张晶
逐步判别法在剖宫产术后再次妊娠分娩方式中的探讨
张晶①
目的:分析影响剖宫产术后再次妊娠分娩时阴道试产(VaginalBirth After Cesarean Section,VBAC)结局的各种因素。方法:收集近年来本院住院分娩的158例剖宫产术后再次妊娠分娩产妇。依据阴道试产结局,分成阴道试产成功组(n=96)及阴道试产失败组(n=62),并采用Fisher方程及Bayes判别函数构建试产结局方程。结果:Fisher判别方程为:Y= 0.219X2+0.645X3+0.469X7+ 0.376X9-0.432。其中,Bayes判别函数的敏感性、特异性、总符合率分别为87.2%、88.1%、89.9%。结论:应用Bayes量化判别分析法具有一定的敏感性、准确率,但实际应用过程中,应结合产妇具体情况综合考虑。
剖宫产术; 再次妊娠; 阴道试产; Fisher方程; Bayes判别
目前多数学者对于之前的“一次剖宫产,次次剖宫产”临床格言均持否定态度,并认为剖宫产术后阴道分娩(VaginalBirth After Cesarean Section,VBAC)具有一定的安全性。调查显示,70%左右的剖宫产史产科可行阴道试产,而其成功率也基本保持在60.0%左右[1]。为评估剖宫产术后个体行阴道试产的可行性,本组研究中建立了剖宫产术后再次妊娠分娩时阴道试产结局方程,探讨影响VBAC时阴道试产结局各种因素,现报道如下。
1.1 一般资料 选择2010年1月-2011年2月于本院住院分娩的158例孕产妇,均为剖宫产术后再次妊娠产妇,产科常规行阴道试产。年龄22~38岁,平均(27.4±5.2)岁;孕周38.0~41.4周,平均(38.9±1.6)周。纳入标准为单胎妊娠、均无阴道试产相关禁忌证、与上次剖宫间隔大于15个月。阴道自然及助产分娩均定义为试产成功。
1.2 资料收集 调查采集产妇相关资料,如平均年龄、学历、职业、妊娠前及临产前的体重指数(BMI)、之前的剖宫产次数、与前次剖宫产间隔、胎儿性别、有无妊娠期并发症如妊娠期高血压疾病;超声检测子宫下段的厚度。
1.3 分析方法 纳入的协变量包括产妇X1分娩时孕周数(w)、X2产妇年龄(y)、X3距离前一次剖宫产时间(m)、X4怀孕前体重指数(kg/m2)、X5临产前体重指数(kg/m2)、X6新生儿体重质量(kg)、X7子宫下段的厚度(mm)、X8之前剖宫产情况(1次=0,2次及以上=1)、X9是否合并妊娠期高血压疾病(无=0;有=1)、X10胎先露情况(头先露=0,其他部位先露=1)、X11产程中缩宫素应用情况(无=0,有=1)、X12新生儿性别(男=0,女=1)、X13产妇的学历(高中及以下=0,高中以上=1)、X14职业(体力劳动为主=0,脑力劳动为主=1)在纳入判别分析前,先将这些变量数值量化[2]。
1.4 统计学处理 采用SPSS 16.0统计软件对数据进行处理[3],应用Fisher判别分析法建立Fisher判别方程,对各变量进行筛选、分组,比较判断各个函数系数,考察分析各变量权重,应用Bayes判别分析法分别建立阴道试产成功组、试产失败组Bayes判别函数,并应用刀切法对函数判别性能进行验证评估。
2.1 Fisher判别结果 以Fisher判别分析法对各指标逐步法判别,X2(年龄)、X3(距上次剖宫产时间)、X7(产妇子宫下段厚度)、X9(妊娠高血压疾病)等4个协变量是影响阴道试产成功与否的最显著变量。Fisher判别函数方程为,Y= 0.219X2+0.645X3+0.469X7+ 0.376X9-0.432。
2.2 Bayes判别结果 将待考察的各因素逐步回归判别(α入=0.05,α出=0.10),6个协变量最终保留在函数中,分别为X2、X3、X6、X7、X8、X9等6个变量,两组产妇的判别函数系数见表1。
表1 逐步分类判别的函数系数表
运用Bayes判别分析法建立阴道试产成功组以及阴道试产失败组的Bayes判别函数,分别为Y试产成功组 =0.489X2-0.043X3+17.36X6+10.76X7+0.309X8-0.311X9-18.14;Y试产失败组= 0.872X2-0.140X3+18.433X6+7.459X7+ 0.331X8+2.063X9-19.56。
2.3 Bayes判别结果模型验证 应用刀切法对Bayes判别函数的诊断性能进行验证。Bayes判别函数的敏感性、特异性、总符合率分别为87.2%、88.1%、89.9%。刀切法对Bayes判别结果验证结果见表2。
表2 刀切法模型结果验证
相关的调查分析表明,年龄、孕周、子宫下段厚度、临产体重指数、胎先露、新生儿体重、之前的剖宫产次数、与前次剖宫产间距、妊娠合并症、试产时间等因素,均对剖宫产后阴道试产结局产生影响。从所得函数判别结果看,部分因素并因未显示出显著影响而未被选入回归方程,这可能是因各参数间关系复杂,多重线性组合,致使部分对分娩方式有影响的变量被某些参数所掩盖所致[4-5]。本组中,应用Fisher判别分析法对14个协变量的逐步判别结果显示,X2(年龄)、X3(距上次剖宫产时间)、X6(新生儿体重)、X7(产妇子宫下段厚度)、X8(产妇剖宫产次数)、X9(妊娠高血压疾病)等与VBAC试产结局明显相关。
本组调查研究中得出,析出的判别函数方程,经刀切法及样本考核法分别进行验证,结果表明判断一致率均在80%~90%,提示以这6项指标计算建立的函数模型对剖宫产后再次妊娠分娩方式诊断具有一定的应用价值及可靠性,可为早期分娩方式的合理选择提供指导。临床应用过程中,将这6个因素代入Bayes判别函数方程就能够以求得的最大函数值来判定函数所属组别从而判定结果,医护人员短期内即可学会应用,临床适用性广,应用价值也较高。计算结果显示,符合阴道试产产妇可优先阴道试产,尽量降低剖宫产率,增强产科的质量。但影响VBAC分娩的因素较多,本模型的预报符合率不到90%,部分VBAC方式尚存在误差。因此,试产中需专人密切关注产程进展情况,关注孕产妇临床体征,监测胎心,警惕早期子宫破裂症状。试产中的剖官产指征应充分考虑,随时做好剖宫产术准备,确保若剖宫产指征明确可及时开展手术。阴道试产完成后,应行阴道、宫腔常规探查,确认其无裂伤,产后密切注意产妇阴道出血、腹痛状况,预防产后出血[6]。
综上所述,本组研究中运用逐步判别法建立了具有一定实用性的VBAC分娩方式选择的判别方程及函数模型,为剖宫产后分娩方式合理选择提供依据与指导,增强了临床选择的准确性、客观性及可操作性。但实际应用过程中,孕妇分娩前情况不可能完全肯定分娩方式,本判别模型尚需进一步完善验证。
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10.3969/j.issn.1674-4985.2012.24.050
①山东省新泰市第二人民医院 山东 新泰 271200
张晶
2012-06-12) (本文编辑:车艳)