本数据集来源于我院2012年1月1日至2022年12月31日期间收治的胎盘植入性疾病孕妇电子病历数据。数据集包含188例样本。数据涵盖4个围产期变量和一个结局变量，围产期变量包括：孕产妇年龄（已进行K-匿名化分段处理）、产次、O型血（二分类变量）、流产史，以及基于上述4个变量经过逻辑运算得出的产前出血发生风险（%）（产前出血定义为孕28周至分娩前阴道出血量>20ml）。所有数据均经匿名化处理，符合伦理委员会批准（批件号：FSFY-Med-2019044）。基于本数据集，已通过多因素logistic回归分析（系数来源于本数据集）计算，并开发了首个胎盘植入性疾病产前出血预测列线图模型。经验证（AUC 0.826）证实模型具有良好的预测效能和临床实用性，并已构建Excel版预测工具。本数据集可用于胎盘植入性疾病孕妇产前出血风险预测、个体化应急预案制定、临床决策支持及相关妇产科临床研究。

本数据集使用医院电子病历系统SQL工具提取，以Excel格式存储。1.数据筛选与清洗：纳入标准为妊娠28-42周、确诊胎盘植入性疾病、活产分娩；排除标准为胎儿畸形、宫内死胎、凝血功能障碍、病历记录不完整。对关键变量缺失率>20%的病例予以排除，对缺失率较低的连续变量采用中位数填补，对异常值复核或剔除，统一计量单位，标准化编码分类变量。2.数据脱敏：删除姓名、身份证号、电话、住址等直接标识符，对病案号哈希加密，对就诊日期泛化至年份，对年龄进行K-匿名化分段处理（<20岁、20~25岁、25~30岁、30~35岁、35~45岁、≥45岁）。3.智能化加工与创新数据产出：依托多因素Logistic回归算法模型，利用本数据集验证的回归系数（常数项-1.524，年龄-0.028，产次0.531，O型血0.823，流产史0.779）构建预测方程。通过Excel公式自动化运算，将原始临床特征转化为定量的风险预测值。创新数据字段为：“产前出血风险（%）”，该字段实现了对个体病例发生产前出血概率的精准量化，是本数据集的核心增值部分。4.质量控制：实行双人独立录入核对、变量间逻辑校验及医学合理值域校验。

本数据集主要应用于妇产科临床领域，具体用于胎盘植入性疾病孕妇产前出血的风险预测与临床决策支持。基于本数据集构建的预测列线图模型，可在产前根据孕产妇年龄、产次、血型、流产史等四个独立预测因子，个体化评估产前出血发生概率，帮助临床医生提前识别高危人群、制定应急预案、准备血制品及必要时的手术干预。本数据集也可用于妇产科专病数据库建设、临床科研分析以及产前出血相关危险因素的流行病学研究。

详见附件共5个变量，5条例数据，展示胎盘植入性疾病产前出血预测数据集的结构与内容。 附件下载

表名：PAS_APH，主关键字段：无（以行号标识）。共6个字段：ID（病例序列编码）、年龄（分类）、产次（1/2/≥3）、血型（0=非O型血，1=O型血）、流产史（0=否，1=是）、产前出血风险（%）（由上述四个变量经过逻辑运算得出）。共188行，每行一例病例。