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基于超声征象构建侵袭性胎盘植入风险预测模型

2023-09-13 49 上传者：管理员

摘要：目的分析侵袭性胎盘植入超声征象并建立风险预测模型。方法选取126例经手术和/或病理确诊为胎盘植入的患者，根据胎盘植入深度分为侵袭性胎盘植入组(n=81)和粘连性胎盘植入组(n=45),通过logistic回归分析建立侵袭性胎盘植入风险预测模型并进行验证。结果 (1)侵袭性胎盘植入组的胎盘厚度大于粘连性胎盘植入组，胎盘后低回声带中断/消失、多个胎盘陷窝、基底部血管为团状/梳状、宫颈血窦、有剖宫产史的比例均高于粘连性胎盘植入组，差异具有统计学意义(P<0.05);(2)多个胎盘陷窝(OR=5.338,P=0.007)、基底部血管(OR=3.044,P=0.019)、剖宫产史(OR=4.363,P=0.009)是侵袭性胎盘植入的独立危险因素，建立的风险预测模型为Logit(P)=-1.583+1.675×多个胎盘陷窝比例+1.113×基底部血管比例+1.473×剖宫产史比例，五重交叉验证及Bootstrap验证表明模型具有较好的区分度及校准度。结论基于超声征象构建的预测模型有助于临床医生评估侵袭性胎盘植入风险。

关键词：
侵袭性胎盘植入
危险因素
超声征象
超声诊断
预测模型
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胎盘植入(placenta accreta spectrum, PAS)是指胎盘滋养层细胞异常侵入子宫肌层，根据侵犯深度分为3种类型：粘连型、植入型、穿透型[1],国际妇产科联盟(Federation International of Gynecology and Obstetrics, FIGO)将植入型及穿透型合称为侵袭性胎盘植入[2]。侵袭性胎盘植入为植入中的严重类型，大出血及子宫切除等不良结局风险明显增高[3],如能在产前及时准确诊断，可明显减少并发症的发生，改善妊娠结局。超声是胎盘植入产前诊断的主要方法，但既往研究[4,5]多为超声征象对胎盘植入的诊断效能，少有针对严重胎盘植入类型的预测研究。本研究基于超声征象建立侵袭性胎盘植入的风险预测模型，以期为临床决策提供一定的超声学参考。

1、资料与方法

1.研究对象

回顾性分析2018年2月至2022年5月在广西壮族自治区妇幼保健院住院分娩患者的超声图像特征及临床资料。纳入标准：①分娩前均于广西壮族自治区妇幼保健院行超声检查；②手术和/或病理确诊胎盘植入者。排除标准：①多胎妊娠者；②合并胎盘肿瘤等胎盘疾病者；③胎盘位于后壁者；④超声图像显示差者。

2.仪器与方法

使用GE Voluson E8及E10超声诊断仪，探头频率2.0～9.0 MHz。常规进行胎儿及其附属物检查，测量胎盘厚度，观察胎盘位置、胎盘内是否存在多个胎盘陷窝、胎盘低回声带是否中断或消失、胎盘基底部血管是否有团状或梳状血管，以及宫颈是否有血窦形成。通过院内网络系统调查电子病历，获取患者病史资料及手术记录。根据术中所见、术后病理结果并参考2019年FIGO对胎盘植入的临床分级方法，将患者分为粘连性胎盘植入组及侵袭性胎盘植入组。

3.统计学方法

应用SPSS 26.0软件进行统计分析，采用Shapiro-Wilk检验对连续数值型变量进行正态性检验，服从正态分布的组间比较采用独立样本T检验，不服从正态分布的采用Mann-Whitney U检验，分类变量采用χ2检验。运用受试者工作特征(ROC)曲线分析获取最佳截断值。对有意义的指标逐个进行单因素logistic回归分析，再将有统计学意义的指标纳入多因素logistic回归采用LR向后法分析，得出侵袭性胎盘植入的危险因素并建立风险预测模型，同时绘制列线图，计算模型的区分度及校准度，再分别通过五重交叉验证及bootstrap重复抽样1 000次验证模型的区分度和校准度。P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

1.患者基本资料及超声征象的差异性分析

(1)根据纳入及排除标准最终纳入126例患者，平均年龄(34.96±4.29)岁，其中侵袭性胎盘植入81例(64.29%),粘连性胎盘植入45例(35.71%),行子宫切除10例(7.9%)。

(2)侵袭性胎盘植入组的胎盘厚度大于粘连性胎盘植入组，胎盘后低回声带中断/消失、有多个胎盘陷窝、基底部血管为团状/梳状、有宫颈血窦、有剖宫产史的比例均高于粘连性胎盘植入组，差异具有统计学意义(P<0.05),见表1。

2. logistic回归分析

控制混杂因素后，多因素logistic回归结果显示多个胎盘陷窝(OR=5.338 ,P=0.007)、基底部血管(OR=3.044 ,P=0.019)、剖宫产史(OR=4.363,P=0.009)是侵袭性胎盘植入的独立危险因素，见表2、图1、图2。

表1两组患者基本资料及超声征象的差异性分析

表2单因素及多因素logistic回归分析

图1剖宫产术后侵袭性胎盘植入术前超声图像

a.二维超声示多个胎盘陷窝；b.彩色多普勒示胎盘基底部血管呈梳状。

图2剖宫产术后侵袭性胎盘植入术中所见：怒张血管穿透子宫浆膜层

3.侵袭性胎盘植入预测模型的建立及验证

根据得到的3个独立危险因素及回归系数建立侵袭性胎盘植入的风险预测模型为Logit(P)=-1.583+1.675×多个胎盘陷窝+1.113×基底部血管+1.473×剖宫产史，并绘制列线图，见图3。该模型的区分度为曲线下面积(AUC)=0.813(95%CI:0.739～0.888) ,校准度为χ2=8.206,P=0.084,五重交叉验证AUC=0.802,预测能力与模型相近，bootstrap 1 000次重复抽样校准曲线与理想曲线具有良好的一致性，见图4。

