数据收集与队列构建
建立包含各类不孕诊断的夫妇队列,以分析自然受孕率。
基于NHS Grampian生育诊所和产科数据库,纳入1998-2016年间首次登记的9757对夫妇,排除不符合条件者后,最终分析7086对。数据包括女性年龄、不孕持续时间、BMI、吸烟、酒精使用、不孕诊断等。
Predicting natural conception leading to live birth for couples with infertility: a single-centre population-based cohort study of 7086 couples
该研究为基于人群的回顾性队列研究,包含了模型构建、内部验证(bootstrap)和决策曲线分析等多个验证层级,且模型经过校准和区分度评估。
7086对不孕夫妇队列 多种不孕类型(男性因素、不明原因、输卵管、无排卵、子宫内膜异位症等)
女性年龄对预测结果的影响 不孕持续时间对预测结果的影响 既往妊娠史对预测结果的影响 不孕诊断类别(如输卵管、不明原因等)对预测结果的影响 模型在内部验证中的校准和区分度
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
建立包含各类不孕诊断的夫妇队列,以分析自然受孕率。
基于NHS Grampian生育诊所和产科数据库,纳入1998-2016年间首次登记的9757对夫妇,排除不符合条件者后,最终分析7086对。数据包括女性年龄、不孕持续时间、BMI、吸烟、酒精使用、不孕诊断等。
估计诊断后一年内自然受孕活产的概率。
将自然妊娠定义为在首次生育治疗前受孕的活产,并使用Cox比例风险模型,以诊断结束为时间起点,对一年内未发生结局的进行审查(包括开始治疗、失访等)。
利用临床特征预测自然受孕活产的概率。
使用Cox模型,纳入女性年龄、不孕持续时间、BMI、吸烟、酒精、诊断类别(男性因素、子宫内膜异位症、无排卵、不明原因、输卵管、其他)等预测因子,并检验非线性,使用限制性立方样条。
评估模型的区分度和校准度。
使用Uno C统计量和AUC评估区分度,使用校准斜率和校准图评估校准,并通过bootstrap进行内部验证,计算乐观校正性能。
评估模型在不同风险阈值下对治疗决策的净收益。
使用决策曲线分析,比较模型策略与“治疗所有”或“不治疗”策略的净收益,以及在不同阈值下的差异。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据分析 | R软件 | R Foundation for Statistical Computing | 4.4.2 |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 队列构建 | 纳入标准、排除标准、登记年份范围、随访时长 阅读提示:Materials and methods - Study population |
| 结局定义 | 自然受孕的定义、随访时间窗口、审查事件 阅读提示:Materials and methods - Outcome |
| 预测模型 | 自变量、处理缺失数据的方法、非线性变量的处理 阅读提示:Materials and methods - Prediction modelling |
| 模型性能 | 内部验证方法、性能指标(C统计量、校准斜率等) 阅读提示:Materials and methods - Model performance |
| 临床效用分析 | 决策曲线分析的阈值设置 阅读提示:Materials and methods - Clinical usefulness |