應用ROPScore和CHOP ROP對中國早產兒視網膜病變進行早期預測

目的

早產兒視網膜病變(ROP)是一種導致視力喪失、視力損害和失明的疾病，最常在早產兒中表現出來。ROPScore和CHOP ROP(費城兒童醫院ROP)是相似的評分模型，使用產後體重增加、出生體重(BW)和孕齡(GA)等風險因素預測ROP。本研究的目的是比較ROPScore和CHOP ROP用於ROP早期預測的準確性和差異。

方法

2009年1月至2019年12月在中國進行了一項回顧性研究。符合入選條件的患者包括妊娠≤32周入院NICU的嬰兒或體重≤1500g的嬰兒。分析ROPScore和CHOP ROP的敏感性和特異性，以及其作為ROP獨立預測因子的適用性。

結果

5.0%的早產兒出現嚴重ROP。ROPScore檢測在ROP各階段的敏感性和特異性分別為55.8和77.8%。對嚴重ROP的敏感性和特異性分別為50和87.0%。預測嚴重ROPScore的受試者工作特征曲線下麵積為0.76。該值顯著高於分別測量出生體重(0.60)、胎齡(0.73)和通氣時間(0.63)的值。對於CHOP ROP，它正確預測了發生1型ROP的嬰兒(敏感性100%，特異性21.4%)。

結論

CHOP ROP模型預測發生1型ROP的嬰兒的敏感性為100%，而ROPScore的敏感性為55.8%。因此，CHOP ROP模型比ROPScore測試更適合中國人群。

臨床注冊編號和STROBE指南

本文是一項回顧性隊列研究，報道了ROPScore和CHOP ROP算法的結果。沒有關於人類參與者幹預的結果報告。因此，本研究不需要注冊，並遵循STROBE指南。

早產兒視網膜病變(ROP)是一種可導致視力喪失、視力損害和失明的疾病，最常出現在出生體重低(BW)和健康狀況差的嬰兒中。由於新生兒重症監護的迅速改善，早產兒的存活率在過去幾十年有所提高。因此，ROP的發生率增加了，特別是在新興工業化國家，形成了"第三種流行病"。“(1需要治療的ROP報告發生率從0到34.8%不等，[2，3.，4，5]這取決於當地的新生兒護理質量和每個患者的特點。

ROP的發生與多種危險因素有關。妊娠早期(GA)和低體重是兩個最重要的危險因素。其他因素包括輸血、機械通氣、貧血、呼吸困難、呼吸困難和健康不良。基於GA和BW的幾種ROP篩選指南已被介紹給新生兒學家，用於識別≤32周GA或BW≤1500 g的早產新生兒。早產兒的風險標準包括≤32周GA或體重≤1500克的新生兒。臨床過程非常不穩定的嬰兒也可被確定為發生ROP的高風險，表明需要進行眼科篩查[6］．確定早產兒ROP的挑戰包括遵守篩查指南、及時篩查的費用、擴大眼底檢查的潛在神經和心肺副作用，以及衛生專業人員所需的大量工作。因此，需要一種更可行的方法來確定需要ROP篩查的嬰兒。

Eckert等人提出的ROPScore是一種可以用來預測ROP嚴重程度的評分係統[7］．該算法利用了以下預測變量:出生體重、胎齡、輸血、機械通氣和出生第6周時的體重增加比例。分數是在嬰兒出生後的第六個星期通過電子表格計算出來的。得分越高，表明嬰兒發生嚴重ROP的風險越大[8］．CHOP ROP(費城兒童醫院ROP)在一組嬰兒的ROP預測模型中使用了出生後體重增加、BW和GA，符合當前ROP篩查指南[9］．

據作者所知，隻有少數研究驗證了這種篩選工具[8，9，10，11］．這些研究是對ROPScore在美國、加拿大、意大利和巴西人群中的有效性的回顧性分析。本研究的目的是評估ROPScore和CHOP ROP模型在中國人群ROP預測中的應用。

