Nomogram预测模型在针灸治疗卵巢功能不全妊娠结局中的价值

康慧，李兰，冷静

作者单位：湖北省第三人民医院康复科，湖北 武汉430000

随着社会进步，环境污染、生育年龄推迟等因素综合影响，卵巢功能衰退呈上升趋势、年轻化趋势［1］。调查显示，卵巢功能不全（premature ovarian insufficiency，POI）是女性不孕的重要原因［2］。POI病机不明，症状表现复杂（常见有月经改变、内分泌异常等），部分病人生育力降低，较难自然妊娠，且当前尚未出现能促进POI病人自然妊娠的可靠方法［3］。如何满足POI病人的生育需求、有效提高POI病人妊娠率是现阶段生殖领域研究亟待解决的难题。目前常用的激素替代疗法（hormone replacement therapy，HRT）、促排药等，尚无法从根源上解决问题，且存在安全性问题［4-5］。就西医现有的POI治疗方法，着眼于发展能兼顾有效性、安全性的中医治疗策略意义重大。文献［6］报道，针灸治疗POI效果显著，可促进内源性激素分泌与月经周期恢复，以实现改善卵巢功能与提高受孕率的目的。然而，针灸等多种因素均可影响POI病人妊娠结局。因此，在发展可靠POI治疗策略的同时，探讨针灸对POI病人妊娠结局的主要影响因素、构建针灸后POI病人妊娠概率的预测模型显示出积极意义，国内外相关研究少之又少。本研究通过分析接受针灸治疗的137例POI病人的临床资料，采用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回归与Cox回归相结合的方法筛选针灸对POI病人妊娠结局的主要影响因素，尝试构建预测针灸对POI病人妊娠结局的Nomogram预测模型。

1 资料与方法

1.1 病例选择 选取2019年1月至2021年1月在湖北省第三人民医院接受针灸治疗的POI病人137例。本研究符合《世界医学协会赫尔辛基宣言》相关要求。

1.2 诊断标准、纳入标准、排除标准 POI诊断标准（同时具备下述3项）［7］：①年龄＜40岁；②出现月经稀发或闭经，时间≥4个月；③检测（检测时间选择月经周期第2～4天）基础卵泡刺激素（follicle-stimulating hormone，FSH）水平，两次检测结果（两次检测时间至少相隔4周）显示FSH均＞25 IU/L。

纳入标准：①均诊断为POI；②均在本院接受针灸治疗，且针刺治疗操作均由本院针灸康复科主治医师严格按照院内POI针灸处方及针灸操作规范完成；③视听功能正常，可正常沟通；④签署知情同意书。排除标准：①患恶性肿瘤；②存在针灸治疗禁忌；③患精神疾病；④未完成随访；⑤先天性生殖器官发育异常；⑥患重要脏器功能障碍；⑦子宫、双侧卵巢或双侧输卵管切除。

1.3 方法

1.3.1 资料收集 年龄、学历、不孕年限、身体质量指数、体育活动（≥3次/周，≥0.5小时/次）、腰臀比、月经情况、既往HRT治疗史、流产次数、既往流产史、既往妊娠史、既往分娩史、盆腔手术史、辅助生殖经历、FSH水平、FSH与黄体生成素（luteinizing hormone，LH）比值、基础窦卵泡计数（antral follicle count，AFC）、行针次数、留针时间、针具。

1.3.2 构建LASSO-Cox模型 先采用LASSO回归筛选潜在预测因素（LASSO回归系数未压缩至零），将筛选出的预测因素为自变量，妊娠结局为因变量，时间变量为随访时间，构建多因素Cox回归模型。

1.4 统计学方法 数据分析用SPSS 23.0。连续性变量符合正态分布，用描述，行t检验；计数资料用例（%）表示，行χ2检验；采用LASSO回归与Cox回归相结合的方法筛选影响针灸对POI病人妊娠结局的主要影响因素；将筛选出的预测因素引入R3.6.3软件与rms程序包，构建基于LASSO-Cox模型的针灸对POI病人妊娠结局影响的列线图预测模型；绘制受试者操作特征（receiver operating characteristic curve，ROC）曲线与校准曲线评估列线图模型的预测效能。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 临床特征 妊娠组与未妊娠组在年龄、学历、不孕年限、身体质量指数、体育活动（≥3次/周，≥0.5小时/次）、腰臀比、既往HRT治疗史、流产次数、既往流产史、既往妊娠史、既往分娩史、盆腔手术史、辅助生殖经历等方面比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；在月经情况、基础FSH水平、FSH与LH比值、基础AFC、行针次数、留针时间、针具方面比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。表1。

表1 接受针灸治疗的卵巢功能不全137例临床特征比较

2.2 LASSO回归结果 考虑到表1中20个潜在影响因素间可能存在相关性，本研究纳入病例数量偏少，因此，借助LASSO回归进行变量筛选，对20个潜在影响因素予以降维处理，最终获得5个非零特征：月经情况、基础FSH水平、FSH与LH比值、基础AFC、行针次数。

