剖宫产术后再次妊娠经阴道分娩预测模型研究进展

陈晓明 陈震宇

[摘要] 既往的高剖宫产率致使“二胎”政策全面放开以来，有剖宫产史的女性再次妊娠的比例逐年增高，面临分娩方式的选择，给这些女性及产科医生均带来了困扰。目前多国权威指南已指出，剖宫产术后再次妊娠行阴道试产（TOLAC）应该被推荐，并已有诸多研究构建剖宫产术后再次妊娠经阴道分娩（VBAC）预测模型，在严格把握指征的前提下，评估和筛选VBAC成功率相对较高人群进行阴道试产，以提高TOLAC安全性及TOLAC率，進一步降低剖宫产率，并降低由重复剖宫产（ERCS）带来的近远期并发症发生率。本文对国内外有关剖宫产术后再次妊娠经阴道分娩（VBAC）预测模型的研究进展进行综述，包括VBAC预测模型的基本情况、预测模型的比较分析及未来可能的发展方向。

[关键词] 剖宫产术后再次妊娠;阴道分娩;预测模型;Logistic回归

[中图分类号] R719.8          [文献标识码] A          [文章编号] 1673-9701（2021）25-0184-05

Research progress on a predictive model of vaginal birth after cesarean

CHEN Xiaoming   CHEN Zhenyu

Department of Obstetrics and Gynecology， General Hospital of Northern Theater Command of Chinese People's Liberation Army， Shenyang   110000， China

[Abstract] Since the high rate of cesarean section in the past led to the full liberalization of the "second-child" policy， the proportion of women with a history of cesarean section getting pregnant again is increasing year by year. They are faced with the choice of delivery methods， which has brought troubles to these women and obstetricians. At present， authoritative guidelines in many countries have pointed out that trial of labor after cesarean（TOLAC）should be recommended， and many studies have established a predictive model of vaginal birth after cesarean（VBAC）. Under the premise of strictly grasping the indications， the population with a relatively high success rate of VBAC was assessed and screened for vaginal trial delivery to improve the safety and the rate of TOLAC， further reduce the rate of short-term and long-term complications brought by elective repeated cesarean sections（ERCS）. This article reviews the research progress of prediction models for vaginal delivery after cesarean（VBAC）at home and abroad， including the basic situation of VBAC prediction models， comparative analysis of prediction models， and possible future development directions.

[Key words] Repeated pregnancy after cesarean; Vaginal delivery; Prediction model; Logistic regression

近些年剖宫产率持续升高，随着“全面二胎政策”的放开，剖宫产术后再次妊娠的孕妇比例不断上升，甚至在一些三级甲等医院，瘢痕子宫已成为剖宫产指征的第一位[1]。早在20世纪初，“一次剖宫产，永远剖宫产”的观点深入人心，然而，随着现代医学的发展和妇产科的不断进步，国内外已有大量研究证实，一次剖宫产术后再次妊娠经阴道试产（Trial of labor after cesarean section，TOLAC）安全可行，是一种合理的选择，成功率可达60%～80%[2-3]，并有证据表明，剖宫产术后再次妊娠成功经阴道分娩（Vaginal birth after cesarean section，VBAC）降低了孕产妇和围产儿的发病率和死亡率，并且降低了经济成本[4-5]，故多个国家的指南与共识均提倡符合适应证的瘢痕子宫孕妇选择TOLAC。然而，在中国，有过剖宫产史的女性再次妊娠时选择重复剖宫产（Elective repeat cesarean section，ERCS）的比例仍然很高。TOLAC的严重并发症（尤其是潜在的子宫破裂）和妇女的恐惧是在中国实施TOLAC的主要障碍。如果实现VBAC获得成功的机会很大，一些计划ERCS的女性可能会选择尝试TOLAC。目前，国内外已有许多学者通过回顾性及前瞻性研究构建剖宫产后再次妊娠经阴道分娩的预测模型，并有部分模型被诸多国家经过临床验证及优化，应用于临床。如何针对自然条件及病情不同的孕妇，使其在分娩方式的选择上得到最大的获益，是建立良好有效的评估工具所要解决的首要问题。本文将对国外较为经典及国内已有的剖宫产术后阴道分娩预测模型的研究进展综述如下。

