验其校准度；运用R软件（R4.2.2）rms程序包绘制Nomogram图及校准曲线。<br>　　结果：<br>　　1.单因素分析：<br>　　（1）分析胎儿产前超声检测指标，病例组相比于对照组，前者胎儿的BPD（t=12.698，P＜0.001）、HL（t=11.596，P＜0.001）、总肺体积（t=15.136，P＜0.001）、AT（t=9.533，P＜0.001）、AT/ET（t=14.501，P＜0.001）、EDV（t=4.453，P＜0.001）、PSV（t=4.732，P＜0.001）、MV（t=5.311，P＜0.001）值明显较小，PI（t=5.453，P＜0.001）值明显较大。其中总肺体积、AT、AT/ET差异最为显著。<br>　　（2）分析孕妇产前因素，病例组相比于对照组，前者孕妇年龄明显较大（t=3.180，P=0.00）2，孕周明显较小（t=12.608，P＜0.001），剖宫产（?2=17.098，P＜0.001）、胎盘早剥（?2=5.638，P=0.018）、胎儿宫内窘迫（?2=29.358，P＜0.001）、胎儿生长受限（?2=31.612，P＜0.001）及妊娠期糖尿病（?2=59.111，P＜0.001）的合并率明显较高。<br>　　（3）两组患者在肺主动脉血流（ET、RI）及孕妇因素（孕次、产次、是否合并试管婴儿、是否合并其他内外科疾病、是否合并胎膜早破）中的差异并不具有显著统计学意义（P＞0.05）。<br>　　2.多因素分析：<br>　　利用单因素结果中差异显著的变量进行多因素分析，最终确定孕周（P=0.017，OR=0.590,95%CI=0.383-0.909）、胎儿总肺体积（P=0.005，OR=0.094,95%CI=0.907-0.983）、AT/ET（P=0.002，OR=0.000,95%CI=0.000-0.000）及BPD（P=0.032，OR=0.822,95%CI=0.688-0.983）为NRDS发病的保护性因素，胎儿生长受限（P=0.011，OR=6.742,95%CI=1.559-29.154）、妊娠期糖尿病（P=0.001，OR=6.821,95%CI=2.272-20.479）及胎儿宫内窘迫（P=0.001，OR=7.136,95%CI=2.206-23.084）为NRDS发病的危险性因素。其他所纳入的变量，包括年龄、分娩方式、胎盘早剥、PI、RI、EDV、PSV、MV在多因素分析中不具有统计学意义（P＞0.05）。<br>　　3.预测模型建立：<br>　　（1）将孕周、胎儿生长受限、妊娠期糖尿病、胎儿宫内窘迫、胎儿总肺体积、AT/ET以及BPD作为自变量，进行logistic回归分析，确定最终方程：logitP=41.214+（-0.415×孕周）+（1.652×胎儿生长受限）+（1.904×妊娠期糖尿病）+（2.133×胎儿宫内窘迫）+（-0.174×BPD）+（-30.721×AT/ET）+（-0.052×胎总肺体积），P=exp（logitP）/1+exp（logitP）。<br>　　（2）绘制预测模型的Nomogram图，将方程可视化。其中孕周（OR值=0.660，95%CI=0.478-0.912）、胎总肺体积（OR值=0.949，95%CI=0.913-0.987）、AT/ET（OR值=0.000，95%CI=0.000-0.000）及BPD（OR值=0.841，95%CI=0.726-0.973）的回归系数为负数，表示值越高，NRDS发生概率越低；胎儿生长受限（OR值=5.219，95%CI=1.401-19.440）、妊娠期糖尿病（OR值=6.711，95%CI=2.536-17.758）、及胎儿宫内窘迫（OR值=8.442，95%CI=2.768-25.745）的回归系数为正数，表示该因素存在时，NRDS发生概率越高。<br>　　4.模型校验：<br>　　模型Hosmer-Lemeshow拟合度检验结果为?2=9.198，P=0.326，ROC曲线下面积AUC=0.801（P＜0．001，95%CI=0.759-0.842），cutoff=0.384，约登指数为0.489，灵敏度=0.852，特异度=0.637，Nomogram图的校准曲线为斜率接近1的直线。<br>　　结论：<br>　　1.联合孕周、胎儿生长受限、妊娠期糖尿病、胎儿宫内窘迫、胎儿总肺体积、AT/ET以及BPD建立的HDP孕妇NRDS发病预测模型具有良好的效能，利用Nomogram图将风险值可视化；<br>　　2.通过预测NRDS的发病风险，早期识别高危儿，为医生临床诊治工作提供科学指导依据，在精准应用糖皮质激素、选择适当时机终止妊娠以及为高危新生儿出生前后做好充分准备等方面具有极大的临床意义，可以减少妊娠不良结局的发生，提高围生儿的生存率。