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目的 评估不同早发型子痫前期风险预测模型的特征和性能,为进一步探索子痫前期预测方法提供参考. 方法 (1)检索Pubmed、Embase、Medline、中国知网、万方数据库等数据库,检索早孕期预测早发型子痫前期并建立数学模型的研究,检索时间均为建库至2016年10月.(2)由2名评价者按纳入与排除标准独立筛选文献、评价偏倚风险并提取数据.(3)分类汇总不同预测模型的预测表现,分析纳入不同预测指标的模型性能;采用SAS 9.4软件,对同时报道了简单模型(基于孕妇人口统计学资料、病史及家族史等高危因素构建)和复杂模型(由简单模型结合血压、子宫动脉血流阻力及血清学指标等建立)的研究,绘制最优复杂模型与简单模型表现的森林图,分析模型之间的差异. 结果 (1)共17篇文献(包括9篇前瞻性队列研究、2篇病例对照研究及6篇巢式病例对照研究)纳入本研究,这些文献对10个不同人群、共76 436例孕妇进行预测并建立了预测模型.(2) 13个预测早发型子痫前期的简单模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.64~0.81,假阳性率为10%时的灵敏度为21%~60%.17个研究中,表现最优的复杂模型AUC为0.77~0.98,假阳性率为10%时的灵敏度为48.0%~95.2%.(3)同时报告简单和复杂模型表现的研究中,表现最好的复杂模型较简单模型的AUC提升

作者:段晓宇;许碧云;南子晴;胡娅莉

来源:中华围产医学杂志 2018 年 21卷 4期

知识库介绍

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作者:
段晓宇;许碧云;南子晴;胡娅莉
来源:
中华围产医学杂志 2018 年 21卷 4期
标签:
妊娠初期 先兆子痫 危险因素 预测 Logistic模型 Pregnancy trimester,first Preeclampsia Risk factors Forecasting Logistic models
目的 评估不同早发型子痫前期风险预测模型的特征和性能,为进一步探索子痫前期预测方法提供参考. 方法 (1)检索Pubmed、Embase、Medline、中国知网、万方数据库等数据库,检索早孕期预测早发型子痫前期并建立数学模型的研究,检索时间均为建库至2016年10月.(2)由2名评价者按纳入与排除标准独立筛选文献、评价偏倚风险并提取数据.(3)分类汇总不同预测模型的预测表现,分析纳入不同预测指标的模型性能;采用SAS 9.4软件,对同时报道了简单模型(基于孕妇人口统计学资料、病史及家族史等高危因素构建)和复杂模型(由简单模型结合血压、子宫动脉血流阻力及血清学指标等建立)的研究,绘制最优复杂模型与简单模型表现的森林图,分析模型之间的差异. 结果 (1)共17篇文献(包括9篇前瞻性队列研究、2篇病例对照研究及6篇巢式病例对照研究)纳入本研究,这些文献对10个不同人群、共76 436例孕妇进行预测并建立了预测模型.(2) 13个预测早发型子痫前期的简单模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.64~0.81,假阳性率为10%时的灵敏度为21%~60%.17个研究中,表现最优的复杂模型AUC为0.77~0.98,假阳性率为10%时的灵敏度为48.0%~95.2%.(3)同时报告简单和复杂模型表现的研究中,表现最好的复杂模型较简单模型的AUC提升