妊娠期糖尿病(GDM)是妊娠期常见并发症,为妊娠期间发生的糖耐量异常[1]。GDM发病率约为1. 0% ~14. 0%,且呈逐年上升趋势[2]。GDM孕妇出现巨大儿、 胎膜早破等不良妊娠结局的概率高于正常孕妇,且妊娠期持续高血糖状态可能导致胎儿畸形、流产及胎儿生长发育受限等[3]。GDM产妇再次妊娠复发率为24. 0% ~69. 0%,产后出现糖耐量受损或发展为2型糖尿病(T2DM)等产后糖代谢异常的概率远高于正常产妇6~8倍[4],且患有GDM等妊娠期合并症的孕产妇再生育意愿明显低于正常产妇[5]。 既往研究显示,孕期饮食、 运动、 生活方式的管理、 产后规律随访及行为干预能够减少GDM产后糖代谢不良转归的发生[6-7],但受到有限保健资源及孕产妇家庭负担、 经济状况等因素限制, GDM产妇产后规律随访率仅为13. 1% ~ 24. 2%[8]。 现有研究多针对GDM的发生风险或再次妊娠复发GDM的风险预测研究,而对于GDM产后糖代谢不良转归研究多针对相关影响因素筛选,未见通过科学分析构建风险预测模型并通过内外部验证进行评价的相关研究。 本研究旨在采用科学研究工具构建GDM产后糖代谢不良转归风险预测模型,为筛查高风险GDM孕产妇提供有效的评估工具,为减少GDM产妇产后糖代谢不良转归发生,提高远期生活质量的同时合理利用保健资源提供有效的实践依据。

1、对象与方法

1. 1研究对象

采用便利抽样方法,选取2022年6—8月在天津市2所三级综合医院及1所二级综合医院进行产检的GDM孕妇。 本研究初始纳入339例GDM产妇,随访日期截止到2023年3月,因更换联系方式、 产后未复查等原因排除15例产妇,最终纳入324例GDM产妇,均从转至本院随访至产后6 ~12周。 纳入标准:①年龄20 ~ 49岁;②根据 《妊娠期高血糖诊治指南(2022)》 被诊断为GDM;③计划在产检医院分娩;④签署知情同意书。 排除标准:①合并严重肝、 肾及心脑血管疾病;②非本地区常住居民;③沟通障碍;④临床资料收集不全;⑤失访者。 本研究经医院伦理委员会审核批准。

1. 2方法

1. 2. 1队列分组方法

将主要研究者所在的医院样本作为开发组(259例),从中抽取50%作为内部验证组( 129例),将其他单位样本作为外部验证组(65例)。 内部验证组平均孕周(28. 04±2. 41)周;妊娠风险:低风险(绿) 47例,非低风险(黄橙红紫) 82例;户籍所在地:天津市102例,外省市27例;医保类型:生育险109例,自费20例。 外部验证组平均孕周(27. 96±2. 73)周;妊娠风险:低风险(绿) 27周,非低风险(黄橙红紫) 38例;户籍所在地:天津市50例,外省市15例;医保类型:生育险54例,自费11例。 两组一般资料比较,差异均无统计学意义(均P>0. 05)。 同期收集资料,进行阶段性体成分分析,收集相关指标。 将开发组中产后出现糖代谢异常的GDM孕妇为异常组(56例),未出现异常的为对照组(203例)。

1. 2. 2研究工具

由研究小组查阅相关文献,经小组讨论拟定条目池,两轮征询同领域专家意见后进行调整,正式调研前进行临床预调查,确定信息采集表,内容如下。

1. 2. 2. 1人口学资料

包括年龄、 民族、 文化程度、职业、 月收入及吸烟史,由调查者对GDM孕妇来院产检时进行面对面询问收集。

1. 2. 2. 2临床特征资料

孕前体质量指数(BMI)、孕产史、 分娩巨大儿史、 既往GDM史、 孕期应用胰岛素治疗情况、 糖尿病的一级家族史、 多囊卵巢综合征及不良妊娠史,通过电子病历资料获取。

