基于LASSO回归的早产儿晚发型败血症风险预测模型的构建及评价

摘要

背景 晚发型败血症是造成早产儿不良事件和死亡的主要原因之一，对其进行早期评估和预测至关重要。目的 探索早产儿晚发型败血症发生的危险因素并构建预测早产儿晚发型败血症发生风险的列线图模型。方法 回顾性分析2019年1月—2023年6月于解放军总医院第七医学中心出生且出生后立即转入新生儿重症病房住院治疗的早产儿，根据诊断分为晚发型败血症组和非败血症组，并收集患儿母亲孕期资料、患儿基本资料、临床资料等，以2022年12月为时间截点划分为建模组和验证组，对建模组使用LASSO回归模型进行变量筛选，构建列线图预测模型。使用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、曲线下面积(area under the curve,AUC)、C统计量及校准曲线对预测模型的区分度、准确度进行临床效能评估。对验证组采用ROC曲线的AUC评估区分度并计算模型的敏感度和特异度，并应用300次Bootstrap重抽样对模型进行内部验证。结果 建模组共纳入734例早产儿(105例早产儿晚发型败血症)，验证组133例(13例早产儿晚发型败血症)，其中建模组通过LASSO回归分析发现患儿出生体质量、胎龄、Apgar评分(10 min)、支气管肺发育不良史、坏死性小肠结肠炎、呼吸窘迫综合征、气管插管为早产儿晚发型败血症发生的独立关联因素。构建列线图模型，ROC曲线AUC为0.748 (95%CI:0.694～0.802),C-index值为0.761，提示该模型具有良好的区分度和精准度。重抽样内部验证所得到的C-index值为0.744，提示该模型具有良好的稳定性。在验证人群，对列线图预测模型进行验证，其ROC曲线的AUC为0.843 (95%CI:0.742～0.944)，提示模型的预测性能良好。结论 出生体质量、胎龄、Apgar评分(10 min)、支气管肺发育不良史、坏死性小肠结肠炎、呼吸窘迫综合征、气管插管构建的预测模型具有良好的预测效能。

关键词

早产儿晚发型败血症 / 危险因素 / 列线图预测模型 / LASSO回归