受胎の保持産物の臨床予測：産科歴と超音波を組み合わせて、重度の産後出血の精度を改善する

背景の現在の課題は、産後出血（PPH）の管理を改善して、母体の死亡率をさらに低下させる方法です。この研究の目的は、特定の産科歴と超音波検査所見を組み合わせて、重度のPPHを使用して、受胎維持産物（RPOC）の予測精度を改善できるかどうかを調査することを目的としています。方法この遡及的研究には、RPOCと診断された56人の患者が含まれていました。次の臨床データを抽出しました：妊娠第2予測流産の産科歴、前の妊娠後（時間）後のRPOCの臨床的疑いがあった時間、グレースケール超音波検査（RPOC長軸長[サイズ]）、および色ドップラーGutenberg分類（RPOC高血管性）に基づく超音波検査の発見。この研究では、輸血療法または経カテーテル動脈塞栓術を重症PPHとして必要とする症例を定義しました。患者は、重度のPPHの有無に応じて2つのグループに分けられました。重度のPPHの予測因子は、ロジスティック回帰モデルを使用して評価されました。モデルAは、妊娠中期の流産と時間の組み合わせで構成され、モデルBはモデルAと長軸サイズの組み合わせで構成され、モデルCはモデルBとRPOC高血管性の組み合わせで構成されていました。結果多変数分析は、長軸サイズが重度のPPHの唯一の重要な予測因子であることを示しました（オッズ比[OR]、10.38; 95％信頼区間[CI]、2.06-63.86）。高血管性。C統計は、モデルA（OR、0.723; 95％CI、0.551-0.847）およびモデルB（OR 0.834; 95％CIのモデルC（OR、0.863; 95％CI、0.731-0.936）で高かった（0.731-0.936）、0.677-0.923）。結論特定の産科の歴史（妊娠第2回の流産と時間）と超音波検査所見（長軸サイズとRPOC高血管性）を組み合わせることで、重度のPPHを使用したRPOCの予測精度が向上します。この予測モデルは、重度のPPHを備えたRPOCの有用な臨床スクリーニングツールである可能性があります。

Background The current challenge is how to improve the management of postpartum hemorrhage (PPH) to reduce the maternal mortality rate further. This study aimed to investigate whether a combined specific obstetric history and ultrasonographic findings can improve the predictive accuracy of retained products of conception (RPOC) with severe PPH. Methods This retrospective study included 56 patients who were diagnosed with RPOC. We extracted the following clinical data: obstetric history of second-trimester miscarriage, the time at which there was clinical suspicion of RPOC after the previous pregnancy (TIME), grayscale ultrasonographic finding (RPOC long-axis length [SIZE]), and color Doppler ultrasonographic finding based on the Gutenberg classification (RPOC hypervascularity). In this study, we defined cases requiring blood transfusion therapy or transcatheter arterial embolization as severe PPH. The patients were divided into two groups according to the presence or absence of severe PPH. The predictors of severe PPH were evaluated using logistic regression models. Model A comprised a combination of second-trimester miscarriage and TIME, Model B comprised a combination of Model A and long-axis SIZE, and Model C comprised a combination of Model B and RPOC hypervascularity. Results The multivariable analysis showed that long-axis SIZE was the only significant predictor of severe PPH (odds ratio [OR], 10.38; 95% confidence interval [CI], 2.06-63.86) independent of second-trimester miscarriage, TIME, and RPOC hypervascularity. The c-statistic was higher in Model C (OR, 0.863; 95% CI, 0.731-0.936) than in Model A (OR, 0.723; 95% CI, 0.551-0.847) and Model B (OR, 0.834; 95% CI, 0.677-0.923). Conclusion Combining a specific obstetric history (second-trimester miscarriage and TIME) and ultrasonographic findings (long-axis SIZE and RPOC hypervascularity) improves the predictive accuracy of RPOC with severe PPH. This prediction model may be a useful clinical screening tool for RPOC with severe PPH.