邓连方，梁 洁，卢 丹，黄秋杰，何 水

（钦州市第一人民医院产科，钦州 535000）

阴道分娩产后尿潴留（PUR）是产科常见并发症，发生率为1.5%～47%[1]，部分产妇会因症状渐性加重而发展为顽固性PUR，威胁产妇生命健康。早期识别和准确预测产妇产后PUR 风险对临床采取针对性预防措施具有重要的意义。然而，目前临床多采用Logistic 回归模型分析发生PUR 的影响因素[2]，其虽有训练速度快、简单易懂等特点，但无法直接呈现各因素对结果变量的重要程度。列线图是整合多个相关因素预测某事件发生概率的模型图，具有直观、可视化特点，在医学领域常用于疾病影响因素的风险预测；数据挖掘技术是一种较为新兴的统计学方式，如决策树、随机森林等均被证明可用于预测疾病发生[3-4]。目前这3种预测模型在顽固性PUR 的应用报道较少，且缺乏关于这3 种统计学方法预测顽固性PUR 的分析研究。本研究旨在对比列线图、决策树及随机森林模型对顽固性PUR的预测效能。

1 对象与方法

1.1 研究对象 回顾性分析2020 年1 月至2021 年12月在钦州市第一人民医院经阴道分娩的380例产妇的临床资料。纳入标准：（1）初产妇、足月、单胎；（2）头位妊娠，经阴道自然分娩；（3）产后6～8 h 内出现尿潴留，产后2 d 后有尿但无法自行排出。排除标准：（1）产前合并泌尿系统感染疾病者；（2）产前合并妊娠期高血压、糖尿病、甲亢者；（3）其它原因引发尿潴留（如产妇膀胱肿物、受外伤等）者；（4）严重精神系统疾病者；（5）合并严重肝、肾功能异常者。

PUR判断标准[5]：阴道分娩后6 h内无法自行排尿，或在自行排尿后经超声测定膀胱内残余尿量＞150 mL；……