妊娠期糖尿病預測模型的構建及效能分析

懷瑩瑩，金曉艷，張亞光

江蘇大學附屬昆山市第一人民醫院婦產科，江蘇昆山 215300

妊娠期糖尿病（GDM）是妊娠期間發病或首次發現的糖耐量異常引起的高血糖［1］，是妊娠期最常見的內分泌代謝紊亂。隨著經濟水平的增長及生活方式的改變，GDM 的發病率呈現迅速增長的趨勢，它的發生使得3% ～ 13%的妊娠復雜化［2-3］。GDM 對母嬰造成的近遠期危害日益突出，重視GDM 早期預測、及時進行醫學營養干預和體質量管理，可能有助于降低GDM 的發病率，減少其對母嬰的危害。目前研究認為，孕婦的年齡、糖尿病家族史、肥胖、種族、既往GDM 史等因素都與GDM 的發生發展有關［4］。國內外已有學者利用這些因素建立了GDM 預測模型，但單一指標的預測價值有限，并且各模型納入的高危因素并未統一［5-6］。因此，本研究基于妊娠早期臨床資料及妊娠早期實驗室檢查結果建立了GDM預測模型，并驗證其預測效能，以期為GDM 的早期干預提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 收集昆山市第一人民醫院2020 年1 月1 日—12 月31 日分娩的10 235 例單胎孕婦的臨床資料，孕婦均在妊娠24 ～ 28 周行75 g口服葡萄糖耐量試驗（OGTT）。排除標準：①因胎兒畸形、死胎等進行治療性引產的孕婦；②既往合并急慢性心、肝、腎等臟器嚴重疾病及內分泌代謝疾病史的孕婦；③分娩孕周≥42 周或＜28 周者；④病例資料不完整者；⑤近期有任何藥物服用史者。根據GDM 診斷標準［7］，1 270例孕婦確診GDM，8 965例未患GDM。

1.2 妊娠早期資料收集 從本院的電子病歷系統及蘇州醫院數字檢索系統獲取妊娠婦女的年齡、孕產史、既往史、家族史、學歷、身高、孕前體質量等一般資料。所有孕婦于妊娠早期（≤12+6周）進行相關實驗室檢查，包括血常規、肝腎功能、血脂、甲狀腺功能等。

1.3 GDM預測模型的構建及效能分析 比較GDM孕婦與非GDM 孕婦的臨床資料及實驗室檢查結果。采用SPSS19.0 軟件進行統計處理。符合正態分布的計量資料以±s表示，組間比較采用t檢驗；計數資料采用χ2檢驗。P＜0.05 為差異有統計學意義。將單因素分析中兩組差異有統計學意義的因素納入多因素回歸模型，采用Logistic 回歸分析GDM 發病的影響因素。根據多因素分析結果，建立GDM 預測公式，采用受試者工作特征（ROC）曲線對GDM 預測模型的效能進行檢驗。

2 結果

2.1 GDM發病的影響因素

2.1.1 GDM 孕婦與非GDM 孕婦妊娠早期臨床資料比較 GDM 孕婦與非GDM 孕婦的年齡、孕前BMI、孕次、產次、既往GDM 史、巨大兒分娩史、輔助生殖技術助孕史差異有統計學意義（P均＜0.05），詳見表1。GDM孕婦Hb、WBC、FPG、HbA1c、甘油三酯、總膽固醇、鐵蛋白水平均高于非GDM 孕婦（P均＜0.05）。詳見表2。

表1 GDM孕婦與非GDM孕婦妊娠早期臨床資料比較（例）

表2 GDM孕婦與非GDM孕婦實驗室檢查指標比較（± s）

表2 GDM孕婦與非GDM孕婦實驗室檢查指標比較（± s）

注：與非GDM孕婦相比，*P＜0.05。

是否確診GDM GDM孕婦非GDM孕婦n 1 270 8 965 Hb（g/L）126.70 ± 9.35*124.57 ± 10.14 WBC（×109/L）8.30 ± 1.74*7.60 ± 1.86 PLT（×109/L）218.03 ± 47.50 209.41 ± 50.74 FT4（pmol/L）16.05 ± 4.11 16.90 ± 6.10 TSH（mIU/L）1.66 ± 1.16 1.72 ± 1.65 TPOAb（IU/mL）18.91 ± 52.68 30.23 ± 97.23是否確診GDM GDM孕婦非GDM孕婦ALT（U/L）19.29 ± 14.92 17.46 ± 16.57 AST（U/L）17.79 ± 7.37 16.87 ± 7.40白蛋白（g/L）44.92 ± 3.47 44.23 ± 4.27總膽紅素（μmol/L）9.68 ± 3.56 10.27 ± 4.84直接膽紅素（μmol/L）3.65 ± 1.69 3.82 ± 2.25間接膽紅素（μmol/L）5.35 ± 2.64 5.58 ± 3.37是否確診GDM GDM孕婦非GDM孕婦鐵蛋白（ng/mL）83.48 ± 56.32*71.03 ± 54.09 FPG（mmol/L）4.85 ± 0.66*4.58 ± 0.38 HbA1c（%）5.44 ± 0.42*5.21 ± 0.48血肌酐（μmol/L）49.26 ± 8.10 48.81 ± 8.45血尿素氮（mmol/L）2.85 ± 0.69 2.90 ± 1.47甘油三酯（mmol/L）1.55 ± 0.76*1.30 ± 0.79總膽固醇（mmol/L）4.33 ± 0.66*4.14 ± 0.86

