VBAC剖宫产预测模型构建与验证研究分析

2025-05-13 MedSci xAi 发表于广东省
本文深入分析VBAC剖宫产预测模型的构建与验证,涵盖Logistic回归、LASSO回归及机器学习等先进技术,解析2025最新研究中的偏倚风险评估与模型预测因子。
结果与分析,共包含20个问题。在本研究中,所有纳入的研究均评估了偏倚风险,前3项还评估了适用性。偏倚风险评估问题的回答为“是”/“可能是”,“否”/“可能是”,或“无信息”;适用性评估问题则评价为“低适用性风险”、“高适用性风险”或“不清楚”。在评估过程中如有意见分歧,会咨询第三位研究人员,并通过协商解决这些分歧。 结果 文献检索与筛选结果 初步搜索共获得970篇文章,包括563篇英文文章和407篇中文文章。经过一系列重复检查、阅读标题和摘要以及全文阅读的筛选过程后,最终纳入26篇文章。所有研究均为模型构建研究,旨在构建VBAC剖宫产预测模型并验证其性能。文献筛选流程图见图1。 纳入研究的方法学质量评估 使用PROBAST对纳入研究的质量进行了评估。在26篇选定的研究中,3篇具有低偏倚风险,23篇具有高偏倚风险;总体方法学质量有待提高。偏倚风险评估结果见表1。 选定研究的基本特征 在26篇纳入的研究中,设计类型主要为回顾性队列研究、回顾性病例对照研究和前瞻性队列研究。17项研究为单中心研究,9项为多中心研究。纳入的研究来自7个国家:中国15篇,美国2篇,印度2篇,瑞典2篇,以色列3篇,荷兰1篇,澳大利亚1篇。纳入研究的模型构建情况见表2。 VBAC剖宫产预测模型的构建与验证 模型构建方法及展示 从26篇纳入的研究中构建了26个VBAC预测模型。23项研究使用了Logistic回归来构建预测模型,1项使用了LASSO回归,2项使用了机器学习算法。11个模型以回归方程的形式展示,具有明确的数学形式,易于理解和解释。7个模型以诺模图的形式展示,可以直观地显示数据分布和趋势。5个模型作为评分系统,将复杂信息简化为一个或多个分数,便于快速评估和决策。2个模型作为机器学习模型,能够处理大量复杂数据并具有高预测准确性。1个模型作为基于网络的计算器,具有交互性,允许用户实时输入数据并立即获得反馈。 模型预测因子 每项选定的研究涉及1-10个预测因子;由于人口统计学和分娩相关因素的不同,每个预测模型中的预测因子也不同。其中,频率最高的预测因子是……
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