基于阈值的全国出生队列预测早产风险分层：患病率阈值的实证应用

《Paediatric and Perinatal Epidemiology》：Threshold-Based Stratification of Predicted Preterm Birth Risk in a National Natality Cohort: An Empirical Application of the Prevalence Threshold

　　### 摘要#### 背景临床预测只有在估计风险与决策边界相连接时才可付诸行动。患病率阈值是一个由似然比推导而来的基准点，它可能补充传统风险分层，但其在产科人群中的经验表现尚未被充分描述。#### 目的评估固定概率截断值和一个正式推导的患病率阈值如何在一个国家队列中对预测早产风险进行划分。#### 方法我们分析了2024年美国出生公开使用数据集中美国居民的单胎分娩。早产定义为使用产科估计日期在37完整周前分娩。Logistic模型生成预测概率，并通过带有稳健方差的修改Poisson回归估计校正后的风险比。我们评估了区分能力、各风险十分位中的校准情况、5%、10%、15%和20%的固定截断值，以及基于23.3%敏感性和93.6%特异性从宫颈长度推导出的患病率阈值。#### 结果在3,004,719例完整病例妊娠中，263,034例（8.8%）为早产。c统计量为0.634（95% CI 0.633, 0.636），各十分位中预测风险与观察风险之间吻合良好。预测风险均值为8.75%，中位数为7.40%，范围为4.83%–84.22%。在10%、15%和20%截断值处，分别有17.7%、7.1%和4.5%的妊娠高于阈值，观察到的早产率分别为16.9%、24.4%和27.4%。宫颈长度似然比为3.64，对应的患病率阈值为34.4%；21,212例妊娠（0.71%）高于此基准点，观察到的早产率为38.1%。#### 结论更高的固定截断值筛选出更小、结果更富集的人群，但捕获的早产病例更少。推导出的患病率阈值为特定下游检测提供了透明的证据基准点，但它并非基于效用的治疗阈值或筛查建议。---### 利益冲突作者声明无利益冲突。### 数据可用性声明2024年美国出生公开使用数据文件及其文档可从美国国家卫生统计中心公开获取。