[摘要] 目的 探?新生儿重症高胆红素血症临床风险评估模型的建立途径。 方法 完整收集756例新生儿的临床资料予以回顾性分析研究，资料收集时间为2016年6月～2017年6月。利用临床危险因素结合出院前胆红素水平的方式对新生儿发生重症高胆红素血症的风险进行评估，并利用ROC曲线对模型的预测效果进行检验。 结果 756例新生儿中有59例新生儿出现重症高胆红素血症，疾病发生率为7.80%。危险因素包括主要危险因素（胎龄35～36周、出院前胆红素百分位数>P95、头颅血肿范围>3 cm×3 cm、出生3 d体重下降l0%×总体重以上）和次要危险因素（胎龄37周、皮下淤血、混合喂养、胎龄40周及以上、出院前胆红素百分位数为P76～P95）。利用ROC曲线对风险评估模型的临床预测效果进行评估，相应的评估结果显示，该模型对应的ROC曲线下面积为0.735，提示模型具有良好的风险预测效果。 结论 利用临床危险因素结合出院前胆红素水平的方式对新生儿发生重症高胆红素血症的风险情况进行评价模型建立和风险预测切实可行，模型预测准确性良好。
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[关键词] 重症高胆红素血症；新生儿；风险评估；模型；出院前胆红素水平；危险因素
[中图分类号] R722.1 [文献标识码] B [文章编号] 1673-9701（2018）03-0053-03
Exploration of the establishment of clinical risk assessment model of neonatal severe hyperbilirubinemia
WEI Chengsheng1 CHEN Meimei2 YANG Qingbao3
1.Department of Pediatrics， Wuhua County Women and Children's Hospital， Wuhua 514400， China； 2.Department of Gynecology and Obstetrics， Wuhua County Women and Children's Hospital， Wuhua 514400， China； 3.Department of Neonatology， Wuhua County Women and Children's Hospital， Wuhua 514400， China
[Abstract] Objective To explore the ways to establish a clinical risk assessment model of neonatal severe hyperbilirubinemia. Methods The clinical data of 756 newborns were collected completely for retrospective analysis. The data collection period was from June 2016 to June 2017. The clinical risk factors combined with pre-discharge bilirubin levels were used for the evaluation of the risks of neonatal severe hyperbilirubinemia， and ROC curve was used to test the predictive effect of the model. Results Among 756 newborn infants， 59 cases had severe hyperbilirubinemia， with the incidence rate of 7.80%. The risk factors included major risk factors（gestational age of 35-36 weeks， pre-discharge bilirubin percentage >P95， head hematoma range >3 cm×3 cm， birth weight loss over 10%×the total weight） and minor risk factors（gestational age of 37 weeks，subcutaneous congestion， mixed feeding， gestational age of 40 weeks and above， pre-discharge bilirubin percentage of P76-P95）. The ROC curve was used to evaluate the clinical predictive effect of the risk assessment model. The corresponding assessment results showed that the area under the ROC curve corresponding to the model was 0.735， suggesting that the model had a good risk predictive effect. Conclusion It is practicable to establish the evaluation model and predict the risk of severe hyperbilirubinemia in newborns by clinical risk factors combined with pre-discharge bilirubin levels， and the accuracy of model prediction is favorable. [Key words] Severe hyperbilirubinemia； Newborns； Risk assessment； Model； Pre-discharge bilirubin levels； Risk factors
