研究目的1.系统评价不同早发型子痫前期风险预测模型的特征和性能,为进一步探索早发型子痫前期的预测方法提供参考。2.应用中国人群,前瞻性验证并比较不同早孕期预测方法用于筛查子痫前期的效果,为临床选择性应用提供参考。研究方法1.系统评价:（1）检索Pubmed、Embase、Medline、中国知网、万方数据库等数据库,检索早孕期预测早发型子痫前期并建立数学模型的研究,检索时间均为建库至2016年10月。（2）由2名评价者按纳入与排除标准独立筛选文献、评价偏倚风险并提取数据。（3）分类汇总不同预测模型的预测表现,分析纳入不同预测指标的模型性能;采用SAS9.4软件,对同时报道了简单模型（基于孕妇人口统计学资料、病史及家族史等高危因素构建）和复杂模型（由简单模型结合血压、子宫动脉血流阻力及血清学指标等建立）的研究,绘制最优复杂模型与简单模型表现的森林图,分析模型之间的差异。2.前瞻性验证:（1）纳入2017年03月-2017年09月于我院行产前检查的11⁺⁰-13⁺⁶周单胎孕妇,采集孕妇病史高危因素、标准化测量平均动脉压及子宫动脉搏动指数,规律随访并记录孕妇是否发生子痫前期等妊娠结局。（2）比较单一病史高危因素、辅助检查、使用临床指南和预测模型预测子痫前期的表现。（3）统计工具及方法:使用viewpoint6.0软件录入孕妇个人信息、超声血压数据及妊娠结局,建立数据库,使用SPSS16.0统计分析软件完成统计分析。计量资料以均数±标准差描述,使用t检验或校正t检验完成组间比较;计数资料以发生率表示,组间比较采用卡方检验、校正卡方检验、Fisher确切概率法。以P<0.05为差异有统计学意义。研究结果1.系统评价:（1）共17篇文献（包括9篇前瞻性队列研究,2篇病例对照研究及6篇巢式病例对照研究）纳入本研究,这些文献对10个不同人群进行预测并建立了预测模型。（2）13个预测早发型子痫前期的简单模型的AUC为0.64⁰.81,假阳性率为10%时的灵敏度为21%⁶0%。17个研究中,表现最优的复杂模型AUC为0.770⁰.978,假阳性率为10%时的灵敏度为48.0%⁹5.2%。（3）同时报告简单和复杂模型表现的研究中,表现最好的复杂模型较简单模型的曲线下面积（area under the curve,AUC）提升[M（min^max）]为0.171（0.060⁰.245）,假阳性率为10%时的灵敏度提升中位数为40.8%（16.0%⁵2.2%）。在简单模型基础上单独增加MAP的复杂模型,其AUC和灵敏度分别提升0.092（0.079⁰.104）和28.7%（16.2%⁵5.0%）;单独增加UtA-PI的复杂模型,AUC和灵敏度分别提升0.106（0⁰.137）和31.8%（-1%⁴1.9%）;同时纳入MAP和UtA-PI的复杂模型,AUC和灵敏度提升0.157（0.094⁰.218）和31.6%（12.0%⁵2.2%）。2.前瞻性验证:（1）本研究共招募700名早孕单胎孕妇,最终获得分娩结局信息664例,其中子痫前期15例、慢性高血压合并子痫前期6例、妊娠期高血压8例。（2）发病组与未发病组相比,初诊体重、BMI、子痫前期病史、慢性高血压病史存在统计学差异。（3）除慢性高血压病史外,其余病史因素预测子痫前期表现不理想。（4）单独使用MAP预测子痫前期,AUC为0.757,假阳性率为10%时,灵敏度可达61.9%,UtA-PI水平无明显预测价值。（5）各国指南用于预测子痫前期表现均不佳。（6）FMF简单模型AUC可达0.810（95%CI:0.732-0.887）,纳入MAP及UtA-PI后,预测价值无提升。研究结论1.复杂模型较简单模型预测早发型子痫前期效率有所提升,但同样缺少足够的外部验证;2.本研究应用中国人群,前瞻性验证了不同预测方法于早孕期预测子痫前期的效果。仅依据单独病史高危因素或使用指南预测子痫前期效果不高,通过病史高危因素建立的简单模型或可提高目前指南提供筛查手段的预测效果;3.国外研究报道的预测指标和预测模型仍需在中国人群中进一步验证。