三維盆底超聲聯合剪切波彈性成像構建產后壓力性尿失禁風險預測模型*

張偉娜，林淑嬌，廖建梅，楊舒萍

（福建醫科大學附屬漳州市醫院超聲醫學科，福建 363000）

壓力性尿失禁（stress urinary incontinence,SUI）是指噴嚏或咳嗽等動作導致腹壓增高時出現不自主的尿液自尿道外口漏出[1],常由妊娠與分娩過程中很多因素對尿道外部支持結構及尿道括約肌結構及功能損傷所致[2]。產后早期診斷、早期干預和治療對減少SUI 的發生尤其重要。經會陰三維盆底超聲可以很好評估尿道周圍支持結構和功能,但不能評估尿道括約肌功能,超聲彈性成像技術可了解尿道括約肌組織的特性及功能[3]。本研究選取我院2022年1月—5月接收的產婦300 例,聯合三維盆底超聲與剪切波彈性成像（shear wave elastography,SWE）對產婦盆底和尿道括約肌功能進行早期篩查,應用赤池信息準則（Akaike information criterion,AIC）構建產后發生SUI 的風險預測模型,并評估其預測能力。

1 資料與方法

1.1 一般資料 產婦300 例,根據臨床診斷是否為SUI 分為產后SUI 組57 例和產后非SUI 組243 例。納入標準：（1）產后半年內;（2）產后SUI 組符合壓力性尿失禁診斷標準[4];（3）均行SWE 檢查及盆底超聲檢查。排除標準：（1）既往有盆底功能障礙;（2）合并其他影響下尿路功能疾病;（3）長期便秘、慢性咳嗽者;（4）合并嚴重妊娠并發癥。本研究獲醫院倫理委員會批準,所有患者知情同意。

1.2 檢查方法 采用Mindray Resona 8 彩色多普勒超聲診斷儀,L11-3U、SC5-1U、D8-2U 探頭。三維盆底超聲檢查：采集產婦在靜息狀態、Valsalva 動作時二維圖像及三維容積數據,每例至少采集3 次Valsalva 動作時的圖像。SWE 檢查：采集產婦在靜息狀態（R）及最大Valsalva 動作時（V）保存尿道及尿道括約肌周圍部分正常腺體或脂肪組織圖像。手動勾勒尿道括約肌前唇及后唇,系統自動計算相應“Shell”區域（目標組織邊界外側5 mm 范圍即為“Shell”）的Emean、Emax、Emin（單位：kPa）。重復測量3 次,取平均值。由2 名年資＞8年的超聲診斷醫師對圖像進行分析、商議決定。

1.3 評估指標 （1）實時剪切波彈性成像（SSI）：系統提供運動穩定性（M-STB）指標和彩色圖顯示有效SSI 區域指標,獲取具有5 星高穩定性和≥90%有效性的尿道括約肌的超聲剪切波圖像。分別測量靜息尿道括約肌前唇/后唇、Valsalva 尿道括約肌前唇/后唇的Emean、Emax、Emin,各測量3 次取平均值。（2）盆底超聲指標：靜息尿道括約肌前唇/后唇厚度、Valsalva動作時膀胱頸移動度和位置、膀胱尿道后角、尿道旋轉角、尿道漏斗形成、肛提肌裂孔面積及逼尿肌厚度。（3）臨床特征：年齡、產后周數、本次分娩方式、產次、是否鉗產助產、體質量指數（body mass index,BMI）。

1.4 統計學處理 應用R version 4.0.2 統計學軟件進行數據分析。計量資料以±s表示,組間比較采用t 檢驗;計數資料以頻數和率表示,組間比較采用χ2檢驗。P＜0.05 為差異具有統計學意義。采用rms 包進行單變量分析和多變量Logistic 回歸分析篩選獨立危險因素。依據AIC 向后逐步回歸選擇最小AIC 值對應的預測模型,在構建集中采用Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗對模型進行校準度檢驗,應用受試者工作特征曲線（ROC）計算最佳診斷截值。

