简介：【摘要】目的：讨论分娩镇痛对产妇产程及母婴并发症的影响；方法：收集2022年10月-12月期间在苏州大学附属第一医院分娩的104例足月孕产妇，分娩镇痛组64例，未行分娩镇痛组40例，观察并比较两组产妇的产程时间、会阴侧切率、中转剖宫产率、产后出血量、发热情况、新生儿Apgar评分、新生儿窒息发生率；结果：分娩镇痛组产妇的第一产程时间及总产程时间均长于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）；两组侧切率、中转剖宫产率、产后出血比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；分娩镇痛组发热率高于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）；两组的新生儿Apgar评分、新生儿窒息发生率差异无统计学意义（P＞0.05）；结论：分娩镇痛会延长产程时间，增加产时发热的发生率，但并不会改变分娩方式，不增加母婴并发症发生率。

简介：摘要目的建立及验证妊娠期高血压疾病（hypertensive disorders of pregnancy，HDP）不良结局的预测模型。方法回顾性分析2011年5月1日至2019年4月30日于苏州大学附属第一医院和四川省妇幼保健院分娩的HDP患者资料。根据入院48 h内是否发生不良结局，对HDP患者进行分组（不良结局组与非不良结局组）。应用单因素分析、套索算法（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）和多因素logistic回归分析筛选不良结局的影响因素，并建立预测模型。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under the curve，AUC）及校准图等评估预测效能。利用bootstrap重复取样法进行内部验证。建立模型后，回顾性收集2019年5月1日至2020年4月30日在苏州大学附属第一医院分娩的HDP患者相关资料，对模型进行外部验证。利用R语言构建列线图。结果（1）纳入2 978例HDP患者进行建模，其中不良结局组356例（12.0%）；纳入233例HDP患者进行外部验证，其中40例（17.2%）在入院48 h内发生不良结局。（2）根据LASSO及多因素logistic回归分析，筛选出预测HDP患者发生不良结局的最优预测因素，包括入院孕周、是否正规产前检查、症状数目、平均动脉压、血小板计数、纤维蛋白原、血清白蛋白、尿素及肌酐指标。据此建立logistic预测模型。（3）该模型的AUC为0.878（95%CI：0.858～0.897），界值为0.136，此时灵敏度为0.778（95%CI：0.731~0.820），特异度为0.848（95%CI：0.834~0.862）。Hosmer-Lemeshow检验显示P>0.05，校准图的校准斜率为1，截距为0。（4）内部验证结果表明模型有较好的一致性。外部验证的AUC为0.872（95%CI：0.807～0.937）。Hosmer-Lemeshow检验的P>0.05，绘制的校准曲线显示斜率为1.001。（5）同时用R语言构建了该模型的列线图。结论初步建立了预测HDP患者发生不良结局的预测模型。该模型具有一定准确度，可以作为评估HDP相关并发症的量化工具。