1. 2. 2. 3体成分指标

采用人体成分分析仪( InBody770)阶段性收集GDM孕妇总水分、 体脂率、腰臀比、 体脂肪、 无机盐、 内脏脂肪及蛋白质等。 由经过培训的助产士或护士进行测量。 体成分指标为按照身高计算标准体质量后,为每位被测量者的各项指标提供一个标准区间,测量后按照各项指标结果是否在正常范围内分为低标准、 标准及高低准。 如身高155 cm,标准体质量为42. 9 ~ 58. 1 kg,标准体脂肪为16. 47 ~ 21. 96 kg, < 16. 47 kg为 低 标 准, >21. 96 kg为高标准。

1. 2. 2. 4产后情况

是否分娩巨大儿、 母乳喂养情况及产后体质量滞留等。

1. 2. 3产后糖代谢异常定义

产后6 ~ 12周经口服葡萄糖耐量试验(OGTT)检查诊断为2型糖尿病或糖耐量受损为产后糖耐量异常。 诊断标准:①诊断糖尿病: OGTT 0 h血糖≥7. 0 mmol / L或OGTT 2 h血糖≥11. 1 mmol / L;②糖耐量受损: OGTT 0 h血糖6. 1~7. 0 mmol / L或OGTT 2 h血糖7. 8~11. 1 mmol / L。

1. 2. 4质量控制

1. 2. 4. 1问卷设计

问卷在查阅大量相关文献的基础上,由小组讨论及专家评审最终确定,确定关键指标及结局指标的诊断标准。

1. 2. 4. 2资料收集

研究组成员统一培训,由助产士对体成分分析仪使用进行培训。 两名成员共同完成,随机抽取5%调查对象随访,确保真实性。

1. 2. 4. 3数据录入

数据录用采用EpiData3. 1软件双人录入,定期进行数据整理及逻辑检错。

1. 2. 4. 4验证要求

在验证步骤中严格按照待验证的原始模型计算风险评分或预测概率,不得通过对原模型进行调整提高一致性。

1. 3统计学分析

采用SPSS 25. 0软件对数据进行统计学分析。 符合正态分布的计量资料采用( x±s)表示,组间比较采用独立样本t检验,不符合正态分布的计量资料采用中位数表示,组间比较采用非参数Mann-Whitney U检验;计数资料以[例(%) ]表示,组间比较采用卡方检验或Fisher确切概率法。 通过单因素分析筛选出预测因子,采用多元logistic回归分析构建风险预测模型。 通过区分度和校准度评估模型性能,区分度采用受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积进行量化;校准度采用Hosmer-Lemeshow进行量化,以灵敏度、 特异度及正确率验证模型的应用效能。P<0. 05为差异有统计学意义。

2、结 果

2. 1 GDM产后糖代谢不良转归单因素分析

开发组259例产妇根据产后是否发生糖代谢不良转归分为发生组(56例)和未发生组(203例)。 经单因素分析结果显 示,两 组 孕 前BMI、OGTT 1 h血 糖 水 平、OGTT 2 h血糖水平、 体脂肪、 总水分及产后体质量滞留比较,差异均有统计学意义(均P<0. 05),两组其他指 标 比 较,差 异 均 无 统 计 学 意 义(均P >0. 05)。 见表1。

