[发明专利]一种中国南方早产儿视网膜病变预测模型及其构建方法

说明书

本发明提供本发明为了实现上述目的，提供如下技术方案：一种中国南方早产儿视网膜病变预测模型，获取影响中国南方早产儿发生严重视网膜病变的预测因素；单独对预测因素进行单因素分析；对单因素变量分析的结果采用卡方检验；并用多因素Logistics回归方程进一步筛选出具有统计学意义的预测因素；以具有统计学意义的预测因素作为参数建立新的ROP预测模型；本发明将出生体重、多胎及N‑CPAP吸氧史构建早产儿严重视网膜病变预测模型，该模型在中国南方早产儿上具有良好的特异性，相比较于传统的WINROP模型DIGIROP‑Birth模型更好，为此该预测模型和预测模型的设计方法有利于进一步研发出适用于中国人群甚至亚洲人群的严重ROP风险模型。

技术领域

本发明属于早产儿视网膜病变预测技术领域，尤其涉及一种中国南方早产儿视网膜病变预测模型及其构建方法。

背景技术

早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity，ROP)是一种病理性新生血管增殖伴纤维化改变的早产儿眼底疾病，是当前发达国家和发展中国家可治性儿童盲的重要原因。目前大部分国家和地区主要根据出生胎龄和出生体重制定筛查标准。如美国的ROP入选筛查条件是出生体重≤1500g，或胎龄≤30周；英国的ROP入选筛查条件是出生体重≤1500g，或胎龄≤31周4。中国的筛查标准更宽松，出生体重＜2000g，或出生孕周＜32周的早产儿和低体重儿需要接受ROP筛查5。宽松的筛查标准在提高ROP检出率的同时也带来了庞大的筛查基数，然而大部分ROP往往可以自行退化。大量研究报道，许多国家包括中国在内，只有不到10％的筛查早产儿进展为需要治疗的严重ROP6-8。ROP筛查不仅给婴儿带来压力，也耗费大量医疗资源。

目前通过建立ROP预测模型来预测严重ROP发生风险的方法被广泛研究。包括基于出生数据以及生后体重增长数据筛查模型WINROP(weight，insulin like growth factor，neonatal ROP)9和费城儿童医院早产儿视网膜病变模型CHOPROP(Children’s Hospitalof Philadelphia ROP)10，以及仅分析出生数据的瑞典DIGIROP-Birth模型11等等。然而一些基于欧美发达国家人口数据的风险模型，在亚洲人群中验证时预测效果不如欧美发达国家。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种针对中国南方早产儿具有特性的早产儿视网膜病变预测模型及其构建方法。

本发明为了实现上述目的，提供如下技术方案：一种中国南方早产儿视网膜病变预测模型，

(1)获取影响中国南方早产儿发生严重视网膜病变的预测因素；

(2)单独对预测因素进行单因素分析；

(3)对单因素变量分析的结果采用卡方检验；并用多因素Logistics回归方程进一步筛选出具有统计学意义的预测因素；

(4)以具有统计学意义的预测因素作为参数建立新的ROP预测模型，中国南方早产儿出现严重ROP预测模型的公式如下：

X1：出生体重1000-1500g

X2：出生体重＜1000g

X3：多胎

X4：N-CPAP。

本发明将出生体重、多胎及N-CPAP吸氧史构建早产儿严重视网膜病变预测模型，该模型在中国南方早产儿上具有良好的特异性，相比较于传统的WINROP模型和DIGIROP-Birth模型更好，为此该预测模型和预测模型的设计方法有利于进一步研发出适用于中国人群甚至亚洲人群的严重ROP风险模型。

可选的，所述预测模型的临界值为0.136。

一种预测模型的构建方法，用于构建所述的一种中国南方早产儿视网膜病变预测模型，包括如下步骤：