循證視角下成年女性壓力性尿失禁發(fā)病風險的Rothman-Keller模型構建研究

薄小杰 ，馬樂 ，楊森 *

壓力性尿失禁（stress urinary incontinence，SUI）是指噴嚏、咳嗽、大笑或運動等腹壓增高時出現(xiàn)不自主的尿液自尿道口漏出［1］?！杜詨毫π阅蚴Ы\斷和治療指南（2017年）》中數(shù)據(jù)顯示，中國成年女性SUI患病率高達18.9%，且50～59歲年齡段女性SUI患病率最高，為28.0%［1］。隨著人口老齡化和生活方式的改變，近年來SUI發(fā)病率有逐年升高趨勢。雖然SUI不會造成生命威脅，但會嚴重影響女性的日常工作和人際交往，因此其也被稱為“社交癌”，并已成為影響女性健康和生活質量的重要慢性病之一［2］。目前，有關SUI的危險因素研究較為分散，尚無大型的、可靠的流行病學研究為成年女性SUI的預防提供可靠的支持和參考。本研究首先采用Meta分析方法合并計算出SUI各危險因素的風險值，然后運用Rothman-Keller模型建立成年女性SUI發(fā)病風險預測模型，再通過模擬數(shù)據(jù)集，確定風險評估等級劃分界值，最終通過Logistic回歸模型進行準確度驗證。

1 資料與方法

1.1 資料來源

1.1.1 文獻納入與排除標準 納入標準：（1）研究類型為觀察性研究；（2）研究對象為年齡＞18歲的中國成年女性；（3）女性SUI的診斷主要依據(jù)主觀癥狀和客觀檢查，需除外其他類型的尿失禁及膀胱疾??；（4）文獻提供OR值及95%可信區(qū)間（CI），或根據(jù)文獻提供的數(shù)據(jù)可以轉化為OR值及95%CI；排除標準：（1）研究對象包含非中國成年女性人群；（2）重復的文獻，選取信息量較大者，排除關鍵信息缺失、報道信息太少等無法利用的文獻。

1.1.2 文獻檢索策略 全面檢索PubMed、EMBase、SinoMed、中國知網(wǎng)和萬方數(shù)據(jù)知識服務平臺，中文檢索詞包括 “成年女性”“尿失禁”“壓力性尿失禁”“影響因素”“風險”“危險因素”“相關因素”；英文檢索詞包括“Adult women”“Urinary Incontinence”“Stress Urinary Incontinence”“risk factors”“related factors”。輔以文獻追溯的方式，納入國內外公開發(fā)表的關于成年女性發(fā)生SUI的觀察性研究，檢索年限為2005年1月至2020年12月。

1.1.3 文獻篩選及資料提取 由2名研究人員依據(jù)文獻納入與排除標準獨立進行文獻閱讀和資料提取，若出現(xiàn)分歧，通過咨詢第三方處理解決。數(shù)據(jù)不全時盡量聯(lián)系原作者進行補充。采用自行設計的標準化資料提取表，提取的資料包括：第一作者、發(fā)表年份、調查地點、樣本量、研究類型、SUI危險因素或相關因素或影響因素及其OR值（95%CI）等。

1.2 方法

1.2.1 Meta分析 采用Q檢驗和I2對研究間異質性進行檢驗，當P＞0.1且I2＜50%，采用固定效應模型進行Meta分析；反之，則采用隨機效應模型進行Meta分析，最終得到合并OR值及95%CI。

1.2.2 建立模擬數(shù)據(jù)集 假設個體某一危險因素在研究人群中的暴露率為P，模擬一組20 000例的隨機數(shù)據(jù)，得到1個由0、1組成的數(shù)據(jù)集。將通過文獻檢索收集到的成年女性SUI危險因素轉換為二分類變量。通過二項分布函數(shù)方法，建立SUI發(fā)病風險隨機數(shù)據(jù)集［3］。

1.3 統(tǒng)計學方法 采用EndNote軟件進行文獻管理。采用Review Manager 5.3軟件進行Meta分析，最終得到各疾病系統(tǒng)高危影響因素的合并風險值及95%CI。采用R 3.3.1軟件隨機生成二項分布數(shù)據(jù)集，帶入模型參數(shù)后繪制發(fā)病風險曲線。

