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構建列線圖模型預測子癇前期的發病風險

2025-02-19 00:00:00錢璐顧惠鳳楊偉慧
中國現代醫生 2025年2期

[摘要]"目的"探討個體化預測子癇前期(preeclampsia,PE)的發病風險,并構建列線圖模型。方法"選取湖州市婦幼保健院自2020年1月至2023年7月收治的209例PE患者作為研究組,選取同期在湖州市婦幼保健院進行產前檢查的162例健康妊娠婦女作為對照組。采用Logistic回歸分析模型進行數據分析,采用R統計軟件構建基于Logistic回歸結果的列線圖預測模型,采用受試者操作特征(receiver"operating"characteristic,ROC)曲線、校準曲線,進行Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗以評估預測效能。結果"PE的發生與孕前體質量指數(body"mass"index,BMI)、孕周、孕次、流產史及是否多胎妊娠無相關性(Pgt;0.05),但孕婦的年齡、文化程度、妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及規范產檢是影響PE發生的相關因素(Plt;0.05);年齡≥30歲、文化程度為高中以下、有妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及不規范產檢為PE發生的危險因素(Plt;0.05);列線圖模型的ROC曲線下面積為0.813(95%CI:0.770~0.855)。結論"基于Logistic回歸模型篩選出的年齡、文化程度、有無妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及不規范產檢5項危險因素構建的列線圖模型對PE的發生具有較好的預測效能。

[關鍵詞]"子癇前期;發病風險;預測模型

[中圖分類號]"R714.252""""""[文獻標識碼]"A""""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2025.02.005

Construct"a"nomogram"model"to"predict"the"risk"of"preeclampsia

QIAN"Lu1,"GU"Huifeng2,"YANG"Weihui1

1.Intensive"Care"Unit,"Huzhou"Maternal"and"Child"Health"Hospital,"Huzhou"313000,"Zhejiang,"China;"2.Obstetrics"and"Gynecology,"Huzhou"Maternal"and"Child"Health"Hospital,"Huzhou"313000,"Zhejiang,"China

[Abstract]"Objective"To"explore"the"risk"of"preeclampsia"(PE)"and"construct"an"individualized"column"chart"predictive"model."Methods"A"total"of"209"PE"patients"admitted"to"Huzhou"Maternal"and"Child"Health"Hospital"from"January"2020"to"July"2023"were"selected"as"research"group,"and"162"healthy"pregnant"women"who"underwent"prenatal"examination"during"the"same"period"were"selected"as"control"group."Logistic"regression"model"was"used"for"data"analysis,"and"nomogram"prediction"model"based"on"Logistic"regression"results"was"constructed"by"R"statistical"software,"receiver"operating"characteristic"(ROC)"curve"and"calibration"curve"were"drawn,"and"Hosmer-Lemeshow"goodness-of-fit"test"was"conducted"to"evaluate"prediction"efficiency."Results"The"occurrence"of"PE"had"no"correlation"with"body"mass"index"(BMI),"gestational"age,"pregnancy"times,"abortion"history"and"whether"there"are"multiple"pregnancies"(Pgt;0.05),"but"age,"education"level,"gestational"diabetes,"gestational"hypertension"and"standardized"prenatal"examination"of"pregnant"women"are"related"factors"(Plt;0.05)."Age≥30"years"old,"education"below"senior"high"school,"gestational"diabetes,"pregnancy-induced"hypertension"and"irregular"prenatal"examination"were"risk"factors"for"PE"(Plt;0.05)."The"area"under"ROC"curve"of"nomograph"model"was"0.813"(95%CI:"0.770-0.855)."Conclusion"The"nomogram"model"based"on"age,"education"level,"diabetes"in"pregnancy,"hypertension"in"pregnancy"and"irregular"prenatal"examination"screened"by"Logistic"regression"model"has"a"good"predictive"effect"on"the"occurrence"of"PE.

