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目的 定量分析各研究变量与妊娠期代谢综合征(GMS)的关系,建立妊娠期代谢综合征的风险预测模型.方法 收集2013年1月-2015年12月在北京儿童医院顺义妇儿医院的住院产妇为研究对象,采用病例对照研究设计方案,以符合GMS诊断标准的病例作为病例组,以年龄、入院时间进行频数匹配的正常产妇作为对照组,各169例.数据采用SPSS 17.0软件进行统计分析,单因素分析采用t检验,多因素分析采用Logistic回归分析等方法.结果 单因素分析显示,居住在农村、孕前BMI、孕早期血压、空腹血糖(FPG)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、尿酸(SUA)在两组中比较差异均有统计学意义(均P<0.05).多因素分析最终进入效应方程的变量为居住在农村、孕前BMI、孕早期血压、FPG、SUA.Logistic回归模型为ln(pi/1-pi)=-5.902+1.235农村+2.206超重+4.959肥胖+1.234临界血压+2.386高血压+1.368FPG+1.185SUA,模型预测正确率为88.1%,ROC曲线下面积为0.950,95%CI为(0.924 ~0.977).结论 GMS在孕早期表现出某些代谢指标的异常,可以通过风险评估进行早期干预.

作者:肖焕波;袁作雄;刘佳;邢艳梅;李淑娟

来源:中国妇幼保健 2017 年 32卷 23期

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作者:
肖焕波;袁作雄;刘佳;邢艳梅;李淑娟
来源:
中国妇幼保健 2017 年 32卷 23期
标签:
风险评估 妊娠期代谢综合征 病例对照研究 Logistic回归分析
目的 定量分析各研究变量与妊娠期代谢综合征(GMS)的关系,建立妊娠期代谢综合征的风险预测模型.方法 收集2013年1月-2015年12月在北京儿童医院顺义妇儿医院的住院产妇为研究对象,采用病例对照研究设计方案,以符合GMS诊断标准的病例作为病例组,以年龄、入院时间进行频数匹配的正常产妇作为对照组,各169例.数据采用SPSS 17.0软件进行统计分析,单因素分析采用t检验,多因素分析采用Logistic回归分析等方法.结果 单因素分析显示,居住在农村、孕前BMI、孕早期血压、空腹血糖(FPG)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、尿酸(SUA)在两组中比较差异均有统计学意义(均P<0.05).多因素分析最终进入效应方程的变量为居住在农村、孕前BMI、孕早期血压、FPG、SUA.Logistic回归模型为ln(pi/1-pi)=-5.902+1.235农村+2.206超重+4.959肥胖+1.234临界血压+2.386高血压+1.368FPG+1.185SUA,模型预测正确率为88.1%,ROC曲线下面积为0.950,95%CI为(0.924 ~0.977).结论 GMS在孕早期表现出某些代谢指标的异常,可以通过风险评估进行早期干预.