孕中期母血清學(xué)產(chǎn)前篩查高風(fēng)險率評價篩查質(zhì)量方法探索

段爭芳 黃金藝 張艷紅 張永紅 戴錚 段含 江磊

孕中期母血清學(xué)產(chǎn)前篩查是指通過檢測孕中期母體血清甲胎蛋白（alpha-fetoprotein，AFP）、血清人絨毛膜促性腺激素（human chorionic gonadotropin，hCG）、血清人絨毛膜促性腺激素游離β亞基（free β subunit of hCG，F(xiàn)-β-hCG）、抑制素A（inhibin A，Inh-A）和非結(jié)合雌三醇（uncoujugated estriol，uE3）指標(biāo)水平，結(jié)合孕婦的年齡、體質(zhì)量、孕周、家族遺傳史等進(jìn)行綜合風(fēng)險評估，得出胎兒罹患21-三體綜合征、18-三體綜合征和開放性神經(jīng)管缺陷的風(fēng)險值[1]。孕中期母血清標(biāo)志物檢測方案有：二聯(lián)法（AFP+hCG或AFP+Freeβ-hCG）、三聯(lián)法（AFP+ Freeβ-hCG+uE3）、 四 聯(lián) 法（AFP+Freeβ-hCG+uE3+ Inh-A）。檢測方案中血清標(biāo)記物檢測指標(biāo)數(shù)量增加，能提高血清學(xué)產(chǎn)前篩查檢出率，同時降低假陽性率[2-3]。母血清學(xué)產(chǎn)前篩查作為經(jīng)濟(jì)、簡便、有效、無創(chuàng)性的出生缺陷產(chǎn)前干預(yù)措施，在許多國家都已將其整合至孕產(chǎn)婦保健公共衛(wèi)生服務(wù)體系中。我國也有超過20年的臨床應(yīng)用歷史，但與歐美發(fā)達(dá)國家相比，篩查效率低，一方面受制于有限的醫(yī)療資源，大部分地區(qū)采用篩查效率較低的篩查方案；另一方面由于篩查機(jī)構(gòu)對于血清學(xué)篩查質(zhì)量控制局限于實驗室檢測環(huán)節(jié)，而缺少數(shù)據(jù)分析維度的質(zhì)量管理[4]。篩查高風(fēng)險率（陽性率）作為數(shù)據(jù)分析最直接的數(shù)據(jù)指標(biāo)，一定程度上能夠反映篩查效能。但由于高風(fēng)險率易受到孕婦年齡分布情況（如：孕產(chǎn)年齡＞35歲孕婦占比）、血清標(biāo)記物中位數(shù)方程的本地適用性、樣本儲運條件及孕婦信息準(zhǔn)確性等因素的影響，難以直接作為篩查結(jié)果質(zhì)量評價的指標(biāo)。本文旨在探討高風(fēng)險率作為母血清學(xué)產(chǎn)前篩查質(zhì)量評價指標(biāo)的方法。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2017年1月—2022年9月在益陽市婦幼保健院進(jìn)行孕中期母血清學(xué)產(chǎn)前篩查的102 285例孕婦，孕周15～20+6周，年齡13～55歲。進(jìn)行產(chǎn)前篩查的孕婦簽署知情同意書，醫(yī)生詳細(xì)詢問并記錄患者信息，孕婦年齡（28.7±4.7）歲，體質(zhì)量（57.6±9.2）kg，孕周（120.7±8.4）d，并記錄孕產(chǎn)史等信息。本研究經(jīng)過益陽市婦幼保健院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)。

1.2 樣本采集及檢測

按照無菌操作要求，采集孕婦靜脈血3～5 mL，于真空干燥采血管中。將血液標(biāo)本的采血管置于室溫條件下（18～28℃）0.5～2 h，待其凝固后離心分離（3 000轉(zhuǎn)/min，10 min）血清。血清樣本在4～8℃保存不超過7 d，在-20℃保存不超過3個月，在-70℃可長期保存，保存、檢測過程中避免反復(fù)凍融。異地采血的血清樣本在4～8℃運輸至產(chǎn)前篩查實驗室。

