基于Logistic回归分析的无创产前筛查失败的影响因素及列线图预测模型构建

摘要

目的 探讨基于Logistic回归分析的无创产前诊断（noninvasive prenatal testing,NIPT）筛查失败的影响因素及列线图预测模型构建。方法 选取2021年8月—2025年8月广西壮族自治区人民医院收治的NIPT孕妇1 030例，根据NIPT筛查有无失败分为失败组和未失败组。收集患者临床资料；Lasso回归分析筛选影响因素；Logistic回归分析NIPT孕妇筛查失败的影响因素；R软件构建NIPT孕妇筛查失败列线图预测模型；受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线和校准曲线评估列线图模型的区分度和一致性；决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评估NIPT孕妇筛查失败模型的临床应用价值。结果 失败组体重指数（body mass index,BMI）、双胎妊娠、使用肝素史明显高于未失败组（P<0.05），游离胎儿DNA（cell-free fetal DNA,cffDNA）、取样孕周明显低于未失败组（P<0.05）。Lasso分析筛选出5个预测因素，取样孕周（OR=0.799,95%CI:0.698～0.913）、BMI（OR=1.623,95%CI:1.337～1.969）、cffDNA（OR=0.565,95%CI:0.433～0.738）、双胎妊娠（OR=2.416,95%CI:1.440～4.053）、使用肝素史（OR=4.704,95%CI:2.012～11.002）。Logistic回归分析显示，取样孕周、BMI、cffDNA、双胎妊娠、使用肝素史是NIPT孕妇筛查失败的影响因素（P<0.05）。ROC曲线显示，NIPT孕妇筛查失败列线图模型的AUC为0.912。采用Bootstrap法内部验证显示该模型的C-index为0.857,H-L检验为χ²=7.851,P=0.796。DCA曲线显示模型阈值范围为0.18～0.85，净获益率>0，说明该模型临床应用价值较高。结论 取样孕周、BMI、cffDNA、双胎妊娠、使用肝素史是NIPT孕妇筛查失败的影响因素，基于Logistic回归分析构建的列线图预测模型对NIPT筛查有一定的临床价值。

关键词

非侵入性产前检测 / 胎儿游离DNA / 影响因素 / 列线图