河北地区孕妇胎盘早剥流行现状及危险因素分析

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2025.06.020

摘要/Abstract

摘要：

目的本研究旨在探讨河北省孕晚期胎盘早剥的发病率及其相关危险因素，并构建相应的列线图预测模型。方法收集2013—2023年间河北省22所监测医院的孕产妇资料，分析胎盘早剥的发病率、趋势及相关危险因素。通过R语言绘制预测模型的列线图，并利用受试者工作特征曲线下面积及校准曲线指标评估其预测效能。结果在2013—2023年期间，共纳入480 690名孕妇进行研究，孕晚期胎盘早剥的患病率为0.29%（1 395/480 690），平均年百分比变化为2.73%，且保持稳定趋势（P = 0.34）。多因素回归分析显示，妊娠合并贫血、子痫前期、前置胎盘、28周以下阴道出血以及妊娠28 ~ 31⁺⁶周均为胎盘早剥的高危因素（P < 0.05）；而规律产检（7 ~ 11次）和多胎妊娠是胎盘早剥保护因素（P < 0.05）。基于上述独立影响因素构建的列线图模型对胎盘早剥的预测曲线下面积为0.79，校准曲线显示预测值与实测值基本相符。结论应重视产前检查，特别关注子痫前期、前置胎盘及妊娠28周以下阴道出血的孕妇，同时加强对妊娠28 ~ 31⁺⁶周期间的管理，以降低胎盘早剥的发生率。基于此构建的列线图模型预测效能好，为胎盘早剥的预防与临床管理提供理论依据。

关键词: 胎盘早剥, 发病率, 子痫前期, 前置胎盘, 危险因素, nomogram模型

Abstract:

Objective To investigate the incidence of placental abruption in the third trimester of pregnancy in Hebei Province， identify its associated risk factors， and develop a corresponding nomogram prediction model. Methods Data from pregnant women at 22 monitored hospitals in Hebei Province， collected between 2013 and 2023， were analyzed to assess the incidence， trends， and associated risk factors of placental abruption. A prediction model was developed and visualized using R programming to generate the receiver operating characteristic （ROC） curve. The model's predictive performance was evaluated using the area under the curve （AUC） and calibration curve parameters. Results A total of 480 690 pregnant women were included in this study over the specified period. The incidence of placental abruption was 0.29% （1 395 out of 480 690）， with an average annual percentage change of 2.73%， indicating a stable trend （P = 0.34）. Multivariate logistic regression analysis revealed that pregnancy-related anemia， preeclampsia， placenta previa， vaginal bleeding before 28 weeks' gestation， and between 28 and 31⁺⁶ weeks' gestation were significant risk factors for placental abruption （all P < 0.05）. In contrast， regular prenatal examinations （7 ~ 11 visits） and multiple pregnancies were identified as protective factors against placental abruption （both P < 0.05）. The area under the curve （AUC） for the nomogram model constructed based on independent risk factors for placental abruption was 0.79， and the calibration curve demonstrated that the predicted values closely aligned with the observed values. Conclusions Prenatal examinations should be prioritized， especially for women with preeclampsia， placenta previa， or a history of vaginal bleeding before 28 weeks of gestation. Management of pregnancies between 28 and 31⁺⁶ weeks is also crucial to reduce the incidence of placental abruption and mitigate adverse maternal and neonatal outcomes. The nomogram model constructed based on these factors exhibits excellent predictive performance， providing a solid theoretical foundation for the prevention and clinical management of placental abruption.

Key words: placental abruption, incidence rate, preeclampsia, placenta previa, risk factors, nomogram model

中图分类号:

R714.252

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图/表 5

图1

表1

2013—2023年河北省分娩孕妇的临床资料 (例（%）)"

