超聲多模態評分及sFlt-1、D-Dimer對原因不明復發性流產妊娠結局的預測

耿玲玲, 邱建國, 張文華, 徐見興, 袁飛燕, 劉玉華

(東莞市婦幼保健院1婦產科, 2超聲科, 廣東 東莞 523000)

復發性流產是孕早期或中期發生的3次及以上胚胎丟失的疾病,原因不明復發性流產(Unexplained recurrent spontaneous abortion,URSA)是排除了內分泌、免疫、遺傳等多種因素后仍發生的流產,其發病率占所有復發性流產的60%～70%[1-2]。子宮內膜容受性(Endometrial receptivity,ER)、子宮動脈血供是影響胚胎在子宮內著床與生長發育的關鍵,與URSA的發生關系密切。超聲多模態檢測利用二維灰階、彩色多普勒、能量多普勒等多種模式對ER、子宮動脈血供進行評估,彌補了單一超聲檢查的局限性[3]。有報道指出,超聲多模態量化評分對評價復發性流產患者ER有重要參考價值[4]。研究發現,復發性流產患者機體處于血栓前狀態,臍帶、胎盤絨毛內有血栓形成,導致胚胎血供不足,經抗凝治療能有效提高保胎成功率[5]。二聚體(D-dimer,D-D)是評價凝血與纖溶平衡系統的重要指標,評價D-D對預測URSA妊娠結局有重要價值[6]。胎盤血管增生異常是影響URSA血供不足的重要機制。可溶性血管內皮生長因子受體-1(Soluble vascular endothelial growth factor receptor-1,sFlt-1)是血管內皮生長因子受體之一,其異常表達導致胎盤血管內皮功能受損,已被證實是子癇前期不良結局的預測因子[7-8]。本研究通過分析超聲多模態評分、sFlt-1、D-D與USRA早孕患者妊娠結局的關系,旨在改善為URSA早孕患者臨床結局的改善提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料選取2020年4月至2022年3月東莞市婦幼保健院收治的有URSA史的早孕患者136例,其中年齡22～38歲,平均年齡(30.02±3.20)歲;孕次3～7次,平均(4.28±0.63)次;孕周5～8周,平均(7.27±1.05)周,均為單胎妊娠。納入標準:(1)符合《婦產科學》[9]中的URSA診斷標準,自然流產史≥3次,月經周期規律、經量正常,流產原因排除遺傳、感染、內分泌、免疫及夫婦染色體核型異常等因素,原因未明確,排除生殖器官器質性異常;(2)單活胎,孕周<12周;(3)有保胎意愿;(4)接受超聲多模態監測,資料完整;(5)簽署知情同意書。排除標準:(1)伴艾滋病、肝炎等傳染性疾病;(2)有孕期服藥史、酗酒史者;(3)伴子宮息肉、子宮肌瘤、宮頸機能不全者;(4)血栓史或近2個月內應用抗凝或促纖溶藥物者;(5)輔助生殖技術妊娠者。本研究經東莞市婦幼保健院倫理委員會審核批準[審批號:2020第(15)號] 。

1.2 方法

1.2.1 超聲多模態檢查及評分標準[10]所有孕婦孕前均接受超聲監測排卵情況,優勢卵泡直徑>18 mm時指導夫妻同房,卵泡破裂后7 d(胚胎植入窗口期)接受陰道超聲檢查,應用三星WS80A彩色多普勒超聲診斷儀,取膀胱截石位,采用二維灰階模式在子宮正中長軸切面距離子宮宮腔底部約20 mm處測量子宮內膜厚度,明確子宮內膜形態(A型、B型、C型);固定探頭于正中長軸切面,觀察內膜運動類型(正向波、負向波、靜止波、雙向波及局部蠕動波)。切換二維彩色多普勒模式,確定子宮內膜下血流灌注類型(Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級)。切換三維超聲的能量多普勒血流成像模式,觀察子宮內膜血流分支情況,手動勾畫子宮內膜輪廓,應用VOCAL軟件計算子宮內膜體積及子宮內膜血管血流指數。所有操作均由兩名超聲工作經驗豐富的醫師獨立完成,意見不一致則協商解決。超聲多模態評分標準見表1,累積總分6～18分。

