VBAC预测模型偏倚分析与可视化需求

质量评估后的偏倚。方法学偏倚风险的主要原因是大多数研究使用单因素分析来筛选预测因子。单因素分析中的显著变量被纳入回归模型。例如，廖的研究 [25] 采用了卡方检验、t 检验或 Fisher 精确检验进行单因素分析，显著差异的变量被纳入逻辑回归模型。尽管这是一种常用的变量筛选方法，但可能会遗漏一些关键变量并导致偏倚，尤其是在样本量较小的情况下。偏倚的第二个主要原因是数据来源不当。来自随机对照研究、前瞻性队列研究、嵌套病例对照研究或病例队列研究的数据是适当的 [38]。在我们纳入的研究中，15 项 [5, 7, 8, 10, 11, 23, 25, 29, 30, 32, 33, 35, 41, 42] 是回顾性的，而回顾性研究更容易出现偏倚。第三个主要原因是独立变量的处理。连续变量不适合转换为分类变量 [38]，这在 7 项研究 [5, 7, 10–12, 18, 41] 中有所发现。所有这些证据表明，目前关于 VBAC 预测模型的研究方法学质量较差，后续研究需要提高方法学质量以减少研究偏倚的风险。 VBAC 预测模型存在多种类型，迫切需要模型统一和可视化。本研究包括了各种类型的预测模型。由于研究对象的种族、背景和国籍不同，不同的研究涉及不同的预测因子及其权重，这不利于临床研究的扩展。此外，一些模型以回归方程的形式呈现 [7, 8, 10, 11, 17, 18, 20, 24, 30, 32, 35]，增加了临床使用的复杂性。如诺模图和机器学习模型等模型可视化方法更直观，可以减少使用中的繁琐和复杂的步骤。机器学习技术可以提供诊断和分析便利，因此可以在疾病预测中用于做出有效决策 [36]。未来的研究可以考虑使用诺模图、评分系统和机器学习模型对预测模型进行可视化。 VBAC 预测模型的使用情况 在本研究纳入的 26 个模型中，Grobman [14] 于 2007 年开发的模型使用最为广泛。该预测诺模图结合了六个变量：母亲年龄、体重指数、种族、既往阴道分娩史、VBAC 的发生以及可能的剖宫产指征。