循证视角下成年女性压力性尿失禁发病风险的Rothman-Keller模型构建研究

薄小杰 ，马乐 ，杨森 *

压力性尿失禁（stress urinary incontinence，SUI）是指喷嚏、咳嗽、大笑或运动等腹压增高时出现不自主的尿液自尿道口漏出［1］。《女性压力性尿失禁诊断和治疗指南（2017年）》中数据显示，中国成年女性SUI患病率高达18.9%，且50～59岁年龄段女性SUI患病率最高，为28.0%［1］。随着人口老龄化和生活方式的改变，近年来SUI发病率有逐年升高趋势。虽然SUI不会造成生命威胁，但会严重影响女性的日常工作和人际交往，因此其也被称为“社交癌”，并已成为影响女性健康和生活质量的重要慢性病之一［2］。目前，有关SUI的危险因素研究较为分散，尚无大型的、可靠的流行病学研究为成年女性SUI的预防提供可靠的支持和参考。本研究首先采用Meta分析方法合并计算出SUI各危险因素的风险值，然后运用Rothman-Keller模型建立成年女性SUI发病风险预测模型，再通过模拟数据集，确定风险评估等级划分界值，最终通过Logistic回归模型进行准确度验证。

1 资料与方法

1.1 资料来源

1.1.1 文献纳入与排除标准 纳入标准：（1）研究类型为观察性研究；（2）研究对象为年龄＞18岁的中国成年女性；（3）女性SUI的诊断主要依据主观症状和客观检查，需除外其他类型的尿失禁及膀胱疾病；（4）文献提供OR值及95%可信区间（CI），或根据文献提供的数据可以转化为OR值及95%CI；排除标准：（1）研究对象包含非中国成年女性人群；（2）重复的文献，选取信息量较大者，排除关键信息缺失、报道信息太少等无法利用的文献。

1.1.2 文献检索策略 全面检索PubMed、EMBase、SinoMed、中国知网和万方数据知识服务平台，中文检索词包括 “成年女性”“尿失禁”“压力性尿失禁”“影响因素”“风险”“危险因素”“相关因素”；英文检索词包括“Adult women”“Urinary Incontinence”“Stress Urinary Incontinence”“risk factors”“related factors”。辅以文献追溯的方式，纳入国内外公开发表的关于成年女性发生SUI的观察性研究，检索年限为2005年1月至2020年12月。

1.1.3 文献筛选及资料提取 由2名研究人员依据文献纳入与排除标准独立进行文献阅读和资料提取，若出现分歧，通过咨询第三方处理解决。数据不全时尽量联系原作者进行补充。采用自行设计的标准化资料提取表，提取的资料包括：第一作者、发表年份、调查地点、样本量、研究类型、SUI危险因素或相关因素或影响因素及其OR值（95%CI）等。

1.2 方法

1.2.1 Meta分析 采用Q检验和I2对研究间异质性进行检验，当P＞0.1且I2＜50%，采用固定效应模型进行Meta分析；反之，则采用随机效应模型进行Meta分析，最终得到合并OR值及95%CI。

1.2.2 建立模拟数据集 假设个体某一危险因素在研究人群中的暴露率为P，模拟一组20 000例的随机数据，得到1个由0、1组成的数据集。将通过文献检索收集到的成年女性SUI危险因素转换为二分类变量。通过二项分布函数方法，建立SUI发病风险随机数据集［3］。

1.3 统计学方法 采用EndNote软件进行文献管理。采用Review Manager 5.3软件进行Meta分析，最终得到各疾病系统高危影响因素的合并风险值及95%CI。采用R 3.3.1软件随机生成二项分布数据集，带入模型参数后绘制发病风险曲线。

2 结果

2.1 文献检索结果及Rothman-Keller模型构建的要素准备初步检索共得到文献3 351篇，经初筛和复筛后，先排除不符合纳入标准的文献，再通过全文阅读进行筛选，最终纳入18篇［7-24］文献进行Meta分析（文献筛选流程见图1）。把涉及的研究≤3个的因素认为是不可靠因素，予以排除。通过文献评阅，最终确定出12项成年女性SUI的危险因素，分别为年龄（≥50岁）、体质指数（BMI）（≥24 kg/m2）、绝经、泌尿系统感染、阴道分娩、盆腔脱垂、盆腔手术史、分娩次数（≥3次）、便秘、慢性呼吸系统疾病、高血压、糖尿病。以上12项危险因素的Q检验和I2异质性检验结果均显示出良好的同质性（表1）。

表1 成年女性SUI危险因素Meta分析结果Table 1 Meta-analysis result of risk factors for SUI in adult women

图1 文献筛选流程图Figure 1 Literature screening flow chart

2.2 Rothman-Keller模型的构建

2.2.1 Rothman-Keller模型参数 通过文献评阅，得到各危险因素在人群中的暴露率Pi。通过公式，将OR值转化为RR值代入至Rothman-Keller模型中，进而得到基准发病率和危险分数，详见表2。

表2 成年女性SUI发病风险纳入模型的危险因素及模型参数转化表Table 2 SUI risk factors included in the model of adult women and model parameters transformation

2.2.2 Rothman-Keller模型风险等级划分界值 根据12项危险因素的二项分布函数模拟生成20 000例数据，代入到构建的Rothman-Keller模型中，计算出相应的SUI发病风险，并将发病风险进行升序排列，最后以序号（ID）为横坐标，发病风险为纵坐标，绘制Rothman-Keller模型预测成年女性SUI发病风险曲线，根据其变化趋势，分别选择A点（ID=13 930位，发病风险P=0.285 5）、B点（ID=18 300位，发病风险P=0.429 4）作为成年女性SUI的低危、中危、高危划分节点（图2）。

