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子痫前期（PE）严重威胁母婴健康，早期预测至关重要。本研究针对现有模型适用局限，回顾性分析北京大学人民医院 5099 例孕妇数据，构建基于多因素 Logistic 回归的 PE 预测模型，发现 9 个独立风险因素，模型具良好预测效能，为临床早期筛查提供新工具。
子痫前期（Preeclampsia, PE）作为妊娠期特有的高血压性疾病，如同潜伏在孕期的 “隐形杀手”，全球发病率高达 2-8%，不仅是导致孕产妇和围产儿死亡的主要原因之一，其复杂的发病机制和缺乏早期精准预测手段的现状，更让临床医生面临巨大挑战。现有预测模型如胎儿医学基金会（FMF）模型虽有一定价值，但依赖超声设备测量子宫动脉血流等参数，在医疗资源有限地区难以普及，且针对中国人群的大样本验证数据不足。因此，开发一款基于临床病史、简便易行且适合中国国情的 PE 预测工具，成为亟待解决的临床难题。
为突破这一困境，北京大学人民医院的研究团队开展了一项具有重要临床意义的研究。他们回顾性分析了 2015 年 6 月至 2020 年 12 月期间在该院分娩、且孕 13-20+6 周有胎盘生长因子（Placental Growth Factor, PIGF）检测记录的 5099 例孕妇临床数据，旨在筛选 PE 风险因素并构建预测模型。这项研究成果发表在《BMC Pregnancy and Childbirth》，为 PE 的早期防控提供了新的思路和方法。
研究人员采用了以下关键技术方法：首先将数据随机分为训练集（70%，n=3569）和验证集（30%，n=1530）；通过单因素 Logistic 回归筛选出 P<0.2 的变量，纳入多因素 Logistic 回归模型，并以赤池信息准则（AIC）进行逐步回归变量筛选；利用受试者工作特征曲线（ROC）评估模型判别能力，校准曲线和 Hosmer-Lemesow 检验评价校准度，决策曲线分析（DCA）评估临床净获益；同时运用限制性立方样条回归（RCS）分析 PIGF 与 PE 风险的关系。
研究结果
风险因素筛选与模型构建
单因素分析显示，母亲年龄、孕前 BMI、家族高血压史、孕前糖尿病（PGDM）、妊娠合并肾病、妊娠合并免疫系统疾病、孕 11-13+6 周平均动脉压（Mean Arterial Pressure, MAP）及孕 13-20+6 周 PIGF 水平等 9 项指标与 PE 风险显著相关（P<0.05）。多因素 Logistic 回归进一步确定这些因素为独立预测因子，其中孕前 BMI≥25（OR=1.659）、家族高血压史（OR=2.834）、PGDM（OR=3.668）、妊娠合并肾病（OR=9.082）等风险效应尤为显著。
PIGF 与 PE 风险的 “L 型” 关联
RCS 分析发现，PIGF 水平与 PE 风险呈显著 “L 型” 关系：当 PIGF<90 pg/ml 时，风险随 PIGF 降低急剧上升；而 PIGF≥90 pg/ml 时，风险随浓度升高变化平缓。这一结果验证了 PIGF 作为早期预测生物标志物的重要性，为临床设定风险阈值提供了依据。
模型效能评估
训练集和验证集的 ROC 曲线下面积（AUC）分别为 0.793（95% CI:0.750-0.836）和 0.781（95% CI:0.709-0.853），显示模型具有良好的判别能力。校准曲线显示预测概率与实际发生率高度一致，Hosmer-Lemesow 检验 P 值分别为 0.428 和 0.293，提示模型校准良好。DCA 表明，在阈值概率 0.03-0.3 范围内，模型临床净获益显著优于 “全治疗” 或 “不治疗” 策略。
诺莫图的临床应用价值
基于多因素分析结果构建的诺莫图，将复杂的回归模型转化为可视化图表，涵盖母亲年龄、BMI、MAP、PIGF 等关键变量。临床医生可通过累加各变量评分，快速评估孕妇 PE 风险，为个性化干预提供直观依据。
研究结论与讨论
本研究构建的基于孕早中期病史的 PE 预测模型，在保持与现有模型相似假阳性率和检测率的同时，无需超声参数，仅需临床病史和 PIGF 检测，更适合中国医疗资源分布不均的现状，尤其在基层医院具有较高的可行性和成本效益。PIGF 阈值的设定（<90 pg/ml）及孕周范围的扩展（孕 13-20+6 周），弥补了现有模型对中孕期风险评估的不足，减少了因早孕期单一检测导致的过度干预或漏诊。
尽管研究存在单中心、回顾性设计的局限性，但其建立的风险预测框架为后续多中心验证和模型优化奠定了基础。未来若结合子宫动脉搏动指数（UtA-PI）、可溶性 fms 样酪氨酸激酶 - 1 / 胎盘生长因子比值（sFlt-1/PIGF）等血管生成因子，有望进一步提升预测准确性。该研究不仅为 PE 的早期筛查和精准干预提供了新工具，更推动了基于病史的风险分层在妊娠期高血压疾病管理中的应用，对改善母婴预后具有重要临床意义。