2 結果

2.1 文獻檢索結果及Rothman-Keller模型構建的要素準備初步檢索共得到文獻3 351篇，經(jīng)初篩和復篩后，先排除不符合納入標準的文獻，再通過全文閱讀進行篩選，最終納入18篇［7-24］文獻進行Meta分析（文獻篩選流程見圖1）。把涉及的研究≤3個的因素認為是不可靠因素，予以排除。通過文獻評閱，最終確定出12項成年女性SUI的危險因素，分別為年齡（≥50歲）、體質指數(shù)（BMI）（≥24 kg/m2）、絕經(jīng)、泌尿系統(tǒng)感染、陰道分娩、盆腔脫垂、盆腔手術史、分娩次數(shù)（≥3次）、便秘、慢性呼吸系統(tǒng)疾病、高血壓、糖尿病。以上12項危險因素的Q檢驗和I2異質性檢驗結果均顯示出良好的同質性（表1）。

表1 成年女性SUI危險因素Meta分析結果Table 1 Meta-analysis result of risk factors for SUI in adult women

圖1 文獻篩選流程圖Figure 1 Literature screening flow chart

2.2 Rothman-Keller模型的構建

2.2.1 Rothman-Keller模型參數(shù) 通過文獻評閱，得到各危險因素在人群中的暴露率Pi。通過公式，將OR值轉化為RR值代入至Rothman-Keller模型中，進而得到基準發(fā)病率和危險分數(shù)，詳見表2。

表2 成年女性SUI發(fā)病風險納入模型的危險因素及模型參數(shù)轉化表Table 2 SUI risk factors included in the model of adult women and model parameters transformation

2.2.2 Rothman-Keller模型風險等級劃分界值 根據(jù)12項危險因素的二項分布函數(shù)模擬生成20 000例數(shù)據(jù)，代入到構建的Rothman-Keller模型中，計算出相應的SUI發(fā)病風險，并將發(fā)病風險進行升序排列，最后以序號（ID）為橫坐標，發(fā)病風險為縱坐標，繪制Rothman-Keller模型預測成年女性SUI發(fā)病風險曲線，根據(jù)其變化趨勢，分別選擇A點（ID=13 930位，發(fā)病風險P=0.285 5）、B點（ID=18 300位，發(fā)病風險P=0.429 4）作為成年女性SUI的低危、中危、高危劃分節(jié)點（圖2）。

圖2 Rothman-Keller模型預測成年女性SUI發(fā)病風險模擬曲線Figure 2 The SUI risk in adult women simulation diagram by the Rothman-Keller-type model

2.3 Rothman-Keller模型準確度驗證

2.3.1 Logistic回歸模型 根據(jù)Meta分析結果，轉化得到相應的Logistic回歸模型（表2），并通過模擬數(shù)據(jù)集生成Logistic回歸模型預測成年女性SUI發(fā)病風險曲線，根據(jù)其變化趨勢分別選擇A點（ID=13 650位，發(fā)病風險P=0.261 2）、B點（ID=18 920位，發(fā)病風險P=0.547 4）作為成年女性SUI的低危、中危、高危劃分節(jié)點（圖3）。

圖3 Logistic回歸模型預測成年女性SUI發(fā)病風險模擬曲線Figure 3 The SUI risk in adult women simulation diagram verified by the Logistic model

2.3.2 個體發(fā)病風險預測驗證 假設1名60歲女性，BMI為28 kg/m2，已絕經(jīng)，曾有泌尿系統(tǒng)感染，陰道分娩過2次，無盆腔脫垂，無盆腔手術史、便秘，有慢性呼吸系統(tǒng)疾病史，無高血壓、糖尿病。根據(jù)Rothman-Keller模型預測，該個體的各項因素的危險分數(shù)分別為1.72、1.34、1.49、1.65、1.09、0.86、0.95、0.96、1.35、1.88、0.94、0.99，組合危險分數(shù)為3.48，發(fā)病風險P=0.4856（＞0.4294），屬于高危人群。通過Logistic回歸模型進行準確度驗證，該個體的發(fā)病可能性為：P=1/{1+exp〔-（-3.16+1.04×1+0.62×1+0.80×1+0.99×1+0.7 2×1+1.17×0+0.78×0+0.84×0+0.47×0+0.97×1+0.72×0+1.3 9×0）〕}=0.878 6（＞0.547 4），屬于高危人群，與Rothman-Keller模型個體風險評估等級劃分結果一致。

