新生兒低血糖風險預測模型的構建及驗證

張少艷 張瑋 蔡婷婷

[摘要]?目的?探討新生兒低血糖的相關危險因素，構建新生兒低血糖風險預測模型且檢驗模型效能。方法?采取回顧性分析方法收集2018年10月至2020年8月筆者醫院住院分娩的新生兒及孕母臨床數據727例，采用單因素分析和Logistic回歸分析相關危險因素構建預測模型。選取2020年9月至2021年2月150例新生兒及孕母臨床數據進行模型效能檢驗。結果?多因素?Logistic?回歸分析結果顯示，喂養問題、新生兒低體溫、新生兒并發癥、妊娠期糖尿病、胎兒宮內窘迫是影響新生兒低血糖的獨立危險因素（P<0.05）。模型驗證結果顯示，曲線下面積（area?under?the?curve，AUC）為0.883，敏感度為82.97%，特異性為88.35%，陽性預測值為76.47%，陰性預測值為91.92%，模型的總正確率為88.67%，具有理想的預測能力。結論?研究構建的預測模型對新生兒低血糖的發生風險具有良好的預測能力，可為早期排查新生兒低血糖高危人群并且啟動預見性護理干預措施提供參考。

[關鍵詞]?新生兒；低血糖；危險因素；預測模型

[中圖分類號]?R722??????[文獻標識碼]?A??????[DOI]?10.3969/j.issn.1673-9701.2024.11.010

Construction?and?validation?of?neonatal?hypoglycemia?risk?prediction?model

ZHANG?Shaoyan1，?ZHANG?Wei1，?CAI?Tingting2

1.Ward?24，?Obstetric?Nursing?Unit，?the?First?Affiliated?Hospital?of?Wenzhou?Medical?University，?Wenzhou?315000，?Zhejiang，?China;?2.School?of?Nursing，?Fudan?University，?Shanghai?200032，?China

[Abstract]?Objective?To?investigate?the?risk?factors?of?neonatal?hypoglycemia，?establish?the?risk?prediction?model?of?neonatal?hypoglycemia?and?test?the?effectiveness?of?the?model.?Methods?Retrospective?analysis?was?performed?to?collect?clinical?data?of?727?newborns?and?pregnant?mothers?who?were?delivered?in?a?Grade?Ⅲ?general?hospital?from?October?2018?to?August?2020.?Univariate?analysis?and?multivariate?Logistic?regression?analysis?were?used?to?analyze?related?risk?factors?to?construct?prediction?models.?The?clinical?data?of?150?newborns?and?pregnant?women?from?September?2020?to?February?2021?were?selected?to?test?the?efficacy?of?the?model.?Results?Multivariate?Logistic?regression?analysis?showed?that?feeding?problems，?neonatal?hypothermia，?neonatal?complications，?gestational?diabetes?and?fetal?distress?were?independent?risk?factors?for?neonatal?hypoglycemia?（P<0.05）.?The?model?verification?results?showed?that?the?area?under?the?curve?（AUC）?was?0.883，?the?sensitivity?was?82.97%，?the?specificity?was?88.35%，?the?positive?predictive?value?was?76.47%，?the?negative?predictive?value?was?91.92%，?and?the?total?accuracy?of?the?model?was?88.67%，?which?had?a?good?prediction?ability.?Conclusion?The?prediction?model?established?in?this?study?has?a?good?ability?to?predict?the?risk?of?neonatal?hypoglycemia，?which?can?be?used?to?provide?reference?for?early?screening?of?high-risk?groups?of?neonatal?hypoglycemia?and?starting?predictive?nursing?intervention?measures.

[Key?words]?Neonates;?Hypoglycemia;?Risk?factors;?Predictive?models

新生兒低血糖（neonatal?hypoglycemia，NH）是新生兒較為常見的一種代謝性疾病。世界衛生組織（World?Health?Organization，WHO）提出，新生兒血漿血糖濃度≤2.60mmol/L即為低血糖，伴或不伴有臨床癥狀均需進行臨床處理[1]。相關研究顯示，在高危新生兒中，NH發生率高達30%以上，早產兒中占15%～25%，正常足月兒占1%～5%[2]。由于大多數低血糖的患兒臨床癥狀不典型，常被原發病所掩蓋，或多為其他疾病的合并癥，使得臨床中難以及時發現并干預，這可能導致新生兒出現低血糖性的腦損傷、癲癇、遺留精神-運動發育遲緩等后遺癥[3-4]。目前，NH預測模型尚少，且不適用于產科病房，尚無法有效地輔助醫護人員早期識別新生兒發生低血糖[5-8]。因此本研究旨在構建預測模型，為早期排查NH高危人群并且啟動預見性護理干預措施提供參考。

