基于代谢指标构建的多囊卵巢综合征患者妊娠结局预测模型分析

目的 探讨基于代谢指标的多囊卵巢综合征(PCOS)患者妊娠结局预测模型构建。方法 选取2018年4月—2021年4月苏州科技城医院收治的PCOS孕妇202例为研究对象,随访观察至妊娠终止,根据妊娠结局分组(结局良好组和结局不良组)。对比两组人口社会学资料、代谢水平等,采用多因素logistic回归筛选PCOS患者妊娠结局的影响因素,并以此构建预测模型,绘制ROC曲线评估预测模型的预测价值。结果 随访观察至妊娠终止,因各种原因失访6例,最终纳入196例,其中发生64例(32.65%)发生流产、妊娠期合并症、早产等作为结局不良组,其余132例为结局良好组。两组孕前体质量指数(BMI)、入组时脂质蓄积指数(LAP)、胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、低密度脂蛋白(LDL-C)、载脂蛋白B/载脂蛋白A1(ApoB/ApoA1)比较差异有统计学意义(P<0.05);多因素logistic回归分析显示,LAP指数(OR=1.091,95%CI:1.019~1.167)、HOMA-IR(OR=1.660,95%CI:1.091~2.526)、LDL-C(OR=2.558,95%CI:1.618~4.044)、ApoB/ApoA1(OR=4.364,95%CI:2.570~7.408)为PCOS患者不良妊娠结局的危险因素(均P<0.05)。ROC曲线显示,由LAP指数、HOMA-IR、LDL-C及ApoB/ApoA1因素构建的预测模型预测妊娠结局的AUC为0.885(95%CI:0.831~0.926)。结论 基于LAP指数、HOMA-IR、LDL-C、ApoB/ApoA1代谢指标构建的PCOS患者妊娠结局预测模型具有一定的应用价值。