目的:探讨冻融胚胎移植(frozen embryo transfer,FET)妊娠后妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)发病的影响因素,构建HDP发病的预测模型。方法:纳入2019年1月—2023年5月于兰州大学第一医院生殖医学中心行FET的...目的:探讨冻融胚胎移植(frozen embryo transfer,FET)妊娠后妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)发病的影响因素,构建HDP发病的预测模型。方法:纳入2019年1月—2023年5月于兰州大学第一医院生殖医学中心行FET的周期临床资料,根据排除标准剔除不符合的周期,对所纳入患者的一般临床资料、FET相关资料和HDP发病情况进行统计分析。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归技术对预测因子进行选择,按照7∶3的比例将最终纳入的4079个周期随机分配为训练集(n=2855)和验证集(n=1224)。采用多因素Logistic回归分析建立HDP发病的预测模型并采用列线图表示。采用曲线下面积(area under the curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型。结果:根据LASSO回归分析计算选择7个非零系数变量,进行多因素Logistic回归分析后,将内膜准备方案、多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)、子宫内膜异位症、卵巢储备功能减退、女方高血压家族史、体质量指数和妊娠囊数量共7个因素作为预测因子建立模型并用列线图展示,训练集AUC为0.728,验证集AUC为0.734,Hosmer-Lemeshow检验显示该模型拟合好(P=0.867,平均绝对误差=0.004),DCA提示当患者临床妊娠的阈值概率在7%~64%之间时,应用该列线图可增加净收益。结论:建立的FET妊娠HDP发病预测模型具有一定的区分能力,可为临床提供参考,但仍需进一步开发更有效的预测因子。展开更多
文摘目的:探讨冻融胚胎移植(frozen embryo transfer,FET)妊娠后妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)发病的影响因素,构建HDP发病的预测模型。方法:纳入2019年1月—2023年5月于兰州大学第一医院生殖医学中心行FET的周期临床资料,根据排除标准剔除不符合的周期,对所纳入患者的一般临床资料、FET相关资料和HDP发病情况进行统计分析。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归技术对预测因子进行选择,按照7∶3的比例将最终纳入的4079个周期随机分配为训练集(n=2855)和验证集(n=1224)。采用多因素Logistic回归分析建立HDP发病的预测模型并采用列线图表示。采用曲线下面积(area under the curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型。结果:根据LASSO回归分析计算选择7个非零系数变量,进行多因素Logistic回归分析后,将内膜准备方案、多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)、子宫内膜异位症、卵巢储备功能减退、女方高血压家族史、体质量指数和妊娠囊数量共7个因素作为预测因子建立模型并用列线图展示,训练集AUC为0.728,验证集AUC为0.734,Hosmer-Lemeshow检验显示该模型拟合好(P=0.867,平均绝对误差=0.004),DCA提示当患者临床妊娠的阈值概率在7%~64%之间时,应用该列线图可增加净收益。结论:建立的FET妊娠HDP发病预测模型具有一定的区分能力,可为临床提供参考,但仍需进一步开发更有效的预测因子。
