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目的·建立系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematous,SLE)妊娠丢失预测模型并加以验证.方法·选择2011年9月—2017年5月于上海交通大学医学院附属仁济医院收治的妊娠合并SLE患者(模型开发组)338例,以及2017年6月—2018年6月该院收治的妊娠合并SLE患者(模型验证组)131例为研究对象.采用多因素Logistic回归模型分析模型开发组,以确定妊娠丢失的预测变量及其系数.建立预测模型并进行风险评分分类,通过模型验证组对该预测模型进行外部验证.结果·多因素Logistic回归分析显示,非计划妊娠(P=0.032)、低补体C3(P=0.002)和24 h尿蛋白≥1.0 g(P=0.000)均是SLE妊娠丢失预测模型的危险因素.该模型风险评分为0~3分时表示SLE妊娠丢失低风险,>3分时则表示为高风险,其敏感度及特异度分别为60.5%和93.3%.经验证显示,该模型的SLE妊娠丢失预测准确度为90.1%.结论·SLE妊娠丢失预测模型可以帮助临床医师高效筛查SLE妊娠丢失高风险人群,以便尽早采取相关措施,获得较好的SLE妊娠结局.

作者:吴珈悦;蒋萌;林思涵;狄文

来源:上海交通大学学报(医学版) 2020 年 40卷 7期

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作者:
吴珈悦;蒋萌;林思涵;狄文
来源:
上海交通大学学报(医学版) 2020 年 40卷 7期
标签:
系统性红斑狼疮 妊娠 妊娠丢失 预测模型
目的·建立系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematous,SLE)妊娠丢失预测模型并加以验证.方法·选择2011年9月—2017年5月于上海交通大学医学院附属仁济医院收治的妊娠合并SLE患者(模型开发组)338例,以及2017年6月—2018年6月该院收治的妊娠合并SLE患者(模型验证组)131例为研究对象.采用多因素Logistic回归模型分析模型开发组,以确定妊娠丢失的预测变量及其系数.建立预测模型并进行风险评分分类,通过模型验证组对该预测模型进行外部验证.结果·多因素Logistic回归分析显示,非计划妊娠(P=0.032)、低补体C3(P=0.002)和24 h尿蛋白≥1.0 g(P=0.000)均是SLE妊娠丢失预测模型的危险因素.该模型风险评分为0~3分时表示SLE妊娠丢失低风险,>3分时则表示为高风险,其敏感度及特异度分别为60.5%和93.3%.经验证显示,该模型的SLE妊娠丢失预测准确度为90.1%.结论·SLE妊娠丢失预测模型可以帮助临床医师高效筛查SLE妊娠丢失高风险人群,以便尽早采取相关措施,获得较好的SLE妊娠结局.