护理学报 ›› 2024, Vol. 31 ›› Issue (3): 57-62.doi: 10.16460/j.issn1008-9969.2024.03.057
产后压力性尿失禁风险预测模型的系统评价
王丽云1, 张明慧1, 张新月2, 沙凯辉1
- 1.滨州医学院 护理学院,山东 滨州 256600;
2.山东第一医科大学附属省立医院 神经内科,山东 济南 250021
摘要： 目的 系统评价产后压力性尿失禁风险预测模型,为产后压力性尿失禁风险预测模型的构建、应用及优化提供参考和借鉴。方法 检索PubMed、EBSCO、The Cochrane Library、Embase、Web of Science、中国知网、中国生物医学文献数据库、维普和万方等数据库,2名研究人员独立筛选文献、提取数据并采用预测模型偏倚风险评估工具评价预测模型的质量。结果 共纳入17项研究,共计20个预测模型,受试者工作特征曲线下面积（the area under curve, AUC）或C指数在0.68~0.97之间。纳入预测模型整体偏倚风险较高,主要由于样本量不足、未报告缺失数据、缺乏模型性能评估等原因。结论 产后压力性尿失禁风险预测模型处于初步发展阶段,部分预测模型建模方法学存在一定缺陷,未来应遵循模型开发与报告规范,构建预测性能优良、偏倚风险低、便于临床应用的风险预测模型。
中图分类号:
- R473.71
| [1] Bo K, Frawley HC, Haylen BT, et al.An International Urogynecological Association (IUGA)/International Continence Society (ICS) joint report on the terminology for the conservative and nonpharmacological management of female pelvic floor dysfunction[J]. Int Urogynecol J, 2017,28(2):191-213. DOI:10.1007/s00192-016-3123-4. [2] Moossdorff-Steinhauser H, Berghmans B, Spaanderman M, et al.Prevalence, incidence and bothersomeness of urinary incontinence between 6 weeks and 1 year post-partum: a systematic review and Meta-analysis[J]. Int Urogynecol J, 2021,32(7):1675-1693. DOI:10.1007/s00192-021-04877-w. [3] 左晓虎, 洪莉. 压力性尿失禁发病机制研究进展[J]. 现代妇产科进展, 2021,30(3):217-220. DOI:10.13283/j.cnki.xdfckjz.2021.03.015. [4] Giugale LE, Moalli PA, Canavan TP, et al.Prevalence and predictors of urinary incontinence at 1 year postpartum[J]. Female Pelvic Med Reconstr Surg, 2021, 27(2):e436-e441.DOI:10.1097/SPV.0000000000000955. [5] 王潇潇, 张蕾, 陆叶. 妊娠期及产后压力性尿失禁的影响因素研究进展[J]. 中华围产医学杂志, 2022,25(12):978-982.DOI:10.3760/cma.j.cn113903-20220521-00528. [6] MacArthur C, Wilson D, Herbison P, et al. Urinary incontinence persisting after childbirth: extent, delivery history, and effects in a 12-year longitudinal cohort study[J]. BJOG, 2016,123(6):1022-1029. DOI:10.1111/1471-0528.13395. [7] Monti M, Fischetti M, Santangelo G, et al.Urinary incontinence in women: state of the art and medical treatment[J]. Minerva Obstet Gynecol,2021,73(2):135-139. DOI:10.23736/S2724-606X.20.04635-3. [8] Chisholm LP, Sebesta EM, Gleicher S, et al.The burdens of incontinence: quantifying incontinence product usage and costs in women[J]. Neurourol Urodyn, 2022,41(7):1601-1611.DOI:10.1002/nau.25007. [9] 杨艳, 肖煜吟, 张婷, 等. 女性压力性尿失禁病人疾病认知及生命质量情况调查[J]. 全科护理, 2018,16(11):1281-1284. DOI:10.3969/j.issn.1674-4748.2018.11.001. [10] 李巧巧, 于霞, 罗映娟, 等. 女性压力性尿失禁疾病负担研究进展[J]. 