盆腔脏器脱垂术后新发压力性尿失禁风险预测模型的研究进展

周薇妮 张兰 李娜 金微娜 张莉

(同济大学附属第一妇婴保健院，上海 200040)

盆腔脏器脱垂(pelvic organ prolapse,POP)是盆底功能障碍疾病(pelvic floor dysfunctional disease,PFD)的一种，中国成年女性POP的患病率为8.94%[1]，其中6%～20%的患者需要接受盆底修复手术治疗[2]，手术是治疗POP的重要手段。然而，据一项长期随访(2～8年)研究[3]报道，接受修复手术后的POP患者有发生新发压力性尿失禁(de novo stress urinary incontinence,de novo SUI)的可能。国外研究[4]显示，接受POP修复手术的女性中约有22%的人出现了术后de novo SUI。盆腔脏器脱垂术后de novo SUI是指POP患者在行盆底修复术前并无尿失禁的症状，而手术后一段时间出现了新发的压力性尿失禁[5]。目前对于POP修复术后多久发生的SUI可称为de novo SUI尚无明确定义。一般认为，术后6个月患者的各项身体机能基本恢复，因而有研究[6]也将术后6个月以后发生的SUI定义为de novo SUI。其判断依据为：(1)患者的SUI主诉：咳嗽、大笑、打喷嚏或运动等腹压增加情况下尿液不自主漏出；(2)客观检查结果：1 h尿垫试验、压力诱发试验或尿流动力学检查结果阳性[7]。我国学者王潇潇等[8]研究发现，术后de novo SUI的患者占26.76%。盆底重建术后de novo SUI易引起患者的焦虑、尴尬和沮丧等消极情绪，严重影响其工作和生活[9]，降低其对手术治疗的满意度，且后续的尿失禁治疗亦会增加患者的经济负担。一项关于西方国家尿失禁经济负担的研究[10]指出，一些西方国家每年因尿失禁导致的经济损失为1.72～5.43亿欧元。在美国，同样因尿失禁造成的经济损失可达每年659亿美元[11]。而在我国农村，老年尿失禁患者每次因尿失禁就医产生的医疗费用在80～120 00元人民币[12]。由此可见，尿失禁在全球范围内均带来不小的疾病经济负担。因此，正确评估POP术后患者发生de novo SUI的风险因素、构建具有良好预测效果的风险预测模型已成为本领域研究趋势。2016年，国外学者Jelovsek等[13]的综述研究指出临床预测模型在评估POP术后患者发生de novo SUI方面具有明显优越性，并介绍了该领域临床预测模型开发及验证的重要原则和方法。然而，目前国内外鲜少有研究对现有POP术后de novo SUI的临床预测模型进行介绍和分析比较。故本文将简述POP术后de novo SUI的概念和风险因素，对国内外POP术后de novo SUI风险预测模型研究现状进行综述，以期为构建并完善具有良好预测能力的POP术后de novo SUI风险预测模型提供参考依据。

1 盆腔脏器脱垂术后新发压力性尿失禁的危险因素

国外一项系统评价研究[14]显示，盆腔脏器脱垂术后de novo SUI主要危险因素包括年龄(>50岁)、子宫托试验阳性、既往盆腔手术史、绝经期、中度或重度尿道梗阻/压迫以及肥胖，其中最重要的因素为年龄(>50岁)、子宫托试验阳性和最大尿道闭合压力<60 cm H2O(1 cm H2O≈0.73 mmHg)。子宫托试验即盆腔脏器脱垂患者戴上子宫托以模拟盆底修复术后的盆腔脏器状态，若患者在腹压增加时出现尿失禁则为子宫托试验阳性[15]。研究[16]表明，盆腔脏器脱垂患者术前子宫托试验阳性，可以判断患者术前存在隐匿性尿失禁，而术前存在隐匿性尿失禁是术后de novo SUI的重要预测因素。戚丽萍[17]指出，高体质量指数(Body Mass Index，BMI)是术后de novo SUI的独立危险因素(OR=1.173,95%CI:1.025～1.343)，网片使用是危险因素(OR=1.354,95%CI:0.998～1.836)。高BMI导致术后de novo SUI发生率增加可能机制是肥胖对阴道前壁产生的力增加；而网片则可能是牵拉作用导致尿道膀胱连接处延长，尿道膀胱后角减小，从而导致术后de novo SUI的发生。方露雪等[18]对714 例接受盆底重建手术患者的临床资料进行回顾性分析发现，术后de novo SUI的危险因素主要包括糖尿病史(OR=2.575,95%CI:1.404～4.720)、巨大胎儿分娩史(OR=5.286,95%CI:1.746～16.001)、盆腔手术史(OR=1.671,95%CI:1.095～2.550)、经腹腔镜阴道顶端骶骨固定术(OR=1)，其中经腹腔镜阴道顶端骶骨固定术导致术后de novo SUI可能与腹腔压力改变有关。上述已知的盆腔脏器脱垂修复术后de novo SUI危险因素可以分为术前生理相关因素(年龄、绝经期等)、术前疾病相关因素(糖尿病史、子宫托试验阳性、盆腔手术史、巨大儿分娩史、尿路梗阻等)以及术中因素(手术方式、网片使用等)。

