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第42卷第1期 苏圣梅，龚 林，曾薇薇，等. 腹直肌分离度联合盆底肌力级别预测产后压力性尿失禁的研究［J］.
2022年1月 南京医科大学学报（自然科学版），2022，42（01）：090-092，102 · 91 ·

定，放置气囊压力探头于阴道内，通过压力转换器 重较无SUI组明显，巨大儿、经阴道手术助产率较无
测得阴道最大收缩压，单位cmH2O。 SUI组升高，但差异无统计学意义（表1）。
1.2.3 尿失禁判定 ［6］ 表1 SUI组及无SUI组产妇的一般资料
根据其临床症状、尿垫试验、棉签试验、膀胱颈 SUI组 无SUI组
抬举试验、尿常规检查、残余尿检测等结果，并行尿 变量 （n=52） （n=55） P值
动力学检查，进行尿失禁诊断及鉴别诊断，判断尿失 年龄（岁，x ± s） 27.4 ± 5.3 28.1 ± 6.2 0.61
禁的种类以及有无隐匿性尿失禁。脱垂分度判定： 孕前BMI（kg/m ，x ± s） 24.1 ± 4.6 24.7 ± 5.0 0.59
2
采用国际尿控协会制定的POP⁃Q 分度法进行评估。 孕期增重（kg，x ± s） 15.2 ± 2.6 14.6 ± 3.3 0.39
1.2.4 SUI风险预测模型建立 孕周（周，x ± s） 38.3 ± 1.1 38.7 ± 0.8 0.70
巨大儿［≥4 000 g，n（%）］ 6（17.1） 4（10.5）
对达到统计学显著性水准的因素，采用变量组 0.50
阴道手术助产［n（%）］ 6（17.1） 3（7.9）
合，建立盆底肌力级别单因素预测模型（A）、腹直肌 0.47
分离度单因素预测模型（B）、腹直肌分离度联合盆 2.2 风险因素比较结果
底肌力级别双因素预测模型（C）。 采 用 盆 底 肌 力（pelvic floor muscle strength，
1.3 统计学方法 PFMS）定量，腹直肌分离程度采用腹直股（recti ab⁃
采用SPSS23.0软件进行统计，对分类变量数据 dominis，RA）距离定量，结果表明，SUI组及无SUI组
分布差异进行χ 检验，连续变量的数据分布差异进 PFMS、RA距离和DRA人数比差异均有统计学意义
2
行t检验。对建模腹直肌分离度和盆底肌力级别分 （P < 0.05，表2）。
别进行单因素分析（P < 0.5）并在共线性诊断的前提
下采用Forward LR法建立Logistic回归方程，优选曲 表2 SUI组及无SUI组患者PFMS和腹直肌分离情况
指标 SUI组（n=52） 无SUI组（n=55） P值
线下面积最优的模型采用R软件建立风险预测列线
PFMS（mmH2O） 25.83 ± 2.69 30.81 ± 3.26 0.01
图。P < 0.05为差异有统计学意义。
RA距离（cm） 01.77 ± 0.85 02.26 ± 0.97 0.03
2 结 果 DRA人数［n（%）］ 31（59.6） 15（27.3） 0.02

2.1 患者的一般资料 2.3 3种预测模型比较结果
模型预测参数见表 3。3 种模型的受试者工作
SUI 组与无 SUI 组产妇的孕周、年龄、孕前 BMI
差异均无统计学意义（P > 0.05）。SUI 组的孕期增 特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线见

表3 3种模型对SUI预测效力参数
模型编号 AUC 敏感度 特异度 阳性预测值 阴性预测值
A 0.779 0.750 0.833 0.783 0.806
B 0.656 0.958 0.400 0.561 0.923
C 0.876 0.833 0.900 0.869 0.871
A：盆底肌力级别预测模型；B：腹直肌分离度预测模型；C：腹直肌分离度联合盆底肌力级别预测模型。

1.0 图1。经过比较，C模型达到了最优曲线下面积（ar⁃
ea under curve，AUC），阳性预测值和阴性预测值均
0.8
达到 0.85 以上，显示了良好的预测效力。C 模型
敏感度 0.6 AUC达0.876，为最佳联合预测模型。
Logistic回归分析及风险预测列线图
2.4
0.4
A 将 PFMS、RA 距离进行单因素分析，差异均有
B
0.2 C 统计学意义（P < 0.5）。将以上变量纳入多因素 Lo⁃
gistic回归模型，在共线性诊断的前提下，建立Logis⁃
0
tic回归方程，参数见表4。建立风险预测列线图，相
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1-特异度 应风险因素数值所对应的得分值累计相加可计算
图1 3种预测模型ROC曲线 出该产妇SUI发病概率（图2）。