图3预测模型的列线图

图4预测模型校准与5重交叉验证ROC曲线图

a.预测模型及五重交叉验证的曲线；b.预测模型的校准曲线：Apparent为原始曲线，Bias-corrected为校正曲线，Ideal为理想曲线。

3、讨论

PAS是产科急重症之一，侵袭性胎盘植入概念的提出有助于临床医生评估胎盘植入的严重程度，对临床决策有重大意义。

本研究分析结果显示，胎盘厚度、宫颈血窦及胎盘后低回声带中断或消失的比例在侵袭性胎盘植入组均高于粘连性胎盘植入组，但这3项指标均不是侵袭性胎盘植入的独立危险因素，与既往研究[6,7,8]相似。考虑胎盘厚度的测量受测量切面影响较大，存在一定的测量误差可能是影响其进入模型的影响因素之一；当胎盘植入累及宫颈时可以存在宫颈血窦[9],该超声征象或一定程度提示了胎盘植入的位置或范围，但尚不足以作为侵袭性胎盘植入的风险预测因子；胎盘后低回声带的消失可能是胎盘绒毛直接侵入子宫肌层所致，但受检查医师的扫查切面跟力度及胎盘的附着位置、膀胱尿液充盈、晚孕期胎头下降等多种因素的影响，其假阳性率较高。

本研究显示，多个胎盘陷窝是侵袭性胎盘植入的独立危险因素，和既往研究[10]结果相似。正常胎盘的形成过程中绒毛滋养细胞侵入子宫螺旋动脉，以此满足妊娠需求。当胎盘植入时，滋养细胞侵袭放射状动脉、弓状动脉，甚至子宫动脉，使得高速血流直接冲击胎盘实质形成胎盘陷窝[11]。Finberg等[12]将胎盘陷窝按个数分级，无胎盘陷窝计为0;1～3个小陷窝计为1+;4～6个大陷窝计为2+;出现多个贯穿胎盘的陷窝时计为3+;发现植入性或穿透性胎盘植入评为2～3级，提示了胎盘陷窝越多可能植入越深。

本研究结果发现，胎盘基底部血管呈团状或梳状是侵袭性胎盘植入的独立危险因素，与既往研究一致。胎盘植入时滋养细胞由螺旋动脉向子宫肌层更大更深的动脉侵袭，胎盘植入越具侵袭性，胎盘子宫血管变化越明显。胎盘基底部的团状或梳状血管的超声征象在一定程度上反映了胎盘的浸润深度。

另外，本研究发现，剖宫产史也是发生侵袭性胎盘植入的独立危险因素。既往研究认为，剖宫产史对侵袭性胎盘植入诊断有重要意义，与本研究一致。由于剖宫产使蜕膜受损或缺失，从而显著增加滋养细胞的侵袭力[13],更强的侵袭力会更快且更容易侵袭子宫肌层，甚至穿透浆膜层，故相对无剖宫产而言，有剖宫产史更有可能导致侵袭性胎盘植入的发生。

本研究的局限性：本研究为回顾性研究，仅纳入术后确诊为胎盘植入且胎盘位于前壁及侧壁的患者，故可能存在部分选择偏倚；本研究为单中心小样本量研究，模型仍需加大样本量，并进行多中心前瞻性研究进一步证实。

4、结论

基于超声征象构建的侵袭性胎盘植入风险预测模型具有良好的预测效能，可为临床决策提供一定的超声影像学参考。当超声检查发现有多个胎盘陷窝、基底部血管呈团状/梳状并有剖宫产史时，侵袭性胎盘植入发生的风险较大，建议临床医生做好充分的术前准备。

参考文献:

[1]周诚,廖锦堂,骆迎春,等.产前胎盘超声评分对诊断前置胎盘合并胎盘植入临床研究[J].中国超声医学杂志,2020,36(6):535-539.

[2]魏芸,王立娟,王文川,等.超声评分和磁共振诊断胎盘植入性疾病的应用价值[J].中国超声医学杂志,2022,38(10):1142-1144.

[3]邹丽华,闵爱萍,王惠,等.产前超声检查对前置胎盘合并胎盘植入的诊断[J].影像科学与光化学,2022,40(3):515-519.

[4]卢瑾文,胡维茜,战欣,等.产前经腹联合经阴道超声诊断前置胎盘并胎盘植入[J].中国医学影像技术,2021,37(3):426-429.

[5]刘真真,韦瑶,王若蛟,等.剖宫产术后植入性前置胎盘的临床及声像图特征分析[U].中国医学科学院学报,2017,39(5):693-698.

[6]赵新美,吴春燕,李绍雷,等.妊娠晚期前置胎盘患者宫颈长度及形态与不良分娩结局的关系[J].中国医学影像技术,2020,36(6):887-892.

[7]郑言言,王玲,张超学,等.重型胎盘植入的产前超声诊断[J].中国超声医学杂志,2020,36(3):242-245.

基金资助:广西壮族自治区卫生健康委计划课题(No.Z20190699);广西科技计划重点研发项目(No.桂科AB23026011);