1 国外有关剖宫产术后阴道分娩预测模型的研究

早在20世纪90年代，即有诸多学者不断提出对剖宫产术后阴道分娩的预测模型。随着剖宫产率的逐渐提高，VBAC的预测模型也在不断被提出及验证优化，已有通过大样本量进行验证及优化的模型应用于临床，有效提高了阴道分娩率，降低了孕产妇及新生儿并发症及死亡率。

1.1 Troyer LR模型

1992年，Troyer 等[6]较早提出评分法预测模型，分析了264名有过剖宫产的产妇资料，并确定了影响分娩方式的主要因素。该模型内包含四个变量，即既往头盆不称、入院时胎心不良、无阴道分娩史和引产，并且每个变量均为1分。此模型中的影响因素均为不利因素，故得分最低（0分）的孕妇VBAC率最高（91.5%），得分3分或4分的VBAC率最低（46.1%）。该模型仅包含四个变量，简单易行，便于计算。但样本量小，并缺乏孕妇自然影响因素，如孕妇年龄、体重指数及宫颈情况等，模型尚未在临床应用中广泛使用，其准确性和适用性受到限制。

1.2 Weinstein模型

1996年，Weinstein等[7]回顾性研究了涵盖十年期间（1981—1990年）有过剖宫产史的471名妇女，制定了VBAC预测得分模型。Weinstein模型中提出以下变量在VBAC预测中具有重要价值，其中包括剖宫产前阴道分娩史（0分或2分）、Bishop评分>4分（0分或4分）、前次剖宫产指征分为四类（分别为3～6分）。最高得分为12分。研究显示，对于前次因胎位异常剖宫产的妇女，VBAC成功的机率比任何其他指征高90%。牟田等[8]研究显示，Weinstein模型在国内的适用性优于其他六个模型，但此研究样本量极小，仅纳入了53名TOLAC孕妇，致使结论受限。

1.3 Flamm模型

1997年，Flamm等[9]通过对加利福尼亚州5022名1次剖宫产后阴道试产产妇进行前瞻性研究，制定出入院评分系统。在Flamm研究中，仅使用了入院时可收集的变量。以下五个变量显著影响VBAC成功率并作为评分项：年龄<40岁（2分），阴道分娩史（根据时间前后分为0～4分），前次剖宫产指征为非试产失败（1分），入院时宫颈消失25%～75%（1分）或>75%（2分），入院时宫颈扩张>4 cm（1分）。总分越高，VBAC成功率越大，0～2分对应成功率为49.1%，10分对应成功率可达94.9%。此评分系统可在试产过程中不断进行评分，分数增加，成功率得到提高，但在未临产时使用效率较低，并且该评分系统中，阴道分娩史分类较细，占比最大，阴道分娩史对VBAC成功率的提高是不可忽视的。有研究显示，有阴道分娩史的孕妇VBAC成功率高达93.5%～94.8%[10-11]，对此的可能解释是多方面的，经产妇在分娩时大多会出现有效的子宫收缩，头盆不称问题发生的比例较少。但受计划生育政策和国情影响，此类模型不适合中国孕妇。

1.4 Smith模型

2005年英国剑桥大学的Smith等[12]通过23 286名TOLAC产妇研究总结出剖宫产风险系数表。在分析分娩风险时主要考虑到年龄、身高、胎儿性别、既往分娩史、孕龄、引产药物使用等因素。对剖宫产风险进行预测，计算结果<20%定义为低危组，>40%定义为高危组，40%界定为临界值。此研究还发现，TOLAC试产失败中转剖宫产的孕妇子宫破裂的风险是VBAC成功孕妇的4.5倍，应用预测模型的主要作用就是降低剖宫产率、提高阴道分娩成功率，以降低急诊剖宫产及其带来的因灾难性子宫破裂导致的巨大损失，所以此剖宫产风险预测表应用价值极高[13]。此公式包含年龄、身高、孕龄等客观指标，计算简单、使用方便。样本量很大，可信度及准确性很高。Smith公式是基于白种人群的剖宫产风险推算公式，国内已有学者临床验证此模型，在产后纠正胎儿性别后验证Smith风险预测表，均得到了预测结果>40%时在TOLAC过程中转剖宫产风险较高，试产需谨慎[14-16]。但此模型仅纳入了分娩孕龄>40周的孕妇，并且缺乏对分娩影响较大的指标，如宫颈评分、胎头下降情况等，其对临床的指導价值是有限的，只是提供了阴道试产的风险概率，是否进行阴道试产还需根据产妇的试产条件综合考虑。由于该模型是基于白种人群，且影响因素中包括胎儿性别，使其应用受到限制。