中国计划生育和妇产科, 2022,14(9):10-12, 16. DOI:10.3969/j.issn.1674-4020.2022.09.03. [11] Moons KG, de Groot JA, Bouwmeester W, et al. Critical appraisal and data extraction for systematic reviews of prediction modelling studies: the CHARMS checklist[J]. PLoS Med,2014,11(10):e1001744.DOI:10.1371/journal.pmed.1001744. [12] Wolff RF, Moons K, Riley RD, et al.PROBAST: a tool to assess the risk of bias and applicability of prediction model studies[J]. Ann Intern Med, 2019,170(1):51-58. DOI:10.7326/M18-1376. [13] 向吉翠. 产后压力性尿失禁的影响因素及预测模型[J]. 医学理论与实践, 2020,33(24):4166-4168. DOI:10.19381/j.issn.1001-7585.2020.24.054. [14] 于津, 谢军. 产后压力性尿失禁危险因素的探讨及其预测模型的构建[J]. 同济大学学报(医学版), 2022,43(3):421-426. DOI:10.12289/j.issn.1008-0392.21432. [15] Jelovsek JE, Piccorelli A, Barber MD, et al.Prediction models for postpartum urinary and fecal incontinence in primiparous women[J]. Female Pelvic Med Reconstr Surg, 2013,19(2):110-118.DOI:10.1097/SPV.0b013e31828508f0. [16] Xu C, Guo Y, Chi X, et al.Establishment and validation of a simple nomogram for predicting early postpartum stress urinary incontinence among women with vaginal delivery: a retrospective study[J]. BMC Womens Health, 2023,23(1):8. DOI:10.1186/s12905-023-02160-2. [17] Chen L, Luo D, Chen X, et al.Development of predictive risk models of postpartum stress urinary incontinence for primiparous and multiparous women[J]. Urol Int, 2020,104(9-10):824-832. DOI:10.1159/000508416. [18] Cheng H, Gong F, Shen Y, et al.A nomogram model predicting the risk of postpartum stress urinary incontinence in primiparas: a multicenter study[J]. Taiwan J Obstet Gynecol, 2022,61(4):580-584.DOI:10.1016/j.tjog.2022.04.004. [19] Wang X, Jin Y, Xu X, et al.Development and validation of a predictive model for urinary incontinence postpartum: a prospective longitudinal study[J]. Int Urogynecol J, 2022,33(6):1609-1615. DOI:10.1007/s00192-022-05105-9. [20] 楼叶琳, 胡洋, 周一波, 等. 产后压力性尿失禁风险列线图的建立与验证[J].中华泌尿外科杂志, 2021,42(8):627-632.DOI:10.3760/cma.j.cn112330-20200422-00320. [21] Liu W,Qian L.Establishment and validation of a risk prediction model for postpartum stress urinary incontinence based on pelvic floor ultrasound and clinical data[J]. Int Urogynecol J,2022,33(12):3491-3497.DOI:10.1007/s00192-022-05395-z. [22] Baracho SM, Barbosa Da Silva L, Baracho E, et al. Pelvic floor muscle strength predicts stress urinary incontinence in primiparous women after vaginal delivery[J].Int Urogynecol J, 2012,23(7):899-906. DOI:10.1007/s00192-012-1681-7. [23] Leroy LS, Lúcio A, Lopes MH.Risk factors for postpartum urinary incontinence[J]. Rev Esc Enferm USP, 2016,50(2):200-207. DOI:10.1590/S0080-623420160000200004. [24] 黄洁贞, 叶明, 黄柳, 等. 盆底肌力强度对产后压力性尿失禁发生的预测作用研究[J]. 现代生物医学进展, 2015,15(24):4754-4756. DOI:10.13241/j.cnki.pmb.2015.24.041. [25] 焦子珊, 张新月, 沙凯辉. 决策树C5.0与Logistic回归对产后压力性尿失禁预测性能的比较[J]. 护理学报, 2022,29(3):12-18. DOI:10.16460/j.issn1008-9969.2022.03.012. [26] 陈彤, 胡洁, 师文. 