2.3 多因素Cox回归分析结果 以是否妊娠（妊娠=1，未妊娠=0）为因变量，LASSO回归模型筛选出的5个非零特征（月经情况、基础FSH水平、FSH与LH比值、基础AFC、行针次数）为自变量，构建多因素Cox回归模型。结果显示，月经情况、基础FSH水平、FSH与LH比值、基础AFC、行针次数为针灸对POI病人妊娠结局的独立影响因素。见表2。

表2 接受针灸治疗的卵巢功能不全病人137例多因素Cox回归分析

2.4 Nomogram预测模型 将Cox回归模型筛选出的5个变量作为预测因素，是否妊娠（妊娠=1，未妊娠=0）为临床结局，构建基于LASSO-Cox模型的针灸对POI病人妊娠结局影响的Nomogram预测模型。见图1。

图1 Nomogram预测模型

2.5 预测性能 绘制ROC曲线，曲线下面积（6个月妊娠概率）0.78，95%CI：（0.69，0.88）、曲线下面积（12个月妊娠概率）0.74，95%CI：（0.63，0.85），绘制相应的校准曲线，结果显示该预测模型校准曲线与标准曲线极为接近。

3 讨论

祖国医学中无POI此病名，依据POI病人临床表现通常归为“血枯”“闭经”等范畴。“年未老经水早断”（出自《傅青主女科·调经篇》）与现代医学中POI存在相通之处。一项Meta分析显示，针灸对于改善POI疗效肯定，且效果优于西药［8］。然而，接受针灸治疗的POI病人妊娠结局受多重因素影响，探讨针灸对POI病人妊娠结局的主要影响因素、构建针灸后POI病人妊娠概率的预测模型意义重大。

本研究采用LASSO回归与Cox回归相结合的方法筛选影响针灸对POI病人妊娠结局的主要影响因素共5项：（1）月经情况：一项采用针灸法治疗POI的研究发现，针灸治疗并不能提高POI闭经病人的月经回潮率［9］。王丽等［10］研究显示，在单纯中药治疗基础上联合针灸治疗，更显著改善卵巢储备功能低下闭经的卵巢储备功能。提示，早期发现、诊断POI显示出积极意义，当病人存在月经紊乱时宜及早就医，方能赢得更多治愈可能。（2）基础FSH水平和FSH与LH比值：女性生殖内分泌受下丘脑-垂体-卵巢轴调控，其中，FSH、LH能直接影响卵泡生成过程与雌激素合成过程［11］。另外，雌激素还可直接作用于FSH与LH的合成。动物实验研究显示，针灸可调节卵巢早衰大鼠血清性激素水平（影响FSH、LH水平高低改变），改善生殖内分泌环境［12］。（3）基础AFC：基础AFC高低变化可用于评估卵巢储备功能情况，其高低变化与妊娠概率密切相关［13］。研究表明，针灸治疗POI可减轻病人临床症状，增加AFC，促进卵巢的生殖功能得以明显恢复［14］。杨福霞等［15］学者采用针刺方法治疗POI，同样显示针刺前后病人的AFC增加。ESHRE的博洛尼亚标准在评估卵巢储备功能时同样将AFC作为评估指标之一［16］。（4）行针次数：行针次数可影响针刺效应，行针次数的有效蓄积可产生相应的针刺效应，以治愈疾病。本研究中，行针次数2次时针刺效应最明显，提示，规律增加刺激量可促进疗效提升。然而，需要注意的是，行针次数并非越多越好，疾病不同，最佳行针次数也存在差异。

Nomogram是基于多因素分析、通过整合筛选出的预测指标而开发的直观图，能直观、准确预测某结局事件发生风险。近些年，已有学者将Nomogram用于妇产科领域，预测复发性剖宫产术后子宫瘢痕妊娠［17］、宫腔粘连病人妊娠预后［18］、双胎妊娠早产风险［19］等。本研究创新性利用LASSO-Cox模型筛选预测指标（共5项，分别是月经情况、基础FSH水平、FSH与LH比值、基础AFC、行针次数），与当前关于POI病人妊娠结局的影响因素存在相似之处，说明可信度高，再采用R软件（R3.6.3版）构建预测针灸对POI病人妊娠结局的Nomogram预测模型，方便医患双方能快速估算临床妊娠概率，针对性调整针灸等治疗方案，以提高妊娠概率。

综上所述，基于LASSO-Cox模型筛选出的月经情况、基础FSH水平、FSH与LH比值、基础AFC、行针次数等5个因素构建的Nomogram预测模型，能个体化预测POI病人针灸后妊娠结局。本研究局限性：针灸对卵巢功能不全病人妊娠结局的影响因素较多，受人力、客观条件等限制，临床研究难以全面顾及，特别是在小样本情况下（本研究仅选取137例在本院接受针灸治疗的POI病人），控制难度较大，因此，本研究仅纳入临床常见的因素，未将穴位配伍、行针手法等可能影响本研究结果的因素纳入其中。在纳入的影响因素中，可能受影响因素间相关性、样本量偏少的影响，妊娠组与未妊娠组在留针时间、针具方面比较虽然存在差异，但对影响因素采用LASSO回归进行进一步变量筛选后，留针时间、针具两个影响因素未纳入进一步的分析和模型预测，导致本研究预测模型的预测范围减小。