2. 2 GDM产后糖代谢不良转归多因素logistic回归分析

以GDM产后是否发生糖代谢不良转归为因变量(未发生= 0,发生= 1),以单因素分析中差异有统计学意义的变量[孕前BMI、OGTT 1 h血糖水平(<10 mmol / L = 0,≥10 mmol / L = 1)、OGTT 2 h血糖水平(<8. 5 mmol / L = 0,≥8. 5 mmol / L = 1)、 体脂肪(偏低= 1,正常= 2,偏高= 3)、 总水分(偏低= 1,正常= 2,偏高= 3)及产后体质量滞留(否= 0,是=1) ]为自变量。 多因素分析结果显示,孕前BMI、OGTT 2 h血糖水平、 体脂肪及总水分是GDM产妇产后糖代谢不良转归的独立影响因素(均P < 0. 05)。见表2。 以每变量回归系数作为权重,建立风险预测模型,绘制列线图。 见图1。

表1 GDM产后糖代谢不良转归单因素分析

表2 GDM产后糖代谢不良转多因素logistic回归分析

图1 GDM产后糖代谢不良转归风险预测模型列线图

2. 3模型预测效能及校准度分析

Hosmer - Lemeshow检验结果显示,差异无统计学意义(P>0. 05),提示该风险预测模型校准度较好; ROC曲线分析结果显示,该风险预测模型预测GDM产后糖代谢不良转归 的 曲 线 下 面 积 为0. 735 [ 95% CI ( 0. 657 ~0. 813) ],最佳截断值为149分,灵敏度为0. 732,特异度为0. 877,约登指数为0. 609。 见图2。

2. 4风险预测模型的多角度评价

内部验证该风险预测模型预测GDM产妇发生产后糖代谢不良转归的灵敏度为0. 824,特异度为0. 809,正确率为81. 5%。外部验证组中13例发生产后糖代谢不良转归,该风险预测模型预测验证组GDM产妇发生产后糖代谢不良转归的灵敏度为0. 784,特异度为0. 801,正确率为79. 4%。

图2风险预测模型预测GDM产后糖代谢不良转归的ROC曲线

3、讨 论

3. 1 GDM产后糖代谢发生率较高,防控急需关注

本研究结果显示, GDM产后6 ~ 12周糖代谢不良转归发生率为21. 3%,与苗志荣等[9]相关研究相比,略低于产后短期发生率,显著低于产后长期发生率,可能由于本研究纳入产妇均为在医院规律产检且规范进行产后糖耐量复查的GDM产妇,其依从性及自我管理能力相对较强。 此外,研究[2]证实, GDM产妇产后4. 8~28年的随访时间内, T2DM累积发病率为25. 9% ~36. 4%,糖代谢不良转归的发生率随时间延长有所上升。 因此,加强对GDM孕产妇保健力度,减少不良转归非常必要。

3. 2 GDM产后糖代谢不良转归的预测因子分析

3. 2. 1孕前BMI、OGTT 2 h血糖水平均高的孕产妇产后糖代谢不良转归发生率较高

本研究结果显示,孕前BMI、OGTT 2 h血糖水平是GDM产后糖代谢不良转 归 的 独 立 影 响 因 素,与Sudasinghe等[10]及Aagaard等[11]对南亚及丹麦GDM产妇的研究结果一致。Wang等[12]研究结果显示,较高的孕前BMI与脂质代谢改变相关,脂质代谢改变可能导致GDM风险增加,且对于亚洲女性,相对较低的BMI可能导致糖代谢 紊 乱,应 当 引 起 关 注。 相 关 研 究[13]显 示,OGTT空腹血糖、1 h及2 h血糖水平均对GDM产后不良结局有影响,且OGTT 2 h血糖水平一定程度上能够反映机体胰岛素的敏感性和胰岛 β 细胞功能,对于GDM产后长期糖代谢情况具有一定的预测作用。 本研究结果仅显示2 h血糖水平为独立影响因素,可能与随访时间较短、 样本量较少有关,未来有待进一步完善。 有研究[14]结果显示,体质量管理作为围生期保健的重要内容,较易进行干预且科学的管理,并且能够收到较好的效果,为未来进一步完善GDM科学管理提供参考。3. 2. 2体成分分析体脂肪偏高、 总水分偏低的孕产妇产后糖代谢不良转归发生率较高

