对于不良出生结果的预后预测模型:系统性审查
Achenef Asmamaw Muche1,2, Likelesh Lemma Baruda1,3, Clara Pons-Duran4
1Health System and Reproductive Health Research Directorate, Ethiopian Public Health Institute, Addis Ababa, Ethiopia.
Journal of global health
|October 25, 2024
概括
这次审查发现,在预测早产和低出生体重等不良出生结果的模型中,存在各种因素和偏差的高风险. 对于未来的预测模型,建议使用一致的因素和外部验证.
科学领域:
- 孕产妇和儿童的健康
- 临床预测建模临床预测建模
- 全球公共卫生全球公共卫生
背景情况:
- 尽管在降低母婴死亡率方面取得了进展,但不良分娩结果仍然是一个重大的全球卫生挑战.
- 开发准确的预测模型对于早期风险检测和实施预防策略至关重要.
- 这一系统性审查侧重于现有预测模型对不良出生结果的性能.
研究的目的:
- 系统地评估现有的预测模型对不良出生结果的性能.
- 提供从预测模型研究中发现的综合总结.
- 确定关键的预后因素和改善不利出生结果预测的领域.
主要方法:
- 在多个数据库 (PubMed/MEDLINE,Scopus等) 中进行了系统的文献搜索. 在2022年3月之前的灰色文献和灰色文献来源.
- PICOTS方法指导研究检索,数据提取使用了预测建模研究系统审查的批判性评估和数据提取检查清单.
- 用预测模型预测偏差风险评估工具评估偏差风险.
主要成果:
- 包括115个预测模型,重点关注复合不良分娩结果,低出生体重 (LBW),较小的妊娠年龄 (SGA),早产和死产.
- 在各个研究中都发现了显著的偏差风险,特别是在死产和SGA预测模型中.
- 通过接受器操作特征曲线 (AUROC) 下面的面积来衡量模型性能,变化很大,母亲的临床特征和子宫动脉脉动指数是常见的预测因素.
结论:
- 预后因素和研究方法的异质性使预测不良出生结果变得复杂.
- 需要使用一致的预后因素并接受外部验证的预测模型.
- 未来的模型应该适应不同的环境,以改善全球不利出生结果的预测.
