新生儿早发型败血症风险预测模型的系统评价

摘要

目的 系统评价新生儿早发型败血症(EOS)风险预测模型，旨在为模型的构建、优化及临床选择合适的预测模型提供参考依据。方法 计算机检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、CNKI、Wanfang Data、CBM和VIP数据库，收集新生儿EOS风险预测模型的相关研究，检索时限为建库至2025年1月18日。由两名研究人员独立筛选文献、提取数据，并应用PROBAST工具对纳入文献的质量进行评估，意见不一致时与第三方协商解决。结果 共纳入14篇文献，包括19个风险预测模型。纳入模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.71～0.999。预测因子数量为3～21个，常见的预测因子包括胎龄小、低出生体重、1分钟Apgar评分、新生儿体温异常、胎膜早破时间延长、羊水浑浊、母体B族链球菌感染、母体绒毛膜羊膜炎、新生儿降钙素原和C反应蛋白升高等。模型整体偏倚风险高，主要原因为分析领域的结局变量事件数不足、缺失数据处理不当、基于单因素分析筛选预测因子、缺乏模型性能评估以及模型过拟合。结论 新生儿EOS风险预测模型尚处于发展阶段，尽管现有模型整体预测性能较好，但整体质量有待改进。未来建模可遵循PROBAST和TRIPOD规范降低偏倚风险，探索多种建模方法的组合，并重点加强外部验证和本土化应用，以提升模型的临床可用性与推广价值。

关键词

新生儿败血症 / 早发型败血症 / 风险 / 预测模型 / 系统评价

基金资助

山东省护理学会科研课题(SDHLKTQ202201); 山东省研究型医院协会科研基金项目(1330022005)