1.5 Grobman模型

2007年芝加哥西北大学Grobman等[17]通过4 年的前瞻性队列研究，建立了第一个应用于孕早期的VBAC预测模型。此模型为Logistic回归预测模型，纳入了在孕早期产前检查时即可获得的六个预测因素，其中包括产妇年龄、怀孕前体重指数、种族、阴道分娩史、VBAC史及既往剖宫产指征，在妊娠早期即可以进行准确的咨询。该模型纳入11 856名有前次剖宫产史孕妇，样本量大、可信度高。随后2009年Grobman等[18]在原有的预测模型基础上，增加临产时孕龄、宫颈扩张成熟度、妊娠高血压、产程进展等变量，建立新的临产后Logistic多元回归模型，同原模型一样，计算准确，更易于产科医护人员快速评估，但不及原模型在临床应用度广泛。在过去的十几年，此模型不断在美国、日本、荷兰、英国等多个国家及地区得到验证（AUC=0.72～0.81），得到临床医生的充分认可[19-22]。近年来Tessmer-Tuck 的一项大规模研究显示，种族的重要性在VBAC预测中所占比重较小[23]。有证据显示，在为患者提供TOLAC咨询时，如果某个种族的预测成功率偏低，医生更会受到对责任和风险的担忧。因此，他们更倾向于不为这一种族的孕妇提供阴道试产的机会。考虑到VBAC的优点，如果产前预测模型阻止临床医生为某一种族提供阴道分娩支持，那么基于种族的模型可能会加剧种族差异，形成恶性循环。所以，种族不适宜在预测模型中作为参数对VBAC进行预测。

1.6 其他模型

既Grobman之后，亦有诸多学者制定出许多VBAC预测模型，但均未受到推广应用。Hashima等[24]预测模型纳入10 828名孕妇进行分析，与Smith模型相似，也纳入了胎儿性别作为预测指标，该影响因素在其他相关文献及预测模型均未被提及，故胎儿性别在预测剖宫产再次阴道分娩结局的实际价值仍需进一步明确。2013年，Naji等[25]提出首个基于超声下子宫瘢痕特征建立的VBAC预测模型，共纳入320名剖宫产后再次妊娠的孕妇，通过Logistic回归分析建立预测模型，该模型纳入 4 个参数，其中之一为早孕至中孕期瘢痕处子宫肌层厚度的改变，且此模型不局限于单次剖宫产史孕妇，但由于目前国际上对于超声下子宫瘢痕测量意义仍存在争议，不同超声医师在对于子宫瘢痕的认识及测量均存在一定误差，故该预测模型尚未在临床研究得到验证及广泛应用。在之后的研究中，对预测TOLAC成功的影响因素逐渐更新，分娩孕龄、孕期增重、估计胎儿体重、吸烟史、孕期合并症、前次剖宫产为进入第二产程中转的剖宫产、羊水性状、产前贫血等均有不同程度的影响，被不同的国家纳入预测模型。

2 国内有关剖宫产术后阴道分娩预测模型的研究

上世纪90年代末开始，我国剖宫产率不断上升，甚至有个别医院剖宫产率高达90%。2016年，“全面二胎”政策开始实施，越来越多的有剖宫产史的女性再次妊娠，VBAC已被证实是再次妊娠的最佳分娩结局，增加VBAC成功率，提高TOLAC安全性，即建立适合中国孕妇的VBAC预测模型则成为了中国学者的重要研究方向。由于国情及计划生育政策的不同，国外的VBAC预测模型不能完全适用于中国。中国迫切需要更好地预测剖宫产术后阴道分娩（VBAC），以应对二胎政策的挑战。虽在20世纪初即有专家制定VBAC预测模型，但均未受到广泛应用，所以，中国仍处于VBAC预测模型的研究初期。

2.1 Bayes方程式评估预测模型

2010年，王红菊等[26]通过回顾性研究181名剖宫产术后再次妊娠孕妇，按照分娩方式及结局将孕妇分为阴道自然分娩、阴道助产及阴道试产失败三组，采集孕妇相关资料后，分别针对三组建立3个不同的 Bayes 方程式评估剖宫产后阴道试产结局。通过同时计算3个方程式，最终取最高值即为该孕妇的阴道分娩成功率预测结果。该模型使用Bayes方程评估，与其他研究不同，与Logistic回归模型相比，虽误判概率波动范围小，但运算效率低、过程繁琐，不利于其在临床工作中应用，此种方法在以后的运用中也会受到一定限制。

