本文是一篇医学论文，本研究使用DCA曲线评估CPP预测模型的临床实用性，通过对本研究列线图模型绘制DCA曲线表明，此模型具有良好的临床收益。例如，当个体患者的阈值概率为55%时，其净收益可达0.64，既当概率预测为0.55时，给予患儿干预措施后，100个患儿中将有约64个患儿获益而不损害他人利益。
第2章对象与方法
2.1研究对象
选取2020年3月-2022年12月在江西省儿童医院内分泌遗传代谢科就诊并完善GnRH激发试验的PP女童919例，其中肥胖女童154例，非肥胖女童765例。
2.1.1纳入标准
（1）出现第二性征，就诊时乳房Tanner分期为B2期及以上；（2）出现乳房发育的年龄在4～8岁；（3）参照中国2-18岁儿童BMI界值点标准[14]，肥胖女童BMI≥同年龄第95百分位，非肥胖女童BMI位于同年龄第5百分位和第95百分位内；（4）病例资料完整。
2.1.2排除标准
（1）出现月经初潮及阴毛早现者；（2）颅内病变（中枢神经系统病变、颅内肿瘤和颅脑损伤等）或内分泌遗传疾病（临床综合征和基因突变等）引起的性早熟及外周性性早熟；（3）存在下丘脑、垂体、甲状腺和肾上腺等其他器质性疾病者；（4）患有肝肾心严重疾病或其他慢性疾病者；（5）有恶性肿瘤患者；（6）就诊前已应用可能影响HPGA药物治疗者；（7）病例资料不完整。
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2.2研究方法
2.2.1资料收集内容
（1）一般资料：就诊年龄、病程、BMI、乳房Tanner分期；（2）实验室资料：雌二醇(Estradiol，E2）、促黄体生成素（luteinizing hormone，LH）基础值、卵泡刺激素（Follicle stimulating hormone，FSH）基础值、LH峰值、FSH峰值；（3）影像学资料：左手腕骨年龄（bone age，BA）测定，盆腔超声检查（子宫容积、左右卵巢平均容积及成熟卵泡数目测定）。
2.2.2资料收集方法
（1）一般资料：就诊年龄参照就诊时病例系统所显示的岁及月，并化简记录数据，如7岁6月，记为7.5；病程参照患儿就诊时病例系统上主诉及病史所登记的时间，并化简记录，如3月，记为3；BMI由体重公斤数除以身高米数平方计算，其中身高、体重由内分泌专科护士测量，以kg/m 2为单位记录；乳房Tanner分期由接诊的内分泌专科医生评估，乳芽产生、乳晕突起为乳房B2期，乳晕和乳房增大为B3期，乳头、乳晕形成第二突起为B4期。
（2）实验室资料：全部患儿均完成基础性激素水平（E2、LH及FSH）的测定，并完成GnRH激发试验，患儿静脉注射戈那瑞林2.5ug/kg，最大量100ug，于静脉注射后30 min、60 min分别采血送检，测定两次的LH、FSH，取LH、FSH最大值为LH峰值、FSH峰值。检验过程均由江西省儿童医院检验科完成。
（3）影像学资料：BA摄片由江西省儿童医院影像科专业人员完成，同一内分泌专科医师按图谱法完成判读；子宫容积、左右卵巢平均容积和卵泡数目由江西省儿童医院超声科专业人员完成，容积大小根据3条径线乘积再乘以系数0.5233计算。
（4）数据处理：LH基础值以0.2IU/L为界，将其转化为分类变量；卵巢卵泡按有无成熟卵泡将其转化为分类变量；乳房Tanner分期按乳房是否为B2期将其转化为分类变量。其余资料均为连续型变量。
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第3章结果
3.1中枢性性早熟风险预测模型危险因素的调查分析
3.1.1单因素分析的初步筛选
在肥胖和非肥胖女童中，以是否进展为CPP作为因变量，将其余变量定义为自变量进行单因素分析。研究结果显示，肥胖女童中CPP组和非CPP组在BMI、病程和乳房分期的对比中差异不显著（P＞0.1）；两组在年龄、E2、LH基础值、FSH基础值、BA、子宫容积、平均卵巢容积和成熟卵泡的比较中差异显著（P＜0.1）。具体详见表3.1。
研究结果显示，非肥胖女童中CPP组和非CPP组在BMI的比较中差异不显著（P＞0.1）；两组在病程、年龄、乳房分期、E2、LH基础值、FSH基础值、BA、子宫容积、平均卵巢容积和成熟卵泡的对比中差异显著（P＜0.1）。具体详见表3.2。
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3.2中枢性性早熟风险预测模型的初步建立和分析
