[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

说明书

本发明公开了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，利用临床上易获取的HDP患者相关参数多指标建立了适用范围广泛、预测准确度高的HDP患者不良结局预测模型，并进行了可靠的内部验证及外部验证，可利用验证后的HDP患者不良结局预测模型提前对有可能发生不良结局的孕妇以及围产儿提出预警，进行适宜的干预及规范化的管理，旨在防治妊娠期高血压疾病患者发生不良结局、为临床医师对相关问题做出关键临床决策及改善母婴结局提供参考依据。

技术领域

本发明涉及生殖生育健康领域，特别是涉及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。

背景技术

妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy，HDP)是妊娠期有血压异常升高的一组特有疾病，包括妊娠期高血压、子痫前期-子痫、慢性高血压并发子痫前期和妊娠合并慢性高血压，是全球范围造成孕产妇和围产儿发病及死亡率增高的主要原因。目前病因尚不明确，有多因素、多通路、多机制等致病特点，妊娠展现出复杂而动态的过程，其病情可呈进展性变化并可随时恶化，发生如死亡、子痫、脑血管意外、肺水肿及胎盘早剥等严重并发症。

长期以来，国内外很多学者也致于妊娠期高血压疾病患者不良结局的预测，目前已有联合多指标开发了多个不良结局的预测模型。但是，这些现有模型也存在一定的局限性。例如有学者指出不同国家地区的医疗资源存在的差异可能会造成fullPIERS模型诊断能力不同，有学者对miniPIERS模型进行外部验证时发现其适用性有限，有些模型还未得到外部验证，还有的模型预测公式较为复杂、临床使用不方便，并且一些预测因子也并非临床常规检查项目。所以至今也尚无一套预测方法成熟地用于临床实践，而目前国内也尚缺乏预测妊娠期高血压疾病患者不良结局的多中心、大样本的研究。

综上所述可以看出，如何提供一种适用性高且预测能力强的妊娠期高血压疾病患者不良结局的预测方法是目前有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供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，以解决现有妊娠期高血压疾病患者不良结局的预测模型具有较高局限性、诊断能力有限的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种妊娠期高血压疾病患者不良结局的预测方法，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。

优选地，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。

优选地，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：