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目的:建立及验证妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)不良结局的预测模型。方法:回顾性分析2011年5月1日至2019年4月30日于苏州大学附属第一医院和四川省妇幼保健院分娩的HDP患者资料。根据入院48 h内是否发生不良结局,对HDP患者进行分组(不良结局组与非不良结局组)。应用单因素分析、套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)和多因素logistic回归分析筛选不良结局的影响因素,并建立预测模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)及校准图等评估预测效能。利用bootstrap重复取样法进行内部验证。建立模型后,回顾性收集2019年5月1日至2020年4月30日在苏州大学附属第一医院分娩的HDP患者相关资料,对模型进行外部验证。利用R语言构建列线图。结果:(1)纳入2 978例HDP患者进行建模,其中不良结局组356例(12.0

作者:孙芳璨;韩冰;陈友国;高岩;沈敏红;钟文

来源:中华围产医学杂志 2022 年 25卷 3期

知识库介绍

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作者:
孙芳璨;韩冰;陈友国;高岩;沈敏红;钟文
来源:
中华围产医学杂志 2022 年 25卷 3期
标签:
高血压,妊娠性 妊娠结局 Logistic模型 预测 列线图 Hypertension, pregnancy-induced Pregnancy outcome Logistic models Forecasting Nomograms
目的:建立及验证妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)不良结局的预测模型。方法:回顾性分析2011年5月1日至2019年4月30日于苏州大学附属第一医院和四川省妇幼保健院分娩的HDP患者资料。根据入院48 h内是否发生不良结局,对HDP患者进行分组(不良结局组与非不良结局组)。应用单因素分析、套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)和多因素logistic回归分析筛选不良结局的影响因素,并建立预测模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)及校准图等评估预测效能。利用bootstrap重复取样法进行内部验证。建立模型后,回顾性收集2019年5月1日至2020年4月30日在苏州大学附属第一医院分娩的HDP患者相关资料,对模型进行外部验证。利用R语言构建列线图。结果:(1)纳入2 978例HDP患者进行建模,其中不良结局组356例(12.0