[Key"words]"Preeclampsia;"Disease"risk;"Predictive"model

子癇前期(preeclampsia,PE)是妊娠期高血壓類疾病中的一種,PE的病理生理改變是全身小動脈痙攣,血管內皮受損[1-2]。隨著PE病情的加速進展,還會波及至其他全身各個系統、器官,引發心腦血管、腎臟疾病等并發癥,是導致孕婦和胎兒發生不良妊娠結局的重要原因之一[3]。因此尋找PE發病的高危因素,在妊娠孕初期施以有效干預及治療措施,有利于保障孕婦及胎兒的生命健康及安全。研究表明PE的發病機制復雜,PE與孕婦自身身體素質、免疫抵抗能力、營養狀態等均存在密切關系[4-5]。本研究對PE患者的基本資料進行分析并構建列線圖預測模型,旨在為制定針對此類孕婦的預防措施提供理論依據。

1""對象與方法

1.1""研究對象

選取湖州市婦幼保健院2020年1月至2023年7月期間收治的209例PE患者作為研究組,選取同期接受產前檢查的162名健康妊娠女性作為對照組。納入標準:①符合《妊娠期高血壓疾病診治指南(2015)》[6]中PE診斷標準:a.孕婦需在妊娠滿20周后,經專業醫療團隊依據臨床診斷標準,確診高血壓,收縮壓≥140mmHg(1mmHg=0.133kPa)且(或)舒張壓≥90mmHg;b.伴隨以下任意一項:尿蛋白定量檢測值達到或超過0.3g/24h,或尿蛋白與肌酐的比值≥0.3,或在隨機尿液檢測中蛋白尿顯示為+++及以上強度,或24h尿蛋白總量≥2.0g。c.伴有心、肺、肝、腎等任意1種重要器官或系統受累,胎兒受到累及;②自然受孕;③臨床資料完整。排除標準:①原發性高血壓患者;②胎盤形態、位置異常者;③伴有血液系統、免疫性疾病者;④合并甲狀腺功能異常、膽汁淤積等內分泌系統紊亂者;⑤合并惡性腫瘤者;⑥孕婦或胎兒存在病毒感染者。本研究納入的受試者均簽署知情同意書。本研究經湖州市婦幼保健院醫學倫理委員會批準(倫理審批號:2023-J-088)。

1.2""研究方法

收集研究對象的年齡、孕前體質量指數(body"mass"index,BMI)、孕周、孕次、流產史、是否多胎妊娠、文化程度及有無妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及規范產檢等基本資料。

1.3""統計學方法

采用SPSS"25.0統計學軟件對數據進行處理分析,計量資料以均數±標準差(")表示,組間比較采用t檢驗,計數資料以例數(百分率)[n(%)]表示,組間比較采用χ2檢驗。采用多因素Logistic回歸分析PE發病的危險因素。采用R3.6.3軟件與rms程序包構建PE發生的預測模型。采用受試者操作特征(receiver"operating"characteristic,ROC)曲線、校準曲線分析預測效能,以Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗進行驗證。Plt;0.05為差異有統計學意義。

2""結果

2.1""兩組受試者影響PE發生的相關因素比較

PE的發生與孕前BMI、孕周、孕次、流產史及是否為多胎妊娠無關(Pgt;0.05),年齡、文化程度、妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及規范產檢是影響PE發生的因素(Plt;0.05)。見表1。

2.2""多因素Logistic回歸分析影響PE發生的相關因素

多因素Logistic回歸分析結果顯示,年齡≥30歲、文化程度為高中以下、妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及不規范產檢為PE發生的危險因素(Plt;0.05)。見表2。

2.3""列線圖預測模型構建

通過Logistic回歸分析篩選出影響PE發生的危險因素,采用R軟件進行數據分析,構建用于預測PE發病風險的列線圖預測模型,見圖1。ROC曲線下面積為0.813(95%CI:0.770~0.855),見圖2。采用校準曲線及Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗對預測模型的擬合效度進行驗證,曲線斜率接近1,模型的預測值與實際觀測值一致性良好(χ2=10.018,P=0.264)。

