孕早期基于多因素回归分析构建妊娠期糖尿病预测模型及验证

目的探讨孕早期(12~13+6周)妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)发生的危险因素,构建预测模型并验证。方法选取2020年1~12月在上海市第一人民医院定期产检并分娩的单胎孕妇433例,根据孕24~28周75 g葡萄糖耐量试验结果分为GDM组(n=188)与非GDM组(n=245)。采用电化学发光法检测孕早期血清生化指标,离子交换高效液相色谱法测定糖化血红蛋白。采用Logistic回归分析筛选GDM的危险因素并构建预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析模型对GDM的预测价值。选取2021年1~6月在上海市第一人民医院产检的95例孕妇对模型效能进行验证。结果与非GDM组比较,GDM组孕妇的孕前身体质量指数(body mass index,BMI)(23.41±11.17 kg/m2vs 21.18±2.88 kg/m2),γ-谷氨酰转肽酶(gamma-glutamyl transpeptidase,γ-GGT)(16.61±10.62 U/L vs 14.00±8.35 U/L),三酰甘油(triacylglycerol,TG)(1.90±0.58 mmol/L vs 1.57±0.55 mmol/L),糖化血红蛋白(glycosylated hemoglobin Alc,Hb Alc)(5.25%±0.47%vs 5.07%±0.34%),空腹血糖(fasting blood glucose,FBG)(4.68±0.47 mmol/L vs 4.36±0.36 mmol/L),LDL/HDL(1.53±0.49 vs 1.41±0.50),TG/HDL(2.93±0.59 vs 2.71±0.58)和TC/HDL(1.19±0.49 vs 0.95±0.45)水平升高,高密度脂蛋白-胆固醇(high density lipoprotein-cholesterol,HDL-C)(1.69±0.39 mmol/L vs 1.77±0.41 mmol/L)水平降低,差异均有统计学意义(t=2.613,2.818,5.874,4.582,17.701,2.458,3.815,5.310,-2.187,均P<0.05)。Logistic回归分析显示,孕前BMI,FBG,Hb Alc,TG和TC/HDL均为预测GDM的独立危险因素(Waldχ^(2)=4.48~35.549,均P<0.05),根据筛选出的危险因素建立的预测模型如下:Logit(P)=-20.562+0.085(BMI)+1.921(FBG)+1.57(Hb Alc)+2.248(TG)-2.302(TC/HDL)。该模型预测GDM的曲线下面积为0.800(95%CI:0.757~0.842),最佳截断值为0.352,敏感度和特异度分别为80.00%,66.00%。通过95例孕妇对模型进行验证,发现该模型的敏感度、特异度和准确度分别为84.50%,91.00%和85.30%。结论孕早期(12~13+6周)通过BMI联合FBG,Hb Alc,TG和TC/HDL构建的预测模型对于GDM有较高的预测价值。

妊娠期糖尿病预测模型的构建及效能分析

目的构建基于妊娠早期临床资料的妊娠期糖尿病(GDM)的预测模型,并验证其预测效能。方法选择定期产检并分娩的单胎孕妇10235例,根据孕24~28周75 g葡萄糖耐量试验结果分为GDM孕妇1270例与非GDM孕妇8965例。比较两组年龄、孕产史、既往史、家族史、学历、身高、孕前体质量等一般资料及妊娠早期实验室检查(血常规、肝肾功能、血脂、甲状腺功能等)结果。采用Logistic回归分析GDM发病的影响因素。建立GDM预测公式,采用受试者工作特征(ROC)曲线对GDM预测模型的效能进行检验。结果GDM孕妇与非GDM孕妇的年龄、孕前BMI、孕次、产次、既往GDM史、巨大儿分娩史、辅助生殖技术助孕史差异有统计学意义(P均<0.05),GDM孕妇Hb、WBC、FPG、HbA_(1c)、甘油三酯、总胆固醇、铁蛋白水平均高于非GDM孕妇(P均<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、孕前BMI、WBC、铁蛋白、HbA_(1c)、FPG、甘油三酯、生育史、巨大儿史、既往GDM史、辅助生殖技术助孕史是GDM的影响因素(P均<0.05)。建立Logistic回归模型为:P=1/{1+exp[-(15.877-0.083×年龄-0.0.084×孕前BMI-0.175×WBC-0.006×铁蛋白-0.684×HbA_(1c)-1.143×FPG-0.271×甘油三酯+0.757×经产妇+0.852×辅助生殖技术助孕+1.173×巨大儿史+0.737×既往GDM史)]}。该模型预测GDM的ROC曲线下面积为0.818,灵敏度为93%,特异度为56%,约登指数为0.531。结论成功建立了以年龄、孕前BMI、生育史、巨大儿史、既往GDM史、辅助生殖技术助孕史及妊娠早期WBC、铁蛋白、HbA_(1c)、FPG、甘油三酯水平为基础的妊娠早期GDM筛查模型,预测GDM的效能较好。