2.2 评分系统预测模型

2014年，陆宣平[27]在 Flamm 的基础上，弱化了孕产妇年龄及阴道分娩史的影响，去掉了前次剖宫产指征及宫颈管消失程度因素，增加羊水污染、是否孕足月与新生儿体重等因素。255名阴道试产孕妇中有 22 名失败（8.63%），预测评分系统诊断效能较好（AUC=0.89，P<0.05），临界值为 4 分，提示用新的预测评分系统，评分>4 分的试产成功率显著高于<4 分。但此预测评分系统涉及到的羊水污染情况为临产后因素，并在其他模型中从未被证实，因此该模型在临床工作中很难应用。

2.3 Logistic预测模型

国内近些年来的研究，以Logistic预测模型较多，Logistic预测模型的预测效能较为突出，计算过程虽相对复杂，但计算精确，敏感度及特异度均较高，通过单因素分析筛选出对TOLAC有统计学意义的影响因素，再通过多因素回归分析出TOLAC的独立影响因素，构建预测模型。纳入模型的影响因素有年龄、孕妇身高、阴道分娩史、新生儿出生体重、剖宫产间隔时间或瘢痕时限、孕期增加体重、自然临产或需要引产、胎膜早破、入院时宫颈管消失（%）或宫颈评分、孕期合并高血压疾病或糖尿病等，ROC曲线下面积0.720～0.828，准确度良好[28-30]。孕妇年龄越小、身高越高、新生儿体重较小、孕期增重较少、有阴道分娩史、胎膜早破、自然临产、宫颈评分越高、孕期无合并症使VBAC成功率升高，与国内外诸多研究结果一致[10-11，31-32]。在赖宝玲等[28]研究中提到剖宫产间隔<7年更有利于VBAC，可能与剖宫产的子宫下段切口在术后 3～7 年达到最佳的愈合状态，瘢痕组织抗压能力最强有关[33]。胎膜破裂激发前列腺素、催产素分泌，促进宫颈成熟，提高宫颈Bishop评分[34]，故胎膜破裂与宫颈Bishop评分为重复影响因素，不应同时纳入模型中。2019年，在Li等[35]一项大规模回顾性研究中，通过在一家医院分娩的TOLAC孕妇的临床资料构建出Logistic预测模型，并在另外一家医院对TOLAC孕妇进行预测，进行外部验证，证明了模型具有较好的外部适用性。

2.4 基于人工神经网络（ANN）预测模型

2019年6月，方建紅等[36]建立基于人工神经网络（ANN）的 VBAC 预测模型，研究显示，ANN 模型和 Logistic回归模型AUC分别为0.850（95%CI：0.804～0.897）和0.810（95%CI：0.756～0.863），神经网络模型的预测能力虽略高于Logistic模型，但并无显著差异。ANN 不仅很容易解决统计学无法运用二项和多项 Logistic回归对疾病进行多因素分析及各变量必须符合正态性和独立性特点，而且可通过多台电脑输入节点实现并行计算，计算方法成熟，使用方便，适用范围广泛。此种方法较为新颖，但在妇产科领域应用不广泛，还有待不断尝试及改进。

3 VBAC预测模型的评价

VBAC预测模型根据评估时间分为孕早中期预测模型[17，25]及围产期预测模型[9，12，18，24]，相较孕早中期预测模型，围产期预测模型纳入宫颈成熟度、胎头下降等与VBAC成功密切相关的影响因素，更利于全面评估及识别适合进行TOLAC的产妇，但孕期门诊宣教及体重管理等也是临床工作中必不可少的。预测因素是预测模型的重要前提，每增加一个预测因素均会提高模型的预测能力，预测因素过多，使计算困难、复杂，反之，则预测能力较差。在多数预测模型中，预测因素均在3～6个，比较适中，有利于产科医生指导剖宫产术后再次妊娠妇女选择分娩方式。在预测模型建立后，进行验证得到临床工作认可才是研究预测模型的最终目的。模型的验证分为内部验证及外部验证，内部验证是基于模型开发队列数据进行的验证，其目的是检验模型开发过程的可重复性。外部验证是利用构建模型过程中没有使用过的数据评估模型在新数据中的表现。相对于内部验证，外部验证具有稳定性、可重复性及外部适用性。既往研究的预测模型大多在内部验证时表现出良好的预测能力，提示预测模型在预测VBAC成功率中具有应用潜能。然而，国内大多数模型在构建后鲜有在除研究人群外进行验证，模型的真实预测效果并未得到合理评价。

