本研究では入院時に得られる情報を用いてNICU およびGCU の入院日数を予測する重回帰式を構築し，テストケースを用いて予測式の交差妥当性を検証することを目的とする．対象はNICU・GCU 入院患児1280 例とし，Hold-Out 法にてモデル構築ケース1149 例とテストケース131 例に分割した．入院時点で得られる情報を説明変数とし，退院までの入院日数を目的変数とする階層的重回帰分析を行い，得られたモデルからAIC の値を求めて最適な統計モデルの選択を行った．選択されたモデルの説明変数として，入院時体重，在胎日数，入院時頭囲，アプガースコア１分，アプガースコア5 分，産科的異常の有無，経腟分娩・帝王切開分娩，初産・経産が得られた．テストケースにて実入院日数と予測入院日数を比較した結果，有意差を認めず高い相関を示したことから，当該施設の対象における交差妥当性が支持された．