產(chǎn)前篩查實驗室采用中孕二聯(lián)方案，使用時間分辨熒光免疫分析法（dissociation-enhancement lanthanide fluorescence immuno-assay，DELFIA）檢測孕婦血清中AFP、F-β-hCG的濃度，結(jié)合孕婦年齡、體質(zhì)量、孕周[末次月經(jīng)（last menstrual cycle，LMP）、早期B超頭臀長（crown-rump length，CRL）、中期B超雙頂徑（biparietal diameter，BPD）由醫(yī)生酌情確定孕周計算方式計算]、單雙胎、是否有糖尿病、不良妊娠史等孕婦臨床信息，通過配套風(fēng)險評估軟件Lifecycle 4.0進(jìn)行風(fēng)險評估。唐氏綜合征（21-三體綜合征）及愛德華氏綜合征（18-三體綜合征）的截斷值分別為1/270和1/350，高于截斷值者判為高風(fēng)險，甲胎蛋白（alpha fetoprotein，AFP）的中位數(shù)倍數(shù)值（AFP multiple of the median，AFP MOM）≥2.5（雙胎為AFP MOM≥5）時判斷為開放性神經(jīng)管缺陷（open neural tube defect，ONTD）高風(fēng)險。唐氏綜合征、愛德華氏綜合征或開放性神經(jīng)管缺陷高風(fēng)險孕婦在簽署知情同意書后進(jìn)行相應(yīng)的產(chǎn)前診斷。

1.3 儀器及試劑

采用美國PerkinElmer（PE）公司生產(chǎn)的全自動時間分辨熒光免疫分析儀（Auto DELFIA 1235），使用PE公司生產(chǎn)的配套試劑盒測定孕婦血清中AFP、F-β-hCG濃度。樣本前處理及測定按照試劑盒說明進(jìn)行，每批實驗均設(shè)置低、中、高三個水平的室內(nèi)質(zhì)控，采用1-3S，R-4S，2-2S質(zhì)控規(guī)則，批間變異系數(shù)控制在5%以內(nèi)。參加國家衛(wèi)生健康委臨檢中心室間質(zhì)評，成績合格。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 20.0統(tǒng)計學(xué)軟件分析，計數(shù)資料以n（%）表示，計量資料以（±s）表示，數(shù)據(jù)組間差異比較采用多因素方差分析法，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。孕婦年齡及高風(fēng)險率分布圖分別用周期為2的移動平均法及多項式進(jìn)行曲線擬合。

2 結(jié)果

2.1 產(chǎn)前篩查高風(fēng)險率年度分布

分別統(tǒng)計2017—2022年（截至2022年9月）產(chǎn)前篩查高風(fēng)險率，如圖1所示，其中2017年及2019年高風(fēng)險率分別為7.61%（2 138/28 084）和7.76%（1 450/18 697），均低于8%，2018、2020、2021、2022年分別8.75%（1 920/21 932）、8.54%（1 335/15 636）、8.53%（1 032/12 104）、8.86%（517/5 832），均高于8%。2017—2022年，2017年高風(fēng)險率為所有年份中最低，2018年高風(fēng)險率較2017年明顯上升，2019年高風(fēng)險率下降至略高于2017年水平，2020年高風(fēng)險率增加至8%以上，此后的2021年及2022年高風(fēng)險率保持與2020年相近水平，除2018年外，高風(fēng)險率整體表現(xiàn)出逐年上升趨勢。

圖1 產(chǎn)前篩查高風(fēng)險率年份圖

2.2 孕婦年齡分布

統(tǒng)計2017—2022年（截至2022年9月）產(chǎn)前篩查孕婦年齡分布，如表1所示，孕婦平均年齡自2017年的（27.9±4.4）歲，逐年上升，至2022年孕婦平均年齡為（29.6±4.7）歲。2017—2022年，各年份最大頻率年齡（分布頻率最高的孕婦年齡）表現(xiàn)出逐年上升趨勢，但增長幅度較平均年齡大，由2017年的27歲以每年1歲的幅度增加至2022年的32歲。所有年份中，孕婦年齡＞35歲比例在2017年最低，為8.2%，2018年增加至10.0%，隨后2019年下降至9.7%，2020年與2019年持平后表現(xiàn)出上升趨勢，至2022年為14.1%。

