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本研究聚焦于皮肤接触（SSC）的实施现状，利用机器学习（ML）技术预测影响SSC的关键因素，为改善母婴健康提供新思路。
本研究由伊朗霍尔木兹甘医科大学的研究团队开展，旨在通过机器学习技术预测影响母婴皮肤接触（SSC）的关键因素，为提高SSC实施率提供科学依据。研究结果表明，doula支持、新生儿体重、孕周、参加分娩课程和产妇年龄是影响SSC的重要预测因子。该研究为优化母婴护理实践提供了新的视角，有助于提升母婴健康水平。论文发表在《BMC Pregnancy and Childbirth》上，为相关领域的研究和实践提供了重要参考。
研究背景与意义
皮肤接触（SSC）是指在分娩后立即将新生儿放置在母亲裸露的胸部，并在两者都被包裹在温暖的毯子中时至少保持一小时或直至完成第一次哺乳。这种做法已被证实对母婴健康具有诸多益处，包括促进母乳喂养、减少产后出血、降低母婴压力以及改善新生儿的生理适应能力等。然而，尽管世界卫生组织（WHO）推荐立即或早期进行皮肤接触，但在全球范围内，母婴分离的情况仍然普遍存在。研究表明，SSC的实施率在全球范围内差异显著，从1%到98%不等，且在低中等收入国家的实施率普遍较低。这种差异可能与医疗资源短缺、医护人员工作负担重、缺乏相关知识和文化习俗等因素有关。
为了更好地理解和推广SSC的实施，研究人员需要深入了解影响其实施的因素。以往的研究虽然探讨了部分相关因素，但缺乏系统性和全面性。因此，本研究利用机器学习技术，基于大量母婴数据，构建预测模型，旨在识别影响SSC实施的关键因素，为制定针对性的干预措施提供科学依据。
研究方法
本研究的数据来源于伊朗母婴网络（Iranian Maternal and Neonatal Network, IMan Net），涵盖了2020年1月至2022年1月期间在伊朗阿巴斯港一家三级医院分娩的单胎孕妇的电子病历记录。研究纳入了8031名符合条件的母亲，其中3759名（46.8%）进行了SSC。研究团队提取了与SSC相关的潜在预测因素，包括人口统计学特征（如年龄、教育水平、居住地、是否参加分娩课程和产前保健的可及性）、产科因素（如产次、分娩方式、孕周）以及母婴临床因素（如妊娠期高血压、妊娠糖尿病、慢性疾病、羊水胎粪污染、胎儿窘迫、新生儿体重、性别和分娩时的doula支持等）。
研究中使用了九种统计学习模型构建预测模型，包括线性回归、逻辑回归、决策树分类、随机森林分类、深度学习前馈网络、极端梯度提升（XGBoost）、轻量级梯度提升（Light GBM）、支持向量机（SVM）和基于k最近邻的置换特征分类（KNN）。通过k折交叉验证对模型进行内部验证，并使用接收者操作特征曲线下面积（AUROC）、准确率、精确率、召回率和F1分数等指标评估模型的预测能力。
研究结果
人口统计学因素与SSC的关系
研究发现，SSC在年轻母亲、受教育程度较高、居住在农村地区、参加过分娩课程以及产前保健可及性较好的母亲中更为常见。具体而言，受教育程度较高的母亲中，SSC的实施率显著高于文化程度较低的母亲（47.9% vs. 2.5%）。此外，参加分娩课程的母亲中，SSC的实施率达到68.4%，远高于未参加课程的母亲。
产科因素与SSC的关系
SSC在自然分娩且孕周≥37周的母亲中更为常见。研究显示，孕周≥37周的新生儿中，SSC的实施率达到95%，而孕周<37周的新生儿中，SSC的实施率仅为5%。此外，分娩方式也是SSC的重要预测因素。自然分娩且未行会阴切开的母亲中，SSC的实施率达到66.1%，而在剖宫产、会阴切开或吸引分娩的母亲中，SSC的实施率分别仅为3%、30.5%和0.4%。
母婴临床因素与SSC的关系
研究还发现，妊娠期高血压、妊娠糖尿病、羊水胎粪污染、胎儿窘迫、慢性疾病和药物成瘾等并发症均与较低的SSC实施率相关。相反，doula支持、女性新生儿以及新生儿体重在2500-4000克之间的案例中，SSC的实施率较高。例如，有doula支持的母亲中，SSC的实施率达到67.4%，而无doula支持的母亲中，SSC的实施率仅为12.9%。
模型性能与关键预测因子
在所有模型中，深度学习模型（AUROC：0.81，准确率：0.75，精确率：0.67，召回率：0.77，F1分数：0.73）和线性回归模型（AUROC：0.80，准确率：0.75，精确率：0.66，召回率：0.75，F1分数：0.71）表现最佳。研究识别出的关键预测因子包括doula支持、新生儿体重、孕周、参加分娩课程和产妇年龄。
研究结论与讨论
本研究首次利用机器学习技术预测影响SSC实施的因素，为母婴护理实践提供了新的视角。研究结果表明，SSC的实施受到多种因素的综合影响，包括产妇的教育水平、分娩方式、孕周、新生儿体重以及是否获得doula支持等。这些发现为制定针对性的干预措施提供了科学依据，有助于提高SSC的实施率，从而改善母婴健康结局。
此外，研究还强调了教育和培训在提高SSC实施率中的重要性。通过加强对产妇及其家属的教育，提高他们对SSC益处的认识，可以有效促进SSC的实施。同时，优化医疗资源配置，减少不必要的医疗干预（如会阴切开），并为剖宫产和复杂分娩的产妇提供更多的支持，也是提高SSC实施率的关键策略。
总之，本研究通过机器学习技术成功识别了影响SSC实施的关键因素，并为优化母婴护理实践提供了新的思路。未来的研究可以进一步探索这些因素在不同文化和社会背景下的具体作用机制，以推动SSC在全球范围内的广泛实施。
