Prediction of Postpartum Hemorrhage Using Regression-Based Models: A Multicenter Retrospective Study Involving Two Centers

技術要約：回帰モデルを用いた産後出血の予測

問題提起
産後出血（PPH）は、依然として世界における母体罹患および死亡の主要な原因であり、母体死亡の4分の1以上を占めている。高所得国では高度な医療体制により死亡率が低下しているものの、先進国においても発生率は上昇傾向にあり、PPHは依然として重大な課題となっている。現在のリスク評価法は、「リスクチェックリスト」や単変量・多変量解析に依存することが多く、リスク因子の相対的な重要性や相互作用を十分に探索できていない。臨床的および検査学的パラメータの両方を利用して、高リスクの女性を早期に特定し、個別化された介入を促進し、産科資源の配分を最適化するための、堅牢で臨床応用可能な予測モデルが切実に求められている。

方法論
本研究では、中国山東省の2つのセンター（山東省立病院および山東省母子健康ケア病院）を含む、多施設共同レトロスペクティブ・コホートデザインを採用した。研究期間は2019年1月から2021年12月までである。

• 研究対象: 初期検索では103例のPPH症例と196例の非PPH症例が特定された。除外基準（出血量1000 mL未満、妊娠週数28週未満、またはデータの不備）を適用した後、最終的なコホートは540名の女性（PPH症例270名と非PPHコントロール270名を1:1でマッチング）となった。PPHの定義は、分娩様式に関わらず、分娩後24時間以内の累積出血量が1000 mL以上であるとするACOGの基準に従った。
• データ収集: 研究者は、社会人口統計学的データ、産科歴、分娩の詳細、および包括的な検査指標（全血球計算、凝固機能、肝機能、および生化学的マーカー）を収集した。出血量は、容積、重量、および吸引ポット法を用いて測定された。
• 統計解析:
  • 単変量解析: 潜在的な予測因子をスクリーニングするために使用した（連続変数にはStudent's t検定/Mann–Whitney U検定、カテゴリ変数にはChi-square/Fisher's exact testを使用）。$P < 0.10$ かつ臨床的に関連のある因子が次の段階の対象として選定された。
  • 多変量ロジスティック回帰: 最終的な予測モデルを構築するために、赤池情報量基準（AIC）に基づくステップワイズ後退選択法を用いた。
  • モデルの検証: 以下の指標を用いて性能を評価した：
    • 較正（Calibration）: Hosmer–Lemeshangの適合度検定および較正プロット（ブートストラップ再サンプリング、$B=1000$ による内部検証）。
    • 識別能（Discrimination）: 受信者動作特性（ROC）曲線および曲線下面積（AUC）。
    • 臨床的有用性（Clinical Utility）: 閾値確率における純臨床的利益を評価するための決定曲線分析（DCA）。
  • ソフトウェア: すべての解析はRソフトウェア（バージョン4.5.0）を用いて実施された。

主な貢献と結果
本研究は、PPHに関するいくつかの独立したリスク因子および保護因子を特定し、回帰ベースの予測モデルを構築した。

• 独立したリスク因子:
  • 高齢出産（AMA）: 35歳以上の女性（OR = 2.05）。
  • 初産（Primiparity）: 初産婦（経産婦のORは0.48であり、初産がリスクであることを示唆）。
  • 生殖補助医療（ART）: ARTによって妊娠した妊娠（OR = 2.28）。
  • 胎盤異常: 前置胎盤または低置胎盤（OR = 5.96）。
  • 体格指数（BMI）: 高BMI（1単位増加につきOR = 1.06）。
• 独立した保護因子:
  • 経産（Multiparity）: 経産回数の多さが保護因子として作用する。
  • 血小板数（PLT）: 高値（OR = 0.996）。
  • 活性化部分トロンボプラスチン時間（APTT）: 短いAPTT（OR = 0.92）。
  • フィブリノゲン（Fib）: 保護の傾向を示した（OR = 0.84, $P=0.067$）。
• モデルの性能:
  • 較正: モデルは良好な適合性を示した（Hosmer-Lemeshow $\chi^2 = 10.053$, $P = 0.2613$）。ブートストラップによる内部検証では、楽観性を補正した較正スロープは0.816、平均絶対誤差は0.032であった。
  • 識別能: モデルはAUC 0.729（95% CI: 0.686–0.772）を達成し、中等度から高度の識別能を示した。最適な閾値は0.545であり、感度57.78%、特異度81.11%をもたらした。
  • 臨床的有用性: 決定曲線分析は、閾値確率が0.2から0.6の間にある場合、モデルが「全員治療」または「治療なし」の戦略よりも有意な純臨床的利益を提供することを示した。

意義と主張
著者らは、この回帰ベースの予測モデルが、PPHの早期リスク層別化および個別化された臨床管理のための実用的なツールを提供すると主張している。高齢出産、経産、受精方法、胎盤の状態、BMI、月経歴、および特定の凝固マーカー（PLT、APTT）を含む多様なパラメータを統合することにより、本モデルは単変量解析のみに依存したり、検査学的データの統合を欠いたりしていた従来の研究の限界に対処している。

本研究は、高リスク集団（特に高齢初産婦、ART妊娠、および胎盤異常を有する女性）を特定することで、強化された産前スクリーニング、合理的な分娩計画、および積極的な予防的止血策が可能になることを強調している。著者らは、レトロスペクティブな性質や2施設によるサンプルサイズに関する限界を認めているものの、独立したリスク因子を特定する本モデルの能力は、PPHに関連する母体および周産期の罹患および死亡を減少させるための科学的根拠を提供すると述べている。予測因子としての月経期間の包含は、さらなる探求を要する新しい知見として強調されている。