[发明专利]一种妊娠期高血压疾病患者不良结局的预测方法以及装置

权利要求书

1.一种妊娠期高血压疾病患者不良结局的预测方法，其特征在于，包括：

收集并录入不同地区多个医院在第一预选时间段内HDP患者的临床数据资料，生成第一HDP患者数据集，收集并录入预选医院在第二预选时间段内HDP患者的临床数据资料，生成第二HDP患者数据集；

对所述第一HDP患者数据集中的多个变量进行单因素分析，筛选出差异有统计学意义的变量；

将所述差异有统计学意义的变量及所述第一HDP患者数据集中有临床意义的变量纳入套索算法进行变量筛选，筛选得到初始预测变量；

将所述初始预测变量纳入多因素logistic回归分析，筛选得到最优预测变量；

将所述最优预测变量纳入二分类logistic回归分析，构建HDP患者不良结局预测模型；

基于所述第一HDP患者数据集，对所述HDP患者不良结局预测模型进行评价及内部验证；

通过所述评价及所述内部验证后，将所述第二HDP患者数据集纳入所述HDP患者不良结局预测模型进行外部验证；

通过所述外部验证后，采用预测公式、可视化列线图以及网页计算器的方式对所述HDP患者不良结局预测模型进行展示；

将待检测HDP患者的最优预测变量输入所述HDP患者不良结局预测模型，输出所述待检测HDP患者发生不良结局的概率。

2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述对所述第一HDP患者数据集中的多个变量进行单因素分析，筛选出差异有统计学意义的变量包括：

将所述第一HDP患者数据集由计量资料转换为分类资料，采用卡方检验、近似卡方检验或Fisher精确检验对所述分类资料进行比较；

对所述第一HDP患者数据集中的多个变量进行单因素logistic回归分析，筛选得到所述第一HDP患者数据集的多个变量中差异有统计学意义的变量。

3.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述将所述差异有统计学意义的变量及所述第一HDP患者数据集中有临床意义的变量纳入套索算法进行变量筛选，筛选得到初始预测变量包括：

将所述差异有统计学意义的变量及所述有临床意义的变量纳入套索算法进行变量筛选；

利用10折交叉验证法确定套索回归中的最优lambda值，以便将所述最优lambda值对应的变量系数不为0的变量设为初始预测变量。

4.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述基于所述第一HDP患者数据集，对所述HDP患者不良结局预测模型进行评价及内部验证包括：

采用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评估所述HDP患者不良结局预测模型的预测效能；

基于所述第一HDP患者数据集，采用bootstrap重复抽样法对所述HDP患者不良结局预测模型进行内部验证，并绘制第二校准曲线，以便根据所述第二校准曲线的斜率对所述HDP患者不良结局预测模型的一致性进行验证。

5.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述最优预测变量包括：

入院孕周、是否正规产检、表现症状数目、平均动脉压、血小板计数、纤维蛋白原、血清白蛋白、尿素及肌酐；

其中，所述表现症状包括头痛/头晕、眼花/视觉障碍、恶心/呕吐、右上腹痛/上腹痛、胸痛/呼吸困难、阴道出血伴腹痛。