表1 孕婦年齡分布

將2017—2022年孕婦年齡從15～45歲[該年齡段占對應(yīng)年份所有孕婦數(shù)97.7%（99 937/102 285）]各年齡分布頻率作散點圖，使用周期為2的移動平均法擬合各年份年齡分布點，如圖2所示，其中，2017年孕婦年齡分布曲線呈現(xiàn)以最大分布頻率年齡左右對稱的單峰圖形，最大頻率年齡為27歲，最大頻率12.2%（3 436/28 084）。2018年孕婦年齡分布與2017年類似，但分布曲線最大分布頻率峰右移，最大頻率年齡為28歲，最大頻率12.0%（2 623/21 932）。2019年孕婦年齡曲線較2018年最大分布頻率峰右移，最大頻率年齡為29歲，最大頻率11.7%（2 190/18 697）。2020年孕婦年齡曲線在25歲出現(xiàn)1個肩峰，此后在30歲達(dá)到最大分布頻率年齡，相較于2017—2019年的類似正態(tài)分布形式表現(xiàn)出不同的分布曲線，且曲線最大分布頻率峰繼續(xù)右移，最大分布頻率下降至10.1%（1 579/15 636）。2021、2022年孕婦年齡分布曲線與2020年有類似的肩峰出現(xiàn)在26歲附近，且分布曲線最大分布頻率峰逐年右移。

圖2 孕婦年齡分布圖

2.3 產(chǎn)前篩查高風(fēng)險率年齡分布

將2017—2022年（截至2022年9月）進(jìn)行產(chǎn)前篩查的孕婦，從年齡15～45歲，按照1歲間隔分組，計算每個年齡間隔孕婦高風(fēng)險率，并進(jìn)行多項式擬合趨勢曲線，如圖3所示，當(dāng)孕婦年齡＜30歲時，各年齡段高風(fēng)險率處于較低水平，且高風(fēng)險率不隨孕婦年齡有明顯增長；當(dāng)孕婦年齡在30～35歲時，高風(fēng)險率隨孕婦年齡增加有明顯上升趨勢；當(dāng)孕婦年齡＞35歲時，高風(fēng)險率隨孕婦年齡增加顯著上升，且不同年份間，相同年齡下高風(fēng)險率表現(xiàn)出差異，散點圖同年齡下點更加分散。孕婦的年齡分布曲線在2017—2019年呈在最大分布頻率年齡左右對稱的單峰分布，在2020—2022年呈在25～27歲有肩峰，在30～33歲有最大分布頻率年齡的不對稱分布；從多項式擬合曲線看，不同年份20～40歲擬合曲線重疊性密集；不同年份15～20歲及40～45歲兩個孕婦頻率每組小于2%的年齡區(qū)間擬合曲線分散。

圖3 孕婦年齡-高風(fēng)險率分布圖

2.4 高風(fēng)險率組間多因素方差分析

對2017—2022年（截至2022年9月）6個年份，產(chǎn)前篩查孕婦年齡15～45歲按照1歲間隔，共31個年齡分組后，進(jìn)行孕婦年齡和年份對于高風(fēng)險率影響的多因素方差分析，孕婦年齡與高風(fēng)險率之間的顯著性小于0.001，即不同孕婦年齡間高風(fēng)險率差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.001）；年份與孕婦年齡分組下高風(fēng)險率之間的顯著性大于0.05，即不同年份間孕婦年齡分組下高風(fēng)險率差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P=0.387），見表2。

表2 高風(fēng)險率-孕婦年齡組及年份多因素方差分析

3 討論

孕中期母血清學(xué)產(chǎn)前篩查作為21-三體綜合征、18-三體綜合征及先天性神經(jīng)管畸形出生缺陷二級預(yù)防的一線篩查方法，對于減少出生缺陷發(fā)生率發(fā)揮重要的作用[5-6]。同時，由于母血清學(xué)產(chǎn)前篩查是以孕婦基本信息，如孕周、年齡等結(jié)合母血清中甲胎蛋白、游離絨毛膜促性腺激素等生化指標(biāo)濃度進(jìn)行風(fēng)險評估，得出胎兒罹患目標(biāo)疾病風(fēng)險值的檢查方法，涉及項目環(huán)節(jié)多，只有做好各環(huán)節(jié)質(zhì)量控制，才能保障項目達(dá)到預(yù)期的篩查效能[7-9]。篩查高風(fēng)險率作為最直觀的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)，能及時反映項目運行質(zhì)量，同時由于高風(fēng)險率既受到孕婦年齡分布的影響；又受到中位數(shù)方程、本試驗人群適用性、樣本儲運條件等因素影響[10-11]。因此，在觀察高風(fēng)險率變化時，先要判斷出是否由孕婦年齡分布影響，然后對存在的其他影響因素采取對應(yīng)措施改進(jìn)，保證產(chǎn)前篩查項目運行質(zhì)量，發(fā)揮出預(yù)期的篩查效能。