3 討論

3.1 Meta分析及Rothman-Keller模型結果分析 本研究綜合了近15年來旨在探討成年女性SUI危險因素的循證醫(yī)學研究結果，共得到12項成年女性SUI危險因素及其OR值，作為模型構建的要素準備。基于Meta分析結果，本研究構建了成年女性SUI發(fā)病風險Rothman-Keller模型，并通過經(jīng)典的疾病風險評估模型——Logistic回歸模型對其進行了準確度驗證，結果發(fā)現(xiàn)兩種模型得到了趨勢接近的SUI發(fā)病風險模擬曲線，相近的低、中、高危劃分界值以及一致的個體發(fā)病風險預測等級劃分結果。本研究結果在一定程度上論證了Rothman-Keller模型對于疾病發(fā)病風險的預測準確度高，穩(wěn)定性佳，在人群健康相關研究中具備較高的實用性。

3.2 成年女性SUI危險因素分析 經(jīng)文獻評閱發(fā)現(xiàn)，近年來國內外學者在成年女性SUI流行病學方面做了許多研究，但其中部分結果不盡相同，目前僅檢索到1篇與中國成年女性SUI相關的Meta分析，且發(fā)表距今已有近十余年時間［25］，本研究與其研究結果基本保持一致，但由于納入文獻的不同，不同危險因素的OR值略有差異。本研究得到的成年女性SUI危險因素中，生育因素及婦科因素所占比例較大，隨著國家生育政策調整，女性生育次數(shù)將有所增加，且由于無痛分娩等技術的進步，越來越多的女性選擇陰道分娩，這些因素均可能導致SUI發(fā)生風險增高。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)高血壓、糖尿病、慢性呼吸道疾病等常見慢性病也會增加SUI的發(fā)病風險，需要引起相應女性群體及衛(wèi)生工作人員的重視及關注。

3.3 成年女性SUI發(fā)病風險評估意義及模型選擇 目前疾病風險評估已作為慢性病管理的重要環(huán)節(jié)，主要用于識別患病高危人群，從而進行干預［26-27］。當前慢性病的發(fā)病風險評估主要聚焦在心腦血管疾病、糖尿病及癌癥這三種患病人群廣泛的病種，而針對其他病種的研究相對稀缺［28］。SUI作為成年女性的高發(fā)疾病，嚴重影響女性生活質量，但由于患者羞于啟齒等原因，導致其就醫(yī)率較低［29］，因此對相應群體進行健康教育的必要性則更應該凸顯。目前國內外尚無專門針對成年女性構建SUI發(fā)病風險評估模型的研究。經(jīng)過對目前多種風險評估模型的適用條件進行研究后，本研究選取了Rothman-Keller模型［30］，其作為一種新型疾病發(fā)病風險評估模型，能夠量化處理危險因素，明確界定各危險因素的作用強度，不僅考慮了危險因素的獨立作用，還兼顧了各危險因素之間的交互作用，其準確度和穩(wěn)定性也在本研究中得到了驗證，因此可在社區(qū)人群的疾病發(fā)病風險評估及預測工作中進行廣泛應用及推廣，同時其簡單的發(fā)病風險計算方式及風險等級的劃分也更利于社區(qū)人群理解、接受，方便針對性地開展健康教育。但本研究由于客觀條件限制，未能進行大規(guī)模實證檢驗，有待開展進一步的研究。

3.4 疾病發(fā)病風險評估與展望 目前疾病發(fā)病風險評估模型多基于國外人群，其對于中國人群的適用性和可靠性仍值得探索，應基于國內人群的健康大數(shù)據(jù)對已有疾病發(fā)病風險評估模型進行改良，開發(fā)出適合中國人群的疾病發(fā)病風險評估模型，并應用于日常社區(qū)衛(wèi)生健康服務中，以提高社區(qū)人群對自身健康狀態(tài)的感知靈敏度，從而增強居民的主動健康意識，促進其主動健康行為的建立。

綜上，本研究建立的成年女性SUI發(fā)病風險Rothman-Keller模型具備較高的準確性及預測性，同時為其他慢性病的發(fā)病風險預測模型研究提供了借鑒思路，也有利于針對成年女性SUI的高危人群開展及早處理，早期干預，從而減少SUI的發(fā)生。

作者貢獻：薄小杰、楊森進行文章的構思與研究設計，研究的實施與可行性分析，論文的修訂，結果的分析與解釋；薄小杰進行統(tǒng)計學處理、論文撰寫；馬樂進行數(shù)據(jù)收集及整理；楊森負責文章的質量控制及審校，對文章整體負責，監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。