基于MRI征象及临床因素的评分系统预测胎盘植入性疾病的价值

目的:探讨基于MRI征象及临床因素的评分系统预测胎盘植入性疾病(PAS)的应用价值。方法:回顾性分析132例孕妇的临床及MRI资料,其中非PAS组80例,PAS组52例(其中黏连型胎盘植入(PA)亚组25例、植入型胎盘植入(PI)/穿透型胎盘植入(PP)亚组27例)。采用5分评分法对MRI征象及临床因素进行评分。统计分析各参数的组间差异性以及与PAS的相关性,采用ROC曲线分析各个相关参数对PAS的诊断效能。利用二元Logistics回归分析构建MRI+临床诊断模型,并运用ROC曲线分析该模型的诊断效能。结果:两位医师对MRI征象评分的一致性极好(ICC>0.9,P<0.05)。孕次评分、产次评分、子宫手术史评分、胎盘位置评分、11个征象总分及7个共识征象总分在非PAS组与PAS组间差异具有统计学意义并均与PAS呈正相关性(P<0.05),其中7个共识征象总分相关性最高(r=0.635)。孕次评分、产次评分、子宫手术史评分、胎盘位置评分、11个征象总分及7个共识征象总分预测PAS的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.625、0.684、0.778、0.741、0.868、0.875(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,MRI+临床诊断模型预测PAS组与非PAS组、非PAS组与PA亚组、PA亚组与PI/PP亚组的AUC分别为0.892、0.795、0.871(P<0.05)。结论:基于MRI及临床相关因素的评分系统可以较准确地预测PAS及其植入深度,具有较高的应用价值。