目的:构建并验证妊娠期高血糖(hyperglycemia in pregnancy,HIP)患者分娩巨大儿风险的列线图模型.方法:回顾性分析2020年11月—2022年2月在太原市妇幼保健院分娩的HIP患者资料.采用多因素Logistic回归分析筛选发生巨大儿的独立影响因素,R软件构建列线图模型,采用受试者工作特征曲线下面积对该模型的效能进行评估,决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床使用价值.结果:①纳入1098例HIP患者进行建模,其中92例(8.38％)孕妇分娩巨大儿.按7:3比例将所有患者随机分为训练集(761例)和测试集(337例).②多因素Logistic回归分析发现,经产妇(OR=3.19,95％CI:1.58～6.54,P=0.001)、高血压家族史(OR=2.28,95％CI:1.06～4.90,P=0.034)、妊娠前体质量指数(OR=1.18,95％CI:1.08～1.30,P<0.001)、双顶径(OR=13.52,95％CI:4.04～48.38,P<0.001)、腹围(OR=2.83,95％CI:2.17～3.81,P<0.001)是孕妇分娩巨大儿的独立危险因素,并据此建立列线图模型.③该模型在训练集和测试集的受试者工作特征曲线下面积分别为0.93(95％CI:0.90～0.97)和0.92(95％CI:0.88～0.97),差异无统计学意义(P=0.69),说明模型在训练集和测试集中效果均良好.④DCA结果显示,当阈值概率≥7％时,采用该列线图预测模型可以使孕妇的净获益提高,

作者：李慧；赵欣；张眉花

来源：国际妇产科学杂志 2023 年 50卷 1期