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新生儿呼吸窘迫综合征患儿发生支气管肺发育不良的Nomogram预测模型的建立与评估
被引量：
3
1
作者
张珂
饶兴愉
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1110-1118,共9页
目的:构建新生儿呼吸窘迫综合征(neonatal respiratory distress syndrome,NRDS)患儿发生支气管肺发育不良(bronchopulmonary dysplasia,BPD)的Nomogram预测模型,并评估其应用价值。方法:收集2019年9月至2023年6月赣南医科大学第一附属...
目的:构建新生儿呼吸窘迫综合征(neonatal respiratory distress syndrome,NRDS)患儿发生支气管肺发育不良(bronchopulmonary dysplasia,BPD)的Nomogram预测模型,并评估其应用价值。方法:收集2019年9月至2023年6月赣南医科大学第一附属医院收治的NRDS患儿378例,依据是否发生BPD分成单纯NRDS组(n=271)与NRDS合并BPD组(n=107),选取与NRDS患儿BPD发病风险有关的高危因素,通过套索回归分析(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)的方法优化NRDS患儿发生BPD风险预测模型的指标,最终缩减为4个与NRDS患儿BPD发病高度相关的指标,分别是:胎龄、出生体质量、持续气道正压通气(continuous positive airway pressure,CPAP)时间、有创机械通气(invasive mechanical ventilation,IMV)时间;对这4个指标列入多因素logistic回归分析,采用R软件构建NRDS患儿发生BPD的Nomogram预测模型。对该列线图模型的内部验证采用Bootstrap方法,使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评估该列线图的区分度、校准曲线评估其预测的准确度。结果:logistic回归分析结果显示,出生体质量[比值比(odds ratio,OR)=0.998,95%置信区间(confidence interval,CI)=0.997~0.999]、CPAP时间(OR=1.128,95%CI=1.093~1.164)、IMV时间(OR=1.121,95%CI=1.056~1.090)是NRDS患儿发生BPD的独立危险因素(P<0.05)。绘制ROC曲线与校准曲线:ROC曲线下面积(area under curve,AUC)=0.906(95%CI=0.877~0.938);通过Bootstrap方法对样本进行1000次重抽样进行内部验证AUC=0.904(95%CI=0.807~1.000),本研究在校准曲线中显示具有良好的一致性。结论:通过多因素logistic回归分析筛选出出生体质量、CPAP时间、IMV时间是NRDS患儿发生BPD的独立危险因素,并成功构建NRDS患儿发生BPD的Nomogram预测模型。
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关键词
新生儿呼吸窘迫综合征
支气管肺发育不良
危险因素
Nomogram预测模型
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题名
新生儿呼吸窘迫综合征患儿发生支气管肺发育不良的Nomogram预测模型的建立与评估
被引量：
3
1
作者
张珂
饶兴愉
机构
赣南
医科
大学
第一
临床医学院
赣南医科大学第一附属医院儿科
出处
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1110-1118,共9页
基金
江西省自然科学基金资助项目(编号:20224BAB206009)
江西省教育厅科学技术研究资助项目(编号:GJJ211528)。
文摘
目的:构建新生儿呼吸窘迫综合征(neonatal respiratory distress syndrome,NRDS)患儿发生支气管肺发育不良(bronchopulmonary dysplasia,BPD)的Nomogram预测模型,并评估其应用价值。方法:收集2019年9月至2023年6月赣南医科大学第一附属医院收治的NRDS患儿378例,依据是否发生BPD分成单纯NRDS组(n=271)与NRDS合并BPD组(n=107),选取与NRDS患儿BPD发病风险有关的高危因素,通过套索回归分析(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)的方法优化NRDS患儿发生BPD风险预测模型的指标,最终缩减为4个与NRDS患儿BPD发病高度相关的指标,分别是:胎龄、出生体质量、持续气道正压通气(continuous positive airway pressure,CPAP)时间、有创机械通气(invasive mechanical ventilation,IMV)时间;对这4个指标列入多因素logistic回归分析,采用R软件构建NRDS患儿发生BPD的Nomogram预测模型。对该列线图模型的内部验证采用Bootstrap方法,使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评估该列线图的区分度、校准曲线评估其预测的准确度。结果:logistic回归分析结果显示,出生体质量[比值比(odds ratio,OR)=0.998,95%置信区间(confidence interval,CI)=0.997~0.999]、CPAP时间(OR=1.128,95%CI=1.093~1.164)、IMV时间(OR=1.121,95%CI=1.056~1.090)是NRDS患儿发生BPD的独立危险因素(P<0.05)。绘制ROC曲线与校准曲线:ROC曲线下面积(area under curve,AUC)=0.906(95%CI=0.877~0.938);通过Bootstrap方法对样本进行1000次重抽样进行内部验证AUC=0.904(95%CI=0.807~1.000),本研究在校准曲线中显示具有良好的一致性。结论:通过多因素logistic回归分析筛选出出生体质量、CPAP时间、IMV时间是NRDS患儿发生BPD的独立危险因素,并成功构建NRDS患儿发生BPD的Nomogram预测模型。
关键词
新生儿呼吸窘迫综合征
支气管肺发育不良
危险因素
Nomogram预测模型
Keywords
neonatal respiratory distress syndrome
bronchopulmonary dysplasia
risk factor
Nomogram prediction model
分类号
R722.1 [医药卫生—儿科]
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作者
出处
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新生儿呼吸窘迫综合征患儿发生支气管肺发育不良的Nomogram预测模型的建立与评估
张珂
饶兴愉
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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