产后压力性尿失禁发生风险的列线图预测模型建立与验证[J]. 中国计划生育学杂志, 2023,31(4):848-852. DOI:10.3969/j.issn.1004-8189.2023.04.020. [27] 陈玉. 经产妇妊娠足月期、产后早期尿失禁的发生现状及影响因素分析[D]. 湛江:广东医科大学, 2021. [28] 张伟娜, 林淑娇, 廖建梅, 等. 三维盆底超声联合剪切波弹性成像构建产后压力性尿失禁风险预测模型[J].交通医学, 2023,37(1):9-13.DOI:10.19767/j.cnki.32-1412.2023.01.003. [29] 沈丹萍. 基于盆底超声参数的Nomogram模型对产后压力性尿失禁的预测价值研究[D]. 苏州:苏州大学, 2020. [30] Ogundimu EO, Altman DG, Collins GS.Adequate sample size for developing prediction models is not simply related to events per variable[J]. J Clin Epidemiol, 2016(76):175-182. DOI:10.1016/j.jclinepi.2016.02.031. [31] 张蕊, 郑黎强, 潘国伟. 疾病发病风险预测模型的应用与建立[J]. 中国卫生统计, 2015,32(4):724-726. [32] Deo RC.Machine learning in medicine[J]. Circulation, 2015,132(20):1920-1930. DOI:10.1161/CIRCULATIONAHA.115.001593. [33] 刘雨安, 杨小文, 李乐之. 机器学习在疾病预测的应用研究进展[J]. 护理学报, 2021,28(7):30-34.DOI:10.16460/j.issn1008-9969.2021.07.030. [34] Steyerberg EW, Harrell FJ.Prediction models need appropriate internal, internal-external, and external validation[J]. J Clin Epidemiol,2016(69):245-247.DOI:10.1016/j.jclinepi.2015.04.005. [35] Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, et al.Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement[J]. BMJ, 2015,350(jan07 4):g7594. DOI:10.1136/bmj.g7594. |
| [1] | 邢春凤, 李国新, 张广清, 刘雅鑫, 孙晓伟. 产妇产褥期乳房胀痛危险因素分析及风险预测模型构建[J]. 护理学报, 2024, 31(3): 6-11. |
| [2] | 周梦娟, 朱晓丽, 张态, 段剑锋, 罗宇梅, 马维莉, 陆涵, 史婷婷, 杨怡霖, 李婷, 查耀蕾, 赵媛. 急性胰腺炎非重症患者住院时间延长预测模型的构建及验证[J]. 护理学报, 2023, 30(9): 7-12. |
| [3] | 朱明月, 丁晓彤, 史纪元, 李峥. 自我感知老化对老年人认知功能影响的系统评价[J]. 护理学报, 2023, 30(8): 52-57. |
| [4] | 叶磊, 张爱琴, 荣芸, 夏广惠. 老年髋部骨折患者术后谵妄风险预测模型的系统评价[J]. 护理学报, 2023, 30(7): 48-52. |
| [5] | 杨楠楠, 蒋慧萍, 史婷奇. 基于机器学习构建住院患者深静脉血栓风险预测模型的系统评价[J]. 护理学报, 2023, 30(23): 44-49. |
| [6] | 张海燕, 于卫华, 张利, 任影, 郑俊俊. 2型糖尿病老年患者生活空间移动性受限风险预测模型研究[J]. 护理学报, 2023, 30(22): 13-19. |
| [7] | 魏佳豪, 卜梦茹, 白子叶, 周瑾. 肺癌中医临床疗效评估工具测量学特性的系统评价[J]. 护理学报, 2023, 30(22): 56-62. |
| [8] | 王窈, 管玉香, 郑静, 许娟, 王超. 持续血糖监测在糖尿病患者中应用的系统评价再评价[J]. 护理学报, 2023, 30(21): 39-45. |
| [9] | 朱明月, 史纪元, 李峥. 计算机化认知训练对认知功能障碍患者干预效果的系统评价再评价[J]. 护理学报, 2023, 30(21): 46-53. |
| [10] | 周飞洋, 邓露, 龙柯宇, 杨婷婷, 谢琳琳, 吕倩, 郭春波. 老年人认知衰弱风险预测模型的系统评价[J]. 护理学报, 2023, 30(19): 45-50. |
| [11] | 董岩, 朱思颖, 王虹, 范甜甜, 黎玉梅, 韩媛. 青少年癌症幸存者重返校园体验质性研究的Meta整合[J]. 护理学报, 2023, 30(19): 56-61. |
| [12] | 张侍玉, 王玉然, 赵姝姝, 王杰敏. 头颈癌放疗患者重度放射性口腔黏膜炎风险预测模型的构建与验证[J]. 护理学报, 2023, 30(10): 68-72. |
| [13] | 燕文娟, 李壮苗, 余梦婷, 李施恩, 池艳红. 脑卒中患者病耻感影响因素的系统评价[J]. 护理学报, 2022, 29(8): 46-52. |
| [14] | 焦子珊, 张新月, 沙凯辉. 决策树C5.0与Logistic回归对产后压力性尿失禁预测性能的比较[J]. 护理学报, 2022, 29(3): 12-18. |
| [15] | 严雪, 刘倩倩, 魏思琪. 妇科癌症患者社会疏离影响因素的质性研究Meta整合[J]. 护理学报, 2022, 29(20): 39-43. |
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