【摘 要】
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目的 分析妊娠期糖尿病（GDM）患者并发先兆子痫的风险因素，并依此构建风险预测列线图模型，同时提出对应预防建议。方法 回顾性分析本院2019年3月～2022年3月收治的223例GDM患者临床资料，均随访至分娩结束，根据随访期间GDM患者并发先兆子痫情况将其分为并发组31例和非并发组192例，比较两组一般资料。采用多因素Logistic回归分析法分析GDM患者并发先兆子痫的危险因素，并基于此采用R3
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目的 分析妊娠期糖尿病（GDM）患者并发先兆子痫的风险因素，并依此构建风险预测列线图模型，同时提出对应预防建议。方法 回顾性分析本院2019年3月～2022年3月收治的223例GDM患者临床资料，均随访至分娩结束，根据随访期间GDM患者并发先兆子痫情况将其分为并发组31例和非并发组192例，比较两组一般资料。采用多因素Logistic回归分析法分析GDM患者并发先兆子痫的危险因素，并基于此采用R3.4.5软件包绘制列线图模型，且绘制受试者工作特征（ROC）曲线对列线图模型的预测效能进行评估，绘制校准度曲线图，并采用Bootstrap法检验预测列线图预测模型的一致性。结果 多因素Logistic回归分析结果显示，年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy为影响GDM患者并发先兆子痫的独立危险因素（P＜0.05）。将上述危险因素作为预测指标，构建GDM患者并发先兆子痫的风险预测列线图模型，ROC曲线分析结果显示，曲线下面积（AUC）为0.830（95%CI为0.736～0.901）,灵敏度为73.33%,特异度为82.22%,最大约登指数为0.555,临床应用预测准确率为87.10%;校准曲线图结果显示，预测并发先兆子痫概率与实际并发先兆子痫概率具有较好的一致性，运用Bootstrap法对模型进行验证，一致性指数为0.842。结论 年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy均为GDM并发先兆子痫的影响因素，结合上述因素构建列线图模型能够有效预测GDM患者并发先兆子痫的风险，且具有良好的预测效能，可为临床早期识别GDM并发先兆子痫患者提供参考。
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车排子地区车47井3 370.0—3 456.5 m井段为灰黑色含砾粗中粒岩屑砂岩、深灰—灰黑色含砾岩屑砂岩与砂岩互层，夹含碳粉砂岩，岩石组合与建组剖面及白板地等哈拉阿拉特组第六岩性段顶部可对比；在含碳粉砂岩中获得Protohaploxypinus clarus,P. verrucosus,P. junggarensis,P. jimsarensis,Noeggerathiopsidozonotr