分娩中の「低リスク」の女性の間での産後出血の予測のための新しいバイオマーカー

背景：分娩後出血（PPH）は、母体の死亡率の世界的な原因であり、子宮のアトニーは主要な寄与因子です。ただし、信頼できるバイオマーカーが不足しているため、一般集団におけるPPHの正確な予測は依然として困難です。 方法：レトロスペクティブコホートデータを使用して、子宮のアトニーによって引き起こされるPPHと診断された40人の女性の血漿サンプルの48個のサイトカインを定量化しました。また、炎症反応に関連する以前に報告されたヘモグラムおよび凝固パラメーターを分析しました。最小絶対収縮および選択演算子（Lasso）とロジスティック回帰を適用して、予測モデルを開発しました。確立されたモデルは、将来のコホートでさらに評価され、一時的に検証されました。 結果：14の因子は、IL2Rα、IL9、MIP1β、TNFβ、CTACK、出生前HB、リンパ％、PLR、およびLNSIIがLASSOによって選択され、予測モデルAを構築する2つのグループ間で有意差を示しました。モデルBは、出生前HB、PLR、IL2Rα、およびIL9を使用して構築されました。トレーニングセット、内部検証セット、および時間検証セットのモデルAの曲線下面積（AUC）値は、それぞれ0.846（0.757-0.934）、0.846（0.749-0.930）、および0.875（0.789-0.961）でした。モデルBの対応するAUC値は、0.805（0.709-0.901）、0.805（0.701-0.894）、および0.901（0.824-0.979）でした。決定曲線分析の結果は、両方のノモグラムがアトニックPPHを予測するために高い純利益をもたらすことを示しました。 結論：「低リスクの」膣分娩を受けている女性の新しいバイオマーカーを特定し、アトニックPPHの予測モデルを開発し、アトニックPPHの根底にあるメカニズムのさらなる調査のための免疫学的洞察を提供しました。

BACKGROUND: Postpartum hemorrhage (PPH) is the primary cause of maternal mortality globally, with uterine atony being the predominant contributing factor. However, accurate prediction of PPH in the general population remains challenging due to a lack of reliable biomarkers. METHODS: Using retrospective cohort data, we quantified 48 cytokines in plasma samples from 40 women diagnosed with PPH caused by uterine atony. We also analyzed previously reported hemogram and coagulation parameters related to inflammatory response. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and logistic regression were applied to develop predictive models. Established models were further evaluated and temporally validated in a prospective cohort. RESULTS: Fourteen factors showed significant differences between the two groups, among which IL2Rα, IL9, MIP1β, TNFβ, CTACK, prenatal Hb, Lymph%, PLR, and LnSII were selected by LASSO to construct predictive model A. Further, by logistic regression, model B was constructed using prenatal Hb, PLR, IL2Rα, and IL9. The area under the curve (AUC) values of model A in the training set, internal validation set, and temporal validation set were 0.846 (0.757-0.934), 0.846 (0.749-0.930), and 0.875 (0.789-0.961), respectively. And the corresponding AUC values for model B were 0.805 (0.709-0.901), 0.805 (0.701-0.894), and 0.901 (0.824-0.979). Decision curve analysis results showed that both nomograms had a high net benefit for predicting atonic PPH. CONCLUSION: We identified novel biomarkers and developed predictive models for atonic PPH in women undergoing "low-risk" vaginal delivery, providing immunological insights for further exploration of the mechanism underlying atonic PPH.