2 风险预测模型概述

风险预测模型是通过特定公式计算，综合评估多个相关风险因素，预测某种疾病或症状发生概率的一种工具，其具体展现形式可以包括评估量表、列线图和评分应用程序等，它可将人群疾病发病风险按概率大小分高危、中危和低危，使得疾病治疗和预防更有针对性，在疾病及其预后的预测中发挥着重要作用[19-21]。构建风险预测模型主要包括预测变量选择、预测变量编码、模型设定、模型回归系数估计、模型展示、模型验证和模型性能评价7个步骤[22]。常见模型预测性能指标包括灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC)等。风险预测模型最早应用于冠心病的治疗和预防[23]，近年来逐渐被应用于其他疾病的研究。在盆腔脏器脱垂修复手术的众多并发症中，术后de novo SUI的发生率远高于其他并发症，其对患者的影响也更为严重[24]。尽管盆腔脏器脱垂修复术联合抗尿失禁手术如尿道悬吊术，可以治疗和预防术后de novo SUI的发生，但尿道悬吊术易导致膀胱和尿道穿孔、出血、吊带侵蚀、疼痛和长期排尿功能障碍等不良事件的风险增加，同时昂贵的费用也会给患者带来额外经济负担[25-26]。若能针对盆腔脏器脱垂术后de novo SUI构建有效的风险预测模型，则可以通过低成本的方式预测和改善患者的预后，提高患者术后生活质量和对手术治疗的满意度。然而，盆腔脏器脱垂术后de novo SUI风险预测模型的研究起步较晚，目前相关研究相对较少。

3 盆腔脏器脱垂修复术后患者新发压力性尿失禁风险预测模型研究现状

本文采用主题词和自由词相结合的检索策略，检索中国知网资源总库、万方数据库、维普中文生物医学期刊数据库、中国生物医学文献服务系统、PubMed、Web of Science、The Cochrane Library等数据库建库至2022年1月31日的文献。阅读检索所得文献题目，筛选POP术后de novo SUI风险预测模型相关文献。结果显示，目前国内外POP术后de novo SUI风险预测模型的相关研究较少，现有的研究类型主要为队列研究设计和计算机算法的风险预测模型构建研究。带见盆腔脏器脱垂术后患者新发压力性尿失禁风险预测模型，见表1(扫右侧二维码见表1)。

3.1国外研究现状

3.1.1Jelovsek模型 2014年，美国学者Jelovsek等[27]采用前瞻性队列研究方法，以457例术前无压力性尿失禁症状的盆腔脏器脱垂修复术后患者为研究对象，随访其术后12个月内尿失禁情况，其中25.16%的患者发生了术后de novo SUI。该研究运用多元logistics回归分析纳入7个危险因素，构建列线图模型，开发出一款计算经阴道修复术后患者术后de novo SUI的线上计算机，校准图显示模型拟合优度良好，说明模型有较好区分度和一致性。同时，研究也比较了模型与术前压力测试和外科专家预测的能力，结果显示模型的一致性指数为0.73(95%CI:0.65～0.80)，高于术前压力测试(0.54)和专家预测(0.62)。与临床上其他常用预测模型(一致性指数范围0.6～0.8)[31-32]相比，模型也显示出较好的预测性能。

