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目的 观察极低出生体质量儿宫外生长发育情况,并建立发育迟缓的预测模型.方法 纳入2019年1月至2021年1月我院收治的804例极低出生体质量儿为研究对象.统计804例患儿宫外生长发育迟缓(EUGR)发生率,依据是否发生EUGR,将患儿分为EUGR组(n=567)和非EUGR组(n=237),对比两组患儿住院期间各项基础资料信息差异,再将有差异变量纳入logistic回归分析,并进行量化赋值,以是否发生EUGR为因变量(Y,是=1,否=0),以IUGR、出生体重、恢复出生体重时间、开始肠内营养时间、败血症、NRDS、第1周末氨基酸量为自变量(X),明确极低出生体质量儿发生EUGR的危险因素,最后绘制危险因素的ROC曲线,建立极低出生体质量儿发生EUGR的预测模型.结果 804例极低出生体质量儿中发生EUGR 567例,占70.52%,均纳入EUGR组,其中患儿6月龄时身高小于同年龄同性别2个标准差者254例,体质量小于同年龄同性别2个标准差者285例,头围小于同年龄同性别2个标准差者154例;未发生EUGR 237例,占29.48%,均纳入非EUGR组.两组性别、胎龄、出院体重、住院天数、Apgar评分、肠外营养持续时间、全经口喂养时间、全经口最大热量及第1、2周末脂肪乳量及能量摄入、第2周末氨基酸摄入、是否合并化脓性脑膜炎、新生儿支气管肺发育不良(BPD)、脑血管病(ICH)各项信息对比均

作者:肖玉联;韦茹;王静;杨延萍;胡丹丹

来源:实用医学杂志 2022 年 38卷 1期

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作者:
肖玉联;韦茹;王静;杨延萍;胡丹丹
来源:
实用医学杂志 2022 年 38卷 1期
标签:
极低出生体质量儿;宫外生长发育迟缓;预测模型;危险因素;logistic回归分析
目的 观察极低出生体质量儿宫外生长发育情况,并建立发育迟缓的预测模型.方法 纳入2019年1月至2021年1月我院收治的804例极低出生体质量儿为研究对象.统计804例患儿宫外生长发育迟缓(EUGR)发生率,依据是否发生EUGR,将患儿分为EUGR组(n=567)和非EUGR组(n=237),对比两组患儿住院期间各项基础资料信息差异,再将有差异变量纳入logistic回归分析,并进行量化赋值,以是否发生EUGR为因变量(Y,是=1,否=0),以IUGR、出生体重、恢复出生体重时间、开始肠内营养时间、败血症、NRDS、第1周末氨基酸量为自变量(X),明确极低出生体质量儿发生EUGR的危险因素,最后绘制危险因素的ROC曲线,建立极低出生体质量儿发生EUGR的预测模型.结果 804例极低出生体质量儿中发生EUGR 567例,占70.52%,均纳入EUGR组,其中患儿6月龄时身高小于同年龄同性别2个标准差者254例,体质量小于同年龄同性别2个标准差者285例,头围小于同年龄同性别2个标准差者154例;未发生EUGR 237例,占29.48%,均纳入非EUGR组.两组性别、胎龄、出院体重、住院天数、Apgar评分、肠外营养持续时间、全经口喂养时间、全经口最大热量及第1、2周末脂肪乳量及能量摄入、第2周末氨基酸摄入、是否合并化脓性脑膜炎、新生儿支气管肺发育不良(BPD)、脑血管病(ICH)各项信息对比均