切换至 "中华医学电子期刊资源库"

中华产科急救电子杂志 ›› 2013, Vol. 02 ›› Issue (03) : 192 -197. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-3259.2013.03.011

所属专题: 专题评论 文献

论著

重度子痫前期及子痫病情严重程度评估系统的建立
张红霞1, 刘慧姝2,(), 陈敦金3,(), 邝鉴銮4, 狄小丹2, 魏晓存5   
  1. 1. 510150 广州医科大学附属第三医院产科 广州重症孕产妇救治中心 广东省产科重大疾病重点实验室(现在广东省珠海市妇幼保健院)
    2. 510150 广州医科大学附属第三医院产科 广州重症孕产妇救治中心 广东省产科重大疾病重点实验室(现在广州市妇女儿童医院产科)
    3. 510150 广州医科大学附属第三医院产科 广州重症孕产妇救治中心 广东省产科重大疾病重点实验室
    4. 510150 广州医科大学附属第三医院产科 广州重症孕产妇救治中心 广东省产科重大疾病重点实验室(现在香港大学深圳医院妇产科)
    5. 510150 广州医科大学附属第三医院产科 广州重症孕产妇救治中心 广东省产科重大疾病重点实验室(现在河南省郑州市妇幼保健院产科)
  • 收稿日期:2013-04-26 出版日期:2013-08-18
  • 通信作者: 刘慧姝, 陈敦金

Establishing a prediction system for preeclampsia and eclampsia patients

Hong-xia ZHANG1, Hui-shu LIU2,(), Dun-jin CHEN3,(), Jian-luan KUANG4, Xiao-dan DI2, Xiao-cun WEI5   

  1. 1. Department of Obstetrics, the Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou 510150, China
  • Received:2013-04-26 Published:2013-08-18
  • Corresponding author: Hui-shu LIU, Dun-jin CHEN
  • About author:
    Corresponding author: LIU Hui-shu, Email:
    CHEN Dun-jin, Email:
引用本文:

张红霞, 刘慧姝, 陈敦金, 邝鉴銮, 狄小丹, 魏晓存. 重度子痫前期及子痫病情严重程度评估系统的建立[J/OL]. 中华产科急救电子杂志, 2013, 02(03): 192-197.

Hong-xia ZHANG, Hui-shu LIU, Dun-jin CHEN, Jian-luan KUANG, Xiao-dan DI, Xiao-cun WEI. Establishing a prediction system for preeclampsia and eclampsia patients[J/OL]. Chinese Journal of Obstetric Emergency(Electronic Edition), 2013, 02(03): 192-197.

目的

根据妊娠期生理变化与重度子痫前期及子痫的病理特点,建立客观量化的病情严重程度评估系统。

方法

回顾性分析1999年10月至2007年10月转入广州医科大学附属第三医院(广州重症孕产妇救治中心)产科重症监护病房的437例重度子痫前期及子痫患者病历资料进行病情严重程度量化评分,分析分值与重度子痫前期或子痫患者各器官功能障碍及并发症的关系,建立重度子痫前期及子痫患者病情严重程度评估系统。不同评分组间器官功能障碍采用χ2检验分析,重度子痫前期及子痫患者病情评估系统死亡风险预测公式采用logistic回归分析。

结果

建立的重度子痫前期及子痫评分系统由20个生理参数组成,包括:体温、血压、呼吸频率、心率、氧分压、氧合指数(PaO2/FiO2 )、pH值、钠离子浓度、钾离子浓度、肌酐、丙氨酸氨基转移酶、血小板计数、总胆红素、白蛋白、纤维蛋白原、白细胞计数、血细胞比容、血尿酸、年龄及神经系统评分。随着评分分值增加,重度子痫前期和子痫患者器官功能障碍发生率及器官受损数目显著增加。死亡风险预测公式:log eY/(1-Y)=-6.56+0.927×神经系统评分+0.149×(总评分-神经系统评分)。

结论

初步建立了重度子痫前期及子痫病情严重程度评估系统,以利于提高该类患者病情评估。

Objective

To establish a prediction system for preeclampsia and eclampsia patients according to pregnancy physiological and pathological changes.

Methods

A retrospective study was conducted in 437 preeclampsia and eclampsia patients, who were admitted to the intensive care unit of the Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University from October 1999 to March 2007. Then we analyzed the relationship between scores and the maternal organ dysfunction, and established the prediction scoring system for preeclampsia and eclampsia. The data were analyzed by using Chi-square test and the mortality prediction equation by using logistic regression model.

Results

The prediction system involved 20 clinical indexes, including body temperature, pressure, respiratory rate, heart rate, arterial partial pressure of oxygen, PaO2/FiO2, arterial pH value, serum sodium, serum potassium, serum creatinine, ALT, blood platelets count, serum total bilirubin, serum albumin, fibrinogen, white blood count, hematocrit, blood uric acid, age and scores of nervous system. The number of organ dysfunction was increaring with the scores up. The prediction equation for the mortality risk was log eY/(1-Y)=-6.56+ 0.927×scores of nervous system+ 0.149×(total scores-scores of nervous system).

