早产儿视网膜病变(ROP),全球可预防儿童失明的主要原因,是传统检测到眼睛考试由眼科医生在婴儿罗普的风险。因为这些检查诊断产量低的识别需要治疗罗普的婴儿,各种统计预测模型已经开发在高罗普风险识别婴儿需要经常眼睛检查和婴儿在低风险需要较少或没有罗普考试。1这些预测模型使用各种复杂的统计建模方法,通常包括出生体重(BW),胎龄(GA)和产后因素,如氧暴露或产后体重增加。模型性能评价通常是使用敏感性,特异性,或者减少数量的婴儿检查检测感兴趣的罗普的结果(例如,严重的罗普,罗普需要治疗,1型ROP)。大多数预测模型是由一个小数量的婴儿罗普感兴趣的结果,可能导致过度拟合或乐观的估计模型的性能。当通过外部验证预测模型应用到一个独立的群体,他们的表现通常变得贫穷。因为没有预测模型适用广泛,研究开发和验证健壮罗普预测模型对临床使用仍然是感兴趣的。