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。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)。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,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。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。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。
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