体外受精(IVF)后双胎妊娠中口服葡萄糖耐量试验(OGTT)与不良围产结局的剂量-反应关系：基于大样本人群的队列研究

本研究聚焦体外受精(IVF)双胎妊娠中口服葡萄糖耐量试验(OGTT)与母婴不良结局的关联。研究人员通过回顾性分析2,541例IVF双胎妊娠数据，采用Spearman相关性和限制性立方样条(RCS)模型，发现OGTT各时间点血糖值(空腹OGTT0≥5.1 mmol/L、1小时OGTT1≥10 mmol/L、2小时OGTT2≥8.5 mmol/L)与妊娠期肝内胆汁淤积症(ICP)、新生儿低血糖及高胆红素血症显著相关。机器学习模型验证随机森林(RandomForest)预测效能最佳，为IVF双胎妊娠的血糖管理提供了新型生物标志物和干预靶点。

　　

这项开创性研究揭示了体外受精(IVF)双胎妊娠中血糖动态变化与母婴结局的精密关联。通过对2,541例IVF双胎妊娠的回顾性分析，研究团队采用多维度方法解析了口服葡萄糖耐量试验(OGTT)三个关键时间点的临床意义：空腹血糖(OGTT0)≥5.1 mmol/L时，妊娠期肝内胆汁淤积症(ICP)和新生儿低血糖风险显著攀升；1小时血糖(OGTT1)≥10 mmol/L时，ICP和新生儿高胆红素血症概率激增；而2小时血糖(OGTT2)≥8.5 mmol/L则与新生儿高胆红素血症强烈相关。

研究巧妙地运用限制性立方样条(RCS)模型，首次发现OGTT2与新生儿高胆红素血症呈现独特的U型剂量反应曲线，同时揭示OGTT2每升高1 mmol/L，分娩孕周缩短0.08周，新生儿出生体重减少15.04克。在机器学习模型对决中，随机森林(RandomForest)以优异表现脱颖而出，为临床预测提供了可靠工具。这些发现不仅为IVF双胎妊娠的血糖管理划定了新的警戒线，更开创性地提出OGTT动态变化可作为预测不良结局的早期生物标志物。