基于倾向性评分匹配法分析新生儿败血症早期识别因素

林彩红; 李虹

摘要：目的:基于倾向性评分匹配法分析新生儿发生早发型败血症(EOS)的早期识别因素,并构建预测模型.方法:回顾性选取2023年5月—2024年11月莆田学院附属医院出生且确诊为EOS的新生儿108例(EOS 1组)和同期健康新生儿2 042例(非EOS 1组).采用倾向性评分匹配法将两组新生儿进行1∶1匹配,并收集匹配后两组(EOS 2组和非EOS 2组)新生儿的相关临床资料;采用单因素及二元Logistic回归分析筛选出新生儿早发型败血症的早期识别因素,并构建预测模型;采用受试者工作特征曲线(ROC)对模型进行评估.结果:共成功匹配102对新生儿,EOS 2组和非EOS 2组均为102例;单因素分析结果显示胎膜早破、羊水污染、母亲产时发热、妊娠糖尿病、子痫前期、新生儿早产、新生儿发热、新生儿宫内窘迫、新生儿肺部感染、新生儿脐部感染、白细胞计数、C反应蛋白、降钙素原水平在两组新生儿之间比较,差异有统计学意义(均P＜0.05);进一步二元Logistic分析显示,胎膜早破、羊水污染、母亲产时发热、妊娠糖尿病、子痫前期、新生儿早产、新生儿发热、新生儿肺部感染是新生儿发生EOS的独立影响因素(P＜0.05);基于上述独立影响因素构建预测模型,模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.945(95％CI为0.914～0.977),敏感度为88.20％,特异度为91.20％.结论:新生儿发生EOS与胎膜早破、羊水污染、母亲产时发热、妊娠糖尿病、子痫前期、新生儿早产、新生儿发热、新生儿肺部感染相关,以此构建的模型预测效果良好,具有较好的临床预测价值,临床医护工作者或可据此模型及时识别易发生EOS的高风险新生儿,及时开展干预措施.