社区孕产妇危险评分算法的评估和验证

背景

低收入和中等收入国家(LMICs)的高孕产妇死亡率与分娩时缺乏熟练接生员有关。风险分析工具可能有助于确定中低收入和中等收入国家存在死亡风险的孕妇。我们试图开发和验证一个低成本的孕产妇风险工具，社区孕产妇危险评分(CMDS)，旨在确定分娩时需要SBA的孕妇。

方法

为了设计CMDS算法，进行了初步的范围审查，以确定对SBA需求的预测因素。研究人员检查了在尼日利亚马库尔迪联邦医疗中心分娩的妇女的医疗记录(2019-2020年)，以寻找文献综述中确定的预测因素。记录与需要SBA相关的结局:剖腹产、产后出血、子痫和败血症。测定了产妇死亡率(MMR)。采用多因素logistic回归分析和曲线下面积(area under the curve, AUC)评价CMDS算法的预测能力。

结果

来自文献的7个因素预测了SBA的需求:年龄(20岁以下或35岁及以上)、胎次(无胎或多胎)、BMI(体重过轻或超重)、底高(小于35厘米或40厘米及以上)、不良的产科史、先兆子痫的迹象和并存的医疗条件。589名女性记录了这些因素，其中67%需要SBA (n = 396)， 1%死亡(n = 7)。MMR为1189 / 10万(95%置信区间478-2449)。先兆子痫、产科史和共存疾病的体征与需要SBA相关。年龄与胎次相互作用，提示CMDS需要调整，以表明年轻多胎产妇和老年初产产妇的风险较高。CMDS算法预测女性是否需要SBA的AUC为0.73 (95% CI 0.69-0.77)，住院死亡率的AUC为0.85 (95% CI 0.67-1.00)。

结论

CMDS是一种低成本的循证工具，使用了对马库尔迪589名妇女评估的7个风险因素。非专业卫生工作者可以使用CMDS进行标准化评估，并鼓励孕妇在准备分娩时寻求SBA，从而改善孕产妇死亡率高的国家的护理。

世界卫生组织(世卫组织)的报告表明，撒哈拉以南非洲占全球孕产妇死亡的三分之二[1］．同样，研究显示，尼日利亚妇女死于怀孕和分娩的几率为22分之一，而发达国家妇女的死亡率为4900分之一[2］．截至2017年，尼日利亚人口仅占世界人口的2%，但该国的孕产妇死亡负担占全球的23%，孕产妇死亡率为每10万例活产917例死亡。［1，3.］

贝努埃州是尼日利亚36个州之一，面临孕产妇死亡和发病率风险的妇女比例也很高[4，5］．研究表明，贝努埃州获得熟练接生员的机会有限[4，5，6，7］．自2018年以来，贝努埃州没有发表过MMR报告[5尽管该州迫切需要数据来为产前保健和分娩服务提供信息。［4］

在尼日利亚等受影响严重的国家，全球努力旨在降低孕产妇死亡率和发病率。其中一项努力体现在联合国可持续发展目标3中，即具体目标3.1、3.2和3.3，重点是将孕产妇死亡率降低到每10万活产70人以下;消除新生儿和五岁以下儿童可预防的死亡;到2030年分别减少非传染性疾病导致的过早死亡率[8］．研究表明，大力重视培训、招募和支持SBAs已成功地降低了孕产妇死亡负担高的国家的孕产妇死亡率。［9，10］．

在非洲部分地区，针对孕产妇和新生儿死亡率的干预措施为卫生保健工作者提供了平台，使他们能够向怀孕母亲提供有关更安全怀孕和分娩的宝贵信息。尼日利亚农村地区的助产士和社区卫生工作者严重短缺，他们往往是在护理中心对孕妇进行产科评估的初级卫生保健工作者[11，12］．为了支持这些重要的工作人员和其他提供产科护理的人员，世卫组织编制了关于产前、围产期和产后管理和维持孕产妇健康的最佳实践指南[13］．然而，这些建议不允许直接估计风险，也不考虑低资源环境下产妇护理的背景限制。同样，也有针对特定情况(如子痫前期)具有风险指标的妇女的利基评分系统，旨在防止孕产妇死亡[14]和近乎死亡的发病率[15］．然而，发展中国家还没有针对孕妇的全面、有效的风险评分系统。

社区孕产妇危险评分(CMDS)是基于循证研究开发的一种新颖、低成本的孕产妇风险分析工具。CMDS的目的是通过向偏远地区的孕妇提供知情和有价值的信息，改善保健工作者提供的护理，这些地区获得专业医疗保健的机会严重有限。这项研究的目的是在尼日利亚贝努埃州一家三级医院分娩的孕妇队列上验证CMDS算法。

