围绝经期异常子宫出血合并子宫内膜病变危险因素分析及列线图预测模型构建

于静静，崔敏

围绝经期开始时间及持续时间差异较大，既往研究指出欧洲女性围绝经期为47～52岁，欧美女性为51～55岁，发展中国家女性为48～50岁[1-3]。近年来，随着生活节奏加快以及工作压力增加，女性围绝经期有提前的趋势，目前我国女性自然绝经年龄为47～50岁，主要发生于40～55岁，可持续6～10年[4-5]。异常子宫出血是临床常见的妇科疾病，主要是经期时间、周期频率、月经经量及规律性发生明显变化[6-7]。异常子宫出血常发生于40岁以上女性，而她们常处于围绝经期[8]，异常子宫出血可能提示子宫内膜病变的发生，包括良性病变、恶性病变等。异常子宫出血是否合并子宫内膜病变的治疗方式有所不同，因此明确围绝经期异常子宫出血合并子宫内膜病变的影响因素并早期干预对改善患者生活质量意义重大。本研究收集围绝经期异常子宫出血患者的临床资料，分析其发生子宫内膜病变的影响因素，并根据结果构建列线图预测模型，为临床治疗提供参考。

1 资料与方法

1.1 样本量计算

参考以往文献[9]可知总体发生率π0为0.74，容许误差为0.10，β 为0.10，α 为0.05，行双侧检验，Zα为1.960，Zβ为1.282，样本量为[(Zα+Zβ)/δ]2×π0×(1-π0)，计算可知样本量至少需202例，故本研究纳入260例。

1.2 一般资料

选取2018年10月至2021年10月在本院接受围绝经期异常子宫出血治疗的260例患者作为研究对象，收集其临床资料。纳入标准：① 所有患者符合围绝经期异常子宫出血诊断；② 患者临床资料完善。排除标准：① 近1年接受激素替代疗法；② 合并血液系统疾病、全身严重感染疾病；③ 合并意识障碍、精神系统疾病。将患者根据7∶3分为建模组(182例)及验证组(78例)。其中建模组患者根据病理组织检查结果分为子宫内膜正常组(51例)和子宫内膜病变组(131例)，子宫内膜病变诊断参考《第4版WHO女性生殖器官肿瘤组织学分类》[10]相关标准。本研究经伦理委员会批准，所有患者均知情同意本研究内容。

1.3 方法

收集患者身高、年龄、体质量指数、孕产次、初潮年龄等一般资料，以及手术报告、病理检查结果、实验室检查、影像学检查等资料。记录子宫内膜厚度、疾病病史(过敏、高血压、糖尿病)、肿瘤情况(肿瘤标记物阳性、家族肿瘤史)、既往治疗史(宫内节育器、妇科手术史、激素治疗)等。

1.4 统计学方法

2 结果

2.1 单因素分析结果

对患者资料进行单因素分析，结果显示，年龄、体质量指数、肿瘤标记物阳性、合并糖尿病、出血时间为围绝经期子宫出血患者发生子宫内膜病变的影响因素(P<0.05)，身高、孕产次、初潮年龄、家族肿瘤史、宫内节育器、既往治疗史(妇科手术、激素治疗)、既往病史(高血压、过敏等)、子宫内膜厚度、吸烟史及饮酒史等为无关因素(P>0.05)。详见表1。

表1 围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的因素例(%)]

2.2 多因素Logistic回归分析结果

将单因素分析具有差异的因素纳入多因素Logistic回归分析模型，结果显示，体质量指数较大、年龄较大及合并糖尿病为围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的独立危险因素(P<0.05)。最终公式为Z=0.231×体质量指数较大+0.295×年龄较大+1.605×合并糖尿病-19.748。详见表2。

表2 多因素Logistic回归分析结果

2.3 列线图预测模型构建

根据多因素Logistic回归分析围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的列线图预测模型，结果显示，合并糖尿病可得18分，随着年龄及体质量指数的增加，其风险评分不断增加，如60岁可得75分，体质量为24可得20分，见图1。

