妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产风险预测模型构建  
  					  										
						彭任忠① 
					 
															
					①宜春市妇幼保健院产科 江西 宜春 336000  
										
						 
   										
    					Construction of Risk Forecasting Model for Spontaneous Abortion in Patients with Pregnancy Complicated with Hypothyroidism  
  					  					  					
						PENG Renzhong 
					 
															
						First-author's address: Department of Obstetrics, Yichun Maternal and Child Health Hospital, Yichun 336000, China    
									
				
				
					
						
							
								
									
										
											
                        					 
												
													
													    
													    	
									 
								 
								
																										
													    
													    		                            						                            																	    摘要  目的:探讨妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产的危险因素并构建预测模型,旨在为自然流产高危人群准确识别及早期干预提供更多指导。方法:回顾性纳入2018年1月—2023年1月于宜春市妇幼保健院就诊的妊娠伴甲状腺功能减退症患者共278例,根据是否发生自然流产分为自然流产组(n =40)和妊娠组(n =238)。采用单因素和多因素分析评估妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产的独立危险因素,并基于独立危险因素构建偏回归系数模型方程式,分析该模型用于妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产风险预测的临床效能。结果:单因素分析结果显示,两组糖化血红蛋白水平、甘油三酯水平、同型半胱氨酸(Hcy)水平、促甲状腺激素(TSH)水平及甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)阳性比较,差异均有统计学意义(P <0.05)。logistic回归模型多因素分析结果显示,高糖化血红蛋白水平、高甘油三酯水平、高Hcy水平、高TSH水平及TPOAb阳性均是妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产的独立危险因素(P <0.05)。根据logistic回归模型证实的妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产的独立危险因素,构建自变量偏回归系数模型方程式:妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产风险logit(Y)=1.68+1.63×糖化血红蛋白(%)+1.85×甘油三酯(mmol/L)+1.48×Hcy(μmol/L)+0.60×TSH(mIU/L)+0.96×TPOAb阳性。受试者操作特征(ROC)曲线分析结果显示,上述临床模型用于妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产风险预测的曲线下面积为0.90[95%CI(0.85,0.97)],最佳cut-off值为8.65,敏感度和特异度分别为86.15%、80.78%。结论:妊娠伴甲状腺功能减退症患者自然流产的发生与高糖化血红蛋白水平、高甘油三酯水平、高Hcy水平、高TSH水平及TPOAb阳性均有关,而基于上述指标构建的预测模型在指导临床医生早期准确识别自然流产高危人群方面显示出良好价值。 
																										     
													    
													    	
															 
														 
												  		
															关键词  :
																																																																妊娠 , 
																																																																	甲状腺功能减退症 , 
																																																																	自然流产 , 
																																																																	危险因素 , 
																																																																	预测模型  
																																  
															 
																												
														
														
															
															    																	收稿日期:  2024-01-08
															    															        
															    															    															 
														 
														 																											    																											
													
												 
												
												
												
													
														
															
																
																																																																																																										
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