搜索策略

2018年12月至2019年2月期间，使用Ovid MEDLINE和PubMed进行了初步范围审查，以了解有关预测不良孕产妇健康结果的风险因素的知识状况，特别是技术熟练的接生员可以预防的结果。用于评估文献的框架是基于低资源环境下产妇风险因素的先验知识。

研究纳入和排除标准

我们没有对研究类型施加任何限制。范围审查允许确定在孕产妇风险因素和护理框架内支持或引入新发现的研究，并且不局限于任何单一地区以促进概括性。

数据提取

本综述的每篇文章都提取了三个关键因素:所描述的风险因素的类型、风险因素与孕产妇死亡率或发病率之间的关联强度以及研究的局限性。然后，通过比较CMDS实施环境中的资源访问和产科知识，从这一提取的相关发现被用于告知CMDS算法的可行性。

预测准确性评估

预测准确性评估是使用2019年至2020年期间在尼日利亚马库尔迪联邦医疗中心分娩的连续孕妇的产前数据进行的。马库尔迪是贝努埃州的首府，位于尼日利亚中北部。回顾检查列出孕妇就诊细节的医疗记录，以记录有关人口统计学、产科史、药物管理、手术干预和产妇结局的数据。这些信息由训练有素的研究人员提取，他们将数据输入Excel电子表格进行初步分析、可视化和数据清理。

统计分析

采用基本描述性统计来描述所选变量的频率。我们使用二项式方法计算了每10万人的孕产妇死亡率和相关置信区间[16］．我们使用逻辑回归模型来评估从文献中识别的风险指标的预测能力。我们感兴趣的主要结果是需要进行SBA，这是由患者的临床表现和伴随症状和干预措施的综合衡量来定义的。这些是剖腹产，产后出血(定义为失血500毫升或更多)，子痫(定义为需要抗高血压药物和/或分娩时的抽搐)，和败血症。需要上述任何一种干预措施或出现上述任何一种并发症的患者被指定为需要SBA。次要结果是住院死亡率。

我们使用RStudio进行所有的统计分析(版本1.4;奥地利维也纳;2021)。采用受试者工作曲线(ROC)分析计算受试者工作曲线下面积(AUC)。AUC被用来告知CMDS的判别。AUC通过计算ROC下的面积来评估模型的敏感性和特异性。null模型将是一个AUC为0.5的模型，这意味着辨别能力并不比偶然更好[17］．模型AUC越接近1.0，性能越好。AUC为0.7表示有中度歧视，0.8表示有良好歧视，0.9或更高表示有良好歧视。显著性结果定义为95%，p值估计低于0.05。

道德的考虑

尼日利亚贝努埃州卫生与公众服务部批准开展这项研究(FMH/FMC/MED.108/VOL.I/X)。道德许可的规定允许放弃知情同意，因为本研究检查了医疗记录，不需要患者互动。在研究期间，患者的匿名性和保密性受到保护。

CMDS域

在删除113个重复记录后，文献检索产生了3527项研究。3504项研究在标题和摘要筛选中被排除，剩下23项记录用于全文筛选。在回顾了这23项研究的全文后，纳入了19篇论文(图2)。1)．

在文献中总共确定了7个与孕产妇死亡或发病率高风险相关的因素，并将其纳入CMDS算法。这些因素包括年龄、胎次、患者大小、产科史、宫底高度、先兆子痫的迹象和并存的疾病(表2)1)．这些因素中风险最高的群体是20岁以下和35岁以上的妇女[18]、未产(首次怀孕)或大产(胎次> 4)[19]，体重不足(身体质量指数(BMI) < 18.5 kg/m²)或超重(> 30 kg/m²) [20.，21]，或在妊娠晚期，臀底联合高度小于35厘米或大于40厘米[22，23］．此外，有以下任何一种产科史的患者:既往出血[24]、以前的死产或流产[25]，前一次臀位分娩[26]，以前的双胞胎(或更多)[27]，以前怀孕时间在1.5年以内或5年以上[28]，并报告胎儿运动减少[22高危(1种情况)或极高危(2种或以上情况)。同时存在的情况(母体败血症[29]、发烧伴膜破裂[30.]、人体免疫缺陷病毒(艾滋病毒)[24，31]，贫血[31]、肺结核[31]、女性外阴残割[32，33]、糖尿病[29]，以及疟疾[23，31)也被分为2级(高风险和极高风险)，根据妇女所呈现的情况的数量和类型进行记录1)．子痫前期是孕产妇死亡的常见原因[34]并根据两个发现被列为危险因素:母亲的血压和其他可能表明这种情况的迹象[22，35］．血压分为正常(< 120收缩压和< 90舒张压mmHg)、高(120 - 140收缩压和90 - 100舒张压mmHg之间)或非常高(>收缩压140和>舒张压100 mmHg)。子痫前期的症状包括蛋白尿、头痛、胃脘痛、视力模糊、每周体重增加1公斤或以上，以及癫痫发作。根据妇女血压和体征的组合，将子痫前期风险分为2级(高风险和极高风险)进行记录1)．