基于中医体质及危险因素的妊娠期糖尿病预测模型的研究

[目的]探讨妊娠期糖尿病(GDM)的易感中医体质类型及危险因素,构建预测模型并进行初步验证。[方法]选取2020年8月至2021年7月建档并定期产检的孕妇作为研究对象,收集一般临床资料、中医体质类型及妊娠8~14周实验室检测指标,根据妊娠24~28周糖耐量检查确诊为GDM的孕妇153例作为GDM组,抽取同期糖耐量正常的孕妇150例作为对照组,应用Logistic回归分析GDM的独立危险因素,建立GDM发病风险预测模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)评估模型预测效能。[结果]孕妇年龄、孕前BMI(体质量指数)、妊娠8~14周FPG(血浆空腹血糖)、痰湿质是GDM的独立危险因素(P<0.05),将这些相关危险因素建立GDM预测模型,ROC曲线分析显示:孕妇年龄、孕前BMI、妊娠8~14周FPG用于预测GDM的AUC(曲线下面积)分别为0.585、0.687、0.666;模型的AUC为0.817,敏感度为66.7%,特异度为86.0%,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,χ2=5.869,P=0.662,显示模型预测价值较高。[结论]年龄、孕前BMI、妊娠8~14周FPG、痰湿质是GDM独立危险因素,对GDM预测有一定价值,联合危险因素建立的GDM预测模型可提高预测效能。

基于CiteSpace的国内外妊娠期糖尿病预测模型研究的可视化分析

目的对国内外妊娠期糖尿病预测模型的研究文献进行可视化分析,把握目前该领域的研究现状和热点,为后续研究提供参考。方法基于中国知网和Web of Science核心合集数据库获取并筛选国内外妊娠期糖尿病预测模型研究文献,利用中国知网和Web of Science核心合集数据库自带分析功能及CiteSpace 6.1.R6软件进行作者、机构共现网络分析,期刊载文量及被引频次分析,关键词共现及聚类分析。结果共检索到文献194篇(中文98篇,英文96篇),文献年度发文量呈上升趋势;国外目前正逐步形成小规模的研究团体且机构间联系较好,而国内研究团队和机构相对较分散;国外载文期刊质量较国内期刊高;英文文献热点主要集中在妊娠期糖尿病影响因素、风险探讨、生理生化及分子机制探讨、复发性预测等;中文文献热点主要集中在危险因素探讨、妊娠结局探讨、列线图构建等。结论国内外妊娠期糖尿病预测模型研究热点突出,但研究范围有待加强和拓展。

基于人口学及临床特征的妊娠期糖尿病预测模型的研究

目的:探讨基于孕妇人口学及临床特征的预测模型对妊娠期糖尿病(GDM)发病风险的评估。方法:收集并筛选2017年1月1日至2017年12月31日定期产前检查并分娩的14307例孕妇。按一定的比例采用随机抽样的方式确立观察组和验证组,观察组包含了约80%的总样本量,验证组包含了约20%的总样本量。利用人口学特征、临床孕产史等数据,通过Logistic回归统计方法对观察组建立GDM预测模型,并用验证组进行模型验证,得到受试者工作特征曲线(ROC),计算曲线下面积(AUC),评估预测模型在临床的预测价值。结果:观察组共有11498例孕妇,其中1779例(15.5%)患有GDM。统计分析表明:既往GDM病史、年龄、糖尿病家族史、孕前体质量指数(BMI)、既往巨大儿分娩史和孕产次与GDM发生显著相关(P<0.05);而文化程度、职业、居住地等与GDM无明显关联(P>0.05);把显著相关的临床风险因素纳入预测模型,得到临床评分系统。验证组共有2809例妊娠妇女,404例(14.4%)患有GDM,通过评分系统后得到AUC为0.659。提示临床评分系统对GDM具有一定的预测价值。结论:调查备孕期或早孕期妇女的既往GDM病史、年龄、糖尿病家族史、孕前BMI、既往巨大儿分娩史和孕产次可以预测GDM的发病风险,并在尽早开始生活方式的干预,达到预防或减少GDM发生。

