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目的 构建预测极早产儿住院期间死亡风险的列线图模型.方法 回顾性分析2015年1月至2019年12月郑州大学第三附属医院新生儿科收治的极早产儿1714例的临床资料.按7:3比率将1714例极早产儿随机分为训练队列(1179例)和验证队列(535例),通过logistic回归分析筛选独立预测因子并建立列线图模型,并由验证集评估列线图预测模型的可行性.最后,分别采用受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分析对模型的鉴别能力、准确性和临床实用性进行评估.结果 1714例极早产儿中,住院期间死亡260例,存活1454例.对训练集进行多因素logistic回归分析后筛选出胎龄<28周、出生体重<1000 g、重度窒息、重度脑室内出血(intraventricular hemorrhage,IVH)、Ⅲ~Ⅳ级新生儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)、败血症、剖宫产、孕母产前使用糖皮质激素等8个变量建立列线图预测模型.训练队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.790(95%CI:0.751~0.828),验证队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.808(95%CI:0.754~0.861).Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度(P>0.05).决策曲线分析显示当训练队列和验证队列的阈值概率分别为10%~60%和1

作者:决珍珍;宋娟;周竹叶;李文冬;岳宇阳;徐发林

来源:中国当代儿科杂志 2022 年 24卷 6期

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作者:
决珍珍;宋娟;周竹叶;李文冬;岳宇阳;徐发林
来源:
中国当代儿科杂志 2022 年 24卷 6期
标签:
死亡 危险因素 列线图 预测模型 极早产儿
目的 构建预测极早产儿住院期间死亡风险的列线图模型.方法 回顾性分析2015年1月至2019年12月郑州大学第三附属医院新生儿科收治的极早产儿1714例的临床资料.按7:3比率将1714例极早产儿随机分为训练队列(1179例)和验证队列(535例),通过logistic回归分析筛选独立预测因子并建立列线图模型,并由验证集评估列线图预测模型的可行性.最后,分别采用受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分析对模型的鉴别能力、准确性和临床实用性进行评估.结果 1714例极早产儿中,住院期间死亡260例,存活1454例.对训练集进行多因素logistic回归分析后筛选出胎龄<28周、出生体重<1000 g、重度窒息、重度脑室内出血(intraventricular hemorrhage,IVH)、Ⅲ~Ⅳ级新生儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)、败血症、剖宫产、孕母产前使用糖皮质激素等8个变量建立列线图预测模型.训练队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.790(95%CI:0.751~0.828),验证队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.808(95%CI:0.754~0.861).Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度(P>0.05).决策曲线分析显示当训练队列和验证队列的阈值概率分别为10%~60%和1