2 結 果

2.1 模型構建 單變量分析顯示,與產后非SUI 組比較,產后SUI 組靜息尿道括約肌后唇Emean 減低,靜息及Valsalva 尿道括約肌前唇、后唇厚度增加,Valsalva 膀胱頸移動度增大,Valsalva 尿道漏斗形成、膀胱后角開放增多,Valsalva 膀胱頸位置移動明顯,差異均有統計學意義（P＜0.05）,見表1。多變量Logistic 回歸分析結果表明,Valsalva 尿道漏斗形成、Valsalva 膀胱頸位置、靜息尿道括約肌后唇Emean、靜息尿道括約肌后唇厚度、產次、本次分娩方式等指標為獨立危險預測因素,見表2。

表1 開發隊列產婦臨床及超聲特征單變量分析 ［n（%），±s±s］

表1 開發隊列產婦臨床及超聲特征單變量分析 ［n（%），±s±s］

參數 產后非SUI 組（n=243 例） 產后SUI 組（n=57） P 值尿道括約肌剪切波彈性參數靜息尿道括約肌前唇（kPa） Emean 11.48±2.62 11.03±1.74 0.221 Emax 17.49±4.63 18.76±4.98 0.068 Emin 6.59±2.31 6.92±2.41 0.340靜息尿道括約肌后唇（kPa） Emean 11.1±2.32 10.18±2.20 0.007*Emax 16.52±4.16 17.51±4.41 0.110 Emin 6.55±2.15 6.08±2.44 0.147 Valsalva 尿道括約肌前唇（kPa） Emean 24.49±6.61 25.70±8.20 0.238 Emax 42.13±13.45 43.54±16.99 0.499 Emin 11.00±5.95 11.47±7.43 0.610 Valsalva 尿道括約肌后唇（kPa） Emean 22.24±6.21 22.81±7.70 0.550 Emax 39.87±12.48 39.13±14.48 0.698 Emin 10.54±4.73 11.06±5.57 0.467盆底超聲參數靜息尿道括約肌前唇厚度（mm） 2.59±0.50 2.80±0.66 0.010靜息尿道括約肌后唇厚度（mm） 2.12±0.56 2.44±0.72 ＜0.001 Valsalva 尿道括約肌前唇厚度（mm） 3.15±0.65 3.43±0.76 0.005 Valsalva 尿道括約肌后唇厚度（mm） 2.57±0.64 2.86±0.72 0.004 Valsalva 膀胱頸移動度 正常 32（13.17） 1（1.75） 0.013增大 211（86.83） 56（98.25）Valsalva 尿道漏斗形成 否 211（86.83） 37（64.91） ＜0.001是32（13.17） 20（35.09）Valsalva 膀胱后角 完整 44（18.11） 3（5.26） 0.016開放 199（81.89） 54（94.74）Valsalva 尿道旋轉角（°） ＜45 11（4.53） 0（0） 0.102≥45 232（95.47） 57（100.00）Valsalva 膀胱頸位置（mm） ＞0 37（15.23） 1（1.75） 0.007-10～0 118（48.56） 26（45.61）≤-10 88（36.21） 30（52.63）Valsalva 肛提肌裂孔面積（cm2） ＜20 67（27.57） 11（19.30） 0.200≥20 176（72.43） 46（80.70）逼尿肌厚度（mm） 3.07±0.92 2.84±1.00 0.101產次（次） 1 141（58.02） 22（38.60） 0.008≥2 102（41.98） 35（61.40）分娩方式 剖宮產 118（48.56） 18（31.58） 0.020自然分娩 125（51.44） 39（68.42）