本研究中，經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)2017—2022年間，除2018年外，高風(fēng)險率整體表現(xiàn)出逐年上升趨勢，由于高風(fēng)險率與孕婦中高齡孕婦占比相關(guān)[11]，遂統(tǒng)計了2017—2022年高齡孕婦占比情況，發(fā)現(xiàn)2018年高齡孕婦占比均高于2017年和2019年，高齡孕婦占比高可能是2018年高風(fēng)險率在這3個年份中高的影響因素之一。同時，2018—2020年3個年份高齡孕婦占比在相近的情況下，特別是2019年與2020年，高齡孕婦占比均為9.7%，高風(fēng)險率表現(xiàn)出較大的差異，說明單純以高齡孕婦占比不能完全解釋高風(fēng)險率變化趨勢。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)2017—2022年各年份孕婦平均年齡及最大頻率年齡逐年上升，一定程度上表現(xiàn)出與高風(fēng)險率相似的趨勢，說明孕婦年齡分布與高風(fēng)險率有相關(guān)性。

通過孕婦年齡分析圖可以發(fā)現(xiàn)，2017—2019年孕婦年齡分布曲線呈現(xiàn)類似正態(tài)分布圖形，最大分布頻率的年齡均逐年上升，但最大分布頻率年齡的頻率下降；2020—2022年孕婦年齡分布曲線均在25～27歲附近出現(xiàn)分布的肩峰，且最大分布頻率的年齡逐年上升，同時最大分布頻率年齡的頻率也逐年下降。2020—2022年表現(xiàn)出與2017—2019年類似正態(tài)分布曲線的不同分布趨勢，不同年份間孕婦年齡分布差異可能與國家自2016年逐步實施“全面二孩”政策有關(guān)[12]。這說明2017—2022年，本研究中孕婦生育年齡隨年份逐年整體上升，此外孕婦年齡在最大分布頻率、分布圖形上有較大的差異，難以通過從高齡孕婦占比、均值、最大分布年齡等單個指標(biāo)描述孕婦年齡分布情況。

從孕婦年齡分布圖可以看到，不同年份間20～40歲的孕婦為主要群體，其他年齡組占比均小于2%，而20～40歲孕婦在孕婦—年齡分布圖中，不同年份的高風(fēng)險率擬合曲線重疊性密集，說明20～40歲孕婦群體不同年份間高風(fēng)險率差異較小，同時推測不同年份間所有年齡孕婦群體高風(fēng)險率差異也較小。為了進(jìn)一步驗證這一推測，通過雙因素方差方程分析發(fā)現(xiàn)，在15～45歲年齡區(qū)間，不同年份高風(fēng)險率中，年齡是極顯著影響因素（P＜0.001），而不同年份間，相同年齡組高風(fēng)險率差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。在2017—2022年6年中高風(fēng)險率由最低2017年的7.61%上升至2022年的8.86%，說明高風(fēng)險率受到孕婦年齡的影響，而通過年齡分組后年份間高風(fēng)險率沒有顯著差異，說明高風(fēng)險率沒有受到孕婦年齡以外因素的顯著影響。高風(fēng)險率的高低受到主觀因素如中位數(shù)方程的本實驗室適用性影響時[13-14]，孕婦年齡分布的差異和樣本儲運條件等因素導(dǎo)致的高高風(fēng)險率會掩蓋主觀因素的影響[15-16]，不利于發(fā)現(xiàn)并處理產(chǎn)前篩查項目運行過程中存在的主觀因素的問題。這種情況下，可以排除樣本儲運條件等因素影響后，通過統(tǒng)計年齡分組下某幾個年齡段分組下高風(fēng)險的變化情況或者某個年齡范圍年齡分組下的高風(fēng)險率均值的變化情況來判斷是否存在主觀因素導(dǎo)致了高高風(fēng)險率，從而采取措施進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，保障產(chǎn)前篩查項目發(fā)揮會預(yù)期的篩查效能。此文的研究結(jié)果為《胎兒常見染色體異常與開放性神經(jīng)管缺陷的產(chǎn)前篩查與診斷技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)第 1 部分：中孕期母血清學(xué)產(chǎn)前篩查》[1]中產(chǎn)前篩查項目后期標(biāo)準(zhǔn)制定提供了借鑒內(nèi)容。

綜上所述，通過年齡分組的方法，對高風(fēng)險率的變化情況進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)孕婦年齡以外的影響因素，采取措施優(yōu)化產(chǎn)前篩查項目環(huán)節(jié)，從而提高項目運行質(zhì)量。