患者单因素总结

这项研究共纳入了589名女性。396名(67.2%)女性需要SBA, 1.2% (n = 7)女性发生医院死亡。产妇死亡率计算为每10万人中1189人(95%可信区间(95% ci):每10万人中478-2449人)。与每种CMDS因素的风险定义相匹配的妇女分布情况见表2．只有少数女性(< 10%)符合产科史、先兆子痫和并存疾病体征的极端高危类别的风险定义。

基于医院数据的预测准确性

在调整后的模型中，除眼底高度外，分娩时需要SBA的所有风险因素的比值比均大于1.0(调整后的比值比为0.697,95% CI 0.463-1.051)3.)．在回归模型中纳入的危险因素中，只有先兆子痫、并存疾病和产科史具有统计学意义的优势比(表2)3.)．年龄和胎次之间的相互作用项的包含表明需要考虑这些变量之间的影响修改和SBA的需要。年龄、胎次、患者大小和底高的比值比未发现有统计学意义。

CMDS对分娩过程中是否需要SBA有一定的鉴别能力，ROC分析提供的AUC为0.73 (95% CI 0.69-0.77)。2)．当使用仅基于死亡率的结果对同一模型进行测试时，AUC为0.85 (95% CI 0.67-1.0)，表明具有较高的鉴别能力(图2)。3.)．调整后的优势比在年龄、共存疾病的高风险和先兆子痫的高风险方面均高于1.0(表2)4)．其余比值比均低于1.0且无显著性。

CMDS需要SBA的AUC为0.73，死亡率为0.85，这表明它可以用于确定产前需要SBA的孕妇和有死亡风险的孕妇。CMDS确定了需要SBA进一步产科评估和熟练护理的妇女。

CMDS基于文献中的7个风险因素，需要有限的医学知识来测量(表2)1)．使用CMDS对孕妇进行评估所需的用品很少，所有这些都很容易获得，而且价格低廉:体温计、卷尺、血压袖带、身高表、蛋白质和葡萄糖尿液分析试纸条，以及成人体重秤。

在这项研究中，先兆子痫的体征、产科史和共存疾病与需要SBA高度相关(表2)3.)．虽然年龄、胎次、底高和BMI与分娩时需要SBA没有显著相关，但这些因素仍然是临床评估的重要指标，在常规产科评估中应予以考虑。

先兆子痫是唯一与死亡率显著相关的危险因素(表4)．其余因素不显著，这可能是由于孕妇在医院死亡的绝对人数较低(n = 7)。产妇死亡率为每10万活产死亡1189人，估计数高于尼日利亚全国每10万活产死亡917人的比率[1]，这与之前对2018年贝努埃州的估计相似。［5我们的置信区间与全国估计数重叠，这使我们无法确定贝努埃州的MMR是否显著更高。未来更大样本量的研究将允许更窄的贝努埃州MMR置信区间，以及亚组分析，以进一步检查贝努埃州死亡率的风险因素。

CMDS需要一个相互作用项来说明年龄和平方根与SBA需求之间的正相关关系。年龄较大的初产妇女和年龄较小的多胎妇女需要SBA的可能性比仅由这些因素预测的要高。因此，通过考虑年龄和平价之间的相互作用，对SBA需求的预测将得到改进。此外，CMDS标准中BMI变化的重要性可能被低估了，因为我们没有测量围产期BMI，只报告了子痫前期的妊娠晚期体重过度增加。BMI变化已被注意到与过多的孕产妇和新生儿并发症有关[36]，因此，未来的CMDS研究应利用BMI变化，而不是局限于产前BMI的评价。这将在未来的CMDS迭代中提供更准确的AUC估计。

这是文献中第一个为低资源环境中所有死亡率和发病率高的孕妇开发综合风险分析工具的研究。低收入和中等收入国家的孕产妇死亡率和发病率高得不成比例，但通过有针对性的干预措施，高风险孕妇可能更容易被识别出来，并被鼓励寻求SBA以准备分娩。熟练的接生员在分娩时的存在对于确保母亲和孩子的安全、成功分娩至关重要。通过在寻求SBA行为较少的环境中应用CMDS, SBA的吸收可能会增加，这将有效地有助于降低尼日利亚和贝努埃州的高孕产妇死亡率和发病率。