大量学者已证实，无论从母儿近远期影响及经济学角度分析，既往有1次剖宫产术史的孕妇选择阴道试产均优于ERCS。因此，VBAC无疑是剖宫产术后再次妊娠孕妇的最佳分娩方式，TOLAC应广泛推荐给符合纳入标准的孕妇。随着二胎政策的开放及人口素质的提高，越来越多的产妇开始权衡TOLAC和ERCS各自的利弊，选择TOLAC的人数会有所增加，故将阴道试产的风险降至最低是产科医生的重要任务之一，即建立筛选模型识别适宜阴道试产的产妇，以期提高TOLAC的安全性。国内外已建立不同的VBAC预测模型，但受到不同国情、不同地区生育政策及孕产妇不同特征的影响，VBAC预测模型一般不能通用于不同国家及地区差异较大的人群。我国剖宫产率一直排在世界前位，由于以前的独生子女政策，中国的TOLAC率很少有研究报告。故临床迫切需要适合中国人群的VBAC预测模型，减少中途转剖宫产所造成的不良母婴结局，以提高TOLAC的安全性。下一步研究应着手于适合我国人群指标筛选、模型构建和验证，包括在中国人群中开展既往VBAC预测模型的验证与效果比较研究;同时可考虑结合多类型因素，探索构建中国人群特异性VBAC预测模型，有助于瘢痕子宫人群做出分娩方式的选择，提高TOLAC安全性。

[参考文献]

[1] 金珈汐，仲莞，陈震宇，等.“全面二孩”政策开放后剖宫产指征变化情况及现状分析[J].中国实验诊断学，2020， 24（1）：64-67.

[2] Khan B，Deeba F，Bashir R，et al. Out come of trial of Scar in patients with previous caesarean section[J]. J Ayub Med Coll Abbottabad，2016，28（3）：587-590.

[3] Sentilhes L，Vayssière C，Beucher G，et al. Delivery for women witha previous cesarean：Guidelines for clinical practice from the french college of gynecologists and obstetricians （CNGOF）[J]. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol，2013，170（1）：25-32.

[4] Mozurkewich EL，Hutton EK.Elective repeat cesarean delivery versus trial of labor：A meta analysis of the literature from 1989 to 1999[J].Am J Obstet Gynecol，2000， 183（5）：1187-1197.

[5] Rogers AJ，Rogers NG，Kilgore ML，et al.Economic evaluations comparing a trial of labor with an elective repeat cesarean deliver：A systematic review[J].Value Health，2017，20（1）：163-173.

[6] Troyer LR，Parisi VM.Obstetric parameters affecting success in a trial of labor：Designation of a scoring system[J].Am J Obstet Gynecol，1992，167（4 Pt 1）：1099-1104.

[7] Weinstein D，Benshushan A，TanosV，et al.Predictive score for vaginal birth after cesarean section[J].Am J Obstet Gynecol，1996，174（1Pt1）：192-198.

[8] 牟田，王雁，刘国莉，等.剖宫产术后经阴道分娩的7种预测模型在中国的临床应用[J].北京大学学报（医学版），2016，48（5）：795-800.

[9] Flamm BL，Geiger AM.Vaginal birth after cesarean delivery：An admission scoring system[J].Obstet Gynecol，1997，90（6）：907-910.

[10] Kalok A，Zabil， Shahril A，et al.（2017）：Antenatal scoring system in predicting the success of planned vaginal birth following one previouscaesarean section[J].Journal of Obstetrics and Gynaecology，2018，38（3）：339-343.

[11] 屈在卿，马润玫，杜明钰，等.既往分娩史對剖宫产后阴道试产结局的影响[J].实用妇产科杂志，2017，33（3）：223-225.

[12] Smith GCS，White IR，Pell JP，et al.Predicting cesarean section and uterine rupture among women attempting vaginal birth after prior cesarean section[J].PLoS Med，2005，2（9）：e252.

[13] 陆宣平，沈宗姬，陈友国，等.国外剖宫产后阴道分娩预测公式在国内的适用性[J].中华围产医学杂志，2013， 16（7）：437-440.

