目的 应用Logistic回归模型及卡方自动交互探测(CHAID)决策树模型分析胎儿染色体异常的影响因素,比较两种模型对其的预测价值.方法 回顾性分析10种常见超声软指标阳性并获得羊水穿刺结果的642例单胎孕妇资料,以胎儿染色体结果为因变量,超声软指标为自变量,建立Logistic回归模型和CHAID决策树模型,筛选胎儿染色体异常的影响因素;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析两种模型对胎儿染色体异常的预测价值.结果 单因素Logistic回归模型显示,NT增厚、鼻骨缺失、侧脑室增宽均为胎儿染色体异常的影响因素(OR=4.942、2.558、2.463,均P<0.05);多因素Logistic回归筛选NT增厚(OR=7.511,P<0.05)、鼻骨缺失(OR=4.819,P<0.05)、侧脑室增宽(OR=4.789,P<0.05)用于回归模型的拟合,获得回归方程:Y=-2.888+2.016×NT增厚+1.572×鼻骨缺失+1.566×侧脑室增宽.CHAID决策树模型显示,NT增厚、鼻骨缺失均为胎儿染色体异常的影响因素.ROC曲线分析显示,Logistic回归模型预测胎儿染色体异常的曲线下面积大于CHAID决策树模型(0.712 vs.0.675),差异有统计学意义(Z=2.267,P<0.05).结论 Logistic回归模型和CHAID决策树模型均可预测胎儿染色体异常,Logistic回归模型的预测价值优于CHAID决策树模型.

Logistic回归模型;卡方自动交互探测决策树模型;染色体异常;胎儿;超声软指标

阳蓉;罗孝勇;李陶

400042 重庆市,陆军军医大学大坪医院超声科;四川省遂宁市中心医院超声科

临床超声医学杂志

[1]阳蓉;罗孝勇;李陶-.基于Logistic回归模型及卡方自动交互探测决策树模型预测胎儿染色体异常的研究)[J].临床超声医学杂志,2022(12):895-899

卡方自动交互探测决策树模型,888+2

胎儿染色体异常,CHAID,预测价值,超声软指标阳性,羊水穿刺,单胎,孕妇,因变量,受试者工作特征,NT,增厚,鼻骨,骨缺失,侧脑室增宽,+1

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