基于糖化血红蛋白、糖化白蛋白和空腹血糖的妊娠期糖尿病预测模型的研究

目的观察基于糖化血红蛋白(HbA1c)、糖化白蛋白(GA)和空腹血糖(FBG)的妊娠期糖尿病(GDM)预测模型的应用效果。方法选取产前检测以及分娩的孕妇3132例,其中GDM组2070例,非GDM组(血糖正常)1062例。分析孕早、晚期2组HbA1c、GA、FBG水平;采用logistic回归分析构建GDM预测模型;应用受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)以评价模型效果。结果孕早期GDM组GA、FBG水平高于非GDM组,差异有统计学意义(P<0.05),2组HbA1c比较,差异无统计学意义(P>0.05);孕晚期GDM组HbA1c、GA和FBG水平均高于非GDM组,差异有统计学意义(P<0.05)。预测模型显示,孕早期GA、FBG为GDM发生的影响因素,孕晚期HbA1c、GA、FBG均为GDM发生的影响因素;孕早期GA的AUC高于HbA1c,而孕晚期刚好相反,联合预测的AUC均高于单独指标检测。结论GDM预测模型具有较好的效果。HbA1c、GA、FBG在孕早、晚期对GDM的预测效果不同,应根据孕期不同阶段联合使用各指标,以为GDM的临床诊断和治疗提供参考依据。

孕早期妊娠期糖尿病预测模型的构建与评价

目的 通过分析孕10~14周数据筛选高危因素建立模型,早期预测妊娠期糖尿病的发生。方法 回顾性分析2019年1~12月于秦皇岛市第一医院建档并分娩的180例患者的临床资料,按照是否发生妊娠期糖尿病,分为妊娠期糖尿病组(90例)和正常组(90例),进行Logistic回归分析后建立预测模型。结果 模型建立为L=1.395×空腹血糖+4.628×糖化血红蛋白+2.337×霉菌性阴道炎+0.159×体脂百分比,L﹥38.11即可预测发生妊娠期糖尿病,模型的灵敏度82.2%,特异度84.4%。预测模型评价,联合预测因子ROC曲线下面积为0.906,95%置信区间为0.864~0.948,模型Brier值=0.12。结论 此研究模型可有效预测妊娠期糖尿病发生。

妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局的危险因素分析及Nomogram预测模型构建

目的分析妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局的危险因素,并构建Nomogram预测模型。方法选取2020年1月至2022年5月广东医科大学附属第二医院和广东医科大学顺德妇女儿童医院(佛山市顺德区妇幼保健院)收治的290例妊娠期糖尿病患者作为研究对象,根据是否发生不良妊娠结局分为发生组(n=105)和未发生组(n=185)。同时选取同期同一医院的150例妊娠期糖尿病患者作为验模组,用验模组的数据对已建立的妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局风险的预测模型进行验证。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析连续性变量的预测价值;采用Logistic回归分析影响妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局的危险因素;采用内部数据验证Nomogram模型临床效能。结果与未发生组相比,发生组患者年龄、孕前体重指数(BMI)、甘油三酯(TC)更大或更高,有糖尿病家族史、口服葡萄糖耐量试验(OGTT)血糖指标3项异常、有不良孕产史者占比更高(P<0.05);年龄、孕前BMI、TC的曲线下面积(AUC)分别为0.722、0.635、0.598;年龄、孕前BMI、TC、糖尿病家族史、OGTT血糖指标3项异常、不良孕产史均为影响妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的危险因素。Nomogram模型预测妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的风险C-index为0.757(95%CI:0.679~0.871);模型预测妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的风险阈值>0.07;模型验证中,ROC曲线结果显示AUC为0.836(95%CI:0.774~0.898),H-L拟合优度检验显示χ2=11.219,P=0.219。结论年龄、孕前BMI、TC、糖尿病家族史、OGTT血糖指标3项异常、不良孕产史均为影响妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的危险因素,且基于变量构建的模型有较好的预测能力。

