[摘要]"目的"探討個體化預測子癇前期（preeclampsia，PE）的發(fā)病風險，并構(gòu)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(chǎn)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(shù)據(jù)分析，采用R統(tǒng)計軟件構(gòu)建基于Logistic回歸結(jié)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(yōu)度檢驗以評估預測效能。結(jié)果"PE的發(fā)生與孕前體質(zhì)量指數(shù)（body"mass"index，BMI）、孕周、孕次、流產(chǎn)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(guī)范產(chǎn)檢是影響PE發(fā)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(guī)范產(chǎn)檢為PE發(fā)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(jié)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(guī)范產(chǎn)檢5項危險因素構(gòu)建的列線圖模型對PE的發(fā)生具有較好的預測效能。

[關鍵詞]"子癇前期；發(fā)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(nèi)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(tǒng)、器官，引發(fā)心腦血管、腎臟疾病等并發(fā)癥，是導致孕婦和胎兒發(fā)生不良妊娠結(jié)局的重要原因之一[3]。因此尋找PE發(fā)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(fā)病機制復雜，PE與孕婦自身身體素質(zhì)、免疫抵抗能力、營養(yǎng)狀態(tài)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(gòu)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(jù)。

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(chǎn)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(jīng)專業(yè)醫(yī)療團隊依據(jù)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(tǒng)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(fā)性高血壓患者；②胎盤形態(tài)、位置異常者；③伴有血液系統(tǒng)、免疫性疾病者；④合并甲狀腺功能異常、膽汁淤積等內(nèi)分泌系統(tǒng)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(jīng)湖州市婦幼保健院醫(yī)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(zhì)量指數(shù)（body"mass"index，BMI）、孕周、孕次、流產(chǎn)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(guī)范產(chǎn)檢等基本資料。

1.3""統(tǒng)計學方法

采用SPSS"25.0統(tǒng)計學軟件對數(shù)據(jù)進行處理分析，計量資料以均數(shù)±標準差（"）表示，組間比較采用t檢驗，計數(shù)資料以例數(shù)（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(fā)病的危險因素。采用R3.6.3軟件與rms程序包構(gòu)建PE發(fā)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(yōu)度檢驗進行驗證。Plt;0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2""結(jié)果

2.1""兩組受試者影響PE發(fā)生的相關因素比較

PE的發(fā)生與孕前BMI、孕周、孕次、流產(chǎn)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(guī)范產(chǎn)檢是影響PE發(fā)生的因素（Plt;0.05）。見表1。

2.2""多因素Logistic回歸分析影響PE發(fā)生的相關因素

多因素Logistic回歸分析結(jié)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(guī)范產(chǎn)檢為PE發(fā)生的危險因素（Plt;0.05）。見表2。

2.3""列線圖預測模型構(gòu)建

通過Logistic回歸分析篩選出影響PE發(fā)生的危險因素，采用R軟件進行數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建用于預測PE發(fā)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(yōu)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(fā)病快且病死率高，影響孕產(chǎn)婦和胎兒健康，是不良妊娠結(jié)局的重要因素[7-8]。目前PE診斷多依賴臨床表現(xiàn)，可能錯過最佳干預時機。隨著疾病進展，患者可能出現(xiàn)并發(fā)癥，增加不良妊娠結(jié)局風險[9-10]。因此，建立基于個體化數(shù)據(jù)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(gòu)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(fā)生與孕前BMI、孕周、孕次、流產(chǎn)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(guī)范產(chǎn)檢是PE發(fā)生的危險因素，結(jié)合多因素Logistic回歸分析結(jié)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(guī)范產(chǎn)檢是PE發(fā)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(huán)及代謝能力均存在一定程度的減弱，妊娠期間易發(fā)生氧化應激，且高齡患者血管可能存在動脈硬化導致脂質(zhì)分泌及代謝紊亂，進而引起妊娠期高血壓疾病的發(fā)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(fā)生風險[14-15]。臨床中對高齡孕產(chǎn)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(fā)生。不同文化程度的孕婦發(fā)生PE的概率差異有統(tǒng)計學意義，這與王麗蘋等[16]研究結(jié)果一致。這是由于文化水平較低的孕產(chǎn)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(fā)現(xiàn)、辨別疾病的初期癥狀。而具有高文化水平的孕產(chǎn)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(fā)生概率[17]。醫(yī)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(chǎn)婦的孕期知識水平。妊娠期高血壓是引發(fā)PE的關鍵因素。妊娠期高血壓的發(fā)生可引發(fā)機體內(nèi)血小板聚集及血管內(nèi)皮損傷，增加血管阻力、加大血管內(nèi)皮的通透性，從而導致血管發(fā)生劇烈收縮、痙攣，最終發(fā)生PE[18-20]。妊娠期糖尿病也是影響PE發(fā)生的危險因素之一，孕產(chǎn)婦患有妊娠期糖尿病意味著機體內(nèi)出現(xiàn)胰島素抵抗，這種狀態(tài)會影響血管功能，增加炎癥反應，進而引發(fā)胎盤缺血、缺氧，小血管痙攣，導致PE及不良妊娠結(jié)局的發(fā)生[21-22]。因此醫(yī)生及孕產(chǎn)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(fā)生。本研究結(jié)果表明，孕產(chǎn)婦是否進行規(guī)范產(chǎn)檢影響PE的發(fā)生，定期進行產(chǎn)檢不僅可密切觀察腹中胎兒的生長狀況，還能及時發(fā)現(xiàn)孕婦自身健康問題，采取有效治療可避免病情的發(fā)展。按時進行產(chǎn)檢有利于維護孕婦和胎兒的健康。醫(yī)院需加強產(chǎn)檢重要性的宣傳，及時通知孕婦進行產(chǎn)檢，盡量避免PE等妊娠期疾病的發(fā)生[23]。本研究基于Logistic回歸模型篩選出影響PE發(fā)生的危險因素構(gòu)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(fā)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(nèi)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(yī)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(guī)范產(chǎn)檢）構(gòu)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）