基于列线图的中国产妇入院时产中剖宫产风险预测模型构建及验证：一项回顾性队列研究

为解决中国三孩政策背景下产中剖宫产(Intrapartum CD)率高、母婴并发症风险增加的问题，华中科技大学团队通过回顾性队列研究(3,025例样本)构建了包含BMI、宫颈Bishop评分等9项指标的列线图预测模型。该模型在训练集和测试集中AUC分别达0.793和0.753，为临床决策提供量化工具，对降低非必要剖宫产具有重要实践意义。

　　随着中国三孩政策的实施，越来越多的孕妇面临分娩方式选择的难题。尽管世界卫生组织建议剖宫产率应控制在10-15%，但中国的剖宫产率已高达44.5%，其中产中剖宫产(Intrapartum CD)占7.8%。这种非计划性剖宫产不仅增加医疗成本，更与母婴并发症风险显著相关。如何准确预测产中剖宫产风险，成为优化产科管理的关键科学问题。

华中科技大学同济医学院附属湖北省妇幼保健院的研究团队开展了一项大规模回顾性队列研究，旨在建立适合中国孕妇的产中剖宫产预测模型。研究纳入了2021年8月至2022年3月期间3,025例入院时计划阴道分娩的单胎妊娠孕妇，其中378例最终转为产中剖宫产。研究采用7:3的比例将队列分为训练集和测试集，通过Lasso回归筛选变量，结合多因素logistic回归(MLR)构建预测模型，并开发了直观的列线图工具。

研究采用的主要技术方法包括：1)回顾性收集3,025例单胎妊娠孕妇的临床数据；2)使用Lasso回归进行特征选择；3)通过多因素logistic回归建立预测模型；4)构建列线图可视化工具；5)采用受试者工作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(DCA)评估模型性能。

研究结果显示：1)基线特征分析发现，产中剖宫产组在BMI、宫颈Bishop评分等15项指标上与阴道分娩组存在显著差异；2)通过Lasso回归筛选出9个独立预测因子：产前BMI(OR=1.07)、产妇身高(OR=0.94)、分娩孕周(OR=1.13)、超声预估胎儿体重(OR=1.00)、既往阴道分娩史(OR=0.09)、既往剖宫产史(OR=2.53)、自然临产(OR=2.01)、宫颈Bishop评分(OR=0.73)和妊娠期高血压疾病(OR=2.08)；3)列线图模型在训练集中的AUC为0.793(95%CI 0.768-0.819)，灵敏度84.9%，特异度60.1%；在测试集中的AUC为0.753(95%CI 0.703-0.798)，表现出良好的预测性能；4)DCA分析证实该模型在临床决策中具有显著的净获益。

该研究创新性地开发了专门针对中国孕妇的产中剖宫产预测工具，具有重要的临床价值：1)首次在中国人群中使用列线图可视化预测工具，便于临床快速评估；2)纳入的9项指标均为入院时可获取的常规临床数据，实用性强；3)模型性能优于既往研究，AUC达到0.75-0.79；4)为降低非必要剖宫产率提供了量化决策支持。研究也存在单中心回顾性设计的局限性，未来需要多中心前瞻性研究进一步验证。

这项发表在《BMC Pregnancy and Childbirth》的研究，为实施精准产科管理提供了重要工具。通过早期识别高风险孕妇，临床医生可以采取针对性干预措施，如加强产程监护、优化分娩时机选择等，从而降低产中剖宫产率，改善母婴结局。该模型的应用推广，将有助于中国在实施三孩政策背景下实现更安全、更人性化的分娩服务。