研究背景：

新生儿持续性肺动脉高压（PPHN）是新生儿的一种主要致死性疾病，导致极高的死亡率。因此，早期识别PPHN的不良后果对临床实践至关重要。这项研究试图开发一个提名图预测系统来评估新生儿PPHN的死亡率。

研究方法：

2015年1月至2022年3月诊断为PPHN的230名新生儿参与了研究。对这些新生儿的临床特征和怀孕细节进行比较，以确定生存组和死亡组的新生儿。依次建立了单变量和多变量分析，以证明基本风险因素。建立了提名图预测模型。

研究结果：

共有203名新生儿被纳入分析。136名（67.0%）新生儿代表医院生存组。血浆pH值（OR=0.606，p=0.000，95%CI 0.45715-0.80315）、败血症（OR=3.544，p=0.000，95%CI 1.85160-6.78300）和异常妊娠史（OR=3.331，p=0.008，95%CI 1.37550-8.06680）被确定为与PPHN相关的新生儿死亡的独立风险因素。最后，根据多变量分析结果建立了提名图预测模型，表明预测和校准的功效。

研究结论：

本研究利用血浆pH值、败血症和异常妊娠史生成了一个适用的风险评分公式来识别PPHN新生儿的死亡，呈现出足够的预测价值和校准。新生儿持续性肺动脉高压是一种威胁生命的疾病，揭示了新生儿管理中的重大挑战，导致高发病率和死亡率。一个先进的预测系统将有助于改善这类患者的预后并保持治疗策略。本研究利用血浆pH值、败血症和异常妊娠史产生了一个新的适用的风险评分公式，通过提名图预测法识别PPHN新生儿的死亡。该评分公式在PPHN中呈现出有效的预测价值和校准。

参考文献：

Lin C, Mi J, Zhang Y, Duan S, Wu J, Li Y. A nomogram prediction model for early death in patients with persistent pulmonary hypertension of the newborn. Front Cardiovasc Med. 2022 Dec 22;9:1077339. doi: 10.3389/fcvm.2022.1077339. PMID: 36620618; PMCID: PMC9813219.