2019年，Jelovsek等[33]运用回顾性研究方法，在接受脱垂手术且术前无尿失禁史的Ⅱ度及以上脱垂患者中对2014年的模型[27]进行验证。结果显示，当纳入因素包括术前脱垂减压试验结果时，模型预测能力尚可接受(一致性指数0.63,95%CI:0.52～0.74)，并且与原始发展队列中的表现一致；而不包括术前脱垂减压试验变量时，模型的预测能力下降(一致性指数0.57; 95%CI:0.46～0.67,P=0.048)。同年，西班牙学者Sabadell等[34]也通过回顾性研究，在接受盆底修复手术的盆腔脏器脱垂女性中对Jelovsek等[27]的模型进行了外部验证，结果显示该模型的整体预测精度低于原模型(AUC=0.69,95%CI:0.58～0.80)，研究显示该模型没有达到预期良好的临床表现，该研究中首次提及网片的使用。2021年，土耳其学者Yasa等[35]也对Jelovsek等[27]的模型进行外部验证，研究对象为225例接受盆底手术的Ⅱ度及以上脱垂女性，手术矫正方式为自体组织或网片。验证结果显示，在该研究人群中，此预测模型AUC值为0.56(95%CI:0.36～0.77)，它作为诊断测试的表现较差(阳性似然比为1.20，阴性似然比为0.89)。Jelovsek等[27]开发的女性盆腔脏器脱垂术后de novo SUI风险预测模型，是目前得到验证较多的模型，说明该模型具备一定可操作性。然而，该模型外部验证过程中，选择人群存在较大差异，预测效果结论不一致。未来需要扩大研究人群和样本量，进一步验证该模型的适用性和预测性能。

3.1.2Ploeg模型 2019年，荷兰学者Ploeg等[28]通过数据2次分析研究，从涉及荷兰14家教学和研究医院的2项随机对照试验研究(CUPIDO-1[36]和CUPIDO-2[37])中获得359例接受POP修复手术的患者的资料，从而建立了一个应用于所有接受阴道脱垂修补术的女性术后de novo SUI的预测模型，同时评估了术前压力测试对术后de novo SUI的临床预测效果。该模型研究对象包括术前存在尿失禁症状[36]和术前不存在尿失禁症状[37]的患者，采用多元logistics回归分析纳入5个相关危险因素。模型的评分方法为年龄<55岁得1分，阴道产次数<4次得1分，盆腔脏器脱垂定量分期法(pelvic organ prolaps quantitation，POP-Q)中Ba点为-1(无前壁脱垂)得1分，有主观尿失禁得3分，行阴道修补术但未行尿道悬吊术得1分，总分0～7分，最后将患者术后新发SUI风险分为3个等级：≤10%(低风险，大多数只做脱垂手术)；10%～30%(中等风险，关于在脱垂修补术中增加尿失禁手术尚无明确共识)；和>30%(高风险，大多数可能会进行联合手术)。在该研究中，参考模型(未纳入压力测试)AUC值为0.77(95%CI：0.71～0.83)，拓展模型(纳入压力测试)AUC值为0.79(95%CI:0.74～0.85)，可见纳入压力测试变量可提高模型的预测能力。然而该研究也表明，压力测试仅对术后de novo SUI风险为10%至30%的女性尤其有价值，而在风险超过50%的女性中，压力测试在预测术后de novo SUI方面没有额外价值。Ploeg等[28]的研究构建了盆底修复术后患者de novo SUI的风险预测模型，并评估了压力测试在预测术后de novo SUI中的应用价值，对临床实践有一定指导意义。该研究是对2项不同随机对照试验的患者数据资料进行2次分析，研究对象接受了不同的干预，这可能导致模型中的因素如行尿道悬吊术对不同组患者的术后de novo SUI的预测存在偏差。因此，模型的准确性和预测性还需进一步研究。

3.1.3Moosavi模型 2021年，伊朗学者Moosavi等[30]以模糊系统为理论基础，借助大数据和计算机程序代码编写构建了盆腔脏器脱垂妇女术后de novo SUI风险预测模型，并且使用30例随机选择的50岁以上无尿失禁症状且接受POP手术的女性患者的回顾性数据，评估模型的灵敏性和精确性。模型主要针对50岁以上且术前无尿失禁的接受脱垂手术的女性，模型总共纳入12个危险因素。研究结果显示，该模型具有较高的准确性，模型准确度、敏感性和特异性分别为93.33%、96.29%和66.66%，可以帮助外科医生预测新发SUI诊断的风险和预防性手术的需要，从而改善临床结局。Moosavi等[30]的模型纳入因素较多较全，且以应用程序的形式展示，方便临床应用。但模型中需要进行尿动力学变量的测定，存在增加患者有创检查和额外经济负担的风险。且模型开发于2021年，尚无相关研究对其进行验证，其预测能力仍有待于进一步研究。