使用多因素Logistic回归分析中最终筛选出来的自变量及其回归系数和常数项，建立Logistic回归方程。肥胖女童CPP风险预测模型的回归方程为：P=1/1+EXP（-4.38+2.01*LH基础值+0.55*FSH基础值+1.15*子宫容积）；非肥胖女童CPP风险预测模型的回归方程为：P=1/1+EXP（-3.23+1.93*LH基础值+0.34*骨龄+0.33*子宫容积）。为判别肥胖和非肥胖女童CPP预测模型的预测性能，绘制ROC曲线进行评价（图3.1）。通过表3.5可发现肥胖女童CPP风险预测模型的AUC为0.90，预测的灵敏度为77.8%，特异度为90.40%，均优于非肥胖女童CPP风险预测模型。
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第3章 结果..................................... 6
3.1 中枢性性早熟风险预测模型危险因素的调查分析 ...................... 6
3.1.1 单因素分析的初步筛选 ............................ 6
3.1.2 多因素Logistic回归分析的最终筛选 ..................................... 8
第4章 讨论.................................. 13
4.1 肥胖女童中枢性性早熟风险预测列线图模型的分析 ................ 13
4.2 纳入肥胖女童中枢性性早熟风险预测列线图模型的预测因子.........14
4.3 肥胖女童中枢性性早熟风险预测列线图模型的评价与应用 .... 16
第5章 结论与展望 ................... 18
5.1 结论 .............................. 18
5.2 展望 ................................ 18
第4章讨论
4.1肥胖女童中枢性性早熟风险预测列线图模型的分析
医学论文参考
预测模型是用于帮助临床医生确定疾病是否存在或事件是否会在时间范围内发生以帮助决策的关键工具[17]。列线图预测模型结合了个体的疾病特征而不是单一指标，已被广泛应用于临床实践中预测不同疾病的诊断及预后，在推动个性化医疗方面发挥了重要作用[19]，并且在评估疾病的多种情况方面表现出比其他模型更高的效率[20]。目前列线图模型已广泛应用于肿瘤患者的生存预后，多系统疾病并发症的预测等方面[21,22]。但在儿科患者当中建立的列线图模型较少，其研究主要集中于预测病情恶化和早期疾病发生的风险，以便于早期采取干预措施。CPP作为目前儿童生长发育过程中的常见疾病之一，其发病率有逐年提高的趋势[23,24]。早期预测就诊肥胖患儿CPP发生风险对于临床措施优化、个体化治疗方案的制定具有重要作用。
目前大部分关于CPP风险的预测模型都是基于实验室指标和影像学特征所建立的。Binay等[25]发现基础LH水平、LH峰值/FSH峰值比值、宫底/宫颈比值、子宫长度和卵巢体积可作为预测CPP的可靠因子，但LH峰值/FSH峰值在预测CPP的临床使用中的场景较少。Caterra等[26]通过回顾性分析177名PP女孩的临床资料，发现基础LH≥0.2IU/L、E2≥50pmol/L、子宫纵径≥3.5cm、子宫横径≥1.5cm、卵巢体积≥2cm3以及有无子宫内膜是用于鉴别PP中快进展型CPP的危险因素，用上诉任意三个及以上因素构建预测快进展型CPP模型的AUC为0.71，提示该模型的诊断效能较差。You等[27]通过Framingham风险评分函数在Logistic回归模型的基础上建立了CPP的临床风险评分，风险评分包括青春期开始年龄、基础LH值、最大卵巢体积和子宫体积4个因素，该风险评分将其划分出低风险（＜10分）、中风险（10-19分）、高风险（≥20分）三组，该评分系统的AUC为0.85，但未使用列线图展现模型，不方便临床使用。
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第5章结论与展望
5.1结论
（1）LH基础值、FSH基础值和子宫容积是预测肥胖女童中枢性性早熟发生的独立危险因素。
（2）本研究构建的肥胖女童中枢性性早熟风险预测列线图模型的预测效能良好，为中等水平，可用于识别肥胖女童中枢性性早熟进展的高危人群，提供个体化预防方案。
参考文献（略）