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（68.1%） were primiparas（158 with PSUI，and other 45 without），other 95（31.9%） were multiparae（72 with PSUI，
and other 23 without）. The AUC of the risk prediction model for PSUI in primiparas was 0.719〔95%CI（0.643，0.795）〕，
and that of the risk prediction model for PSUI in multiparae was 0.833〔95%CI（0.738，0.928）〕. Hosmer-Lemeshow
2
goodness-of-fit test suggested that the PSUI risk prediction model for primiparas had poor calibration（χ =34.11，P<0.001），
2
while that for multiparae had satisfactory calibration（χ =9.62，P=0.293）. Conclusion The PSUI risk prediction model
for primiparas could effectively distinguish PSUI，but its applicability needs to be further improved. The PSUI risk prediction
model for multiparae had acceptable performance，which may be used and promoted as an evaluation tool for early pelvic floor
rehabilitation in multiparae.
【Key words】 Urinary incontinence，stress；Postpartum period；Predictive model；External validation；Maternal health

国际尿控协会（International Continence Society，
为什么开展本研究：
ICS）将尿失禁（urinary incontinence，UI）定义为一种
本研究关注了国内产后压力性尿失禁高发生率以
可以在客观上证实的不自主地漏尿现象，并由此给患者 及对产妇不良社会心理影响的现状，对前期构建的产
带来社交活动和个人卫生方面的困扰 ［1］ 。研究发现， 后压力性尿失禁风险预测模型进行了基于独立队列的
妊娠和分娩是导致 UI 发生的高危因素 ［2-3］ 。我国产后
外部验证。
UI 的发生率为 12.50%~15.53%，而压力性尿失禁（stress
行业贡献：
urinary incontinence，SUI）是最常见的一种类型，占比 首先，从应用价值的角度来讲，本研究提高了预
高达约 70% ［4-5］ 。产后 SUI 虽然是一种非致命性的疾病， 测模型的外部适用性，为产后压力性尿失禁高危人群
但其会对患者社会关系和身心健康产生显著影响 ［6-7］ ，
同时也对医疗行业造成了较大的经济负担 ［6，8］ 。研究 的识别与筛查提供了有效工具。
其次，从学术价值来讲，目前国内外模型开发的
报道在医务人员监督下的强化盆底肌训练对 SUI 具有预
防效果 ［9］ ，但这在医疗资源不足的临床实践中是不现 文献较多，但对模型进行外部验证的文献较少，使得
预测模型难以在其他临床环境使用，临床转化率较低，
实的。因此，寻求一种简便易行的产后 SUI 风险预测工
本研究开创性地对产后压力性尿失禁预测模型进行外
具是识别高危人群并提供有效临床干预支持的优势选
部验证，具有前瞻性学术价值。
择，有利于资源利用的最有效化。
本研究团队前期运用受试者工作特征（ROC）曲线 在 UI；（2）有腹部及阴道手术史；（3）合并糖尿病
结合多因素 Logistic 回归分析分别构建了初产妇及经产 及高血压；（4）合并前置胎盘、先兆流产、羊水异常、
妇产后 SUI 风险预测模型，并通过内部验证显示其具有 胎儿生长受限、阴道出血等情况。产后 SUI 风险预测模
较好的区分度及一致性，有望成为孕产妇 SUI 风险预测 型的建模组资料及数据参考文献［10］。本研究通过南
的有效工具 ［10］ 。最终确立的初产妇产后 SUI 风险预测 方医科大学深圳医院伦理委员会的审查批准（批件号：
模型包括年龄、流产史、妊娠期 SUI 和此次分娩方式 4 NYSZYYEC20170014），并于电话随访时获得产妇的口
个预测因子，而经产妇产后 SUI 风险预测模型则纳入妊 头知情同意。
娠前体质指数（BMI）、流产史、妊娠期 SUI 和此次分 1.2 临床资料收集 采用与模型开发类似的数据收集
娩方式 4 个临床因素。与国外现有的产后 SUI 风险预测 方法，根据预测模型的独立危险因素，通过电子医疗记
模型相比 ［11］ ，该模型的独特之处在于面向中国人群， 录收集研究对象年龄、身高、妊娠前体质量、流产史和
并证实了使用风险列线图预测经产妇产后 SUI 的可能 分娩史的相关信息；由受过统一培训的助产士进行电话
性，使模型的适用人群更广泛，临床应用价值更高。 随访，询问产妇当前是否发生 SUI，并回顾性收集妊娠
根据预测模型国际规范指南（TRIPOD）要求，一 期 SUI 发生情况以及产前盆底肌训练实施情况。与前期
个良好的临床预测模型，需要通过建模以外的样本数据 构建模型的研究不同，本研究收集的主要结局指标是产
进行外部验证其可外推性 ［12］ 。故本研究旨在外部验证 后 6 个月 SUI 的发生情况，而非产后 6 周。SUI 的诊断
该模型，为进一步推广、应用奠定实践基础。 按照 ICS 的标准 ［1］ ，询问产妇：“您是否在用力或体
1 对象与方法 力活动（例如体育活动）或打喷嚏、咳嗽时而不自主地
1.1 研究对象 于 2020 年 7—9 月在南方医科大学深 流失尿液？”，当回答“是”时，诊断为 SUI。关于产
圳医院、香港大学深圳医院进行电话随访，通过电子病 前盆底肌训练实施情况，首先询问产妇：“您在怀孕期
历系统选取产后 6 个月的产妇作为验证组进行产后 SUI 间是否锻炼了盆底肌（即尿道、阴道和直肠周围的肌
风险预测模型外部验证。纳入标准：（1）单胎孕产 肉）？” ［13］ ，如回答“是”，进一步调查实施时间及
妇；（2）年龄≥ 18 岁。排除标准：（1）妊娠前已存 频率。