妊娠期糖尿病患者出现自发性早产的列线图预测模型构建

目的:分析GDM患者早产的影响因素并构建列线图预测模型。方法:回顾分析2020年5月至2022年5月于河北生殖妇产医院分娩的170例GDM患者的临床资料,根据是否发生自发性早产分为早产组(32例)和对照组(138例)。多因素logistics回归分析筛选GDM患者早产的危险因素,建立列线图预测模型并采用决策曲线分析评估该模型临床效能。结果:早产组的妊娠年龄、孕前BMI、月经周期紊乱史、自然流产史、糖尿病家族史、胎膜早破、合并高血压、OGTT空腹血糖≥5.1mmol/L水平和比例均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),月经初潮年龄指标水平低于对照组(P<0.05)。妊娠年龄、孕前BMI、月经初潮年龄的AUC分别是0.861、0.901、0.636;最佳截断值分别为>33岁、>26.18kg/m^(2)、≤14岁。妊娠年龄(>33岁)、孕前BMI(>26.18kg/m^(2))、自然流产史、糖尿病家族史、胎膜早破、OGTT空腹血糖≥5.1mmol/L是GDM患者自发性早产独立危险因素(P<0.05);GDM患者自发性早产独立危险因素的一致性指数为0.859(95%CI为0.759~0.910),列线图预测模型风险阈值分别>0.75。结论:基于妊娠年龄(>33岁)、孕前BMI(>26.18kg/m^(2))、自然流产史、糖尿病家族史、胎膜早破、OGTT空腹血糖≥5.1 mmol/L构建GDM患者出现自发性早产的独立危险因素的列线图预测模型,具有较高的合理和准确性,为临床的防治提供参考。

妊娠期糖尿病孕妇血清微小RNA-29a-3p、胰岛素样生长因子-1表达水平及其对胎儿生长受限的预测价值

目的探究妊娠期糖尿病(GDM)孕妇血清微小核糖核苷酸(micro RNA,miR)-29a-3p、胰岛素样生长因子-1(IGF-1)表达水平及其对胎儿生长受限的预测价值。方法选择2019年8月—2022年12月在本院202例就诊分娩的GDM患者(132例)及同期体检健康孕妇(70名)作为研究对象,就诊分娩的GDM患者为患病组,同期体检健康孕妇为对照组。根据GDM患者是否伴有胎儿生长受限分为GDM组和胎儿生长受限组,GDM组88例,胎儿生长受限组44例。qRT-PCR法检测血清miR-29a-3p水平,放射免疫法检测血清IGF-1表达。TargetScanHuman网站预测miR-29a-3p与IGF-1靶向关系。分析miR-29a-3p、IGF-1及其与胰岛素水平、新生儿体重、新生儿身长的相关性;Logistic回归分析GDM孕妇发生胎儿生长受限的影响因素;ROC曲线分析血清miR-29a-3p,IGF-1水平评估GDM孕妇发生胎儿生长受限的预测价值。结果患病组孕妇血清miR-29a-3p水平高于对照组,IGF-1水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);GDM组患者血清miR-29a-3p水平低于胎儿生长受限组,IGF-1水平高于胎儿生长受限组,差异有统计学意义(P<0.05);miR-29a-3p直接靶向作用于IGF-1表达;GDM组和胎儿生长受限组孕妇胰岛素、新生儿体重、新生儿身长比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。相关性分析表明,血清miR-29a-3p与IGF-1水平呈负相关(r=-0.402,P<0.05);血清miR-29a-3p水平与新生儿体重、新生儿身长呈负相关,IGF-1与新生儿体重、新生儿身长呈正相关(P<0.05)。Logistic回归分析表明,miR-29a-3p,IGF-1是GDM孕妇发生胎儿生长受限的影响因素(P<0.05)。血清miR-29a-3p,IGF-1水平联合评估GDM孕妇发生胎儿生长受限的曲线下面积(AUC)为0.877(95%CI:0.808-0.928),显著高于两指标单独检测(Z_(miR-29a-3p-联合)=2.893,P=0.004;Z_(IGF-1-联合)=2.810,P=0.005)。结论GDM孕妇血清miR-29a-3p水平上调,IGF-1水平下调,与胎儿生长受限密切相关,二者联合对GDM孕妇发生胎儿生长受限有较好预测价值。

