赞叹！仅用243例回顾性数据构建预测模型，重医大团队发文柳叶刀子刊

今年，SCI期刊 IF影响因子涨幅令人咂舌，柳叶刀影响因子都200了，手下各子刊能拼善战。有本几年前刚出道的柳叶刀子刊中的新贵，也不简单，第一次报告IF就高达17，那就是《EClinicalMedicine》。

虽然只是出来卖的私生子，想发表篇这本期刊的文章，显然也不容易。

我在浏览柳叶刀文章的时候，发现了这篇中国学者写的临床预测模型的文章，它的特点都和柳叶刀家族气质不符合呀，单中心建模、小样本、回顾性数据。但它就发表了。于是我把它拿出来和大家分享分享里面的内容与方法。

近日，重庆市妇幼保健院（重庆医科大学附属妇女儿童医院）汪丽副教授团队在Lancet子刊《EClinicalMedicine》（IF=17.033）发表题为《A prediction nomogram for neonatal acute respiratory distress syndrome in late-preterm infants and full-term infants: A retrospective study》的论著。

1. 论文基本情况

新生儿急性呼吸窘迫综合征(NARDS)是新生儿危急重症，致残率及死亡率高。目前关于NARDS的报道主要聚焦于临床表现、治疗策略和预后等方面的研究，而围产因素与NARDS的相关性报道甚少。作为一种进展快、救治难度大、死亡率高的临床综合征，利用围产期因素早期预测NARDS，对早发现、早干预，降低其病死率至关重要。

该研究旨在对大坪医院和儿童医院管理的登记新生儿数据进行分析，构建预测模型预测胎龄34-42周的近足月及足月儿NARDS的发生。

研究对象，包括来自中国重庆大坪医院的 243 名晚期早产儿和足月儿，于 2018 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日期间住院，这些数据作为训练集。中国重庆市儿童医院的 80 名患者，于2018 年 1 月 1 日-2018 年 6 月 30 日期间住院，被考虑进行外部验证。

研究因素，包括新生儿的一般情况（GA、出生体重、性别、5分钟时的Apgar评分、羊水污染和分娩方式）、母亲的一般情况（母亲年龄、母亲的教育水平、吸烟/药物、定期产前检查、医院产前检查水平、孕前已有疾病）、分娩前 7 天与母体感染相关的危险因素（胎膜早破 [PROM]、绒毛膜羊膜炎 [CA]、7 天内感染性疾病）分娩前）、妊娠晚期缺氧相关的危险因素（胎儿窘迫、脐带异常和胎盘异常）和妊娠并发症（妊娠糖尿病 [GDM]、妊娠肝内胆汁淤积 [ICP]、妊娠高血压疾病 [HDP] 和其他并发症）。

研究终点是发生新生儿急性呼吸窘迫综合征(NARDS)。

2. 分析结果

多因素Logistic回归显示：母亲的文化程度、胎膜早破、母亲产前7天患感染性疾病、产检医院等级和Apgar 5min评分是NARDS的预测因子。

基于这些围产期预测因子，构建了用于NARDS早期预测的围产期预测nomogram 图。

该模型的AUC指数分别为0.760（训练集）及0.757（验证集） 。

Hosmer-Lemeshow检验表明模型拟合良好(P=0.320)，校准曲线接近理想对角线，

决策曲线分析（DCA）表明模型有较好净效益。

该研究通过进一步外部验证发现，该模型的可靠性及真实性良好。因此，该研究认为它们所建立的预测模型，对围产期早期预测NARDS具有极大的临床指导意义。

3. 这篇文章的数据是如何分析的？

在本文章中，作者写出了相应的统计学方法，译文如下：

列线图的开发和评估

采用多变量逻辑回归构建列线图模型来预测新生儿ARDS的发生。独立预测因子（P  < 0·05）通过多元逻辑回归进行评估，然后使用预测新生儿ARDS发生的数据招募来开发列线图。

Hosmer-Lemeshow 检验和决定系数 ( R ²) 用于评估模型的拟合优度。采用受试者工作特征（ROC）曲线、ROC曲线下面积（AUC）、一致性指数（C-index）和校准曲线评价模型的预测准确性和一致性。决策曲线分析 (DCA) 反映了模型对患者的净收益。通过 1000 个boostrop法来评估辨别和校准。

统计分析

使用 PASS 版本 11·0·7 估计样本量。本研究使用了所有可用的样本。所有统计分析均使用带有 rms、pROC、ggplot2 和 dca 软件包的 R 版本 4·0·3 软件进行。对于具有连续数据的参数，正态分布表示为平均值±标准差，偏态分布表示为中位数（M）和四分位数范围（P25-P75）。计数数据表示为比率 (%)。所有的统计检验都是双侧，P值<0·05被认为是具有统计学意义的。

4. 这个文章为什么能够发表？

其实，从我的角度来看，这篇文章无论小样本、回顾性的数据，统计学方法也是中规中矩，并没有出彩的地方，预测模型的内部验证似乎也没有开展。

但是，结果真的好！无论ROC，还是Hosmer-Lemeshow检验，或者决策曲线分析（DCA）

更重要的是，这个主题真心不错！作者说“据我们所知，尚未建立围产期因素的风险预测模型来预测新生儿ARDS的发生”。全球第一个该领域预测模型？？？！！!这么棒！

此外，我想说的一句是：投文章，真的是人有多大胆，可能地就有多大产，前提是，你分析的正确，写得规范！

这篇文章用的R语言进行的系列分析，显然也是值得学习的，各位不妨看看这篇文章的写作方法：所有统计分析均使用带有 rms、pROC、ggplot2 和 dca 软件包的 R 版本 4·0·3 软件进行。