项目	总数（n = 480 690）	非胎盘早剥组（n = 479 295）	胎盘早剥组（n = 1 395）	χ2/F值	P值
医院级别				373.78	< 0.001
一级医院	8 410（1.75）	8 403（1.75）	7（0.50）
二级医院	231 780（48.22）	231 450（48.29）	330（23.66）
三级医院	240 500（50.03）	239 442（49.96）	1 058（75.84）
年龄				38.24	< 0.001
≤ 24岁	72 388（15.06）	72 213（15.07）	175（12.54）
25 ~ 29岁	200 475（41.71）	199 961（41.72）	514（36.85）
30 ~ 34岁	144 687（30.10）	144 225（30.09）	462（33.12）
≥ 35岁	63 140（13.14）	62 896（13.12）	244（17.49）
婚姻状态				2.58	0.239
单身/离异/丧偶	1 505（0.31）	1 500（0.31）	5（0.36）
已婚	478 501（99.54）	477 115（99.55）	1 386（99.35）
同居	684（0.14）	680（0.14）	4（0.29）
受教育程度				24.46	< 0.001
大学及以上	190 229（39.57）	189 681（39.58）	548（39.28）
高中及中专	143 135（29.78）	142 646（29.76）	489（35.05）
初中及以下	147 326（30.65）	146 968（30.66）	358（25.66）
孕次				51.44	< 0.001
1次	177 928（37.02）	177 477（37.03）	451（32.33）
2次	173 375（36.07）	172 925（36.08）	450（32.26）
≥ 3次	129 387（26.92）	128 893（26.89）	494（35.41）
产次				21.46	< 0.001
0	222 779（46.35）	222 169（46.35）	610（43.73）
1次	223 985（46.60）	223 342（46.60）	643（46.09）
≥ 2次	33 926（7.06）	33 784（7.05）	142（10.18）
产检次数				31.60
< 7次	208 912（43.46）	208 207（43.44）	705（50.54）		< 0.001
7 ~ 11次	242 524（50.45）	241 893（50.47）	631（45.23）
≥ 12次	29 254（6.09）	29 195（6.09）	59（4.23）
孕周
28 ~ 31⁺⁶周	4 658（0.97）	4 427（0.92）	231（16.56）	6 682.12	< 0.001
32 ~ 36⁺⁶周	27 281（5.68）	26 731（5.58）	550（39.43）
≥ 37周	448 751（93.36）	448 137（93.50）	614（44.01）
多胎	7 013（1.46）	6 983（1.46）	30（2.15）	4.19	0.041
剖宫产史	116 198（24.17）	115 811（24.16）	387（27.74）	9.53	0.002
28周以下阴道出血	535（0.11）	514（0.11）	21（1.51）	232.16	< 0.001
胎位不正	14 260（2.97）	14 155（2.95）	105（7.53）	99.49	< 0.001
前置胎盘	2 063（0.43）	2 018（0.42）	45（3.23）	190.49	< 0.001
子宫破裂	129（0.03）	125（0.03）	4（0.29）	26.18	< 0.001
子痫前期	14 397（3.00）	14 029（2.93）	368（26.38）	2 625.26	< 0.001
贫血	156 897（32.64）	156 229（32.60）	668（47.89）	147.20	< 0.001
妊娠期高血糖	28 806（5.99）	28 706（5.99）	100（7.17）	3.28	0.072
慢性高血压	3 744（0.78）	3 721（0.78）	23（1.65）	12.59	< 0.001
心脏病	1 354（0.28）	1 340（0.28）	14（1.00）	23.44	< 0.001
肝病	2 041（0.42）	2 029（0.42）	12（0.86）	5.29	0.022
肾病	5 561（1.16）	5 537（1.16）	24（1.72）	3.41	0.065
肺病	180（0.04）	177（0.04）	3（0.22）	7.51	0.006

表1

表2

图2

图3

参考文献 20

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因素	单因素logistic回归分析		多因素logistic回归分析
因素	OR（95%CI）	P值	AOR（95%CI）	P值
贫血
否	Ref		Ref
是	1.90（1.71 ~ 2.11）	< 0.001	2.07（1.86 ~ 2.31）	< 0.001
28周以下阴道出血
否	Ref		Ref
是	14.24（9.17 ~ 22.10）	< 0.001	5.63（3.44 ~ 9.22）	< 0.001
前置胎盘
否	Ref		Ref
是	7.88（5.84 ~ 10.64）	< 0.001	1.55（1.13 ~ 2.14）	0.007
子痫前期
否	Ref		Ref
是	13.81（12.29 ~ 15.51）	< 0.001	3.99（3.49 ~ 4.56）	< 0.001
产检次数
< 7次	Ref		Ref
7 ~ 11次	0.77（0.69 ~ 0.86）	< 0.001	0.88（0.79 ~ 0.99）	0.034
≥ 12次	0.60（0.46 ~ 0.78）	< 0.001	0.83（0.63 ~ 1.10）	0.194
孕周
28 ~ 31⁺⁶周	Ref		Ref
32 ~ 36⁺⁶周	0.39（0.34 ~ 0.46）	< 0.001	0.47（0.4 ~ 0.56）	< 0.001
≥ 37周	0.03（0.02 ~ 0.03）	< 0.001	0.05（0.04 ~ 0.06）	< 0.001
多胎
否	Ref		Ref	< 0.001
是	1.49（1.03 ~ 2.14）	0.030	0.28（0.19 ~ 0.4）

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