孕早期妊娠相关血浆蛋白A等多指标联合预测妊娠期糖尿病的价值

目的:探讨孕早期妊娠相关血浆蛋白A(PAPP-A)、空腹血糖(FPG)、体质量指数(BMI)和年龄对妊娠期糖尿病(GDM)的预测价值。方法:选择2021年12月至2022年6月在四川省妇幼保健院进行产前检查并分娩的孕妇792例进行回顾性分析,按是否患GDM分为GDM组(232例)和对照组(560例),比较两组孕妇临床资料、早孕期血清PAPP-A中位数倍数(PAPP-A MoM)和FPG水平的差异。将单因素分析有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归分析,分析影响GDM发生的相关因素。绘制不同指标的受试者工作曲线(ROC)和曲线下面积(AUC),比较预测GDM的效能。结果:①GDM组年龄、孕前体质量指数(BMI)、孕早期FPG和采用辅助生殖技术受孕比例高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);GDM组孕早期PAPP-A MoM低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。②多因素Logistic回归分析显示年龄增大、孕前BMI升高、孕早期FPG升高为GDM发生的独立危险因素(OR>1,P<0.05),而孕早期PAPP-A MoM升高为保护性因素(OR<1,P<0.05)。③ROC示:孕早期PAPP-A MoM+孕早期FPG+孕前BMI+年龄4项指标联合预测GDM时AUC最大(0.752),敏感度为55.6%,特异度为84.3%。结论:孕早期进行血清学(PAPP-A+FPG)和临床资料(孕前BMI+年龄)的联合筛查预测GDM具有一定的临床应用前景,可推广使用。

外周血单个核细胞YY1、miR-181a-5p表达水平对妊娠期糖尿病不良妊娠结局的预测价值

目的 探究外周血单个核细胞YY1转录因子(YY1)、微小RNA(miR)-181a-5p表达水平对妊娠期糖尿病(GDM)不良妊娠结局的预测价值。方法 纳入2020年6月至2022年6月该院收治的GDM患者200例作为GDM组,选取同期产检健康孕妇100例作为对照组。采用荧光定量PCR检测外周血单个核细胞YY1、miR-181a-5p表达水平。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析YY1、miR-181a-5p表达水平对GDM患者不良妊娠结局的预测价值。结果 与对照组比较,GDM组外周血单个核细胞中YY1、miR-181a-5p表达水平均下降(P<0.05),GDM组产后出血、巨大儿、新生儿低血糖的发生率均上升(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,年龄、血糖控制不良是GDM患者妊娠不良结局的独立危险因素(P<0.05),外周血单个核细胞YY1、miR-181a-5p表达水平均是GDM患者妊娠不良结局的独立保护因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,外周血单个核细胞YY1、miR-181a-5p表达水平单独及二者联合预测GDM患者不良妊娠结局的曲线下面积(AUC)分别为0.717、0.751、0.832,其中联合预测的AUC明显高于二者单独预测(P<0.05)。结论 GDM患者外周血单个核细胞YY1、miR-181a-5p表达水平降低可增加不良妊娠结局的风险,YY1、miR-181a-5p与GDM患者不良妊娠结局的关系密切,二者均可作为GDM患者不良妊娠结局的预测因子。

妊娠早期空腹血糖值对妊娠期糖尿病预测价值的研究进展

妊娠期糖尿病目前已成为危害孕产妇及胎儿安全的重大危险因素之一。近年来,我国的妊娠期糖尿病患病率呈现出增长的趋势,对妊娠期糖尿病进行早筛查、早发现、早干预,降低其对母儿影响,已成为现代大多数妇产科医生关注的问题。在诸多早期预测指标中,孕早期空腹血糖因为其可行性高、操作简单、经济及影响因素小等优点,成为目前预测价值较高的指标。本文就妊娠早期空腹血糖值对妊娠期糖尿病的预测价值进行进一步的阐述。