3.2国内研究现状 2020年，我国学者丁吉祥[29]采用队列研究的方法，以80例行盆底修复手术的POP患者进行研究，收集患者年龄、BMI、POP-Q分度、高血压病史、糖尿病病史、月经情况、盆腔手术史、生化指标、性激素指标、残余尿量等资料，通过电话随访询问患者术后压力性尿失禁症状，经多因素logistic回归分析确定危险因素后建立风险预测模型，计算AUC值对模型进行验证。研究结果显示，促黄体生成素、三酯甘油和术前超声残余尿情况是POP术后de novo SUI的危险因素。该预测模型的C-统计量为0.738，约登指数为0.475，临界值为0.50，敏感度为0.775，特异度为0.70，阳性似然比为2.583，阴性似然比为0.321，诊断比值比为8.03，具有良好的预测效果。目前国内针对POP术后de novo SUI风险预测模型的研究较少，丁吉祥[29]的模型样本量较少，且未报道外部验证情况，故其应扩大样本量进行相关验证性研究，以明确其准确性和预测性。

3.3术后新发压力性尿失禁风险预测模型的比较分析 从研究设计上分析，上述研究中有一项双向性队列研究[27]，一项数据二次分析研究[28]；另有一项研究采用计算机算法进行模型构建[30]，其余均为回顾性队列研究[29,33-35]。回顾性队列研究设计的优点是能从现有医疗记录中获取POP患者的临床资料，方便省时；缺点是收集的临床资料可能不全或者缺少重要内容，进而可能影响模型的预测能力[38]。前瞻性研究设计可以根据文献回顾结果探索有意义的因素与POP术后de novo SUI的相关性，资料收集较全面，但随访时间长，易发生患者失访及发生病例数过少等问题。机器学习方法包括计算机算法在处理复杂数据问题时精确度较好[39]，在借助大数据构建临床预测模型方面具有明显优越性。

从模型应用对象分析，盆腔脏器脱垂术后de novo SUI研究对象主要为盆腔脏器脱垂且不合并SUI[27]或者不限定是否合并SUI[28]的患者，以及限定为Ⅱ度及以上脱垂患者[33]，接受的手术主要为经阴道脱垂修补术联合中尿道悬吊术[27]、单纯盆底修复手术[34]、使用自体组织或者网片进行修复[30]等。盆腔脏器脱垂修复术的手术途径包括经阴道和经腹部，而2011年美国食品药品监督管理局开始禁止经阴道的网片手术后，创伤性较小的腹腔镜骶骨固定术逐渐被应用于盆腔脏器脱垂患者的治疗[40]，而现有相关研究[29-30,33]中较少对不同手术方式和途径术后de novo SUI进行研究，也未明确研究对象是否采用腹腔镜手术、开发手术或达芬奇机器人辅助手术。

从纳入模型的因素分析，纳入的因素主要为年龄、阴道产次数、BMI、术前脱垂减压试验结果、大小便控制能力、尿急、合并糖尿病等[27-28,30,35]，也有研究[33-34]将术中联合抗尿失禁手术情况作为风险因素纳入，丁吉祥的研究[29]则将患者的术前生化指标和性激素指标也纳入模型分析。现有研究主要针对患者的术前生理相关因素、术前疾病相关因素和术中因素展开研究，对患者术后生活习惯相关因素如肥胖、便秘(腹压增加)、吸烟饮酒及重体力劳动情况等的探索较少。

4 小结与展望

现有POP术后de novo SUI风险预测模型研究中，国外仅有一项研究[27]进行了内部和外部验证，并且不同研究[33-35]中该模型的预测效果存在较大差异；国内研究[29]仅进行模型的内部验证，并未有研究对其进行外部验证，且纳入的样本量较少，仍需更多大样本研究进行验证。国内外研究中纳入预测模型的因素多为年龄、阴道产次数、BMI、术前脱垂减压试验、控制大小便、尿急、合并糖尿病等术前相关生理和疾病指标。在一项关于老年人尿失禁危险因素的Meta分析[41]中，活动能力与心理因素如认知功能障碍、身体功能障碍、焦虑抑郁、日常生活自理能力低下是老年患者尿失禁的危险因素。POP患者多为中老年女性患者，其术后de novo SUI的危险因素应将上述因素考虑在内。此外，POP术后de novo SUI还可能受遗传、生活习惯等相关因素的影响[42]。因此，更多的术后生活习惯相关因素和活动能力与心理因素应纳入到患者术后de novo SUI的风险因素模型研究中。并且，随着现在越来越多的腹腔镜和达芬奇手术在盆腔脏器脱垂修复手术中的应用，相应术后de novo SUI的发生情况和预测也应引起关注。再者，随着信息技术和人工智能领域的飞速发展，未来机器学习算法将逐渐取代传统计算方法而被应用于预测模型的构建中。总而言之，目前国内外针对盆腔脏器脱垂术后de novo SUI预测模型的研究仍较少，研究方法类型较为单一，仍需更多大样本多中心研究来构建相关预测模型，从而为de novo SUI的临床评估和预防提供实用工具。