基于LASSO列线图预测硬膜外麻醉相关产后尿潴留的构建与外部验证

《Journal of Anesthesia》：Development and external validation of a LASSO-based nomogram to predict epidural-associated postpartum urinary retention

　　**摘要****目的** 开发并验证针对接受硬膜外镇痛（EA）阴道分娩产妇的产后尿潴留（PUR）风险预测模型，以支持个体化膀胱管理。**方法** 本双中心回顾性队列研究分析了两家医院（2022–2024年）的电子病历。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归从人口统计学、分娩及镇痛相关变量中筛选独立预测因子，并据此构建临床列线图。模型经过内部和外部验证，采用校准度、区分度（受试者工作特征曲线下面积[AUC]）及决策曲线分析（DCA）评估模型性能。**结果** 在1019例接受EA的产妇中（PUR发生率为16.09%），镇痛时间延长及第二产程延长与PUR独立相关，而较高的间歇导尿频率（ICF）与较低的PUR记录率相关。该模型在验证队列中表现出优异的区分度、良好的校准度以及临床净获益。**结论** 经验证的列线图可在晚期产程中提供PUR风险的实时个体化评估。通过识别高风险产妇，为风险自适应膀胱监测及个体化护理提供了循证依据；然而，此类模型指导的管理能否最终降低PUR发生率，仍需在前瞻性干预研究中加以验证。