龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：浙江大学医学院附属妇产科医院(浙江省妇女医院、浙江省妇女保健院)
摘要：本发明涉及一种预测降低PCOS患者助孕后发生子痫前期的模型。该模型通过以下步骤构建而成：病例样本的纳入与排除；采集患者临床数据；划分训练集和验证集；插补缺失值；在训练集中以患者是否发生子痫前期为因变量，以患者的临床特征为自变量进行单因素分析；对筛选出的候选预测变量进行线性假设检验，调整变量类型；对调整后的候选预测变量进行LASSO回归和Logistic回归分析，构建候选模型；评估候选模型的预测能力，在验证集中验证，筛选预测能力最优的模型。本发明聚焦患有PCOS且经体外受精‑胚胎移植IVF‑ET助孕的患者，结合部分心血管领域的新兴指标，能在胚胎移植前较好地预测降低子痫前期发病的因素，为极早期识别高危患者和优化助孕策略提供参考。
主权项：1.一种预测降低PCOS患者助孕后发生子痫前期的模型，其特征在于，通过以下步骤构建而成：S1、病例样本的纳入与排除；S2、设置指标，根据所述指标采集患者临床数据；所述指标包括女方变量和男方变量；其中，女方变量包括：生殖科初次就诊时的病史特征、生殖科初次就诊时的血清学检查特征、促排卵周期的特征、移植周期的特征；男方变量包括：生殖科初次就诊时的病史特征、促排卵时的年龄；S3、将所述步骤S1处理得到的病例样本按比例划分得到训练集和验证集；S4、插补缺失值；S5、在训练集中以患者是否发生子痫前期为因变量，以所述步骤S2中的指标为自变量，进行单因素分析，筛选出候选预测变量；S6、对筛选出的候选预测变量进行线性假设检验，调整变量类型；S7、对调整后的候选预测变量进行LASSO回归和Logistic回归分析，构建候选模型；S8、评估所述候选模型的预测能力，在验证集中进行验证，筛选出预测能力最优的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学医学院附属妇产科医院(浙江省妇女医院、浙江省妇女保健院) 一种预测降低PCOS患者助孕后发生子痫前期的模型
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号