基于国家因素模型对子前检查的比较

科学领域:

• 产科和妇科 产科和妇科
• 孕产妇和胎儿医学 孕产妇和胎儿医学
• 临床预测模型临床预测模型

背景情况:

• 孕前 (PE) 是孕产妇和新生儿发病的一个重要原因.
• 精确的PE查对于及时干预和改善结果至关重要.
• 现有的基于因素的模型,包括ACOG,NICE和SOGC的模型,其预测性能各不相同.

研究的目的:

• 为了比较由ACOG,NICE和SOGC开发的基于因素的产前查模型的预测准确度.
• 评估这些模型在预测产前和早产前方面的表现.

主要方法:

• 来自32家医院的孕产妇和分娩数据的二次分析.
• 使用ACOG,NICE和SOGC基于因素的模型计算PE风险,用于130,939次交付.
• 使用ROC曲线评估检测率 (DR),假阳性率 (FPR),正预测值 (PPV) 和负预测值 (NPV).

主要成果:

• ACOG模型显示PE的DR为43.6%,早产PE为50.3%,FPR为15.6%.
• 对于PE (9.3%) 和早产PE (1.9%) 的ACOG模型的PPV与NICE和SOGC模型相比或更高.
• 在ROC曲线下的面积表明ACOG在PE和早产PE预测方面优于NICE,在早产PE预测方面优于SOGC.

结论:

• 基于ACOG因素的模型,不包括种族,在预测PE和早产PE方面优于NICE和SOGC模型.
• 基于临床因素的模型表明PE的预测能力中等,在16%的PFR中大约有44%的检测.
• 基于因子的模型可能在有偶数和无偶数种群中表现不同.