Conclusion

Establishing a prediction system for the preeclampsia and eclampsia patients can evaluate the illness severity better.

表1 重度子痫前期及子痫评分系统
? 参数 0分 1分 2分 3分 4分
1 体温(直肠℃) 36.0~38.5 34.0~36.0 32.0~34.0 30.0~32.0 <30.0
? ? ? 38.5~39.0 ? 39.0~41.0 ≥41.0
2 血压(mm Hg) 收缩压 90~136 136~150 150~160 160~180 ≥180
? ? ? ? ? ? <90
? ? 或舒张压 60~90 90~100 100~110 110~120 ≥120
3 呼吸频率(次/min) 15~25 10~15 6~10 35~50 <6
? ? ? 25~35 ? ? ≥50
4 心率(次/min) 70~120 120~140 140~180 ≥180
? ? ? ? 56~70 40~56 <40
5 氧分压PaO2(kPa) ≥10.58 9.38~10.58 8.26~9.38 7.34~8.26 <7.34
6 PaO2/FiO2(mm Hg) ≥300 225~300 175~225 100~175 <100
7 pH值 7.33~7.50 7.50~7.60 7.25~7.33 7.15~7.25 <7.15
? ? ? ? ? 7.60~7.70 ≥7.70
8 钠离子浓度(mmol/L) 130~150 150~155 155~160 160~180 ≥180
? ? ? ? 120~130 110~120 <110
9 钾离子浓度(mmol/L) 3.5~5.5 3.0~3.5 2.5~3 6.0~7.0 <2.5
? ? ? 5.5~6 ? ? ≥7.0
10 肌酐(μmol/L) 18.75~82.5 <18.75 104.99~187.85 ≥187.85
? ? ? ? 82.5~104.99 ? ?
11 ALT(U/L) <40 40~120 120~500 ≥500
12 血小板计数(×109/L) 120~550 50~120 20~50 <20
? ? ? 550~1000 ≥1000 ? ?
13 总胆红素(μmol/L) <34 34~51 51~85 85~136 ≥136
14 白蛋白(g/L) ≥27 21~27 15~21 <15
15 纤维蛋白原(g/L) 2.5~6.3 1.6~2.5 1~1.6 0.5~1 <0.5
16 白细胞计数(×1012/L) 3~20 20~40 ≥40
? ? ? ? 1~3 ? <1
17 血细胞比容(L/L) 30~39.0 39.0~42.5 17.0~25.5 <17.0 ≥51
? ? ? ? 42.5~51.0 ? ?
18 血尿酸(μmol/L) 100~350 350~520 ≥520
19 年龄(岁) 18~35 ≥35
? ? ? <18 ? ? ?
20 神经系统评分 积分=15-GCS分值 ? ? ? ?
表2 格拉斯哥昏迷评分(GCS)
表3 不同评分组孕妇器官功能障碍发生数目情况
表4 不同评分组孕妇各器官功能障碍发生情况
[1]
Sibai BM, Frangieh AY. Management of severe preeclampsia. Curr Opin Obstet Gynecol, 1996, 8(2):110-113.
[2]
Sibai BM, Spinnato JA, Watson DL, et al. Pregnancy outcome in 303 cases with severe preeclampsia. Obstet Gynecol, 1984, 64(3):319-325.
[3]
Haddad B, Barton JR, Livingston JC, et al. Risk factors for adverse maternal outcomes among women with HELLP (hemolysis, elevated liver enzymes, and low platelet count) syndrome. Am J Obstet Gynecol, 2000, 183(2):444-448.
[4]
Martin SR, Foley MR. Intensive care in obstetrics: an evidence-based review. Am J Obstet Gynecol, 2006, 195(3):673-689.
[5]
Bhagwanjee S, Paruk F, Moodley J, et al. Intensive care unit morbidity and mortality from eclampsia: an evaluation of the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score and the Glasgow Coma Scale score. Crit Care Med, 2000, 28(1):120-124.
[6]
Withagen M, Wallenburg H, Steegers E, et a1. Morbidity and development in childhood of infants born after temporizing treatment of early onset pre-eclampsia. BJOG, 2005, 112(7):910-914.
[7]
Hall HJ, Odendaal DW. Delivery ofpatients with early onset,severe pre-eclampsia. BJOG, 2001,74(2):143-150.
[8]
Wessel G, Annelies R, Gouke J, et a1.A randomised controlled trial comparing two temponzmg man agement strategles,one with an done without plasma volume expansion,for severe and early onset pre-eclampsia. BJOG, 2005, 112(10):1358-1368.
[9]
Chappell LC, Enye S, Seed P, et al.Adverse perinatal outcomes and risk factors for preeclampsia in women with chronic hypertension: a prospective study. Hypertension, 2008, 51(4):1002-1009.
[10]
