【摘 要】
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目的 利用既有业务信息系统中收集的变量,构建北京地区6～8个月龄婴儿贫血的预测模型,以期早期发现婴儿贫血的高危人群.方法 采用队列研究的方法,分层整群抽取2014年10月-2016
【机 构】
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首都医科大学附属北京妇产医院群体信息科,北京,100086
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目的 利用既有业务信息系统中收集的变量,构建北京地区6～8个月龄婴儿贫血的预测模型,以期早期发现婴儿贫血的高危人群.方法 采用队列研究的方法,分层整群抽取2014年10月-2016年8月在北京市西城区、海淀区和密云区的16家项目社区卫生服务中心进行儿童保健的新生儿进行随访调查,直至其6～8个月龄进行血常规检测为止.数据清洁整理后,应用Logistic回归构建预测模型.结果 利用Logistic回归分析对2 350名新生儿的相关指标进行筛选,共筛选出8个在既有业务信息系统中采集的变量,进行预测模型构建,分别为儿童保健社区所在辖区、母亲文化程度、父亲年龄、家庭儿童数、分娩机构级别、儿童性别、出生体质量及喂养方式.构建模型的ROC曲线下面积(AUG)为0.670,95％ CI为0.643～0.698 (P＜0.05).根据ROC曲线,确定婴儿贫血的临界点后,该模型对婴儿贫血的阴性预测率为90.6％,灵敏度为81.2％,特异度为42.4％.结论 利用既有业务信息系统收集的变量可构建6～8个月龄婴儿贫血的预测模型,该预测模型有较高的阴性预测率,能较好发现婴儿贫血高危人群.
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