编辑推荐：
研究人员为解决妊娠期糖尿病（GDM）早期诊断难题，开展相关研究，构建模型，对预测 GDM 风险意义重大。
妊娠期糖尿病（Gestational Diabetes Mellitus，GDM）是妊娠期常见的并发症，如同孕期里隐藏的 “健康杀手”，悄悄威胁着母婴的健康。近年来，随着全球肥胖率的攀升以及我国生育政策调整后高龄产妇数量的增多，GDM 的发病数也在迅速增长。虽说 GDM 患者产后血糖大多能恢复正常，但她们和孩子未来患 2 型糖尿病（T2DM）、肥胖症的风险却大大增加。目前，常用的 75g 口服葡萄糖耐量试验（75 g Oral Glucose Tolerance Test，75 g OGTT）要在孕 24 - 28 周进行，不仅诊断时间晚，操作繁琐，还可能因孕妇不耐受而影响结果，所以急需找到一种方便、干扰小的早期预测方法。
石河子大学第一附属医院的研究人员为了解决这一难题，开展了一项回顾性研究。他们收集了 2021 年 10 月至 2022 年 10 月在该院超声医学科进行胎儿颈项透明层筛查的孕妇资料，最终确定了 122 例符合条件的孕妇，分为 GDM 组 36 例和非妊娠期糖尿病（Non-gestational diabetes mellitus，NGDM）组 86 例。通过对这些孕妇的临床数据和超声信息进行分析，研究人员构建了预测 GDM 风险的模型，相关成果发表在《BMC Medical Informatics and Decision Making》上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，利用 GE Voluson E8 彩色多普勒超声诊断系统及 Virtual Organ Computer-aided AnaLysis（VOCAL）软件，对孕妇胎盘进行三维能量多普勒超声成像检查，获取胎盘体积（Placental Volume，PV）、血管化指数（Vascularization Index，VI）等数据；然后，运用 SPSS 20.0 和 R Studio 4.1.0 软件进行统计分析，包括单因素分析、二元逻辑回归分析等，绘制受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）评估模型诊断性能。
研究结果如下：
- 单因素分析：年龄、体重指数（Body Mass Index，BMI）、流产次数、孕次、PV、VI、血流指数（Flow Index，FI）和血管化血流指数（Vascularization Flow Index，VFI）在 GDM 组和 NGDM 组之间均有显著差异（p<0.05）。这表明这些因素都可能与 GDM 的发生有关，是潜在的风险因素。
- 多因素分析：以单因素分析中有显著差异的变量为基础进行多因素逻辑回归分析，结果显示，对于 30° 切面，BMI、流产次数、PV30°、VI30°和 FI30°有统计学意义；对于 15° 切面，BMI、流产次数、PV15°、VI15°和 FI15°有统计学意义 。而年龄、孕次、VFI30°和 VFI15°差异不显著。这进一步明确了对 GDM 发生影响更为关键的因素。
- 模型构建与评估：基于多因素分析筛选出的独立风险因素，构建了五组模型。通过绘制 ROC 曲线发现，临床数据结合 30° 超声数据的模型预测价值最高，其 ROC 曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）为 0.87。随后，研究人员为该模型绘制了列线图（nomogram），校准曲线和临床决策曲线结果显示，该模型拟合度良好，具有较高的临床应用价值。这意味着该模型能够较为准确地预测 GDM 风险，在临床实践中具有重要的指导意义。
研究结论和讨论部分指出，BMI、流产次数、PV、VI 和 FI 是 GDM 的独立风险因素，这与先前的一些研究结果相符，但由于本研究是观察性研究，只能推断相关性而非因果关系。此次构建的结合临床数据与 30° 超声数据的列线图模型，相比单一数据的模型，能更全面地捕捉与 GDM 相关的信息，有效提高了预测准确性。不过，该研究也存在局限性，如回顾性研究设计可能导致选择偏倚和信息偏倚，样本量较小限制了结果的普遍性等。未来，研究团队计划开展前瞻性研究，扩大样本量，进一步验证研究结果，并探索模型在不同人群和地区的适用性。
总体而言，这项研究构建的 GDM 预测模型为早期诊断和预防 GDM 提供了新的思路和方法。若能在临床广泛应用，医生就能在孕妇早期产检时及时发现 GDM 高风险人群，通过饮食、生活方式干预等措施，降低 GDM 及其并发症的发生风险，保障母婴健康。
