女性围绝经期综合征患病影响因素及患病概率预测研究
叶康丽1
陈昌贵2
任菁菁1
1.浙江大学医学院附属第一医院全科医学科,杭州 3100032.杭州市妇产科医院党政综合办公室,杭州 310016
摘要：目的 本研究旨在分析女性围绝经期综合征(PMS)的社会、生物学影响因素,预测围绝经期女性罹患PMS的概率,为预防、诊断、管理PMS和预测女性患病概率提供相应依据.方法 选取2019年10月-2020年6月于杭州市妇产科医院更年期保健专科门诊就诊的围绝经期女性212人作为研究对象.根据研究对象改良Kupperman量表(KMI)得分将其分为2组,其中KMI得分＜15分者分入健康组(n=111),KMI得分≥15分者分入PMS组(n=101).采用健康问卷(一般信息问卷+KMI)对研究对象进行问卷调查,并在完成问卷调查1周内完成实验室辅助检查.通过多因素Logistic回归分析PMS患病的影响因素;依据回归分析结果构建PMS患病风险预测模型,并通过诺莫(Nomogram)图将模型可视化.结果 通过单因素分析和多因素分析得出:γ-谷氨酰转肽酶(y-GT)、钙、文化水平、痛经情况、每日水果摄入量、适量运动情况为研究对象PMS患病的影响因素(P＜0.05).根据回归分析结果构建PMS患病风险预测模型,其受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.783(P＜0.001,95％CI:0.721～0.846),提示此模型可用于围绝经期女性罹患PMS的概率预测.通过Nomogram图将PMS患病风险预测模型进行可视化,发现γ-GT对PMS患病的影响最大,其次为钙,此后依次为文化水平、每日水果摄入量、痛经和适量运动情况,以上各项相加总得分为21～59分时所对应围绝经期女性罹患PMS的概率为0.1～0.9.结论 围绝经期女性PMS患病的影响因素包括γ-GT、钙、文化水平、痛经情况、每日水果摄入量、适量运动情况,根据PMS患病影响因素的多因素Logistic回归分析结果构建的PMS患病风险预测模型可用于围绝经期女性罹患PMS的概率预测,且可通过Nomogram图将其可视化.
关键词：围绝经期综合征改良Kupperman量表评分影响因素诊断概率预测
分类号：R711(妇科学)
资助基金：浙江省医药卫生科技计划项目(2020KY232)
论文发表日期：2023-09-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 60-67 )
英文信息