育龄妇女早产危险因素分析和机器学习临床预测模型构建

摘要： 目的：分析早产危险因素并构建预测模型。方法：基于2015-2020年东莞市孕前检查数据，采用1∶2倾向性评分匹配平衡混杂因素，分别采用Logistic回归与多种机器学习模型分析早产影响因素，利用递归特征消除法筛选变量，并以SHAP框架解释最优模型。结果：纳入26307对育龄夫妇，早产1405例（占5.34%）。Logistic回归显示，妻子BMI、丈夫年龄、男性胎儿及妻子被动吸... ... （共4页）