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目的 探讨窒息新生儿神经发育异常的影响因素,并构建窒息新生儿神经发育异常的列线图模型.方法 选取阜阳市人民医院儿内科自2019年1月至2020年6月收治的200例窒息新生儿为研究对象.根据神经发育异常情况将窒息新生儿分为异常组(n=53)与正常组(n=147).采用Logistic回归分析法探讨窒息新生儿神经发育异常的影响因素,采用R软件构建窒息新生儿神经发育异常的列线图模型.结果 200例窒息新生儿中神经发育异常的发生率为26.5%(53/200).Logistic回归分析结果显示,出生低体质量、早产、孕期偶尔饮酒、重度窒息及新生儿肺炎为窒息新生儿神经发育异常的影响因素(P<0.05).基于危险因素建立窒息新生儿神经发育异常的列线图模型,模型的一致性指数为0.762(95%可信区间:0.724~0.800),校正曲线同理想曲线拟合度较好,列线图模型的曲线下面积为0.740,说明该窒息新生儿神经发育异常的列线图模型的预测精准度较好.结论 出生低体质量、早产、孕期偶尔饮酒、重度窒息及新生儿肺炎为窒息新生儿神经发育异常的影响因素.本研究构建的窒息新生儿神经发育异常的列线图模型有助于神经发育异常的防治.

作者:黄健;刘梅;李利;赵永;叶玉兰;荣辉;宛杨

来源:临床军医杂志 2022 年 50卷 8期

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作者:
黄健;刘梅;李利;赵永;叶玉兰;荣辉;宛杨
来源:
临床军医杂志 2022 年 50卷 8期
标签:
新生儿窒息 神经发育 影响因素 Logistic回归分析 列线图
目的 探讨窒息新生儿神经发育异常的影响因素,并构建窒息新生儿神经发育异常的列线图模型.方法 选取阜阳市人民医院儿内科自2019年1月至2020年6月收治的200例窒息新生儿为研究对象.根据神经发育异常情况将窒息新生儿分为异常组(n=53)与正常组(n=147).采用Logistic回归分析法探讨窒息新生儿神经发育异常的影响因素,采用R软件构建窒息新生儿神经发育异常的列线图模型.结果 200例窒息新生儿中神经发育异常的发生率为26.5%(53/200).Logistic回归分析结果显示,出生低体质量、早产、孕期偶尔饮酒、重度窒息及新生儿肺炎为窒息新生儿神经发育异常的影响因素(P<0.05).基于危险因素建立窒息新生儿神经发育异常的列线图模型,模型的一致性指数为0.762(95%可信区间:0.724~0.800),校正曲线同理想曲线拟合度较好,列线图模型的曲线下面积为0.740,说明该窒息新生儿神经发育异常的列线图模型的预测精准度较好.结论 出生低体质量、早产、孕期偶尔饮酒、重度窒息及新生儿肺炎为窒息新生儿神经发育异常的影响因素.本研究构建的窒息新生儿神经发育异常的列线图模型有助于神经发育异常的防治.