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                0.8                                                 0.8



                0.6                                                 0.6
              灵敏度                                                 灵敏度

                0.4                                                 0.4



                0.2                                                 0.2



                 0       0.2    0.4     0.6    0.8    1.0            0       0.2     0.4    0.6    0.8    1.0
                                 1- 特异度                                              1- 特异度
               图 1 初产妇产后 SUI 风险预测模型外部验证的 ROC 曲线                    图 2 经产妇产后 SUI 风险预测模型外部验证的 ROC 曲线
           Figure 1 ROC curves of external validation of risk predictive models for   Figure 2 ROC curves of external validation of risk predictive models for
           postpartum stress urinary incontinence in primiparous cohort  postpartum stress urinary incontinence in multiparous cohort

                 表 3 产后 SUI 风险预测模型外部验证的预测准确性                   P<0.001),可能与本研究初产妇验证组产后 SUI 发生
           Table 3 Externally validated prediction accuracy of risk predictive models   率(22.2%)高于建模组(12.5%)有关,猜测模型校准
           for postpartum stress urinary incontinence in primiparous and multiparous   不良是开发样本和验证样本病例组合差异的结果,从而
           cohorts
                                                               导致预测风险被系统性低估            [20-21] 。另外,有学者提出,
                       约登             阳性预 阴性预 阳性似 阴性似
            人群   临界值       灵敏度 特异度
                       指数              测值   测值    然比   然比      若预测阳性结局发生率与实际阳性结局发生率的不同仅
           初产妇   0.078  0.38  0.87  0.51  0.33  0.93  1.78  0.26  由模型中所包含的预测因子所引起,那么研究对象的预
           经产妇   0.261  0.59  0.74  0.85  0.61  0.91  4.83  0.31  测发生率和实际发生率将同时下降,而校准不会受到影
                                                               响,本研究中初产妇模型平均预测发生率远超过实际发
           故本研究针对先前的产后 SUI 风险预测模型进行外部验                         生率,提示校准不良的原因可能是由于该人群的其他特
           证,既是评估其可复制性的重要步骤,也是提供临床应                            征未包括在模型的预测因子中,但实际上却对原始模型
           用证据的关键环节。与此同时,文献表明,目前许多研                            的回归系数产生了影响          [22] 。例如,有研究表明糖尿病
           究者致力于开发新的模型,而外部验证研究却存在滞后                            病史、第二产程持续时间 90 min 同样是初产妇产后 SUI
           性 [16] ,这是对先前的科学知识和经验的浪费。对前期                        的危险因素    [23] 。在外部验证中,模型性能的下降很常见,
           构建的产后 SUI 风险预测模型的外部验证可以避免研究                         但这并不意味着要舍弃先前开发的模型,相反,这些发
           浪费,有助于解决预测模型开发泛滥与临床转化率低下                            现提示对初产妇预测模型进行持续更新的必要性                     [24] 。
           之间的矛盾     [17] 。另外,前期研究随访时间短,仅预测                        经产妇模型外部验证的结果显示其区分能力较
           产后 6 周 SUI 的发生情况,本研究以产后 6 个月 SUI 发                  好(AUC=0.833),同时,当以约登指数确定临界值
           生情况为结局,期望该模型在产后较长一段时间内能普                            时,经产妇外部验证模型的灵敏度为 0.74,特异度为
           遍使用,提高模型临床使用率。                                      0.85,显示出良好的预测效果,且在人群中拟合度良好
           3.2 产后 SUI 模型外部验证的模型性能 外部验证模                        (χ =9.62,P=0.293)。这些结果与内部验证结果相似,
                                                                   2
           型性能的检验主要考察区分度和校准度                 [18] 。区分度是        表明该模型同样适用于经产妇产后 6 个月 SUI 的预测,
           指模型正确区分阳性结局患者和阴性结局患者的能力。                            且可能是有效识别经产妇产后 SUI 高危人群的决策辅助
           一般 AUC<0.6 认为区分度较差,AUC>0.75 认为区分能                   工具。
           力较好   [19] 。而校准度则反映了模型预测的结局发生率                      3.3 本研究的优势与局限 本研究基于前期构建的产
           与实际观测发生率的一致程度,通常 Hosmer-Lemeshow                    后 SUI 风险预测模型,通过对新人群产后 6 个月内 SUI
           拟合优度检验 P>0.05 时,表明模型校准度较好               [19] 。      预测进行持续跟踪随访,对该模型进行独立外部验证,
               本研究结果显示,初产妇外部验证模型的 AUC                          总体而言,该预测模型表现出一定的预测能力,在经产
           为 0.719,相比于建模人群内部验证的 AUC 仅下降                        妇模型中内、外部验证结果良好,临床可操作性强,对
           0.044 [10] ,说明该模型在初产妇中具有较好的判别能力。                    正确预测经产妇产后 SUI 风险有广阔的潜力,但在初产
                                                   2
           然而拟合优度检验提示模型校准能力较差(χ =34.11,                        妇模型中校准度不足,需要进一步研究以供临床使用。
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