一种结合了新型子宫峡部比率（APTUIR）、超声征象和临床症状的诺模图，用于预测深部后位子宫内膜异位症

《Archives of Gynecology and Obstetrics》：A nomogram integrating a novel uterine isthmus ratio (APTUIR), sonographic signs and clinical symptoms for predicting posterior deep endometriosis

　　

摘要

目的

本研究旨在提出一种新的、可重复的经阴道超声（TVUS）测量方法——子宫峡部前后壁厚度比值（APTUIR），并构建一个将此参数与其他超声评估结果及临床症状结合的判别模型，以预测盆腔深部子宫内膜异位症（DE）的风险。

方法

这项回顾性研究纳入了362名子宫内膜异位症患者（其中153例患有盆腔深部子宫内膜异位症，209例未患），这些患者在2021年至2024年间接受了TVUS检查并接受了手术治疗。研究评估了APTUIR、子宫白色滑动线（WSL）以及临床症状。采用LASSO回归算法识别独立预测因子并构建判别模型。通过曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线分析（DCA）以及内部验证（500个自助样本）来评估模型性能。

结果

研究结果显示，两组患者在性交疼痛、月经期间排便异常、CA125水平、子宫前后径、合并存在的子宫内膜息肉（EPs）、子宫后峡部回声、子宫前壁WSL、子宫后壁WSL、卵巢吻征以及APTUIR等方面存在统计学上的显著差异（p < 0.05）。确定了四个关键预测因子：APTUIR、子宫后壁WSL、子宫内膜息肉（EPs）和月经期间肠道功能障碍。该判别模型的预测性能优异：AUC为0.933（95%置信区间：0.901–0.957），敏感性为85.0%，特异性为88.0%，准确率为86.7%。校准曲线显示模型具有良好的一致性，决策曲线表明其具有较高的临床实用性。

结论

基于APTUIR的判别模型提供了一种无创且高度准确的工具，可用于识别高风险盆腔深部子宫内膜异位症。它有助于实现客观的风险分层，并促进患者及时转诊至专科医生，尤其是在非专科医疗机构中。