[14] 姜克萍，杜志顺.应用Smith公式评估剖宫产术后再次妊娠分娩方式的临床价值探讨[J].国际医药卫生导报，2018，24（13）：1984-1987.

[15] 李勤，索冬梅.应用Smith公式评估剖宫产术后再次妊娠分娩方式的临床价值[J].齐齐哈尔医学院学报，2017， 38（14）：1652-1654.

[16] 沈敏红，叶蕾，丁燕琴.利用Smiths公式预测有剖宫产史孕妇再次妊娠分娩方式的初步探索[J].实用妇产科杂志，2011，27（4）：288-290.

[17] Grobman WA，Lai Y，Landon MB，et al.Development of a nomogram for prediction of vaginal birth after cesarean delivery[J].Obstet Gynecol，2007，109（4）：806-812.

[18] Grobman W，Lai Y，Landon M，et al. Does information available at admission for delivery improve prediction of vaginal birth after cesarean？[J]. Am J Perinatol，2009，26（10）：693-701.

[19] Costantine MM，Fox K，Byers BD，et al. Validation of the prediction model for success of vaginal birth after cesarean delivery[J]. Obstet Gynecol，2009，114（5）：1029-1033.

[20] Damle LF，Wilson K，Huang CC，et al. Do they stand a chance vaginal birth after cesarean section in adolescents compared to adult women[J]. J Pediatr Adolesc Gynecol，2015，28（4）：219-223.

[21] Chaillet N，Bujold E，Dubé E，et al.Validation of a prediction model for vaginal birth after caesarean[J]. J Obstet Gynecol Can，2013，35（2）：119-124.

[22] Mone F，Harrity C，Mackie A，et al. Vaginal birth after caesarean section prediction models：A UK comparative observational study[J]. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol，2015，193：136-139.

[23] Tessmer-Tuck JA，El-Nashar SA，Raceke AR，et al.Predicting vaginal birth after cesarean section：A cohort study[J]. Gynecol Obstet Invest，2014，77（2）：121-126.

[24] Hashima JN，Guise JM. Vaginal birth after cesarean：A prenatal scoring tool[J]. American Journal of Obstetrics and Gynecology，2007，196（5）：e22-23.

[25] Naji O，Wynants L，Smith A，et al. Predicting successful vaginal birth after cesarean section using a model based on cesarean scar features examined by transvaginal sonography[J]. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology，2013， 41（6）：672-678.

[26] 王红菊，张小丽.剖宫产术后再次妊娠阴道试产结局的预测模型[J].中国实用医药，2010，5（25）：87-88.

[27] 陆宣平.关于剖宫产后再次分娩方式及预测公式的研究[D].苏州：苏州大学，2013.

[28] 赖宝玲，张铨富，袁海灵，等.剖宫产术后足月妊娠阴道试产预测模型初探[J].中国医师杂志，2018，20（2）：204-207.

[29] 胡海燕.剖宫产术后阴道分娩预测模型的验证与优化[D].广州：南方医科大学，2018.

[30] 吴锦华.剖宫产后再次妊娠的阴道试产风险预测模型初步探讨[D].广州：暨南大学，2016.

[31] 黄翠莲，吴璇华，赖冬梅.瘢痕子宫再次妊娠分娩时机和分娩方式选择的影响因素分析[J].国际妇产科学杂志，2018，45（5）：560-563.

[32] Yaniv Z，Chen BD，Roy L，et al.991：Prognostic factors for successful VBAC in women with PROM at the time of admission[J]. American Journal of Obstetrics and Gynecology，2019，220（1）：S638.

[33] 吴彩林，陈新，邱伟修，等.瘢痕子宫试产结局与分娩间隔及子宫下段厚度的关系[J].实用妇产科杂志，2013， 29（11）：826-829.

[34] 黃秋香，刘燕燕，陈茜，等.人工破膜在剖宫产后阴道分娩中的催产疗效[J].实用医学杂志，2020，36（2）：175-179.

[35] Li XY，Bai Z，Long DJ，et al. Predicting the success of vaginal birth after caesarean delivery： A retrospective cohort study in China[J].BMJ Open，2019，9：e027 807.

[36] 方建红，梁金丽，郑剑兰，等.基于人工神经网络的剖宫产术后再次妊娠阴道分娩的预测研究[J].中国妇幼保健，2019，34（12）：2680-2683.

（收稿日期：2020-10-09）