2.1.2 GDM發病的多因素Logistic回歸分析結果根據單因素分析結果，將可能影響GDM 的因素（P＜0.05）納入多因素Logistic 回歸分析，因變量賦值非GDM=0、GDM=1，自變量年齡、孕前BMI、Hb、WBC、FBG、HbA1c、甘油三酯、總膽固醇、鐵蛋白以實際值納入，巨大兒史、既往GDM 史、輔助生殖技術助孕史、生育史賦值為無=0、有=1。結果顯示，年齡、孕前BMI、WBC、鐵蛋白、HbA1c、FPG、甘油三酯、生育史、巨大兒史、既往GDM 史、輔助生殖技術助孕史是孕婦發生GDM的影響因素（P均＜0.05）。見表3。

表3 GDM發病的多因素Logistic回歸分析結果

2.2 基于妊娠早期資料的GDM 預測模型的構建及效 能 建立Logistic 回 歸 模型 為P=1/｛1+exp［-（15.877-0.083×年齡-0.0.084×孕前BMI-0.175×WBC-0.006× 鐵 蛋 白-0.684×HbA1c-1.143×FPG-0.271×甘油三酯+0.757×經產婦+0.852×輔助生殖技術助孕+1.173×巨大兒史+0.737×既往GDM史）］｝。該模型預測GDM 的ROC 曲線下面積為0.818，靈敏度為93%，特異度為56%，約登指數為0.531。見圖1。

圖1 基于妊娠早期資料的預測模型預測GDM的ROC曲線

3 討論

隨著國家生育政策的調整，生育二孩、三孩的孕婦增多，生育年齡也相應增大，高危孕婦的比例也越來越多。GDM 作為常見的妊娠并發癥之一，應盡早識別和預防，進一步實現精準個體化孕期管理。相關研究表明，GDM 對母兒的影響與血糖控制情況有關［8］，高血糖出現越早、血糖水平越高，不良妊娠結局發生率越高。目前，臨床上常用的GDM 篩查是在孕24 ～ 28 周進行OGTT，因診斷時間已至妊娠中晚期，接受充分、有效治療的時間也受到限制。如果在孕婦首次產前檢查時即進行GDM 篩查，并采取措施進行血糖管控，對改善母嬰結局具有重要意義。本研究收集了孕產婦妊娠早期的臨床資料和實驗室檢查數據，分析發生GDM 的危險因素，初步建立了妊娠早期預測GDM 的模型，對高危人群及時作出有針對性的飲食和體質量管理、適當運動等生活方式干預，或許可以在一定程度上降低GDM 的發病率、減輕GDM病情、減少母嬰近遠期并發癥的發生。

目前國內外學者普遍認為GDM 與患者的一般臨床資料如妊娠年齡、孕產次、輔助生殖技術、糖尿病家族史、孕前BMI、經濟條件、文化程度、既往GDM史、既往巨大兒分娩史等密切相關［5，9］。國外已有研究利用上述風險因素建立了GDM 預測模型，但各模型納入的高危因素不統一［10］，并且基于中國大樣本人群的預測模型較少。我國學者通過人口學特征及臨床特征建立早期GDM 預測模型，發現既往GDM 病史、年齡、糖尿病家族史、孕前BMI、既往巨大兒分娩史和孕次、產次建立的模型可以預測GDM的發生，當臨床評分系統閾值為1.5分時，預測GDM的靈敏度為56.2%、特異度為66.6%，但該模型的準確度并不十分理想，ROC 曲線下面積僅為0.659［6］。本研究發現，孕婦年齡、孕前BMI、孕次、產次、既往GDM 史、巨大兒分娩史、輔助生殖技術助孕史與GDM的發生密切相關，與相關研究結果一致。

現有研究顯示，早期篩查GDM 的指標主要集中在炎癥因子、脂肪因子、FPG、HbA1c、鐵代謝、肝酶代謝等相關指標［11］。GDM 患者的糖脂代謝、生化指標在妊娠早期就會表現出異常，這些指標的異常與胰島素抵抗的發生密切相關［12］。孕婦在初次建卡時檢查的項目也包含了上述指標。臨床研究發現，WBC、FPG、HbA1c、甘油三酯、鐵蛋白對于GDM 的篩查具有重要價值，將其納入篩查模型或許可以提高預測模型的準確性和實用性。且上述檢查指標并未增加孕產婦的經濟負擔，可從電子病歷中直接獲取數據，臨床實用性較高。

本研究最終確定了年齡、孕前BMI、WBC、鐵蛋白、HbA1c、FPG、甘油三酯、生育史、巨大兒史、既往GDM 史、輔助生殖技術助孕史為篩查模型的組成部分，并得出了相應的Logistic 回歸方程，檢驗效能較好。此篩查模型在GDM 孕婦基本臨床資料的基礎上構建，具有簡單、節約、可重復性高的特點，為GDM 風險預測及早期干預（包括合理飲食、運動、體質量管理等）提供了參考，有助于在一定程度上減少GDM 的發病率或減輕病情，降低后期胰島素治療負擔，減少母嬰不良妊娠結局的發生。

綜上所述，本研究成功構建基于妊娠早期一般臨床資料和實驗室檢查結果的GDM 篩查模型，具有一定的臨床應用價值。但本研究并未進行多中心、大樣本驗證，且為回顧性研究，可能存在一定的信息偏倚，上述結果仍有待進一步研究證實。