1??對象與方法

1.1??研究對象

本研究為回顧性病例對照研究設計，通過醫院電子病歷系統統一收集所有新生兒及孕母資料。研究者統一培訓，采用統一的調查表及判斷標準進行資料收集。及時錄入新生兒及其孕母臨床資料并進行編號，數據錄入采用雙人錄入。收集2018年10月1日至2020年8月31日收住筆者醫院住院期間的新生兒及其孕母資料共收集新生兒共782例，有55例孕母臨床資料不完整予以剔除，最終納入727例新生兒，孕母628例。其中，單胎529例，雙胎99例，共發生NH105例。將低血糖患兒作為實驗組，正常血糖的新生兒作為對照組進行分組研究。納入標準：①入住產科病房所有新生兒；②入院24h內有血糖記錄；③新生兒母親或家屬同意并知情監測新生兒血糖。排除標準：①臨床資料不完整；②患有嚴重的先天性畸形的新生兒；③入院后即刻死亡、治療中途放棄自動出院。本研究已獲倫理委員會批準[倫理審批號：2020第（138）號]。

1.2??研究方法

檢索中國知網、萬方知識服務平臺、PubMed、Web?of?Science、EBSCO等數據庫有關NH相關文獻以及循證指南[9-11]，并通過專家咨詢及小組討論。制定NH風險評估調查表，最終共納入34個自變量。

1.3??統計學方法

采用SPSS?20.0統計學軟件對數據進行處理分析。計量資料用（）表示，組間比較采用t檢驗；不服從正態分布的數據，采用非參數秩和Mann-?whitney檢驗，以P<0.05為差異有統計學意義。計數資料采用χ2檢驗，將差異有統計學意義的變量進行多因素Logistic回歸分析，進一步對模型效能進行檢驗；根據受試者操作特征（receiver?operating?characteristic，ROC）曲線計算得模型Youden指數來獲得截取點，運用Logistic回歸進行建模評分繪制ROC曲線，計算敏感度、特異性、檢驗模型效能。

2??結果

2.1??NH的單因素分析

納入變量中有17個變量差異存在統計學意義，包括新生兒低體溫、妊娠期糖尿病（gestational?diabetes?mellitus，GDM）、新生兒并發癥、低出生體質量兒（low?birth?weight，LBW）、胎兒宮內窘迫、雙胎、喂養問題、早產、新生兒體質量、年齡、胎齡、孕期產后出血量、孕期增加體質量、分娩方式、早接觸、高血壓問題、肝損傷（P<0.05）。其余變量差異無統計學意義，見表1。

2.2??NH多因素Logistic回歸分析及模型構建

以單因素分析篩選出有統計學意義的變量，進行多因素Logistic回歸分析，最終得到NH的獨立危險因素包括喂養問題、新生兒并發癥、新生兒低體溫、GDM、胎兒宮內窘迫，見表2。對各個變量進行賦值，賦值方法見表3。將727例患兒根據賦值的結果依次計算出其對應P值，運用ROC曲線驗證該模型的是否有診斷價值（圖1），采用擬合優度檢驗（Hosmer-Lemeshow）評價預測模型是否有意義，該模型具有較高的Nagelkerke?R2值（0.619）以及Hosmer-Lemeshow檢驗（P=0.091），提示模型有意義，曲線下面積（area?under?the?curve，AUC）為0.944，95%CI：0.922～0.967，具有較好的擬合優度。見表4。

根據ROC曲線計算得模型Youden指數為0.762，敏感度為93.4%，特異性為82.9%，最佳臨界值為0.774，顯示該預測模型的預測性能良好。

2.3??NH風險預測模型的驗證

模型建立后，收集從2020年9月至2021年2月150例新生兒及孕母為檢驗組，對該模型進行驗證。將150名研究對象相應指標依次代入上述設計的回歸方程：計算出其低血糖發生的概率P值，AUC為0.883，95%CI：0.823～0.944，見圖2。以模型預測值最佳閾值0.738為界，實際發生低血糖人數為47例，模型預測發生低血糖39例，未發生低血糖8例，誤判8例，敏感度為82.97%；在實際未發生低血糖103例中，模型預測未發生低血糖人數91例，發生低血糖12例，誤判12例，特異性為88.35%。陽性預測值為76.47%，陰性預測值為91.92%；模型的總正確率為88.67%，顯示該預測模型具有較好的準確度和可信度，可準確預測NH的發生情況。