基于科技接受模型下多元化管理对妊娠期糖尿病病人血糖和妊娠结局的影响

目的:探讨科技接受模型的多元化管理对妊娠期糖尿病病人血糖和妊娠结局的影响。方法:采用便利抽样法将2021年3月—2022年2月在医院产科门诊定期产检并于24~28周行葡萄糖耐量试验(OGTT)后被确诊为妊娠糖尿病的188例病人为研究对象,按随机数字表法分为对照组和观察组各94例,对照组给予常规健康指导,观察组在对照组的基础上行科技接受模型多元化管理干预,于干预后采用妊娠糖尿病自我护理能力量表(ESCA)、妊娠期间抑郁症测定量表(EPDS)进行调查,评价两组空腹血糖(FPG)、餐后2 h血糖(2 hPG)、糖化血红蛋白(HbAlc)、体质指数(BMI)变化,继续干预至产后42 d,比较两组病人干预前后自我护理能力及母婴结局。结果:基于科技接受模型的多元化管理干预后观察组病人自我护理能力、体重管理及血糖控制水平显著优于对照组(P<0.05),病人子痫前期重度、泌尿系统感染、流产、剖宫产、产后出血、产后抑郁症等发生率以及早产、巨大儿、新生儿窒息、新生儿肺炎、新生儿湿疹等发生率显著低于对照组(P<0.05)。结论:基于科技接受模型理论的多元化管理方案能够提高GDM病人的自我护理能力,减少妊娠期相关母婴并发症的发生,降低血糖水平,改善母婴结局。

孕早期妇女血清C18∶1-Cer和LPC18∶0水平检测对妊娠期糖尿病的预测价值研究

目的探究孕妇孕期血清样本中血清十八碳一不饱和脂肪酸硬脂酰鞘氨醇(serum stearoyl sphingosine,C18∶1-Cer)和1-硬脂酰基-sn-甘油-3-磷酸胆碱(lysophosphatidyl choline,LPC18∶0)水平在预测孕妇患妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)方面的价值。方法回顾性分析126例孕妇的临床资料和实验室指标,根据GDM诊断结果,将研究对象分为GDM组(n=66)和对照组(n=60)。采用质谱法检测研究对象孕早期和孕中期血清C18∶1-Cer和LPC18∶0水平,通过Logistic回归分析筛选出GDM的危险因素,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估C18∶1-Cer,LPC188∶0和两者联合对GDM的预测价值。结果与对照组相比,GDM组血清C18∶1-Cer和LPC18∶0水平在孕早期(18.92±2.77ng/ml vs 23.47±4.18ng/ml,41.32±17.55ng/ml vs 88.08±16.02ng/ml)和孕中期(23.14±4.10ng/ml vs 18.76±4.05ng/ml,84.60±14.53ng/ml vs 40.50±17.79ng/ml)均显著升高,差异具有统计学意义(t=7.127,15.637;-5.984,2.174,均P<0.05)。C18∶1-Cer与空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)、空腹胰岛素(fasting plasma insulin,FPI)、胰岛素抵抗指数(homeostasis model assessment of insulin resistance,HOMA-IR)、糖化血红蛋白(glycated hemoglobin,HbA1c)和三酰甘油(triglyceride,TG)呈正相关(r=0.458,0.209,0.317,0.223,0.219,均P<0.05)。LPC18∶0与FPG,FPI,HOMA-IR,HbA1c,总胆固醇(total cholesterol,TC)和TG呈正相关(r=0.715,0.426,0.580,0.465,0.232,0.372,均P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,C18∶1-Cer[OR(95%CI):1.522(1.136~.039),P<0.05]和LPC18∶0[OR(95%CI):1.198(1.102~1.302),P<0.001]是GDM的独立危险因素。ROC曲线分析结果显示,血清C18∶1-Cer,LPC18∶0和两指标联合的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.819,0.971和0.986,两者联合检测的预测效能优于单独检测。结论妊娠早期血清中的C18∶1-Cer和LPC18∶0与GDM的发生密切相关,C18∶1-Cer联合LPC18∶0对GDM早期诊断有一定的预测价值。