有可能对CMDS进行调整，以识别有风险的妇女并促进改善护理，例如将CMDS开发为社区筛查移动应用程序的护理点，使用短信短信，直接向并发症高风险的孕妇寻求SBA。事实上，在非洲大陆，移动保健技术的使用正在迅速增加[37，38]，而将一个经过验证的评分系统转换为一个供医护人员使用的移动应用程序，此前已被证明是成功的[39］．由于智能手机在大多数非洲国家的广泛使用，移动卫生技术使最终用户能够随时随地虚拟访问循证资源，例如这里介绍的CMDS。未来，我们希望将CMDS作为移动应用程序提供给尼日利亚贝努埃州的医疗保健人员使用，并试点使用定向短信，以促进SBA的采用。

CMDS被发现在临床环境中具有中等到良好的鉴别能力。CMDS的主要优势在于它是如何设计为非专业医疗保健工作者在低资源环境中使用的。在大多数产科评估由非专业人员完成的地区，CMDS可用于补充他们在产前检查期间对孕妇的评估，从而改善护理并促进SBA的吸收，最终致力于降低孕产妇发病率和死亡率。我们建议在本研究的基础上进行改进后，在社区环境中对CMDS进行前瞻性验证。我们建议最终将CMDS纳入由非专业卫生工作者在低资源环境下对孕妇进行的标准临床评估。

本研究有一定的局限性。本研究的主要局限性是用于CMDS评估的样本量有限。这是由于后勤和可行性的限制，这使得进行较长时间的数据收集以获得更大的样本是不现实的。另一个局限性是CMDS是使用医院队列患者进行评估的，这些患者更有可能需要SBA。CMDS算法无法解释与SBA需求相关的20%以上的可变性，因此表明存在文献搜索未捕捉到的其他潜在风险因素。因此，未来的研究需要在CMDS中识别并包括这些相关因素，并在社区内的孕妇队列上前瞻性地验证算法，以确定护理是否得到改善，熟练接生员的使用率是否得到提高。

CMDS是一种低成本、基于证据的工具，使用了马库尔迪评估的7个风险因素。非专业卫生保健工作者可以利用CMDS鼓励孕妇寻求SBA以准备分娩，从而改善孕产妇死亡率和发病率高的中低收入国家的护理。CMDS评估的许多因素与为农村地区妇女提供产科护理的卫生保健工作者的最佳实践指南密切一致。总而言之，这一工具的目的是改善卫生专业人员的护理，为妇女提供支持其怀孕所需的信息，同时通过广泛使用的移动技术的新应用降低风险。CMDS在孕产妇护理领域具有潜力，对该工具的进一步实地测试将支持其广泛实施。我们建议在不同的护理环境中进一步检查CMDS，包括农村、城市和郊区环境，以支持其实施。

本研究中使用和/或分析的数据集可根据合理要求从通讯作者处获得。

AUC:

曲线下面积

体重指数:

体重指数

CMDS:

社区孕产妇危险评分

艾滋病毒:

人体免疫缺陷病毒

中华民国:

受试者工作曲线

小企业管理局:

熟练接生员

人:

世界卫生组织

95%置信区间:

95%置信区间

我们要感谢联邦医疗中心的Paul Aganyi, Gboko LGA卫生部的Elizabeth Akpehe和Gboko LGA卫生部的Levi Kwaghngee，感谢他们在尼日利亚开发和运行CMDS应用程序方面的贡献和帮助。

资金由加拿大大挑战提供。这笔资金直接授予了作者所在的机构:加拿大国际外科网络。加拿大大挑战获得了加拿大全球事务部的支持。“加拿大大挑战”的网站可在以下网址找到:https://www.grandchallenges.ca．

作者及隶属关系

1. 加拿大国际外科网络，#212-1650 Duranleau街，温哥华，BC, V6H 3S4，加拿大

   Rajan Bola, Fanan Ujoh, Ugochinyere Vivian Ukah和Ronald Lett

2. 伦敦南岸大学可持续发展与弹性基础设施与社区中心，英国伦敦

   Fanan Ujoh

3. 加拿大蒙特利尔麦吉尔大学流行病学、生物统计学和职业健康系

   Ugochinyere Vivian Ukah

贡献

r.b.， F.U, U.V.U和R.L.提出了这个假设。佛罗里达大学验证了这一理论，收集了数据，并与当地利益相关者合作获取了当地的围产期记录。R.L.监督了该项目，并对结果的解释做出了贡献。R.B.在f.u.， u.v.u.和R.L.的协助下准备了手稿。所有作者阅读并批准了最终的手稿。

相应的作者

对应到Rajan流星锤．

伦理批准并同意参与

作者所提交的研究方法没有引起不良的伦理问题。因此，这项研究被批准了。尼日利亚贝努埃州马库尔迪联邦医疗中心健康研究伦理委员会通过参考编号FMH/FMC/MED.108/VOL.I/X转达了伦理批准

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

这份报告的作者声明没有竞争利益。

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