Modelo de Predicción de Riesgo de Preeclampsia

Objetos de investigación:

Este es un estudio prospectivo. Aproximadamente 2000 mujeres embarazadas que se someterán a un examen prenatal regular en el Departamento de Obstetricia del Tercer Hospital de la Universidad de Pekín. Durante las 6 a 8 semanas de gestación, se requerían pruebas de laboratorio de rutina, como la función hepática, antes de establecer los registros obstétricos. El suero restante de las pruebas de laboratorio de rutina se recolectará y congelará a -80 ℃ para la detección de marcadores biológicos después del parto.

Algunas pruebas de laboratorio de rutina se llevarán a cabo con el examen prenatal a las 16-18 GW, 26-28 GW, 30-34 GW. El suero restante de los participantes se recolectará si se realizaron las pruebas de rutina.

No extraeremos muestras de sangre adicionales de los participantes.

Plan de garantía de calidad:

1. Verifique cuidadosamente la información del paciente y la edad gestacional para obtener los casos correctos.
2. Las muestras de hemólisis, turbidez lipídica e ictericia deben eliminarse para evitar interferencias con los resultados experimentales.
3. El suero se colocó en un tubo de crioconservación y se almacenó inmediatamente a -70 ℃.
4. La calibración y el control de calidad deben llevarse a cabo para cada lote de prueba. Registre los resultados del control de calidad y comience a probar después del control.

Diccionario de datos:

(1) Información general del objeto de investigación: Se recolectaron datos sobre factores de riesgo para preeclampsia a las 6-8 semanas de gestación, incluyendo edad, primípara o pluripara, partos múltiples, índice de masa corporal antes del embarazo, antecedente de preeclampsia, presión arterial sistólica basal, presión arterial diastólica, antecedentes de hipertensión, antecedentes renales, antecedentes de diabetes, antecedentes autoinmunes, etc. Los registros anteriores se obtendrán del sistema de registros médicos.

(3) Resultados de pruebas de laboratorio de rutina: resultados de pruebas de laboratorio, como colesterol total, triglicéridos, colesterol de lipoproteínas de alta densidad, colesterol de lipoproteínas de baja densidad y proteína reactiva de lipoproteína a y C, alanina aminotransferasa, aspartato aminotransferasa, lactato deshidrogenasa, urea, ácido úrico, creatinina y cistatina C, dímero D, proporción de neutrófilos y linfocitos, proporción de plaquetas y linfocitos, etc., los resultados de las pruebas anteriores pueden consultarse desde el sistema de registro médico electrónico.

(4) Detección de marcadores biológicos: después del parto, los biomarcadores se analizarán con las muestras de 6-8 GW de los 2000 participantes, como el factor B del complemento, el factor H del complemento, C3, el complemento C4, las metaloproteinasas de matriz 7, la proteína de placenta 13 , receptor 1 del factor de crecimiento endotelial vascular soluble, factor de crecimiento placentario, fibronectina, etc.

(5) Establecimiento de la base de datos: Para ingresar los datos originales anteriores en la base de datos.

Tamaño de la muestra: Se recolectarán alrededor de 100 a 160 pacientes con preeclampsia de los 2000 participantes según la incidencia de preeclampsia que es del 3% al 8%.

Los datos faltantes se informarán como faltantes, no disponibles, no informados, no interpretables o considerados faltantes debido a la inconsistencia de los datos o resultados fuera de rango de acuerdo con la condición real.

Plan de análisis estadístico:

Mediante el uso de un modelo de regresión logística univariado, los datos clínicos maternos, las pruebas de laboratorio de rutina y los marcadores biológicos en el embarazo temprano se dividieron en dos categorías: "indicadores importantes" e "indicadores generales".

El conjunto de datos se dividió en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba en una proporción de 3:1 para el entrenamiento y la prueba del modelo de predicción del riesgo de preeclampsia, respectivamente.

Las muestras de mujeres embarazadas sin preeclampsia en el conjunto de entrenamiento se dividieron uniformemente en tres subconjuntos A, B y C, y el conjunto de muestras de pacientes con preeclampsia en el conjunto de entrenamiento se denominó conjunto D. Cree un modelo de aprendizaje profundo con dos conjuntos A y D, construya un modelo de aprendizaje profundo con dos conjuntos B y D, y construya un modelo de aprendizaje profundo con dos conjuntos C y D. Estos tres modelos se denominan sucesivamente Modelo 1, Modelo 2 y Modelo 3.

Modelo de método de prueba:

Al sustituir los datos de cada muestra en el conjunto de prueba en los tres modelos de aprendizaje profundo anteriores, se obtienen los tres valores de salida de cada muestra y luego se obtiene la predicción del tipo de cada muestra en función del valor promedio de los tres números. Luego, los resultados de la predicción se comparan con las etiquetas de muestra para evaluar el modelo.