本研究结果显示,体脂肪偏高、 总水分偏低为GDM产后不良转归的危险因素。 体成分分析是通过生物电阻抗法了解身体的组成成分,可以更精准地管理膳食营养及体力活动, GDM作为代谢性疾病,研究证实其发生与脂代谢异常有相关性[15],相较BMI,体脂肪指标更加精准易量化,不需要取血化验血脂,操作便捷无创。 总水分作为预测指标的研究较少,但Bai等[16]相关研究证实,总水分与GDM发生和子代肥胖具有相关性,且GDM孕妇与正常孕妇相比,其总水分水平偏低[17],因此对于总水分偏低的适龄妇女及GDM孕妇也应当予以关注。

3. 3妊娠期糖尿病产后糖代谢不良转归风险预测模型具有较好的预测效能和适用性

本研究采用巢式病例对照研究方法,通过单因素分析筛选预测因子,采用多元logistic回归分析构建风险预测模型,通过区分度和校准度评估模型性能。 区分度是指模型区分研究对象是否发生糖代谢异常的能力,采用ROC曲线和曲线下面积进行量化,该模型ROC曲线下面积为0. 735,灵敏度为0. 732,特异度为0. 877,约登指数为0. 609,具有较好的预测效能;校准度是指模型对GDM产妇产后6 ~ 12周发生糖代谢异常的预测概率与实际观测概率的一致性,采用Hosmer - Lemeshow进行量化,该模型差异无统计学意义,校准度较好。通过应用本模型,能够有效对GDM产妇产后不良转归风险进行分级,为保健人员提供有效的目标,明确重点关注对象,给予必要的分级管理,从而促进保健资源的合理分配,最大限度提升GDM防控效果。 为进一步研究构建GDM孕产妇分级管理方案,根据不同风险等级给予对应的围生期及延伸性保健照护提供实践依据。本研究构建了GDM产后糖代谢不良转归风险预测模型,包括孕前BMI、OGTT 2 h血糖水平、 体脂肪及总水分4个预测因子,经内部验证和多中心外部验证,该模型具有较好的预测效能。

本研究采用前瞻性巢式病例对照研究方法,通过阶段性随访有效控制观察回忆偏倚,且多中心研究克服了天津市内区域局限性。 不足之处在于随访时间较短,纳入样本量有提升空间,后续将进一步延长随访时间,增加样本量,为临床提供更加详实的实践依据。

参考文献:

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[5]黄冬妮.生育政策转变下母儿妊娠结局7年回顾性临床分析[D].重庆:重庆医科大学, 2020.

[8]王红妍,徐鑫芬.妊娠期糖尿病妇女产后失访的影响因素分析及对策[J].中国实用护理杂志, 2020, 36 (18): 1389-1394.

[9]苗志荣,吴红花,任柳,等.妊娠期糖尿病患者产后长期糖代谢转归的研究[ J].中华糖尿病杂志, 2017, 9 ( 11): 682 -687.

[13]刘烨,王海宁,魏瑗,等.妊娠期糖尿病妇女产后糖代谢转归相关因素的前瞻性队列研究[J].中华糖尿病杂志, 2020, 12(10): 814-818.

[15]朱晓玥,张建伟,陶然.孕妇体成分及相关因素在妊娠期糖尿病早期筛查中的预测价值[ J].中华健康管理学杂志, 2022,16 (1): 21-24.

[17]邬远野,王莉.孕中期人体成分与妊娠期糖尿病发病的相关性[J].中国妇幼保健, 2021, 36 (22): 5141-5143.

基金资助:天津市护理学会科研课题(tjhlky2022QN07);天津市“十四五”医学重点学科(专科)建设项目(TJYXZDXK-025A);

文章来源:原晓华,侯明艳,张帅,等.妊娠期糖尿病产后糖代谢不良转归风险预测模型构建及多角度评价[J].中国妇幼保健,2025,40(04):688-692.