陰道分娩后尿潴留風險預測模型的構建

蔣艷麗， 黃芝圃

(西北婦女兒童醫院, 陜西省西安市 710061)

產后尿潴留(postpartum urinary retention，PUR)[1-2]是陰道分娩常見并發癥，臨床表現主要為在產后排尿障礙或無法完全排空膀胱[3]。PUR分為顯性PUR與隱性PUR兩種，顯性PUR指產后6 h或導尿管拔除后6 h無法自主排尿，隱性PUR指產后自行排尿后經超聲測定膀胱內殘余尿量>150 mL。PUR如果延誤診治，會造成一系列并發癥[4]。盡早、及時發現、識別PUR，并進行積極的干預治療有十分重要的意義。臨床的風險預測模型旨在臨床癥狀出現之前，根據模型進行預判并進行及時有效的干預來避免疾病的發生。本研究主要進行了陰道分娩后尿潴留風險預測模型的構建，旨在為臨床避免PUR的發生，或更早更及時地發現并干預PUR，提供可能途徑。

1 資料和方法

1.1 臨床資料

選取2019年6月—2019年10月本院產科收治的陰道分娩785例產婦作為研究對象。根據產后有無發生PUR將所有病例分為PUR組和對照組，PUR組73例，對照組712例。

1.2 PUR診斷標準及納入和排除標準

PUR診斷標準：陰道分娩后6 h內無法自行排尿，或在自行排尿后經超聲測定膀胱內殘余尿量>150 mL[5]。納入標準：①初產婦；②經陰道分娩；③單胎妊娠；④產婦對研究知情同意。排除標準：①雙胎或多胎妊娠；②剖宮產；③嚴重妊娠并發癥；④母嬰嚴重并發癥；⑤產后胎盤滯留；⑥合并泌尿系統疾病；⑦產婦不愿參與研究。

1.3 信息采集

收集產婦相關臨床資料，包括年齡、分娩前體質指數(body mass index,BMI)、有無留置導尿管、有無分娩鎮痛、有無使用催產素、有無會陰側切、有無產鉗助產、第一/第二產程時間、是否巨大兒。根據需收集資料設計調查表進行信息采集。

1.4 預測模型的構建及效果分析

將收集的變量進行單因素分析，將單因素分析結果中有統計學意義的變量進行多因素分析，將多因素分析結果中有統計學意義的因素作為預測因子建立預測模型，并利用受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積判斷模型預測效果。

1.5 統計學方法

采用統計學軟件SPSS 24.0，計量資料采用獨立樣本t檢驗；計數資料采用χ2檢驗。采用Logistic回歸分析模型構建風險預測模型，通過ROC曲線下面積檢驗模型預測效果。P<0.05為差異有顯著性。

2 結 果

2.1 PUR組與對照組產婦相關臨床資料比較

分娩鎮痛、使用催產素、會陰側切、產鉗助產、第二產程時間>60 min、巨大兒比較差異有顯著性(P<0.05；表1)，余項目差異均無顯著性(P>0.05)。

表1 PUR組與對照組產婦相關臨床資料比較

a為P<0.05，與對照組比較。

2.2 PUR風險預測模型的Logistic回歸分析

將單因素分析中有統計學意義的變量進行多因素Logistic回歸分析，最終將分娩鎮痛、會陰側切、產鉗助產、第二產程時間>60 min、巨大兒5個相關因素納入預測模型(表2)。最終得到回歸方程如下：P=1/(1+y)，y=exp{-(-1.728+0.609×分娩鎮痛+0.395×使用催產素+1.078×會陰側切+1.212×產鉗助產+1.058×第二產程時間>60 min+1.183×巨大兒)}。

表2 PUR風險預測模型的Logistic回歸分析

2.3 預測模型效果分析

ROC曲線下面積為0.931，95%CI為0.909～0.951。Youden指數為0.683時，靈敏度為0.881，特異度為0.801(圖1)。

圖1 陰道分娩PUR風險預測模型預測概率ROC曲線

3 討 論

陰道分娩PUR是臨床比較常見的癥狀，據文獻報道隱性PUR發生率可高達47%[6]。PUR發生可能與解剖學形態變化、膀胱容積變大以及妊娠狀態下激素水平的變化有關[7]。PUR的引發因素有很多，尿潴留如果不能及時發現并進行針對性治療，可能會造成膀胱逼尿肌不可逆的損傷，并對排尿功能造成長期影響，且對產婦身心亦造成嚴重影響，對母嬰健康不利[8-9]。風險預測模型的構建可以幫助臨床根據影響因素客觀評價，對PUR發生的可能性進行預判或早期診斷，并進行干預，以降低PUR的發生率和PUR帶來的機體損傷。

構建陰道分娩PUR風險預測模型，模型中包含了5個影響因素，在5個影響因素中，會陰側切是對PUR的最大預測因素，會陰側切在陰道分娩時較為常用，主要是為了避免分娩過程中，會陰撕裂過度損傷至直腸[10]。會陰側切的產婦產后發生PUR的發生率明顯增高[6]。巨大兒可能會導致會陰側切率的增加以及產鉗助產率的升高，而會陰側切與產鉗助產也是PUR的風險因素，另一方面可能與巨大兒對膀胱以及盆腔神經的壓迫更甚有關[11]。產鉗助產的操作可能會損傷膀胱及尿道周圍神經肌肉，并導致膀胱位置下移，盆腔、會陰以及骨盆神經的損傷影響排尿反射，使排尿反射減弱或失效，導致PUR的發生[12]。無痛分娩可以降低產婦在分娩過程中的疼痛感，使產婦分娩質量更高[13]。但麻醉藥物中斷了脊髓和腦橋間的信號傳遞，使得排尿反射發生抑制，同時減弱了逼尿肌以及膀胱括約肌的敏感性和收縮力，進而導致了PUR的發生。第二產程大于60 min也是PUR的風險因素。第二產程的時間長會造成膀胱及尿道黏膜水腫充血，特別是尿道口的水腫等，最終導致PUR發生[8]。產程時間增加，加重了產婦分娩的疲勞感，對于排尿反射感知變弱，也會進一步增加陰道分娩時PUR的發生概率[14]。此外，從胎兒娩出到第一次排尿的時間，以及圍產期排尿次數被發現是產后尿潴留的潛在危險因素，提出圍產期導尿與產后尿潴留之間的相關性[15]。在今后的研究中應該進一步擴大相關可能引起產后尿潴留危險因素，并進一步擴大樣本量，使得研究結果更為準確。

當AUC小于0.5時，表示模型沒有預測價值；當AUC為0.5～0.7時，表示模型預測價值較低；當AUC為0.7～0.85時，表示模型預測價值一般；當AUC為0.85～0.95時，表示模型預測價值較高。本風險預測模型的AUC為0.931，Youden指數最大值為0.683，靈敏度為0.881，特異度為0.801，表明該預測模型對產婦是否可能發生PUR的預測效果較好。

本研究通過多因素Logistic回歸模型分析陰道分娩的重要影響因素，并以此建立陰道分娩PUR的風險預測模型。該模型的預測效能較高，為臨床預測PUR的發生提供客觀參考。