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支气管肺发育不良(BPD)是极早产儿常见的慢性肺部疾病。结果和临床负担因严重程度而异。World Journal of Pediatrics杂志发表了一项研究,旨在确定BPD严重程度的临床危险因素,并基于机器学习在中国人群中开发一个有效的BPD严重程度早期预测模型。
这项回顾性单中心研究纳入了2016年-2020年在新生儿重症监护室被诊断为BPD的胎龄(GA)<32周早产儿。收集了产前、围产期和产后早期的所有临床因素。除了众所周知的风险因素,如GA、出生体重和性别,还评估了最近显示与BPD相关的临床因素,如C反应蛋白(CRP)。
主要结局是矫正胎龄36周时,根据呼吸支持将BPD严重程度分为轻度、中度和重度。轻度BPD定义为呼吸空气,中度BPD定义为FiO2<0.30,重度BPD定义为FiO2≥0.30或矫正胎龄36周时给予正压通气。
研究最终纳入了471例患者(279例轻度、147例中度和45例重度)。平均GA为28.0±1.6(27.0,29.0)周,平均出生体重(BW)为1136±248(960,1280)g。重度BPD的BW和GA显著低于轻度和中度BPD。
在多变量分析中具有显著差异的所有8个临床因素以及关键因素(GA和BW)都被输入到机器学习模型中。GBDT、XGB、RF和LR模型的AUC分别为0.79±0.045(95%CI 0.70-0.88)、0.85±0.043(95%CI 0.77-0.94)、0.84±0.038(95%CI 0.77-0.91)和0.86±0.036(95%CI 0.79-0.93)。
在有序逻辑回归分析中,妊娠期糖尿病、初始FiO2值、有创通气、酸中毒、低氯血症、C反应蛋白水平、动脉导管未闭和呼吸道培养阳性是BPD严重程度的独立危险因素。
研究发现了BPD严重程度的风险因素,并在此基础上开发了机器学习模型。这些模型可能成为临床实践中BPD早期分层的有用工具,有助于临床医生在中国人群中选择个性化的治疗方案和随访策略。
原文出处:
Wen He, Lan Zhang, et al, Risk factors and machine learning prediction models for bronchopulmonary dysplasia severity in the Chinese population, World Journal of Pediatrics, 2023, https://doi.org/10.1007/s12519-022-00635-0.
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