高危型人乳头瘤病毒感染的危险因素分析及列线图预测模型构建*

许翠红,刘 暻

江西中医药大学第二附属医院妇产科,江西南昌 330012

宫颈癌属于妇科高发恶性肿瘤,位居全球女性肿瘤死亡榜第4位,患者预后一般较差。相关研究表明,患者持续感染高危型人乳头瘤病毒(HR-HPV)会增加罹患癌症的概率,这也是诱发宫颈癌发生的危险因素[1-2]。HR-HPV是一种乳头瘤空泡病毒,患者感染后会诱发皮肤黏膜出现鳞状上皮增殖形成寻常疣和生殖器疣。因此需要高度重视HR-HPV感染。近年来相关卫生部门也在提倡适龄女性在性生活开始前主动接种HPV疫苗。Nomogram预测模型在医学中常被用于评估疾病预后,其在肿瘤方面应用广泛,可整合不同危险因素满足生物和临床的预测模型需求,推动个性化医疗,协助临床决策[3]。本研究采用病例对照方法,探讨 HR-HPV 感染的危险因素并构建列线图预测模型,以期为宫颈癌预防提供参考依据。

1 资料与方法

1.1一般资料 选取本院妇产科2021年1-12月收治的接受HR-HPV感染筛查的HR-HPV阳性者146例为观察组和HR-HPV阴性者146例为对照组。纳入标准:(1)年龄≥18岁;(2)有性生活史;(3)HPV感染筛查报告结果明确。排除标准:(1)妊娠期、哺乳期或月经期者;(2)绝经期者;(3)72 h内有性生活或行阴道上药及冲洗者;(4)经子宫切除术者;(5)患有其他器官及系统重大疾病者;(6)阴道镜检查与病理活检确诊为宫颈癌者。所有研究对象自愿参与本研究,且签署知情同意书。

1.2数据收集 自设HR-HPV感染问卷调查,包含:卫生状况(清洁外阴方式、是否使用护垫、是否有清洗阴道习惯)、性生活情况(初次性生活的年龄、性生活频率、避孕方式)、月经情况(是否规律)、婚育情况、既往阴道炎史、阴道分泌物情况、妇科检查时外阴及宫颈口的情况。问卷由专科医生辅助研究对象进行客观填写。

1.3统计学处理 采用SPSS22.0统计软件进行数据分析,计数资料以例数或百分率表示,组间比较采用χ2检验。使用Logistic回归分析HR-HPV感染的危险因素。使用校正曲线对列线图模型进行内部验证,应用决策曲线评估列线图模型的预测效能。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1两组问卷调查结果比较 观察组使用洗剂进行外阴清洁、有清洗阴道习惯、初次性生活年龄为18～20岁、性生活频繁、已育、阴道分泌物量和性状异常者比例高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 两组问卷调查结果比较[n(%)]

2.2感染HR-HPV影响因素的Logistic回归分析 将是否感染HR-HPV作为因变量,赋值如下:感染=1,未感染=0。将表1中差异有统计学意义的指标作为自变量,赋值如下:初次性生活年龄18～20岁=1,初次性生活年龄>20岁=0;洗剂清洁外阴=1,清水清洁外阴=0;有清洗阴道习惯=1,无清洗阴道习惯=0;性生活频繁=1,性生活不频繁=0;已育=1,未育=0;阴道分泌物量异常=1,阴道分泌物量正常=0;阴道分泌物性状异常=1,阴道分泌物性状正常=0,以此建立Logistic回归分析模型。结果显示,初次性生活年龄18～20岁、洗剂清洁外阴、已育、阴道分泌物量异常、阴道分泌物性状异常是感染HR-HPV的危险因素(P<0.05)。见表2。

表2 感染HR-HPV影响因素的Logistic回归分析

2.3列线图模型的构建 采用表2中差异有统计学意义的分类变量构建预测模型:Z=0.193×X1+0.134×X2+0.293×X3+0.387×X4+0.229×X5,其中X1表示初次性生活年龄,X2表示清洁外阴方式,X3表示生育情况,X4表示阴道分泌物量,X5表示阴道分泌物性状。见图1。

