系统性免疫炎症指数预测未足月胎膜早破患者急性组织学绒毛膜羊膜炎病理分期及新生儿呼吸窘迫综合征：一项回顾性队列研究

《BMC Pregnancy and Childbirth》：Systemic immune-inflammation index predicts acute histologic chorioamnionitis pathologic staging and neonatal respiratory distress syndrome in women with preterm premature rupture of membranes: a retrospective cohort study

本研究针对未足月胎膜早破(PPROM)患者面临的急性组织学绒毛膜羊膜炎(HCA)病理分期与新生儿呼吸窘迫综合征(NRDS)预测难题，通过回顾性分析135例孕20+0-33+6周PPROM患者数据，发现系统性免疫炎症指数(SII)在中重度HCA预测中表现最优(AUC=0.674)。构建的列线图模型整合SII、C反应蛋白(CRP)和PPROM孕周三个独立预测因子，对中重度HCA的预测效能显著提升(AUC=0.853)，且该模型与出生体重共同成为NRDS的独立风险因素，为临床早期干预提供重要工具。

　　

在产科临床实践中，未足月胎膜早破(PPROM)是导致早产的主要原因之一，约占早产总数的25%-30%。这一状况不仅显著增加围产期死亡率，更可能引发长期并发症。尤其值得关注的是，约50%-60%的PPROM患者会并发急性组织学绒毛膜羊膜炎(HCA)，这种炎症反应在妊娠21-24周的胎盘中发现率高达90%以上，而足月妊娠时仅3%-5%。尽管抗生素治疗能在一定程度上减轻羊膜腔内炎症，但由于炎症介质的持续释放，往往难以完全避免HCA相关的母婴损伤。

现有研究表明，HCA的存在与多种不良妊娠结局密切相关，包括新生儿呼吸窘迫综合征(NRDS)、产后败血症、坏死性小肠结肠炎等。近年来的研究进一步发现，中重度HCA的病理分期与早发型败血症、脑结构异常、严重脑室出血等严重并发症显著相关。随着HCA病理分期严重程度的增加，新生儿发病率和死亡率也呈现上升趋势。因此，早期准确预测HCA的病理分期对于改善妊娠结局和预防相关并发症具有重要临床意义。

目前临床常用的炎症标志物如C反应蛋白(CRP)、中性粒细胞-淋巴细胞比值(NLR)等虽然与HCA存在一定关联，但其在预测HCA病理分期方面的价值仍有待深入探索。系统性免疫炎症指数(SII)作为一种新型炎症指标，通过整合中性粒细胞、淋巴细胞和血小板计数，更能全面反映机体免疫与炎症状态的平衡关系。虽然已有研究探讨SII在HCA产前诊断中的应用，但其与HCA病理分期间的关系尚缺乏系统研究。

针对这一研究空白，Chen等人在《BMC Pregnancy and Childbirth》发表的最新研究开展了一项回顾性队列研究，旨在评估SII对PPROM患者HCA病理分期的预测价值，并探讨基于SII的预测模型对NRDS的影响。

研究人员主要采用了回顾性队列研究设计，通过胎盘病理学评估进行HCA分级，运用多变量逻辑回归分析确定独立预测因子，并构建列线图预测模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线对模型性能进行验证，同时利用桑基图可视化展示风险分层与临床结局的对应关系。

研究结果显示，在纳入的135例PPROM患者中，72例被划分为中重度HCA组，63例为无/轻度HCA组。两组比较发现，中重度HCA组在PPROM发生时的孕周显著更低(31⁺²周 vs 32⁺⁵周)，新生儿出生体重也更低(1709.2±377.9g vs 1901.7±393.8g)，而SII水平则明显升高(1574.8±930.2 vs 1103.7±461.8)。在阴道分娩比例方面，中重度HCA组也高于无/轻度HCA组。

炎症标志物的预测性能

通过ROC曲线分析各类炎症标志物对中重度HCA的预测效能，发现SII、NLR、全周期免疫炎症值(PIV)和系统性炎症反应指数(SIRI)均具有显著预测价值。其中SII表现出最佳的预测性能，曲线下面积(AUC)达到0.674，敏感性和特异性分别为66.7%和58.3%。

预测模型的建立与验证

多因素逻辑回归分析确定SII、CRP和PPROM孕周是影响中重度HCA的独立预后因素。基于这三个因素构建的列线图模型显示出最佳的预测性能，AUC值高达0.853(95%CI:0.788-0.918)，显著优于单一预测因子。该模型的敏感性和特异性分别为0.708和0.889，校准曲线显示预测结果与实际结果具有良好一致性，决策曲线分析证实其具有较高的临床净获益。

列线图模型对NRDS的预测价值

研究中49例(36.3%)新生儿被诊断为NRDS。多因素逻辑回归分析显示，出生体重和列线图评分是预测NRDS的独立风险因素。值得注意的是，中重度HCA本身与NRDS的发生无显著相关性。桑基图分析直观展示了基于列线图的风险分层、HCA病理分期与NRDS发病率之间的对应关系。

本研究的重要发现在于首次系统评估了SII在预测PPROM患者HCA病理分期中的价值，并成功构建了具有较高预测效能的列线图模型。该模型整合了SII、CRP和PPROM孕周三个易于获取的临床指标，为临床医生提供了实用的风险评估工具。特别值得关注的是，该模型不仅对HCA病理分期具有良好预测能力，还能独立预测NRDS的发生风险，OR值高达4.691。

从临床实践角度，基于列线图评分的风险分层有助于识别高危患者，指导个体化干预策略。对于评分≥0.57的高危患者，中重度HCA的发生率高达87.9%，这类患者可能需要更密切的监测和更积极的干预措施。同时，研究结果也提示我们应特别关注PPROM发生孕周较低的患者，因为这一因素与HCA严重程度和NRDS风险均密切相关。

研究的局限性包括其单中心回顾性设计、样本量有限以及未对NRDS严重程度进行分级。此外，抗生素和产前糖皮质激素治疗对SII动态变化及结局的影响也需进一步探讨。未来需要更大规模、多中心的前瞻性研究来验证这些发现，并深入探索炎症标志物动态变化与临床结局的关系。

总之，这项研究证实了SII作为炎症生物标志物在PPROM患者管理中的重要价值，其构建的预测模型为临床医生提供了实用的工具，有助于早期识别高危患者并实施针对性干预，最终改善母婴结局。这一研究成果为PPROM患者的精细化管理和个体化治疗策略制定提供了重要依据。