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B组链球菌感染中血清炎症因子的变化及其对胎膜早破合并绒毛膜羊膜炎的预测价值

期刊:Biomarkers in MedicineDOI:10.2217/bmm-2023-0588

学术研究报告:B族链球菌感染孕妇血清炎症因子变化及其对胎膜早破合并绒毛膜羊膜炎的预测价值


作者及机构
本研究由浙江大学医学院附属妇产科医院的Xiaorui Dong(通讯作者)、Xixi Chen、Mengling Xue及Yina Zhang共同完成,发表于《Biomarkers in Medicine》期刊(2024年4月16日在线发表)。


学术背景
B族链球菌(Group B Streptococcus, GBS)是孕妇生殖道常见定植菌,可导致新生儿感染、胎膜早破(Premature Rupture of Membranes, PROM)和绒毛膜羊膜炎(Chorioamnionitis, CS)等严重并发症。尽管GBS筛查和抗生素预防已广泛应用,但PROM合并CS的预测仍缺乏可靠标志物。既往研究表明,炎症因子如IL-6、TNF-α、降钙素原(Procalcitonin, PCT)和高敏C反应蛋白(High-sensitivity CRP, hs-CRP)可能与产科并发症相关,但其联合预测价值尚未明确。本研究旨在揭示GBS感染孕妇血清炎症因子的变化规律,并评估其对PROM合并CS及不良妊娠结局的预测效能。


研究流程与方法
1. 研究对象与分组
- 纳入420例孕妇,分为GBS感染组(220例)和非GBS感染组(200例)。GBS感染组进一步按妊娠结局分为良好结局组(153例)和不良结局组(67例),按是否发生PROM分为PROM组(58例)和非PROM组(162例),PROM组再分为CS组(21例)和非CS组(37例)。
- 纳入标准:妊娠≥28周、单胎、无妊娠特异性并发症(如妊娠高血压、糖尿病)及自身免疫疾病。排除标准:合并严重免疫系统疾病、恶性肿瘤或认知障碍。

  1. 样本采集与检测

    • 采集空腹肘静脉血,离心分离血清后于-80℃保存。
    • 采用ELISA法检测血清IL-6、TNF-α、PCT和hs-CRP水平(试剂盒分别来自Roche、Siemens和Milbio公司)。
  2. 观察指标与统计分析

    • 比较两组孕妇的基线资料、炎症因子水平、PROM及不良妊娠结局发生率。
    • 使用SPSS 21.0进行数据分析:计量资料以均值±标准差表示(t检验),计数资料以百分比表示(χ²检验或Fisher精确检验)。
    • 通过受试者工作特征曲线(ROC)评估炎症因子对PROM合并CS及不良妊娠结局的预测价值。

主要结果
1. 基线数据与并发症发生率
- GBS感染组PROM发生率显著高于非感染组(26.36% vs. 8.50%,p<0.001),且不良妊娠结局(如产后出血、产褥感染、早产等)发生率更高(p均<0.05)。

  1. 炎症因子水平比较

    • GBS感染组血清IL-6、TNF-α、PCT和hs-CRP水平均显著高于非感染组(p均<0.001)。
    • 不良结局组炎症因子水平高于良好结局组(如IL-6:60.31±17.40 vs. 50.20±13.27 ng/mL,p<0.001)。
    • PROM组和CS组的炎症因子水平亦显著高于对应非病变组(p均<0.05)。
  2. ROC分析结果

    • 联合预测模型(IL-6+TNF-α+PCT+hs-CRP)对PROM合并CS的曲线下面积(AUC)为0.873(敏感性95.24%,特异性70.27%),对不良妊娠结局的AUC为0.913(敏感性86.57%,特异性87.58%),显著优于单一指标预测。

结论与价值
1. 科学意义
- 首次证实IL-6、TNF-α、PCT和hs-CRP的联合检测可显著提高GBS感染孕妇PROM合并CS及不良妊娠结局的预测准确性,为临床早期干预提供量化依据。
- 揭示了炎症因子在GBS相关产科并发症中的协同作用机制,补充了现有病理生理学理论。

  1. 应用价值
    • 联合检测方案操作简便(基于常规ELISA技术),成本可控,适合基层医院推广,有助于降低围产期母婴风险。

研究亮点
1. 创新性发现
- 提出“四因子联合预测模型”,突破单一标志物预测效能不足的局限。
- 明确GBS感染孕妇炎症因子动态变化与妊娠结局的剂量-效应关系。

  1. 方法学优势
    • 严格分层设计(按结局、PROM、CS细分亚组),增强结果可靠性。
    • 采用高敏感性和特异性的hs-CRP检测技术,提升数据精度。

局限性与展望
本研究为单中心回顾性研究,样本量较小(尤其CS组仅21例),未来需扩大样本并开展多中心前瞻性验证。此外,炎症因子阈值需结合人群差异进一步优化。

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