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目的 建立妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)患者并发子痫前期(preeclampsia,PE)的风险预测列线图模型,同时对其预测效果进行验证.方法 选取 2021 年 1~7 月在重庆市江津区妇幼保健院产检并分娩的352 例GDM患者作为研究对象.根据是否发生PE将患者分为PE组(42 例)及无PE组(310 例).收集患者相关临床资料,采用单因素分析患者基本资料、实验室指标等对GDM患者发生PE的影响,采用Logistic回归分析GDM并发PE的危险因素.将确定的危险因素通过R 3.5.3 软件,利用rms程序包绘制预测GDM患者发生PE的列线图预测模型,然后利用受试者工作曲线(ROC)下面积对列线图模型预测效能进行检验,采用Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合优度.另再纳入 2021 年 8~12 月本院产检并分娩的 129例GDM患者对模型预测效能进行验证.结果 单因素分析结果显示,PE组患者孕前BMI、FPG、HbA1c、TG、TC、UA、Hcy水平及双胎妊娠占比高于无PE组(P<0.05).Logistic回归分析结果显示孕前BMI、FPG、TG、TC、Hcy均是影响GDM患者发生PE的危险因素(P<0.05).根据Logistic多因素结果建立预测GDM患者发生PE的列线图模型,并对模型进行验证.采用ROC曲线检验预测模型的区分度,结果显示该预测模型ROC曲线下面积0.823、95

作者:田术;丁昭宁;刘继忆;王燕

来源:中国计划生育和妇产科 2023 年 15卷 10期

知识库介绍

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作者:
田术;丁昭宁;刘继忆;王燕
来源:
中国计划生育和妇产科 2023 年 15卷 10期
标签:
妊娠期糖尿病 子痫前期 风险预测模型 列线图 gestational diabetes preeclampsia risk prediction model nomogram
目的 建立妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)患者并发子痫前期(preeclampsia,PE)的风险预测列线图模型,同时对其预测效果进行验证.方法 选取 2021 年 1~7 月在重庆市江津区妇幼保健院产检并分娩的352 例GDM患者作为研究对象.根据是否发生PE将患者分为PE组(42 例)及无PE组(310 例).收集患者相关临床资料,采用单因素分析患者基本资料、实验室指标等对GDM患者发生PE的影响,采用Logistic回归分析GDM并发PE的危险因素.将确定的危险因素通过R 3.5.3 软件,利用rms程序包绘制预测GDM患者发生PE的列线图预测模型,然后利用受试者工作曲线(ROC)下面积对列线图模型预测效能进行检验,采用Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合优度.另再纳入 2021 年 8~12 月本院产检并分娩的 129例GDM患者对模型预测效能进行验证.结果 单因素分析结果显示,PE组患者孕前BMI、FPG、HbA1c、TG、TC、UA、Hcy水平及双胎妊娠占比高于无PE组(P<0.05).Logistic回归分析结果显示孕前BMI、FPG、TG、TC、Hcy均是影响GDM患者发生PE的危险因素(P<0.05).根据Logistic多因素结果建立预测GDM患者发生PE的列线图模型,并对模型进行验证.采用ROC曲线检验预测模型的区分度,结果显示该预测模型ROC曲线下面积0.823、95

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