胎盘早剥危险因素分析及预测模型的建立

发布时间：2020-06-26 21:11

【摘要】：目的本研究旨在分析胎盘早剥危险因素,建立“胎盘早剥预测模型”,为探讨胎盘早剥病因以及量化评估胎盘早剥发生风险提供依据。方法回顾性分析2017年1月1日至2017年12月31日在福建省妇幼保健院产科住院分娩孕产妇临床资料。采用1:1病例对照研究,选择临床诊断或病理学证实为胎盘早剥患者为病例组,选择与病例组住院号最接近同期住院分娩未发生胎盘早剥患者为对照组。单因素分析胎盘早剥危险因素,将相关危险因素进行多因素Logistic回归分析,得出独立危险因素。根据比值比(Odds Ratios,OR)、国际妊娠期生理指标正常值范围对变量赋分,建立“胎盘早剥预测模型”。将每个患者的评分值绘制成受试者工作特性曲线(receiver-operating characteristics,ROC),根据ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价“胎盘早剥预测模型”的预测效能。所有数据分析使用SPSS18.0统计软件。结果1、本研究中胎盘早剥发生率为1.79%,II级胎盘早剥占比最高(41.25%),III级胎盘早剥占比最低(2.31%)。2、母亲妊娠结局方面,与对照组比较,病例组产后出血(postpartum hemorrhage,PPH)、输血、入住重症监护室(Intensive Care Unit,ICU)、住院天数、治疗费用增多,差异有统计学意义(P0.05)。新生儿预后方面,病例组早产儿、小于胎龄儿(small for gestation age,SGA)、新生儿窒息、新生儿肺炎、呼吸衰竭、新生儿贫血、凝血功能异常、低蛋白血症、缺血缺氧性心肌损害、入住新生儿重症监护室(Neonatal Intensive Care Unit,NICU)增多,差异有统计学意义(P0.05)。3、单因素分析得出胎盘早剥的12项危险因素分别为高龄、经产妇、不规律产检、子宫畸形、辅助生殖技术(assisted reproductive techniques,ART)、双胎妊娠、妊娠期高血压疾病(hypertensive disorder complicating pregnancy,HDCP)、胎儿生长受限(fetal growth restriction,FGR)、贫血、胎膜早破(premature rupture of membrane,PROM)、脐带过短、胎盘厚度5.0厘米(centimeter,cm)。4、多因素Logistic回归分析最终有7项进入回归模型,分别为高龄、经产妇、不规律产检、HDCP、PROM、FGR和贫血。5、“胎盘早剥预测模型”的ROC曲线AUC为0.777。总评分达到4分时,预测胎盘早剥敏感度为78.5%,特异度为61.1%;总评分达到5分时,预测胎盘早剥敏感度为67.3%,特异度为74.3%。因此,总评分5分为该模型的预测临界点。结论1、胎盘早剥母婴预后不良,患者PPH、输血、入住ICU发生风险增加,治疗费用增多,住院时间延长;新生儿发生SGA、早产儿、新生儿窒息、入住NICU等风险增加。2、胎盘早剥与高龄、经产妇、不规律产检、HDCP、PROM、FGR和贫血均密切相关。3、“胎盘早剥预测模型”对识别胎盘早剥患者有较高敏感度及特异度。总评分≥5分时胎盘早剥发生风险高,此类患者应纳入重点监护范围。4、“胎盘早剥预测模型”是一种简单、实用识别胎盘早剥高危患者的方法,对胎盘早剥发生具有一定的预测效能。
【学位授予单位】：福建医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R714.2
【图文】：

分布图,胎盘早剥,级别,分布图

福建医科大学硕士学位论文值 0.001 0.00 0.001 0.00 0.00 病例组特征分析本研究病例组不同级别胎盘早剥分布情况如下：II 级胎盘早剥 125 例，占41.25%）；III 级胎盘早剥 7 例，占比最低（2.31%）；0 级胎盘早剥 97 例32.01%）；I 级胎盘早剥 74 例（占比 24.42%）（见图 2.1）。

ROC曲线,胎盘早剥,ROC曲线,预测模型

2.6 描绘“胎盘早剥预测模型”的 ROC 曲线统计累加患者各变量评分，得出两组患者的各自总评分，并描绘出相应的ROC曲线（见图2.2）。如图所示，利用约登指数确定预测胎盘早剥发生的临界分值，总评分达到4分时，预测胎盘早剥敏感度为78.5％，特异度为61.1％；总评分达到5分时，预测胎盘早剥敏感度为67.3％，特异度为74.3％。曲线下面积（AUC）为0.777（95％CI 0.739-0.814）。

【参考文献】