2009年1月至2019年12月在中國河南省的NICUs進行了一項回顧性隊列研究。鄭州大學附屬兒童醫院生命科學倫理委員會批準了該研究(IRB編號:20081227)。

患者人群

符合入選條件的患者包括在妊娠≤32周或體重≤1500 g時入住NICU的嬰兒。患有以下任何一種疾病的嬰兒被排除在本研究之外:遺傳代謝疾病、先天性重大畸形和出生後六周前死亡的嬰兒。

體重的測量

所有嬰兒均遵循標準臨床程序，從出生到出院每周進行體重測量。在孕40周時再次重複這些測量結果[12］．

ROPScore篩選

根據Eckert等人的建議，ROPScore篩查在出生後第6周使用Microsoft Excel電子表格(Microsoft, Redmond, WA, USA)進行。[7該算法利用了以下預測變量:出生體重、胎齡、輸血、機械通氣和出生第6周時的體重比例增加[7］．該分數是由線性回歸確定的，它考慮了每個變量對ROP開始的影響。

切羅普篩選

Binenbaum等人開發了一個更簡單的基於邏輯回歸的模型，名為PINT ROP [13］．品脫ROP組ROP風險較高。因此，研究人員將同樣的建模方法應用到更能代表當前美國ROP篩查標準(BW < 1501 g)的低風險隊列中，開發了一個名為CHOP ROP的更新模型[9］．數據從醫療記錄中收集並輸入一個基於網絡的數據庫，包括體重、GA、增重率測量、詳細的人口統計數據、眼科和醫療數據。通過實施數據輸入驗證規則，數據審核和差異檢查算法，對所有標簽值進行調查分析，保證數據質量[11，14］．

ROP篩選和分類

所有極早產嬰兒均由具有ROP專業知識的合格眼科醫生按照中國ROP檢查和治療指南進行ROP篩查[15］．根據初始篩選結果確定是否進行額外ROP篩選。ROP篩查的終止取決於視網膜血管發育情況或GA矯正後的45周[15］．根據ROP的國際分類，ROP被細分為1-5階段[16］．輕度ROP定義為在II區或III區有1期或2期ROP，無附加疾病[12］．1型ROP定義為I區任何階段的ROP，並伴有疾病;3期ROP為I區，無附加疾病;或2期或3期ROP在II區並伴有附加疾病[17］．2型ROP定義為I區無附加疾病的1或2期ROP;或3期ROP為II區，無附加疾病[17］．嚴重ROP定義為任何預閾值、任何3階段或任何閾值ROP [12］．

臨床資料收集

收集以下臨床資料:年齡、性別、孕齡、出生體重、輸血次數、每周測量體重、機械通氣和給氧天數、ROP檢查結果、壞死性小腸結腸炎(NEC)、支氣管肺發育不良(BPD)、腦室出血(IVH)和敗血症的發生率。ROP的診斷由兒科眼科醫生進行。ROP的評價如下:無、未成熟或成熟血管化。根據ROP國際分類對疾病進行分期[18，19］．

統計分析

SPSS軟件版本19.0 (SPSS, Inc.， Chicago, IL, USA)用於統計分析和數據管理。采用描述性方法分析母嬰特征，對連續變量采用t檢驗或單因素方差分析(> 2水平)，對分類變量采用卡方檢驗進行比較。受試者工作特征(ROC)曲線用於評估ROPScore和CHOP ROP模型連續值預測嚴重ROP的準確性。ROPScore作為因變量進行多元線性回歸。多元邏輯回歸分析中使用的自變量基於顯著相關性和顯著非參數單變量分析。對於嚴重的ROP，這些變量是:BW、GA、通氣時間、敗血症和出生第6周時的體重增加。統計學顯著性水平設為p< 0.05。

