基于产检信息的Bayes判别分析在巨大儿发生风险中的初步探讨

摘要：

探讨Bayes判别分析应用于巨大儿发生风险进行预测的临床效果.方法 将169例巨大儿和169例正常足月儿按条件进行1:1配对,纳入可能与巨大儿出生有关的因素,采用条件Logistic回归分析模型筛选有判别意义的指标,将有判别意义的指标带入Bayes判别模型中得到Bayes判别函数,并对判别函数进行回顾性考核和外部检验.结果 经条件Logistic回归分析模型筛选出影响巨大儿出生的因素有产妇身高、孕早期体重指数(body mass index,BMI)、妊娠期糖尿病、孕周、宫高+腹围.建立的Bayes判别函数:巨大儿y1=-27.802+8.420×产妇身高+8.719×孕早期BMI+ 10.485×孕周+3.375×妊娠期糖尿病+2.862×(宫高+腹围);正常足月儿y2=-17.477 +7.161×产妇身高+7.217×孕早期BMI+7.862×孕周+2.036×妊娠期糖尿病-0.085×(宫高+腹围).建立的判别函数其Wilks' Lambda(λ)=0.512,P＜0.001,因而判别函数有统计学意义.对判别函数进行考核,结果内外部符合率均达到80％以上.结论 巨大儿的出生与多种因素有关,构建的Bayes判别模型对巨大儿有较好的判别作用,为今后更为准确的预测巨大儿的发生提供客观参考.

关键词：巨大儿、影响因素、Bayes判别

所属期刊栏目：23

分类号：R181(流行病学与防疫)

资助基金：国家自然科学基金项目81460517

在线出版日期：2019-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1338-1341,1347