[发明专利]一种妊娠早期对子痫前期发病风险的预测方法

说明书

本发明公开了一种妊娠早期对子痫前期发病风险的预测方法，涉及子痫发病风险预测技术领域，包括以下步骤：预先获取自平安怀孕女性主体样品特征信息；将获取女性主体样品特征信息采用多因素Logistic回归分析建立预测模型，并以诺模图表示；基于诺模图进行子痫前期的个体化预测。本发明实现预测性能优越，该预测模型的列线图简明扼要，可以为临床医生的临床决策提供有力支持，对子痫前期发病风险高的孕妇人群，及早进行干预措施，有着非常重要的优生优育意义，可以降低早产儿，胎儿宫内生长受限的发生风险，减轻社会和家庭的经济和精神负担。

技术领域

本发明涉及子痫发病风险预测技术领域，具体来说，涉及一种妊娠早期对子痫前期发病风险的预测方法。

背景技术

先兆子痫或子痫是一种由胎盘引起的常见产科并发症，它危及3％-5％的未产妇妊娠和婴儿健康，导致全球10％-15％的孕产妇死亡。目前，尽管有许多生物标志物可应用于临床的预测模型。可溶性FMS样酪氨酸激酶-1、胎盘生长因子和血脂)具有一定的预测能力，或建立了一些预测模型。大多数模型既不是内部验证，也不是外部验证。研究人群中约有三个预测模型，分为训练集和验证集。但三种模型均未经决策曲线分析验证，仅用ROC曲线下面积评价模型的特异性和敏感性。预测模型的净收益和临床效用没有进行评估。

为了在诊断前对子痫前期作出早期预测，结合母亲因素、首次产前检查的血清学检查、孕14～20周的唐氏四重筛查、孕19～24周的子宫动脉超声参数，建立了一个新的子痫前期多变量预测模型，并用ROC曲线下面积、预测模型的校正和临床决策曲线对训练集和验证集进行评价。预测模型选择了常规产前检查中的对象指标，不需要对孕妇进行额外的测试。建立了一套简便易行的预测子痫前期的多参数风险评分系统，适用于临床实践。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种妊娠早期对子痫前期发病风险的预测方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种妊娠早期对子痫前期发病风险的预测方法，包括以下步骤：

步骤S1，预先获取自平安怀孕女性主体样品特征信息；

步骤S2，将获取女性主体样品特征信息采用多因素Logistic回归分析建立预测模型，并以诺模图表示；

步骤S3，基于诺模图进行子痫前期的个体化预测。

进一步的，步骤所述样品特征信息，包括孕妇孕前BMI信息、产次信息、妊娠22周子宫动脉切迹信息、妊娠22周平均子宫动脉搏动指数PI信息、妊娠22周之前的平均舒张压信息、妊娠22周之前的平均舒张压收缩压信息、妊娠16周的抑制素A MOM值信息、妊娠12周的血清尿酸信息、血清胆固醇信息和血清维生素D值信息。

进一步的，步骤所述将获取女性主体样品特征信息采用多因素Logistic回归分析建立预测模型，包括以下步骤：

使用R Version 3.5.1(R Foundation For Statistics Computing))和Stata15.0for Windows(StataCorp Texas，USA)执行所述样品特征信息统计分析；

对连续分布变量和有序分布变量进行Mann-Whitney U检验，对分类变量进行卡方检验，进行双变量分析；

基于多变量Logistic回归分析的基础上绘制了诺模图。

进一步的，还包括以下步骤：

进行似然比检验，以Akaike信息准则作为停止准则，采用前后向分步选择；

基于后向逐步方法，通过获得最小的AIC值来选择在多因素Logistic回归分析中确定的危险因素。

进一步的，其预测模型表示为：