未足月胎膜早破患者新生儿呼吸系统病变预测

• 作者: 乔宠 陈小斌 黄岭
• 来源期刊: 现代妇产科进展
• 学科: 医学
• 关键词: 未足月胎膜早破 新生儿预后 Logistics回归模型 Nomogram图
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 830-832,836
• 页数: 4页
• 分类号: R71
• 语种: 中文
• DOI: 10.13283/j.cnki.xdfckjz.2018.11.007

摘要

目的:建立未足月胎膜早破(PPROM)患者新生儿呼吸系统病变预测模型Nomogram图,为新生儿早期预防提供可靠依据.方法:回顾分析2015年11月～2018年2月于中国医科大学附属盛京医院住院分娩的孕28～36+6周的胎膜早破(PROM)患者176例,其中并发呼吸系统病变者50例(病例组),未并发呼吸系统病变者126例(对照组).采用SPSS 22.0建立logistics回归预测模型,采用ROC曲线检验其区分度、Hosmer-Lemeshow检验其校准度评估预测模型,利用R语言绘制Nomogram图.结果:PPROM新生儿呼吸系统病变预测模型:logitP=19.770+0.046*Age-0.620*Week-0.007*Time+0.109*WBC1+0.046*NE1-0.011*CRP1-0.120*WBC2-0.060*NE2+0.023*CRP2.将预测模型预测概率建立ROC曲线,其AUC为0.831,表明该模型的区分度较好,诊断效果较好,Hosmer-Lemeshow检验发现该预测模型具有较好的校准能力.R语言建立Nomo-gram图,能迅速通过患者年龄、分娩孕周、破膜时间、入院时和分娩前24 h内WBC计数、NE百分比和CRP水平评估新生儿呼吸系统病变的发生率.结论:联合PPROM患者年龄、分娩孕周、破膜时间、入院时和分娩前24 h内WBC计数、NE百分比和CRP水平等指标建立有效预测模型并绘制Nomogram图,有助于对PPROM患者新生儿呼吸系统病变发生率进行早期诊断评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔宠	中国医科大学附属盛京医院妇产科	115	589	13.0	20.0
2	黄岭	中国医科大学附属盛京医院妇产科	16	28	3.0	5.0
3	陈小斌	中国医科大学附属盛京医院妇产科	7	7	2.0	2.0