您的账号已在其他设备登录,您当前账号已强迫下线,
如非您本人操作,建议您在会员中心进行密码修改

确定
收藏 | 浏览104 | 下载91

目的:分析胎儿生长受限(FGR)发生围产期不良结局的相关危险因素并建立列线图预测模型.方法:回顾分析2017 年1 月至2022 年11 月在广西医科大学第一附属医院符合纳入标准的269 例FGR孕产妇的临床资料,根据是否发生复合围产期不良结局分为不良结局组和非不良结局组,采用LASSO-logistic回归分析,筛选FGR围产期不良结局的独立危险因素,构建列线图预测模型,并利用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校准曲线及决策曲线评估预测效能.结果:269 例 FGR 孕产妇中,80 例(29.7

作者:黄夏霓;曾雅畅;许庆芸;韦琳;吴敏;何桂宁;李海秀;韦婷;苏莉

来源:现代妇产科进展 2023 年 32卷 7期

知识库介绍

临床诊疗知识库该平台旨在解决临床医护人员在学习、工作中对医学信息的需求,方便快速、便捷的获取实用的医学信息,辅助临床决策参考。该库包含疾病、药品、检查、指南规范、病例文献及循证文献等多种丰富权威的临床资源。

详细介绍
热门关注
免责声明:本知识库提供的有关内容等信息仅供学习参考,不代替医生的诊断和医嘱。

收藏
| 浏览:104 | 下载:91
作者:
黄夏霓;曾雅畅;许庆芸;韦琳;吴敏;何桂宁;李海秀;韦婷;苏莉
来源:
现代妇产科进展 2023 年 32卷 7期
标签:
胎儿生长受限 围产期不良结局 预测模型 列线图 Fetal growth restriction Adverse perinatal outcomes Prediction model Nomogram
目的:分析胎儿生长受限(FGR)发生围产期不良结局的相关危险因素并建立列线图预测模型.方法:回顾分析2017 年1 月至2022 年11 月在广西医科大学第一附属医院符合纳入标准的269 例FGR孕产妇的临床资料,根据是否发生复合围产期不良结局分为不良结局组和非不良结局组,采用LASSO-logistic回归分析,筛选FGR围产期不良结局的独立危险因素,构建列线图预测模型,并利用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校准曲线及决策曲线评估预测效能.结果:269 例 FGR 孕产妇中,80 例(29.7

Baidu
map