图1 列线图模型

2.4列线图模型校正曲线及临床净收益分析 内部验证结果显示,列线图模型C-index为0.753(95%CI:0.741～0.832),有较好的预测性能。见图2。决策曲线示列线图模型预测风险阈值>0.16,列线图模型提供临床净收益;此外,列线图模型临床净收益均高于单个独立危险因素。见图3。

图2 列线图校正模型

图3 决策曲线

3 讨 论

HR-HPV 感染虽然是宫颈病变发生、发展的必要因素,但感染 HR-HPV 并不等于宫颈病变。HR-HPV为宫颈癌病变的前置条件,但实际发病却需要其他危险因素协同作用,再经过癌前病变最终形成癌症[4-5]。数据显示有80%的女性一生中会感染HR-HPV,但感染HR-HPV的患者中约90%可以在2年内通过自身免疫清除该病毒;但若病毒持续感染,则有7%的感染者在5～10年进展为宫颈癌[6]。相关研究表明患宫颈癌的危险因素是持续感染HR-HPV,而HR-HPV主要感染途径是性传播,以及多种因素协同作用[7]。研究HR-HPV感染的独立危险因素,旨在减少宫颈癌的发病率,阻断癌前病变。且已知HR-FPV感染的影响因素有初次性生活年龄、妊娠及流产次数、性伴侣数、避孕方式、泌尿生殖道感染情况等[8]。

本研究中,与对照组比较,观察组使用洗剂进行外阴清洁、有清洗阴道的习惯、初次性生活的年龄为18～20岁、性生活频繁、已育、阴道分泌量和性状异常患者比例更高,差异均有统计学意义(P<0.05),这与赵云霞等[9]的研究结果一致。Logistic回归模型结果显示初次性生活年龄较小、洗剂清洁外阴、已育、阴道分泌物量异常、阴道分泌物性状异常是感染HR-HPV的危险因素(P<0.05)。初次性生活年龄为18～20岁是感染HR-HPV的独立危险因素(P<0.05),原因可能为初次性生活年龄偏小的女性自我保护系统发育不完全,抗病毒能力较弱,易感染HR-HPV 。已育为感染HR-HPV的独立危险因素(P<0.05),可能是由于分娩过程的损伤包含生殖道黏膜被破坏,使其失去保护,增加HR-HPV持续感染风险[10]。清洁习惯与 HR-HPV 感染具有较强的关联性。本研究中使用洗剂清洁外阴是感染HR-HPV的独立危险因素(P<0.05),提示不正确的清洁习惯往往是破坏阴道微生态环境的罪魁祸首,但过分清洁也可增加感染 HR-HPV 的概率[11],提示社区和医院应采用健康教育、印制健康知识手册来科普HPV感染原因、传播途径与宫颈癌之间的联系,或可减少HR-HPV感染的发生。阴道分泌物量和性状的异常均为感染HR-HPV的独立危险因素(P<0.05),阴道分泌物状态异常是阴道微生态环境被破坏的表现之一。阴道微生态环境被破坏会导致机体清除病毒的能力降低,使其暴露并感染HR-HPV,最终导致宫颈病变[12-13]。而HR-HPV感染又会导致阴道微生态环境的异常,二者互为因果,相互作用。提示按时进行常规体检、及时有针对性地干预或可减少HR-HPV感染的发生。本研究通过Logistic回归分析筛选出感染HR-HPV的危险因素,将其作为预测因子构建列线图模型。列线图模型预测感染HR-HPV的C-index为0.753(95%CI:0.741～0.832),有较好的预测性能。列线图模型预测风险阈值>0.16,提供临床净收益;此外,列线图模型临床净收益均高于单个独立危险因素。因此,该列线图模型可以早期识别易感染HR-HPV者,为预防HR-HPV的感染提供依据。

综上所述,HR-HPV 感染与多种因素相关,有生育史、洗剂清洁外阴、过早进行性生活、阴道分泌物量和性状异常是感染HR-HPV的独立危险因素(P<0.05),构建预测模型能有效地对感染HR-HPV的患者进行风险评估。