图1 列线图预测模型

2.4 列线图预测模型评估

以拟合度曲线评估围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的列线图预测模型的预测有效性，结果显示，建模组χ2=6.524，P=0.427；验证组χ2=6.178，P=0.378。以ROC曲线评估该模型的区分度，结果显示，建模组ROC曲线下面积为0.893，特异性、敏感性分别为90.10%、76.50%；验证组ROC曲线下面积为0.802，敏感性、特异性分别为83.21%、64.71%。见图2～5。

图2 建模组列线图预测模型的拟合度曲线

3 讨论

围绝经期异常子宫出血是临床常见的一种妇科疾病，常存在子宫内膜病变[11-12]。围绝经期异常子宫出血发生率因人们不健康的生活方式不断增加，对女性身体健康会产生不良影响。但是目前尚不清楚其具体发病机制，多认为与子宫内膜病变有关。鞠宏姝[9]的研究显示，围绝经期异常子宫出血患者普遍存在子宫内膜病变，其发生率可达74%。因此，明确围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的影响因素，从而及时采取针对性干预措施对改善患者预后意义重大。

图3 验证组列线图预测模型的拟合度曲线

图4 建模组列线图预测模型的ROC曲线

图5 验证组列线图预测模型的ROC曲线

本研究收集纳入患者的临床资料进行分析，结果显示，年龄、体质量指数、肿瘤标记物阳性、合并糖尿病、出血时间为围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的影响因素，而身高、孕产次、初潮年龄、家族肿瘤史、宫内节育器、既往治疗史(妇科手术、激素治疗)、既往病史(高血压、过敏等)、子宫内膜厚度、吸烟史及饮酒史等为无关因素。进一步行多因素Logistic回归分析模型，结果显示，体质量指数较大、年龄较大及合并糖尿病为围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的独立危险因素。分析其原因，可能是因为人们长期不健康的生活方式、饮食结构，导致体质量指数明显增加、肥胖率明显上升，尤其是围绝经期肥胖女性体内芳香酶(脂肪组织)能够将雄雌二酮(肾上腺素分泌)转化为雌酮，体内脂肪组织越多，转化能力越强。另外，过多的脂肪组织还可增加雌激素的储备，升高血浆中雌酮水平，而围绝经期女性由于自身分泌特点多存在排卵障碍，致使机体失去内膜保护，机体处于高雌激素状态，子宫内膜在不断的刺激下出现内膜增生，进而引发子宫内膜病变。合并糖尿病患者胰岛素过多也可导致雌激素(卵巢生成)过多，进而导致卵泡闭锁，使机体排卵障碍加剧，引发子宫内膜病变及异常出血，这与曹婧等[13]的研究结果基本一致。随着年龄的增大，机体会发生雌激素水平波动，局部抵抗力降低，引发感染，进而增加子宫内膜病变的发生率，这与徐晓聪[14]、鞠宏姝[9]等研究中子宫内膜炎等疾病发生率随年龄增大而明显升高的研究结果一致。

根据多因素分析结果所构建的列线图预测模型，以拟合度曲线评估围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的列线图预测模型的预测有效性，结果显示，建模组χ2=6.524，P=0.427；验证组χ2=6.178，P=0.378。以ROC曲线评估该模型的区分度，结果显示，建模组ROC曲线下面积为0.893，特异性、敏感性分别为90.10%、76.50%；验证组ROC曲线下面积为0.802，敏感性、特异性分别为83.21%、64.71%，均提示该模型预测有效性及区分度较高，可早期识别围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变并及时干预。

综上所述，体质量指数较大、年龄较大及合并糖尿病为围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的独立危险因素，以此构建的预测模型具有较好的预测能力及区分度，可为临床对围绝经期异常子宫出血患者发生子宫内膜病变的早期预测提供参考。但是本研究为回顾性研究，所纳入变量均为固定内容，或许会使研究结果出现偏倚。