妊娠糖尿病预测模型的建立与评价

摘要：

目的 基于临床常规指标建立妊娠糖尿病(GDM)风险评估模型,以便更加有效地防治GDM.方法 前瞻性纳入2016年12月-2018年8月在禹州市人民医院建卡的1765例孕妇,收集年龄、孕前体重指数(BMI)、孕期增重、产次、不良孕产史、糖尿病(DM)家族史、血脂和孕早期空腹血糖(FPG)水平等资料,以是否发生GDM分为GDM组(157例)和非GDM组(1608例),行单因素和多因素分析,建立风险预测模型.结果 ①单因素分析显示:GDM组和非GDM组在年龄、孕前BMI、孕期增重、产次、DM家族史构成比和三酰甘油(TG)、孕早期FPG水平上存在差异(P＜0.05).②多因素Logistic回归分析显示:年龄、孕前体重、孕期增重、TG和孕早期FPG是预测GDM的独立指标(P＜0.05).预测模型:PGDM=1/”1+EXP”-(-8.892+0.203×年龄(25 ～ 34岁)+1.085×年龄≥35岁-0.810×孕前偏瘦+0.992×孕前超重+1.938×孕前肥胖-0.740×孕期增重偏低+1.169×孕期增重超标+0.643×TG+0.906×FPG)””.③模型预测GDM的受试者工作特征曲线下面积(AUC)=0.824(95％ CI:0.793～0.856),与随机面积0.5比较,P=0.000,以预报概率0.532(约登指数最大)作为切割点,模型预测GDM的灵敏度、特异度和一致率分别为0.733、0.796和79.04％;当预报概率为0.5时,灵敏度、特异度和一致率分别为0.814、0.656和67.08％.结论 以母体年龄、孕前BMI、孕期增重、TG和孕早期FPG建立的风险预测模型可为GDM的早期预警提供参考.

关键词：妊娠糖尿病、因素、预测、Logistic回归

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在线出版日期：2020-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13-18