第一季度胎儿医学基金会竞争性风险模型对预先怀孕预测的表现:巴西的一项外部验证研究
Karina Bilda de Castro Rezende1,2,3, Rita G Bornia2,4, Daniel L Rolnik5
1Clinical Medicine Postgraduate Program, Faculty of Medicine, Federal University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil (Drs Rezende and da Cunha).
AJOG global reports
|May 2, 2024
概括
胎儿医学基金会的算法有效地预测了巴西的早产前. 然而,不考虑阿司匹林的使用低估了其查性能,强调了在预测模型中考虑预防性阿司匹林的重要性.
科学领域:
- 孕产妇和胎儿的医学
- 产科 产科 产科 产科 产科
- 临床预测建模临床预测建模
背景情况:
- 胎儿医学基金会 (FMF) 竞争性风险模型用于预产前的预测需要在不同人群中进行验证.
- 巴西的FMF模型之前的验证研究缺乏.
研究的目的:
- 为了验证FMF的结合算法,预测巴西人口的早产子宫前.
- 评估FMF算法的准确性和校准,考虑阿司匹林预防.
主要方法:
- 一项对单独怀孕的队列研究,在怀孕11-14周之间选孕前症.
- 利用了母亲的特征,病史和生物物理标记.
- 使用2018年FMF算法计算风险,并以1/100的截止值评估性能.
- 根据先前的试验数据,根据阿司匹林的预防作用进行调整.
主要成果:
- 在2749个怀孕中,早产子发生在3.1%的怀孕中.
- 该算法实现了71.4%的检测率,在1/100的截止值 (AUC 0.818) 中,假阳性率为24.4%.
- 考虑到阿司匹林增加了检测率和积极的预测值,同时略有减少了假阳性.
结论:
- FMF算法有效地识别了高患早产前风险的妇女,在巴西的高患病率环境中.
- 没有考虑阿司匹林的预防作用导致低估了算法的查性能.