图2 Rothman-Keller模型预测成年女性SUI发病风险模拟曲线Figure 2 The SUI risk in adult women simulation diagram by the Rothman-Keller-type model

2.3 Rothman-Keller模型准确度验证

2.3.1 Logistic回归模型 根据Meta分析结果，转化得到相应的Logistic回归模型（表2），并通过模拟数据集生成Logistic回归模型预测成年女性SUI发病风险曲线，根据其变化趋势分别选择A点（ID=13 650位，发病风险P=0.261 2）、B点（ID=18 920位，发病风险P=0.547 4）作为成年女性SUI的低危、中危、高危划分节点（图3）。

图3 Logistic回归模型预测成年女性SUI发病风险模拟曲线Figure 3 The SUI risk in adult women simulation diagram verified by the Logistic model

2.3.2 个体发病风险预测验证 假设1名60岁女性，BMI为28 kg/m2，已绝经，曾有泌尿系统感染，阴道分娩过2次，无盆腔脱垂，无盆腔手术史、便秘，有慢性呼吸系统疾病史，无高血压、糖尿病。根据Rothman-Keller模型预测，该个体的各项因素的危险分数分别为1.72、1.34、1.49、1.65、1.09、0.86、0.95、0.96、1.35、1.88、0.94、0.99，组合危险分数为3.48，发病风险P=0.4856（＞0.4294），属于高危人群。通过Logistic回归模型进行准确度验证，该个体的发病可能性为：P=1/{1+exp〔-（-3.16+1.04×1+0.62×1+0.80×1+0.99×1+0.7 2×1+1.17×0+0.78×0+0.84×0+0.47×0+0.97×1+0.72×0+1.3 9×0）〕}=0.878 6（＞0.547 4），属于高危人群，与Rothman-Keller模型个体风险评估等级划分结果一致。

3 讨论

3.1 Meta分析及Rothman-Keller模型结果分析 本研究综合了近15年来旨在探讨成年女性SUI危险因素的循证医学研究结果，共得到12项成年女性SUI危险因素及其OR值，作为模型构建的要素准备。基于Meta分析结果，本研究构建了成年女性SUI发病风险Rothman-Keller模型，并通过经典的疾病风险评估模型——Logistic回归模型对其进行了准确度验证，结果发现两种模型得到了趋势接近的SUI发病风险模拟曲线，相近的低、中、高危划分界值以及一致的个体发病风险预测等级划分结果。本研究结果在一定程度上论证了Rothman-Keller模型对于疾病发病风险的预测准确度高，稳定性佳，在人群健康相关研究中具备较高的实用性。

3.2 成年女性SUI危险因素分析 经文献评阅发现，近年来国内外学者在成年女性SUI流行病学方面做了许多研究，但其中部分结果不尽相同，目前仅检索到1篇与中国成年女性SUI相关的Meta分析，且发表距今已有近十余年时间［25］，本研究与其研究结果基本保持一致，但由于纳入文献的不同，不同危险因素的OR值略有差异。本研究得到的成年女性SUI危险因素中，生育因素及妇科因素所占比例较大，随着国家生育政策调整，女性生育次数将有所增加，且由于无痛分娩等技术的进步，越来越多的女性选择阴道分娩，这些因素均可能导致SUI发生风险增高。此外，本研究还发现高血压、糖尿病、慢性呼吸道疾病等常见慢性病也会增加SUI的发病风险，需要引起相应女性群体及卫生工作人员的重视及关注。

3.3 成年女性SUI发病风险评估意义及模型选择 目前疾病风险评估已作为慢性病管理的重要环节，主要用于识别患病高危人群，从而进行干预［26-27］。当前慢性病的发病风险评估主要聚焦在心脑血管疾病、糖尿病及癌症这三种患病人群广泛的病种，而针对其他病种的研究相对稀缺［28］。SUI作为成年女性的高发疾病，严重影响女性生活质量，但由于患者羞于启齿等原因，导致其就医率较低［29］，因此对相应群体进行健康教育的必要性则更应该凸显。目前国内外尚无专门针对成年女性构建SUI发病风险评估模型的研究。经过对目前多种风险评估模型的适用条件进行研究后，本研究选取了Rothman-Keller模型［30］，其作为一种新型疾病发病风险评估模型，能够量化处理危险因素，明确界定各危险因素的作用强度，不仅考虑了危险因素的独立作用，还兼顾了各危险因素之间的交互作用，其准确度和稳定性也在本研究中得到了验证，因此可在社区人群的疾病发病风险评估及预测工作中进行广泛应用及推广，同时其简单的发病风险计算方式及风险等级的划分也更利于社区人群理解、接受，方便针对性地开展健康教育。但本研究由于客观条件限制，未能进行大规模实证检验，有待开展进一步的研究。

3.4 疾病发病风险评估与展望 目前疾病发病风险评估模型多基于国外人群，其对于中国人群的适用性和可靠性仍值得探索，应基于国内人群的健康大数据对已有疾病发病风险评估模型进行改良，开发出适合中国人群的疾病发病风险评估模型，并应用于日常社区卫生健康服务中，以提高社区人群对自身健康状态的感知灵敏度，从而增强居民的主动健康意识，促进其主动健康行为的建立。

综上，本研究建立的成年女性SUI发病风险Rothman-Keller模型具备较高的准确性及预测性，同时为其他慢性病的发病风险预测模型研究提供了借鉴思路，也有利于针对成年女性SUI的高危人群开展及早处理，早期干预，从而减少SUI的发生。

作者贡献：薄小杰、杨森进行文章的构思与研究设计，研究的实施与可行性分析，论文的修订，结果的分析与解释；薄小杰进行统计学处理、论文撰写；马乐进行数据收集及整理；杨森负责文章的质量控制及审校，对文章整体负责，监督管理。

本文无利益冲突。