【摘 要】
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目的筛选和分析甲状腺功能减退症的女性产后甲功转归的影响因素。方法通过回顾性研究,连续记录孕T1期至产后第12个月的甲状腺激素、甲状腺自身抗体、血清25OHD等指标。采用logistic回归和Cox回归方法筛选产后甲功转归的影响因素,机器学习算法评估其特征重要性。结果在252例甲减女性中,92例出现甲功改善,94例甲减持续,66例发生甲功异常进展。构建机器学习模型对产后甲功转归的影响因素进行特征重要
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目的筛选和分析甲状腺功能减退症的女性产后甲功转归的影响因素。方法通过回顾性研究,连续记录孕T1期至产后第12个月的甲状腺激素、甲状腺自身抗体、血清25OHD等指标。采用logistic回归和Cox回归方法筛选产后甲功转归的影响因素,机器学习算法评估其特征重要性。结果在252例甲减女性中,92例出现甲功改善,94例甲减持续,66例发生甲功异常进展。构建机器学习模型对产后甲功转归的影响因素进行特征重要性排位,发现孕T1期TPOAb是最强的预测因子。确定最优的多因素logistic回归模型,发现孕T1期TPOAb阳性、TgAb阳性和VitD适宜均为产后甲功改善的独立影响因素（P＜0.01）。同时,孕T1期TPOAb和TgAb阳性是产后“甲功异常进展”的独立危险因素（P＜0.001）,然而,孕T1期VitD适宜是产后“甲功异常进展”的独立保护因素（P=0.014）。多因素Cox回归分析验证孕T1期TPOAb阳性、TgAb阳性和VitD适宜对产后甲功转归的上述预测作用。结论在孕T1期评估甲状腺自身抗体和VitD营养有助于预测产后甲状腺功能的转归。
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