基于血液学参数预测妊娠早期自然流产风险的列线图研究成果

【字体: 时间:2025年03月12日 来源:BMC Pregnancy and Childbirth 2.8

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  为改善妊娠结局,研究人员构建预测自然流产风险列线图,纳入 AT-III 等指标,效果良好。

  在生育这件事上,不少准妈妈都遭遇过自然流产的困扰。据统计,临床确诊的流产在所有妊娠中的发生率达 15%,若算上生化妊娠,妊娠丢失率更是高达 57%。自然流产不仅给患者身体带来创伤,还严重影响心理健康,增加家庭经济负担。
为了更精准地预测自然流产风险,温州医科大学附属第三医院的研究人员开展了一项研究,相关成果发表在《BMC Pregnancy and Childbirth》。

研究人员从温州医科大学附属第三医院选取了 2020 年 5 月至 2022 年 5 月期间的 1584 名有过至少一次妊娠丢失史且经血清 hCG 水平和月经史确认怀孕的女性。经过一系列排除标准筛选后,最终 1346 名女性纳入研究,被分为训练集(941 人)和验证集(405 人)。

在研究方法上,主要运用了以下关键技术:首先,通过随机森林模型进行特征选择,随机森林模型是一种集成学习方法,它结合多个决策树,通过训练多个决策树并由所有树的多数投票来决定结果,同时对影响模型结构和准确性的超参数进行调整以优化模型 。之后,利用多变量逻辑回归构建预测模型。最后,采用受试者工作特征曲线(ROC)、Hosmer-Lemeshow 检验、校准曲线和临床影响曲线(CIC)来评估列线图的性能,并与单个变量进行比较。

研究结果如下:

  • 患者特征:对训练集和验证集患者的基线临床参数分析发现,70 项实验室检测在训练集和验证集中的 AUC 分别为 0.799(95% CI:0.768 - 0.821)和 0.790(95% CI:0.741 - 0.840),表明检测在新数据上表现良好,具有良好的外部效度和普遍性。通过随机森林分类器筛选出 30 个特征,进一步分析发现,流产风险与同型半胱氨酸(Hcy)、补体成分 3(C3)等呈显著正相关,与抗凝血酶 III(AT-III)、蛋白 C(PC)等呈显著负相关123
  • 列线图构建与性能评估:单变量逻辑回归分析确定了 12 个与自然流产显著相关的变量,多变量逻辑回归进一步确定 AT-III(OR:0.956,95% CI:0.938 - 0.975)、Hcy(OR:1.923,95% CI:1.673 - 2.212)、C3(OR:13.935,95% CI:5.258 - 36.926)、PC(OR:0.979,95% CI:0.972 - 0.987)和抗 β2糖蛋白 I 抗体(anti-β2GP1,OR:1.013,95% CI:1.003 - 1.022)为自然流产的独立危险因素,并据此构建列线图。该列线图在训练集和验证集中都展现出良好的辨别性能,训练集 AUC 为 0.813(95% CI:0.790 - 0.842),验证集 AUC 为 0.792(95% CI:0.741 - 0.838)。校准曲线和 Hosmer-Lemeshow 检验表明列线图校准良好,临床影响曲线显示列线图具有临床净效益457
  • 模型比较:列线图在预测自然流产的辨别准确性上优于任何单个变量,其 AUC 为 0.804(95% CI:0.779 - 0.829),决策曲线分析也显示在广泛的阈值概率范围内,列线图比包含单个风险因素的模型提供更高的总体净效益6

研究结论与讨论:研究构建的列线图能有效预测自然流产风险,为临床医生识别高风险孕妇提供帮助,有助于采取更有针对性的治疗策略 。不过研究也存在一些局限性,如回顾性设计、单中心研究可能限制结果的普遍性,未测量的混杂因素可能影响结果,且仅聚焦血液学参数评估流产风险。未来研究可纳入更多临床指标以提高模型预测准确性。但总体而言,这项研究为妊娠管理提供了新的工具和思路,具有重要的临床意义。

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