3""討論

PE是妊娠期重癥疾病之一,約占30%,發病快且病死率高,影響孕產婦和胎兒健康,是不良妊娠結局的重要因素[7-8]。目前PE診斷多依賴臨床表現,可能錯過最佳干預時機。隨著疾病進展,患者可能出現并發癥,增加不良妊娠結局風險[9-10]。因此,建立基于個體化數據的預測模型對PE早期預警和干預有重要意義。列線圖模型是一種有效的預測工具,可綜合多個風險因素直觀展示PE風險概率[11-13]。本研究基于Logistics回歸分析,構建預測PE風險的列線圖模型,并驗證其可靠性和有效性。

本研究中PE的發生與孕前BMI、孕周、孕次、流產史及是否多胎妊娠無關,但孕婦的年齡、文化程度、妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及規范產檢是PE發生的危險因素,結合多因素Logistic回歸分析結果,年齡≥30歲、文化程度為高中以下、有妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及不規范產檢是PE發生的危險因素。高齡已是公認的PE高危因素,這主要是因為高齡孕婦的機體循環及代謝能力均存在一定程度的減弱,妊娠期間易發生氧化應激,且高齡患者血管可能存在動脈硬化導致脂質分泌及代謝紊亂,進而引起妊娠期高血壓疾病的發生,高齡孕婦在孕期中容易精神緊張,以上機體變化均可增加PE發生風險[14-15]。臨床中對高齡孕產婦需加以密切關注,同時孕婦自身需要保持身體健康,放松心情,避免PE等妊娠期疾病的發生。不同文化程度的孕婦發生PE的概率差異有統計學意義,這與王麗蘋等[16]研究結果一致。這是由于文化水平較低的孕產婦通常缺乏孕期保健知識,且妊娠期間對自身身體狀況的關注和了解較少,不能及時發現、辨別疾病的初期癥狀。而具有高文化水平的孕產婦會自主學習相關知識,關注自身變化,健康飲食、運動均可大大降低PE的發生概率[17]。醫院可通過加強孕期知識宣傳、傳播妊娠期相關疾病的危害等方式提高此類孕產婦的孕期知識水平。妊娠期高血壓是引發PE的關鍵因素。妊娠期高血壓的發生可引發機體內血小板聚集及血管內皮損傷,增加血管阻力、加大血管內皮的通透性,從而導致血管發生劇烈收縮、痙攣,最終發生PE[18-20]。妊娠期糖尿病也是影響PE發生的危險因素之一,孕產婦患有妊娠期糖尿病意味著機體內出現胰島素抵抗,這種狀態會影響血管功能,增加炎癥反應,進而引發胎盤缺血、缺氧,小血管痙攣,導致PE及不良妊娠結局的發生[21-22]。因此醫生及孕產婦需時刻注意血糖及血壓狀況,通過合理飲食、適量運動等方式避免妊娠期高血壓、糖尿病的發生。本研究結果表明,孕產婦是否進行規范產檢影響PE的發生,定期進行產檢不僅可密切觀察腹中胎兒的生長狀況,還能及時發現孕婦自身健康問題,采取有效治療可避免病情的發展。按時進行產檢有利于維護孕婦和胎兒的健康。醫院需加強產檢重要性的宣傳,及時通知孕婦進行產檢,盡量避免PE等妊娠期疾病的發生[23]。本研究基于Logistic回歸模型篩選出影響PE發生的危險因素構建列線圖預測模型,并運用ROC曲線、校準曲線等進行驗證,校準曲線斜率接近1,表明此驗證模型對PE的發生有較高的預測價值。

本研究存在一定局限性,樣本量較小,僅為內部驗證。未來研究應擴大樣本量進行多中心驗證,評估模型預測效能,減少地域、醫院級別影響。綜上,基于Logistic回歸模型篩選的5項危險因素(年齡≥30歲、高中以下文化程度、妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓及不規范產檢)構建的列線圖模型對PE預測效能良好,可供臨床參考。

利益沖突:所有作者均聲明不存在利益沖突。

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(收稿日期:2024–08–09)

(修回日期:2024–11–22)

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