3??討論

本研究構建的預測模型中所識別的預測因子GDM，喂養問題與有關研究結果一致[12]。本研究模型具有較高的Nagelkerke?R2值（0.619）以及Hosmer-Lemeshow檢驗（P=0.091），提示模型具有較好的擬合優度，AUC為0.944。本研究模型Youden指數為0.762，敏感度為93.4%，特異性為82.9%，最佳臨界值為0.774。對該模型驗證結果顯示：AUC為0.883，95%CI：0.823～0.944。以模型預測值最佳閾值0.738為界，敏感度為82.97%、特異性為88.35%。陽性預測值為76.47%，陰性預測值為91.92%；模型的總正確率為88.67%，說明本研究模型的構建過程具有科學性，且經過驗證集驗證本預測模型的預測性能良好，該預測模型具有較好的準確度和可信度，可準確預測NH的發生情況。

新生兒體溫<36.5℃較新生兒體溫≥36.5℃發生低血糖風險高（OR=4.716，95%CI：1.907～2.162，P=0.001），可能原因是新生兒體溫調節中樞的反饋機制不成熟，機體各系統發育不夠健全以及醫護人員在新生兒出生時未及時做好保暖等相關護理措施等[13]。應加強做好新生兒自身保暖措施外，每個產房都應設置溫度控制器（WHO建議足月兒溫度應當≥25℃，早產兒≥26℃）和濕度控制器，以便醫務人員可以根據需要調整溫濕度。

新生兒有發生并發癥較沒有發生并發癥的發生低血糖風險高（OR=3.512，95%CI：1.202～10.263，P=0.022）。胎兒時期能量來源是葡萄糖，完全來源于母體，早產則導致新生兒機體內的肝糖原存儲量不足[14]。臨床應加強新生兒護理及血糖的監測，及時做好與新生兒科的溝通，根據病情變化決定是否轉運新生兒入住NICU，具體的護理措施根據新生兒的并發癥給予及時對癥處理，進行下一步的治療[15]。

孕母妊娠期間發生胎兒宮內窘迫比沒有胎兒宮內窘迫導致新生兒發生低血糖風險高（OR=0.099，95%CI：0.016～0.607，P=0.013），可能的原因是胎兒發生宮內缺氧的應激狀態下，兒茶酚胺類物質分泌增多，胎兒體內葡萄糖消耗增多，持續的缺氧，無氧酵解的增強，葡萄糖利用增加，使機體內儲備的糖量降低。因此，在分娩前嚴密監測胎心監護，若胎心基線發生變化，確定胎兒宮內窘迫，應及時做好相應措施，給予急診剖宮產的術前準備工作等。

本研究中喂養問題、GDM是新生兒發生低血糖的獨立危險因素，與既往多數研究報道一致[16]。喂養情況差的新生兒較喂養情況好的新生兒發生低血糖風險高（OR=0.063，95%CI：0.007～0.510，P=0.010），可能的原因是新生兒出生以后，主要靠自身的吸吮獲取營養，如果喂養不足、延遲喂奶等均易導致NH。因此母乳喂養是至關重要的，而保證母乳喂養的成功措施之一就是做好早接觸、早吮吸、早開奶[17]。孕母妊娠期間發生GDM的新生兒比未患有GDM孕母的新生兒發生低血糖風險高（OR=5.230，95%CI：2.002～13.657，P=0.001），原因可能是GDM的孕婦胎兒娩出后，在孕母高血糖的刺激下形成高胰島素血癥，減少了胎兒肺泡表面活性物質，引起新生兒呼吸窘迫綜合癥。除此之外，新生兒體內的血糖供應由于從母體高血糖水平環境的脫離而中斷，暫時性的高胰島素血癥仍然存在，如果不及時補充葡萄糖能量，容易出現低血糖[18]。因此，對于GDM所生的嬰兒應給予連續血糖監測，可以檢測出無癥狀的低血糖[19]。因此，對于GDM母親，應做好孕期的飲食體質量管理[20]。

本研究建立的NH早期風險預測模型具有良好的預測效果，有利于及時評估NH的危險因素，減少NH的發生。由于本研究屬于回顧性病例研究，可能存在選擇偏倚，且為單中心研究且樣本量偏小，影響論證強度，還需今后進一步擴大樣本量開展相關研究探討NH的危險因素。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2023–06–21）

（修回日期：2024–02–17）