表1 超聲多模態評分標準

1.2.2 sFlt-1、D-D水平檢測 孕5～8周采集空腹肘靜脈血5 mL,分為2份。一份加入抗凝劑離心(3 000 r/min,半徑12 cm,10 min)取上層血漿,于全自動血凝分析儀[德國西門子醫學診斷產品有限公司,INNOVANCE?D-Dimer型]及配套試劑盒檢測D-D水平;另一份不加抗凝劑,離心取上層血清,采用酶聯免疫吸附法檢測sFlt-1水平,試劑盒購自美國R&D公司,嚴格參照試劑盒說明書操作。

1.2.3 臨床資料收集 以問卷調查及查閱病歷的方式收集患者資料,包括年齡、體質指數(Body mass index,BMI)、孕周、孕次、產次、有無吸煙史和飲酒史、受教育程度、職業、自然流產次數,記錄孕5～8周的實驗室指標,包括睪酮(Testosterone,T)、雌二醇(Estradiol,E2)、促黃體生成素(Luteinizing hormone,LH)、促卵泡生成素(Follicle-stimulating hormone,FSH)、孕酮。

1.2.4 治療和隨訪 所有患者均靜臥休息,給予口服黃體酮膠囊(浙江愛生藥業有限公司,國藥準字H20031099,規格100 mg),100 mg/次,2 次/d,持續2周,此外補充葉酸、維生素E。采用電話及到院復診的方式隨訪,隨訪時間為從入組開始至妊娠結局事件發生的時間,妊娠結局包括為自然流產、早產及足月產。將自然流產孕婦納入流產組,早產及足月孕產婦均納入未流產組。

2 結果

2.1 兩組一般資料及血清sFlt-1、D-D、超聲多模態評分的比較136例孕婦保胎治療后隨訪結果顯示,自然流產52例,流產率為38.24%。流產組年齡≥35歲、飲酒史、URSA家族史、自然流產≥4次患者占比及血清sFlt-1、D-D水平均高于未流產組,孕酮及超聲多模態評分均低于未流產組,差異均有統計學意義(P<0.05)。見表2。

表2 兩組CRS、D-D及一般資料的比較

2.2 影響URSA妊娠再流產的危險因素Logistic回歸分析將年齡(≥35歲=1,<35歲=0)、飲酒史(有=1,無=0)、URSA家族史(有=1,無=0)、自然流產次數(≥4次=1,3次=0),血清sFlt-1、D-D、孕酮及超聲多模態評分(均賦值為連續變量)作為自變量,孕婦是否流產(流產=1,未流產=0)作為因變量,納入二元多因素Logistic回歸模型,結果顯示,自然流產≥4次、sFlt-1高水平、D-D高水平、超聲多模態評分低是影響URSA妊娠再流產的獨立危險因素(P<0.05)。見表3。

表3 Logistic回歸分析影響URSA妊娠再流產的危險因素

2.3 建立URSA妊娠再流產的危險因素預測模型根據獨立危險因素建立URSA妊娠再流產的預測模型方程:Logit(P)=-1.635+0.605×自然流產≥4次+1.332×sFlt-1+0.841×D-D+1.042×超聲多模態評分(χ2=20.165,P<0.001)。建立Nomogram圖,每項獨立危險因素為上方標尺分值,總分70～190分,對應風險范圍0.1～0.9。見圖1。

