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目的 探讨极早产儿早发型败血症(early-onset sepsis,EOS)发生的危险因素,并构建预测EOS发生风险的列线图模型.方法 回顾性选取2020年1月—2022年12月在郑州大学第一附属医院出生并入住新生儿科的344例极早产儿,按7∶3的比率随机分为训练集(241例)和验证集(103例).训练集根据是否发生EOS分为EOS组(n=64)和非EOS组(n=177).采用多因素logistic回归分析筛选极早产儿EOS发生的危险因素,利用R语言构建列线图,并由验证集进行验证.分别采用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)、校准曲线和决策曲线分析评价模型的区分度、校准度和临床净收益.结果 多因素logistic回归分析显示,胎龄、产房气管插管、羊水粪染、生后首日血清白蛋白水平和绒毛膜羊膜炎是极早产儿EOS发生的独立危险因素(P<0.05).训练集ROC曲线的曲线下面积为0.925(95

作者:魏欣雨;张静;郝庆飞;杜延娜;程秀永

来源:中国当代儿科杂志 2023 年 25卷 9期

知识库介绍

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作者:
魏欣雨;张静;郝庆飞;杜延娜;程秀永
来源:
中国当代儿科杂志 2023 年 25卷 9期
标签:
早发型败血症 危险因素 列线图 预测模型 极早产儿 Early-onset sepsis Risk factor Nomogram Predictive model Very preterm infant
目的 探讨极早产儿早发型败血症(early-onset sepsis,EOS)发生的危险因素,并构建预测EOS发生风险的列线图模型.方法 回顾性选取2020年1月—2022年12月在郑州大学第一附属医院出生并入住新生儿科的344例极早产儿,按7∶3的比率随机分为训练集(241例)和验证集(103例).训练集根据是否发生EOS分为EOS组(n=64)和非EOS组(n=177).采用多因素logistic回归分析筛选极早产儿EOS发生的危险因素,利用R语言构建列线图,并由验证集进行验证.分别采用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)、校准曲线和决策曲线分析评价模型的区分度、校准度和临床净收益.结果 多因素logistic回归分析显示,胎龄、产房气管插管、羊水粪染、生后首日血清白蛋白水平和绒毛膜羊膜炎是极早产儿EOS发生的独立危险因素(P<0.05).训练集ROC曲线的曲线下面积为0.925(95

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