高胆红素血症在新生儿期发生率较高，对新生儿的危害极大[1]。为此，临床早发现早治疗至关重要。美国儿科学会（AAP）在新生儿高胆红素血症处理的临床实践指南推荐中，建议对所有新生儿在出院前进行高胆红素血症发生风险的评估。采用时龄胆红素曲线进行评估并随访，有助于早发现、早治疗、早干预，降低了重症高胆红素血症的发生率[2]。我国新生儿高胆红素血症的发生率仍旧很高，通过建立科学的风险评估模型，可以很好的预测新生儿高胆红素血症的发生风险。进而更好的对临床治疗方案的制定和实施予以指导，有效预防胆红素脑病的发生，保障新生儿健康[3]。本次研究收集756例新生儿的临床资料予以回顾性分析研究，探讨新生儿重症高胆红素血症临床风险评估模型的建立途径，现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
完整收集756例新生儿的临床资料予以回顾性分析研究，资料收集时间为2016年6月～2017年6月。入组的756例新生儿中，男406例，女350例，胎龄35～42周，体重2000～4100 g。未见母婴ABO血型不合，临床资料完备，可满足本次研究的数据分析需求，经直接抗人球蛋白实验检查均未见阳性结果。对于本次研究过程中的实施方案，新生儿家人均事前了解，并签署知情同意书。
1.2 方法
1.2.1 经皮胆红素水平检测 在新生儿出生之后对其胆红素水平进行检测，检测时间控制在新生儿出生后的1 d之内。所使用的检测仪器为经皮黄疸测定仪，连续检测2次，记录2次的检测结果，并计算相应的平均值，将其作为最终的检测结果。针对不同新生儿的检测结果进行后续操作，如果经皮测定结果显示新生儿的胆红素水平在265 μmmol/L以上，则进一步进行检测，使用的仪器为新生儿总胆红素测定设备，检测其对微量血胆红素水平[4]。对不同新生儿的检查结果进行详细的记录。
1.2.2 出院后随访 准确记录不同新生儿的检测结果，结合其具体的经皮胆红素检测水平，制定一定的随访方案。对检测结果在265 μmol/L以下的新生儿，在其出院后予以1 d的随访，对经皮胆红素检测水平接近265 μmol/L的新生儿，均在其出院后对其实施为期2 d的随访；对检测水平达到265 μmol/L以上、且微量血胆红素水平接近265 μmol/L的新生儿，均在其出院后对其实施为期2～3 d的随访。如果经检测新生儿的经皮胆红素水平达到265 μmol/L以上、微量血胆红素水平显著低于265 μmol/L，则在其出院后对其实施为期1 d的随访。
1.2.3 风险预测 （1）临床资料风险预测。对入组新生儿的各项临床资料进行汇总分析，包括新生儿母亲的年龄和以往病史、产次、产期用药情况等。并收集新生儿各项临床资料，包括出生时间、胎龄、性别、体重水平及其变化情况等。针对存在血肿的新生儿，对其血肿面积等予以收集。并将收集到的数据信息统一利用Logistic回归模型进行分析，测定相应的OR值。（2）测定数据风险预测：设定一定的风险预测标准，相应的标准设置为经皮胆红素水平在265 μmol/L以下。以此为判定标准，对于超出这一水平的新生儿，以微量血胆红素水平为风险评估标准[5]。在新生儿出生后进行检测，并于3 d内完成上述两项指标的检测。结合相关数据资料，对上述两项数据进行转换，获得对应的危险评估值，并以高危范围胆红素水平作为主要危险因素预测指标[6]。其中，P95以上?楦呶＃?P76～P95为中危，P40及以下为低危。
1.2.4 模型预测效果评估 模型整体预测准确性用C统计量表示，绘制出研究对象的受试者工作特征（ROC曲线）。C统计量=受试者工作特征曲线（ROC曲线）下面积，ROC曲线下面积越大提示预测性越好[7]。
1.3 统计学处理
数据分析统一使用SPSS17.00软件，独立样本t检验和χ2检验处理两组患者的一般资料，计量资料用（x±s）表示，组间统计学比较使用方差分析中的SNK-q方法。计数数据采用[n（%）]表示，采用χ2检验。P 近年来，新生儿高胆红素血症的发病率有所增长，已经引起医学界的普遍关注，许多专家构建了不同的预防评价机制[10]。通过本次研究发现，结合预测分析情况，建立危险因素变量Logistic回归分析模型，依照测定OR值将病症评估危险因素分为两种类型，包括主要危险因素（胎龄35～36周、出院前胆红素百分位数>P95、头颅血肿范围>3 cm×3 cm、出生3 d体重下降l0%×总体重以上）和次要危险因素（胎龄37周、皮下淤血、混合喂养、胎龄40周及以上、出院前胆红素百分位数为P76～P95）。其中，将胎龄与出院前胆红素水平相结合可进一步提高高胆红素血症的预测性[11]。通过对上述两项指标进行检测，便可以十分方便快捷的得出相应的评估结果[12-13]。本次研究中，利用ROC曲线对风险评估模型的临床预测效果进行评价，结果显示，该模型对应的ROC曲线下面积为0.735，提示模型具有良好的风险预测效果。但是，由于我国幅员辽阔，在地理、遗传、气候以及生活方式上差别较大，因此不同地区和不同季节出生的新生儿血清胆红素水平有显著区别[14-15]。所以我们在建立重症高胆红素血症临床风险评估模式的过程中也要考虑这些因素的影响。
综上所述，利用临床危险因素结合出院前胆红素水平构建新生儿重症高胆红素血症风险评估模式切实可行，模型预测准确性良好，获得了较理想的效果，值得推广应用。
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（收稿日期：2017-11-23）
发表于 2018-8-15 19:47:41