圖1 URSA妊娠再流產的危險因素預測模型Nomogram圖

2.4 URSA妊娠再流產的危險因素預測模型驗證應用Bootstrap法對URSA妊娠再流產預測模型進行內部驗證,結果顯示,預測模型的校正曲線與理想曲線擬合良好(Hosmer-Lemeshowχ2=0.322,P=0.113),見圖2。應用Logistic預測模型對136例URSA病史孕婦進行回顧性驗證,繪制ROC曲線,結果顯示Logistic預測模型的AUC為0.933(95%CI:0.877～0.969),優于sFlt-1、D-D、超聲多模態評分單項預測(Z=2.393,P=0.017;Z=4.448,P<0.001;Z=3.253,P=0.001)。見圖3、表4。

圖2 URSA妊娠再流產的危險因素預測模型的校準曲線圖

圖3 URSA妊娠再流產的危險因素預測模型的ROC曲線圖

表4 URSA妊娠再流產的危險因素預測效能分析

3 討論

URSA在育齡期女性中發病率較高,發病機制復雜,有學者認為URSA與ER、子宮動脈血管內皮功能及血栓前狀態等有關[11-12]。隨著超聲技術的不斷精進,超聲多模態檢查在婦產科疾病診斷中得到廣泛應用,多種模式下超聲檢查彌補了單一模式的不足,提高了疾病診斷準確率[13]。此外,臨床中尚缺乏預測URSA臨床結局的血清學指標,篩選影響URSA妊娠再流產的高危臨床因素,建立可視化風險預測模型有助于快速識別高危產婦,以給予針對性干預改善妊娠結局。

本研究結果顯示,sFlt-1高水平、D-D高水平、超聲多模態評分低是影響URSA妊娠再流產的獨立危險因素。sFlt-1是酪氨酸酶家族成員之一,血管內皮生長因子家族成員是其特異性配體,sFlt-1水平升高可競爭性結合血管內皮生長因子,從而阻止胎盤螺旋動脈重塑及新生血管生成,胎盤缺氧缺血[14]。研究發現,妊娠早期血清sFlt-1水平高于非妊娠健康對照者,且sFlt-1對自然流產有早期識別價值[15]。D-D是纖維蛋白單體降解的終產物,能反映血液高凝狀態,妊娠期高水平D-D說明胎盤血管內存在纖溶亢進或活化血栓形成。妊娠期母體血漿D-D高水平與胎兒不良出生結局[16]及妊娠高血壓[17]等關系密切,其機制與母體血栓前狀態有關。可見,妊娠期間sFlt-1和D-D升高與流產發生密切相關,其機制可能與二者異常表達引起內皮細胞功能障礙及血栓前狀態,導致胎盤供血不足,最終可造成胚胎發育停止。有研究顯示,復發性自然流產孕婦超聲多模態評分低于健康孕婦[18],提示應用超聲多模態評分有助于評估ER,從而幫助及早判斷流產風險。此外,本研究還發現自然流產≥4次是影響URSA妊娠再流產的危險因素。原因可能是反復流產可導致出血、感染甚至子宮穿孔;同時反復流產使子宮內膜受損,容受性嚴重減低,胚胎著床后發育環境差,再發流產風險高[19]。

Nomogram是利用軟件將Logistic模型可視化處理,臨床應用更為直觀、便捷[20]。本研究用所得URSA妊娠再流產獨立危險因素建立預測模型,并應用Nomogram實現URSA妊娠再流產預測的可視化,內部驗證結果顯示擬合度良好,ROC曲線結果顯示,Logistic預測模型的AUC為0.933,且其預測效能優于sFlt-1、D-D、超聲多模態評分單項預測,說明預測模型的區分度好。

綜上所述,血清sFlt-1、D-D水平升高、超聲多模態評分降低、自然流產≥4次是URSA妊娠再流產的高危因素,基于此構建的風險預測模型區分度、擬合度好,能夠直觀的預測URSA不良妊娠結局發生風險。但本研究樣本量較少,今后需開展多中心、大樣本臨床研究,以驗證研究結果的可靠性。