人工流产术后月经不调的风险预测可视化模型构建与验证

摘要

目的探讨人工流产术后月经不调的影响因素,并建立风险预测可视化模型。方法回顾性分析2016年8月至2022年1月于我院行人工流产术的2448例患者的临床资料,按照随机2∶1的比例分为建模组(n=1632)与验证组(n=816);同时,根据术后是否出现月经不调情况将建模组患者进一步分为两个亚组:月经不调组(n=49)与非不调组(n=1583)。比较各组患者的临床资料,采用多因素Logistic回归分析法分析人工流产术后月经不调的影响因素,并基于此构建风险预测可视化模型;采用Bootstrap法验证该模型,绘制校正曲线、受试者工作特征(ROC)曲线、决策曲线(DCA)对模型的预测效能和临床净获益值进行评估。结果建模组的临床资料与验证组比较均无显著性差异(P>0.05)。月经不调组人工流产次数≥3次、术后负性情绪、术后宫腔异常、术后生殖器官炎症、术后性激素异常占比均显著高于非不调组(P<0.05),术后半个月子宫内膜厚度显著低于非不调组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,人工流产次数≥3次、术后半个月子宫内膜厚度≤3 mm、术后负性情绪、术后宫腔异常、术后生殖器官炎症、术后性激素异常均是人工流产术后月经不调的危险因素(OR分别为2.547、1.846、1.970、4.802、3.951、3.717,P<0.05)。基于多因素Logistic回归分析结果建立的人工流产术后月经不调风险预测列线图模型,经Bootstrap法验证显示,建模组和验证组一致性指数分别为0.813和0.801,校正曲线与理想曲线均贴合度较好;ROC曲线结果显示,建模组曲线下面积为0.832,灵敏度、特异度分别为85.71%、83.33%,验证组曲线下面积为0.824,灵敏度、特异度分别为82.61%、82.68%;DCA曲线结果显示,当阈值概率为3%~100%时,列线图模型可获得较高的净获益值。结论人工流产次数较多、术后半个月子宫内膜厚度偏薄以及术后负性情绪、宫腔异常、生殖器官炎症、性激素异常均是人工流产术后月经不调的影响因素,基于此构建的列线图模型可有效筛选人工流产术后出现月经不调的高风险人群,对指导临床早期制定对应措施具有积极意义。