基于经阴道三维超声联合临床特征构建诊断宫腔粘连的列线图

摘要

目的:基于经阴道三维超声（3D-TVS）指标联合临床特征构建诊断宫腔粘连（IUA）的列线图预测模型，提高3D-TVS诊断IUA的准确度，减少IUA的误诊率和漏诊率。方法:回顾分析2017年6月至2021年7月因疑诊IUA在中山大学孙逸仙纪念医院行3D-TVS和宫腔镜检查的607例患者的临床特征和3D-TVS结果。将收集到的样本按7∶3随机分为训练集和验证集。训练集中，采用logistic回归分析临床特征、3D-TVS特征与IUA的关系。根据logistic回归分析结果，将具有显著统计学差异的变量用于构建预测诊断IUA的列线图预测模型，并在验证集中分别采用受试者工作特征（ROC）曲线、Hosmer-Lemeshow检验、临床校正曲线、临床决策曲线（DCA）和临床影响曲线（CIC）评价列线图预测诊断IUA的能力。结果:最终纳入607例样本，其中宫腔镜诊断IUA者401例，非IUA者206例。将607例样本分为训练集（420例）和验证集（187例）。训练集中，logistic回归分析结果显示IUA患者与非IUA患者的年龄、既往早孕期宫腔操作次数、既往中晚孕期宫腔操作次数、宫腔面积（cm²）、子宫内膜回声中断、左侧或右侧宫壁内聚角≤130°比较，差异有统计学意义（P<0.05）。根据上述变量构建诊断IUA的列线图预测模型。验证集中，对该列线图预测模型诊断IUA的能力进行验证。ROC曲线的曲线下面积（AUC）提示该列线图具有较精准的预测诊断IUA的能力。Hosmer-Lemeshow检验和临床校准曲线均显示该列线图模型具有较高的校准能力。DCA和CIC均显示该列线图模型临床实用价值高。结论:根据临床特征和3D-TVS特征构建诊断IUA的列线图预测模型，可在宫腔镜检查前较准确地诊断IUA。年龄、既往早孕期宫腔操作次数、既往中晚孕期宫腔操作次数、宫腔面积（cm²）、子宫内膜回声中断、左侧或右侧宫壁内聚角≤130°是诊断IUA的显著独立预测变量。

关键词

宫腔粘连 / 经阴道三维超声 / 宫腔镜 / 诊断性预测模型 / 列线图