血清中补体因子B、TLR4对妊娠期糖尿病患者发生子痫前期风险的预测价值

目的探讨血清中补体因子B、Toll样受体4(TLR4)对妊娠期糖尿病患者发生子痫前期风险的预测价值。方法2022年5月至2023年5月,从本院就诊的妊娠期糖尿病患者中选取100例作为研究组,另选同期就诊的100例健康妊娠的患者作为对照组,对照组年龄为21~38岁,孕周为21~36周;研究组年龄为22~39岁,孕周为22~37周;研究组按照有无子痫前期分为无子痫前期组68例,有子痫前期组32例;按照子痫前期不同程度分为轻度组12例,中度组11例,重度组9例;检测血清补体因子B、TLR4水平,分析其与妊娠期糖尿病患者发生子痫前期的关系及其风险预测价值。结果与对照组相比,研究组血清中补体因子B、TLR4水平明显升高,组间差异有统计学意义;与无子痫前期组相比,有子痫前期组血清中补体因子B、TLR4水平明显升高,组间差异有统计学意义;与轻度组相比,中度组、重度组血清中补体因子B、TLR4水平明显升高,且重度组明显高于中度组,组间差异有统计学意义。二元Logistic回归分析显示,血清中补体因子B、TLR4均为妊娠期糖尿病患者发生子痫前期的风险因素;血清补体因子B检测的AUC为0.736,血清TLR4为0.697,联合为0.845。结论血清中补体因子B、TLR4是妊娠期糖尿病患者发生子痫前期的风险因素,对妊娠期糖尿病患者发生子痫前期具有预测价值。

孕早期血生化指标预测妊娠期糖尿病的研究进展

妊娠期糖尿病(GDM)的发病率高,且对母儿近期及远期健康均可造成不良影响。因此,早期发现GDM高危孕妇,尽早进行临床干预,对改善母婴预后至关重要。目前研究发现,多种血生化指标在孕早期与GDM的发生风险增加有关,包括糖类指标、血脂指标、脂肪因子、炎症因子等。本文对孕早期血生化指标预测GDM的研究进展进行综述,为建立合理的GDM孕早期预测模型提供依据。

妊娠期糖尿病患者孕6~14周血清CTRP3、FGF19及SHBG的变化及预测价值

目的探讨妊娠期糖尿病(GDM)患者孕6~14周血清补体C1q/肿瘤坏死因子相关蛋白3(CTRP3)、成纤维细胞生长因子19(FGF19)及性激素结合球蛋白(SHBG)的变化及预测价值。方法回顾性分析2019年6月至2022年10月在秦皇岛市第一医院分娩的684例单胎妊娠孕妇的临床资料。统计GDM发生率,根据是否患有GDM分为病例组(n=266)和对照组(n=418)。比较两组CTRP3、FGF19及SHBG水平,并分析其联合预测GDM的价值,采用单因素和多因素Logistic回归分析影响GDM发生的危险因素。结果684例孕妇GDM发生率为38.89%(266/684)。与对照组比较,病例组CTRP3、FGF19及SHBG水平更低(P<0.05)。受试者工作特征(ROC)曲线结果显示,CTRP3、FGF19及SHBG联合预测GDM的曲线下面积(AUC)高于单项预测(P<0.05)。两组年龄、孕前体重指数(BMI)、不良孕产史、糖尿病家族史、妊娠期高血压、月经周期紊乱、CTRP3、FGF19、SHBG比较,差异具有统计学意义(P<0.05);两组孕次、产次比较,差异无统计学意义(P>0.05)。年龄≥35岁、孕前BMI≥24 kg/m^(2)、不良孕产史、糖尿病家族史、CTRP3<417.82 ng/L、FGF19<139.23 pg/mL、SHBG<429.59 mmol/L是影响GDM发生的独立危险因素(P<0.05)。结论GDM患者孕6~14周CTRP3、FGF19及SHBG水平均会下降,通过CTRP3、FGF19及SHBG联合预测GDM具有较高的应用价值。