表2 開發隊列中預測產后SUI 多變量Logistic 回歸分析

以最小AIC 值（357.3）構建預測模型,Y=-3.116+1.358×X1（1）+1.256×X1（2）+1.541×X2-0.193×X3+0.595×X4+0.710×X5+0.922×X6。其中X1 為Valsalva膀胱頸位置［1=＞0 mm,2=0～-10 mm,3=≤-10 mm,假設X1 是一組虛擬變量,當X1 值為觀測量j 時,虛擬變量X1（i）=（0,i≠j-1;1,i=j-1）］,X2 為Valsalva尿道漏斗形成（0=否,1=有）,X3 為靜息尿道括約肌后唇Emean,X4 為靜息尿道括約肌后唇厚度,X5 為產次（0=1 次,1=≥2 次）,X6 為本次分娩方式（0=剖宮產,1=順產）,見圖1。模型具有較好的校準度（Unreliability test,P=0.570）,見圖2A。ROC 分析顯示模型最佳診斷截值為0.170,當≥0.170 時認為是產后SUI,其敏感度、特異度和約登指數分別為0.875、0.588 和0.463,模型的C 統計量為0.793（95%CI 0.721～0.865）,見圖3。

圖1 產后壓力性尿失禁（SUI）典型病例二維超聲結果

圖3 預測模型ROC 曲線（曲線下面積0.793）

2.2 模型驗證 開發隊列按7 ∶3 比例隨機劃分為訓練集和驗證集,訓練集用于模型構建,驗證集用于模型的內部驗證,驗證隊列用于模型的外部驗證。內部驗證：模型C 統計量為0.747（95% CI 0.616～0.878）,產后SUI 預測率與實際發生率具有較好的一致性（P=0.982）,見圖2B。外部驗證：模型C 統計量為0.768（95% CI 0.657～0.879）,校準曲線顯示產后SUI 預測率和觀測率具有較好的一致性（P=0.373）,見圖2C。

圖2 開發隊列中訓練集（A）、驗證集（B）及驗證隊列（C）預測產后SUI 的校準曲線圖

3 討 論

本研究多變量Logistic 回歸分析顯示,產次和分娩方式是產后發生SUI 的獨立危險因素,與焦子珊等[5]研究結果一致。順產者產后發生SUI 的可能性高于剖宮產者,順產者在分娩過程中不斷牽拉、壓迫和損傷盆底組織,引起控尿能力減弱,產后咳嗽、打噴嚏、大笑等活動引起腹壓增加,當腹壓超過尿道括約肌形成的壓力時,即引起產后SUI。由于多次分娩可加重盆底肌損傷程度,經產婦產后發生SUI 的可能性大于初產婦。

Valsalva 尿道漏斗形成、Valsalva 膀胱頸位置、靜息尿道括約肌后唇Emean、靜息尿道括約肌后唇厚度為預測SUI 的獨立危險因素。最大Valsalva 動作真實模擬SUI 發生時腹壓增高的狀況,此時超聲參數能更全面反映盆底情況,隨著尿道漏斗形成及膀胱頸位置下移增加,發生產后SUI 的可能性顯著增加,與徐凈等[6]的研究結果一致。除了常規盆底參數,本研究納入尿道括約肌靜息及最大Valsalva 狀態下的厚度測量,其中靜息尿道括約肌后唇厚度與產后SUI 顯著相關,靜息狀態下產后SUI 者尿道括約肌后唇厚度較非產后SUI 者增厚。考慮其原因為妊娠及分娩過程中多因素對尿道括約肌造成損傷,導致其水腫增厚及功能受損。本研究結果表明,靜息狀態下尿道括約肌后唇Emean 與產后SUI 的發生顯著相關,靜息狀態下產后SUI 者的尿道括約肌后唇的Emean 較非產后SUI 者降低。

本研究以AIC 最低值（357.3）為原則構建預測模型,一致性檢驗及擬合優度檢驗顯示該模型具有較好的一致性與校準度,泛化能力較高。以0.170 為診斷截斷值,模型達到最大的診斷效能（敏感度87.5%,特異度58.8%,約登指數0.463）。模型內外部驗證的C統計量分別為0.747、0.768,表明模型預測能力良好。

綜上所述,經會陰三維盆底超聲聯合SWE 構建的產后SUI 風險預測模型診斷性能好,泛化能力佳,能在產后早期較準確地預測SUI。