目的基于血清微小RNA-206(microRNAs-206,miR-206)、转化生长因子-β1(transforming growth factor beta 1,TGF-β1)、sma和Mad相关蛋白3(sma and Mad related protein 3,Smad3)浓度构建妊娠期高血压疾病(hypertensive disorder of preg...目的基于血清微小RNA-206(microRNAs-206,miR-206)、转化生长因子-β1(transforming growth factor beta 1,TGF-β1)、sma和Mad相关蛋白3(sma and Mad related protein 3,Smad3)浓度构建妊娠期高血压疾病(hypertensive disorder of pregnancy,HDP)患者不良妊娠结局的预测模型。方法选择2020年1月至2023年1月于河北中石油中心医院分娩的HDP患者229例,根据妊娠结局将其分为(不良组)和(正常组)。比较两组患者血清miR-206、TGF-β1和Smad3浓度。采用Logistic回归分析筛选与不良妊娠结局发生相关的危险因素,并绘制列线图模型。结果血清miR-206、TGF-β1和Smad3浓度预测HDP患者不良妊娠结局发生的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.768、0.623、0.710;三者联合预测HDP患者不良妊娠结局发生的AUC为0.876,敏感度为87.78%、特异度为92.68%。多因素Logistic回归分析显示,收缩压、24 h尿蛋白、天门冬氨酸氨基转移酶(aspartate aminotransferase,AST)、丙氨酸氨基转移酶(alanine aminotransferase,ALT)、miR-206浓度、TGF-β1和Smad3浓度均是不良妊娠结局发生相关的独立影响因素(P<0.05)。基于此构建列线图模型,其预测妊娠不良结局发生效能的C指数为0.977(0.961~0.992)。结论血清miR-206、TGF-β1和Smad3浓度与HDP患者不良妊娠结局的风险有关,据此构建的列线图模型可能成为预测HDP患者不良妊娠结局的有效工具。展开更多
文摘目的基于血清微小RNA-206(microRNAs-206,miR-206)、转化生长因子-β1(transforming growth factor beta 1,TGF-β1)、sma和Mad相关蛋白3(sma and Mad related protein 3,Smad3)浓度构建妊娠期高血压疾病(hypertensive disorder of pregnancy,HDP)患者不良妊娠结局的预测模型。方法选择2020年1月至2023年1月于河北中石油中心医院分娩的HDP患者229例,根据妊娠结局将其分为(不良组)和(正常组)。比较两组患者血清miR-206、TGF-β1和Smad3浓度。采用Logistic回归分析筛选与不良妊娠结局发生相关的危险因素,并绘制列线图模型。结果血清miR-206、TGF-β1和Smad3浓度预测HDP患者不良妊娠结局发生的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.768、0.623、0.710;三者联合预测HDP患者不良妊娠结局发生的AUC为0.876,敏感度为87.78%、特异度为92.68%。多因素Logistic回归分析显示,收缩压、24 h尿蛋白、天门冬氨酸氨基转移酶(aspartate aminotransferase,AST)、丙氨酸氨基转移酶(alanine aminotransferase,ALT)、miR-206浓度、TGF-β1和Smad3浓度均是不良妊娠结局发生相关的独立影响因素(P<0.05)。基于此构建列线图模型,其预测妊娠不良结局发生效能的C指数为0.977(0.961~0.992)。结论血清miR-206、TGF-β1和Smad3浓度与HDP患者不良妊娠结局的风险有关,据此构建的列线图模型可能成为预测HDP患者不良妊娠结局的有效工具。