妊娠期糖尿病并发先兆子痫的风险预测列线图模型构建与预防

目的分析妊娠期糖尿病(GDM)患者并发先兆子痫的风险因素,并依此构建风险预测列线图模型,同时提出对应预防建议。方法回顾性分析本院2019年3月~2022年3月收治的223例GDM患者临床资料,均随访至分娩结束,根据随访期间GDM患者并发先兆子痫情况将其分为并发组31例和非并发组192例,比较两组一般资料。采用多因素Logistic回归分析法分析GDM患者并发先兆子痫的危险因素,并基于此采用R3.4.5软件包绘制列线图模型,且绘制受试者工作特征(ROC)曲线对列线图模型的预测效能进行评估,绘制校准度曲线图,并采用Bootstrap法检验预测列线图预测模型的一致性。结果多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy为影响GDM患者并发先兆子痫的独立危险因素(P<0.05)。将上述危险因素作为预测指标,构建GDM患者并发先兆子痫的风险预测列线图模型,ROC曲线分析结果显示,曲线下面积(AUC)为0.830(95%CI为0.736~0.901),灵敏度为73.33%,特异度为82.22%,最大约登指数为0.555,临床应用预测准确率为87.10%;校准曲线图结果显示,预测并发先兆子痫概率与实际并发先兆子痫概率具有较好的一致性,运用Bootstrap法对模型进行验证,一致性指数为0.842。结论年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy均为GDM并发先兆子痫的影响因素,结合上述因素构建列线图模型能够有效预测GDM患者并发先兆子痫的风险,且具有良好的预测效能,可为临床早期识别GDM并发先兆子痫患者提供参考。

妊娠期急性脂肪肝患者住院时间影响因素分析及预测模型建立

目的探讨影响妊娠期急性脂肪肝(acute fatty liver of pregnancy,AFLP)患者住院时间相关因素并建立预测模型。方法回顾性分析本院2008年1月—2023月1月共49例AFLP病例资料,根据患者住院时间中位数分组:A组(n=21例),B组(n=28例)。分析2组术前一般实验室资料、临床特征和产后不良后果。采用多因素二元Logistic回归分析影响AFLP住院时间的独立影响因素,建立住院时间预测模型。结果B组与A组比较,住院天数(d)(15.5 vs 8)、术前黄疸[n(%)][16(57.1%)vs 3(14.3%)]、TT(s)(24.2 vs 21.3)、PT(s)(16.8 vs 15.3)、APTT(s)(52.3 vs 40.7)、TBIL(μmol/L)(77.2 vs 45.2)、IBIL(μmol/L)(21.2 vs 10)、Cre(μmol/L)(171.97±53.34 vs 131.81±45.06)、TT延长[n(%)][24(85.7%)vs 11(52.4%)]、APTT延长[n(%)][27(96.4%)vs 7(33.3%)]、IBIL升高[n(%)][19(67.9%)vs 4(19%)]、Cre浓度升高[n(%)][21(75%)vs 8(38%)],产后血浆置换次数[n(%)][23(82.1%)vs 5(23.8%)]和妊娠后合并感染现象[n(%)][21(75%)vs 4(19%)],显著高于A组。B组与A组比较,术前Plt(×10~9/L)(128 vs 221)与Fib含量(g/L)(0.9 vs 1.6),明显低于A组。单因素Logistic回归分析发现术前黄疸、妊娠后合并感染、产后需血浆置换次数、术前TT延长、术前APTT延长、Cre浓度升高是AFLP住院时间的影响因素。根据AIC(赤池信息量准则)指标最小值结果,逐步法多因素Logistic二元回归显示:产后血浆置换需≥4次、黄疸、术前APTT延长三者是AFLP患者住院时间的独立危险因素并将三者纳入建立逻辑回归预测模型。逻辑回归预测模型经正则化技术评估解决过拟合问题,并通过自助法技术为每个模型获取了估计效应大小的置信区间。结论术前黄疸、术前APTT延长(APTT>43 s)和产后血浆置换次数是AFLP患者住院时间延长的独立危险因素,并成功建立预测效能高的AFLP住院时间逻辑回归预测模型。