Haddad B, Deis S, Gofinet F, el al. Maternal and perinatal outcomes during expectant management of 239 severe preeclamptic women between 24 and 33 weeks′ gestation. Am J Obstet Gynecol, 2004, 190(6):1590-1595.
[11]
El-Solh AA, Grant BJ. Comparison of severity of illness scoring systems for critically ill obstetric patients. Chest, 1996, 110(5):1299-1304.
[12]
Afessa B, Green B, Delke I, et al.Systemic inflammatory response syndrome,organ failure, and outcome in critically ill obstetric patients treated in an ICU. Chest, 2001, 120(4):1271-1277.
[13]
Mirghani HM, Hamed M, Ezimokhai M, et al. Pregnancy-related admissions to the intensive care unit. Int J Obstet Anesth, 2004, 13(2):82-85.
[14]
Sibai B, Dekker G, Kupferminc M. Pre-eclampsia. Lancet, 2005, 365(9461):785-799.
[15]
Deruelle P, Coudoux E, Ego A, et al. Risk factors for post-partum complications occurring after preeclampsia and HELLP syndrome. A study in 453 consecutive pregnancies. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol, 2006, 125(1):59-65.
[16]
Bolte AC, van Geijn HP, Dekker GA. Management and monitoring of severe preeclampsia. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol, 2001(96):8-20.
[1] 洪玮, 叶细容, 刘枝红, 杨银凤, 吕志红. 超声影像组学联合临床病理特征预测乳腺癌新辅助化疗完全病理缓解的价值[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2024, 21(06): 571-579.
[2] 李霞林, 贺芳. 产后出血风险评估和早期预警系统[J/OL]. 中华妇幼临床医学杂志(电子版), 2024, 20(05): 498-503.
[3] 奚玲, 仝瀚文, 缪骥, 毛永欢, 沈晓菲, 杜峻峰, 刘晔. 基于肌少症构建的造口旁疝危险因素预测模型[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(01): 48-51.
[4] 屈勤芳, 束方莲. 盆腔器官脱垂患者盆底重建手术后压力性尿失禁发生的影响因素及列线图预测模型构建[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2024, 18(06): 606-612.
[5] 张春玉, 陈海云, 肖忠萍, 罗琴, 潘运昌. 血清NT-proBNP 预测肺栓塞心脏功能障碍的临床分析[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2024, 17(05): 805-808.
[6] 犹成亿, 尤恒, 叶东樊, 张雯, 刘禹, 王仁宇, 苏琳茜, 甘慧, 徐智. 基于3D Res U-Net-Faster RCNN 技术和CT 影像学特征的肺结节性质预测模型的建立[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2024, 17(05): 673-679.
[7] 张卫锋, 张天翼, 赵正维, 王海强, 尹逊亮. VE /VCO2 斜率对肺癌肺叶切除术后心血管并发症的预测意义[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2024, 17(05): 725-730.
[8] 公宇, 廖媛, 尚梅. 肝细胞癌TACE术后复发影响因素及预测模型建立[J/OL]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2024, 13(06): 818-824.
[9] 王贝贝, 崔振义, 王静, 王晗妍, 吕红芝, 李秀婷. 老年股骨粗隆间骨折患者术后贫血预测模型的构建与验证[J/OL]. 中华老年骨科与康复电子杂志, 2024, 10(06): 355-362.
[10] 孙晗, 于冰, 武侠, 周熙朗. 基于循环肿瘤DNA 甲基化的结直肠癌筛查预测模型的构建与验证[J/OL]. 中华消化病与影像杂志(电子版), 2024, 14(06): 500-506.
[11] 韦巧玲, 黄妍, 赵昌, 宋庆峰, 陈祖毅, 黄莹, 蒙嫦, 黄靖. 肝癌微波消融术后中重度疼痛风险预测列线图模型构建及验证[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(08): 715-721.
[12] 蔡晓雯, 李慧景, 丘婕, 杨翼帆, 吴素贤, 林玉彤, 何秋娜. 肝癌患者肝动脉化疗栓塞术后疼痛风险预测模型的构建及验证[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(08): 722-728.
[13] 王誉英, 刘世伟, 王睿, 曾娅玲, 涂禧慧, 张蒲蓉. 老年乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解的预测因素分析[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(07): 641-646.
[14] 董晟, 郎胜坤, 葛新, 孙少君, 薛明宇. 反向休克指数乘以格拉斯哥昏迷评分对老年严重创伤患者发生急性创伤性凝血功能障碍的预测价值[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(06): 541-547.
[15] 黄圣楷, 许斌, 苏健, 孙龙. 海南省2010~2020年乙型肝炎流行趋势的时间序列分析及预测[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(06): 555-561.
阅读次数
全文


摘要


AI


AI小编
你好!我是《中华医学电子期刊资源库》AI小编,有什么可以帮您的吗?