基線特征

在這項研究中，3624名兒童接受了ROP篩查，並進行了每周體重測量。對於出生時GA≤32周或BW≤1500 g的嬰兒，建立ROPScore和CHOP ROP模型。37名嬰兒因體重數據不完整或有病理情況而被排除在外。因此，本研究納入了3587例GA≤32周出生或體重≤1500 g的嬰兒。ROP任何階段的患病率為372/3587例(10.4%)。192名早產兒發生2型ROP(5.4%)， 180/3587名發生1型ROP，需要治療(5.0%)。該隊列的基線人口統計數據和臨床特征見表(Table1)．與無ROP組相比，1型或2型ROP組增重率要低得多。p< 0.001)。

ROPScore結果

ROPScore預測參與者ROP的準確性由ROC曲線決定(圖1)。1)．采用分界點法計算連續評分值的敏感性和特異性。ROPScore值的範圍為7.2 ~ 19.6。ROP各階段的最佳分界點為12.3(敏感性為55.8%，特異性為77.8%)，重度ROP的最佳分界點為13.3(敏感性為50.0%，特異性為87.0%)。

ROPScore的ROC曲線下麵積分別為0.70和0.76，可預測ROP的任何階段和嚴重ROP。單獨測量時，ROPScore嚴重ROP區域值顯著高於BW(0.60)、GA(0.73)和通氣持續時間(0.63)區域值(表2)2)．

ROPScore和嬰兒特征

多因素logistic回歸分析顯示，出生第6周時體重、GA、通氣時間、輸血次數、體重增加是ROP的危險因素。ROPScore對機械鑽速的預測傾向較弱。未調整係數為0.064，在95%可信區間(CI, 1.03 ~ 1.11)上比值比為1.07。在95% CI(0.84 ~ 10.45)下，調整係數為1.088，比值比為2.97(表2)3.)．

CHOP ROP模型結果

CHOP ROP模型對1型ROP的預測是正確的(敏感性100%)，但從出生到6周特異性較低，為21.4%，第三周為41.2%，第四周為36.9%，第5周為32.6%，第6周為38.0%。這些結果總結在(表4)．

Eckert等人開發了一個相對簡單的預測早產兒ROP的模型，稱為ROPScore [7］．該模型使用Excel電子表格實現，其中包含用於計算風險的邏輯回歸方程。該模型包括BW和GA的連續項而非二分項，單個時間點(出生後6周)的體重增加作為BW的比例，輸血的二分項和生命頭6周機械通氣中使用氧氣的二分項。假設對低或高風險病例有一個特定的臨界值，ROPScore在預測474個巴西嬰兒隊列中需要治療的ROP病例時具有98%的敏感性和56%的特異性[7］．在本研究中，在3587個中國嬰兒隊列中，ROPScore預測需要治療的ROP病例的敏感性為50%，特異性為87%。這些發現表明ROPScore不應用於確定總體篩查標準。相反，它應該用於減少低風險嬰兒的檢查頻率[7］．

在新生兒護理係統發達的國家，出生後體重增加ROP模型的不良表現可能與ROP病理生理學的差異有關，特別是在較大的GA嬰兒中。在較大的經後年齡，內源性胰島素樣生長因子-1 (IGF-1)的產生已經增加，因此低水平的IGF-1可能在嚴重ROP的發病機製中發揮較小的作用[20.］．相比之下，這類嬰兒的ROP可能主要是由高氧暴露驅動的，在氧誘導的ROP動物模型中，這已被證明會導致血管內皮生長因子抑製和視網膜血管破壞。值得注意的是，目前正在測試的其他ROP預測模型也存在局限性。例如，WINROP [21]被提議用於歐洲人群，並已得到幾項研究的驗證[12，22，23，24]，在預測機械鑽速方麵顯示出了強大的有效性。但也有研究表明，該評分在欠發達國家表現不佳，在欠發達國家中，中晚期早產兒也可發展ROP [25，26］．

我們在一大批中國嬰兒中驗證了CHOP ROP模型。隊列的規模，包括180個發生嚴重ROP的嬰兒，使我們能夠以較高的精確度估計模型的敏感性。在本研究中，CHOP ROP模型可以應用於臨床，減少三分之一的嬰兒需要檢查。使用該模型未排除1型ROP的嬰兒(敏感性為100%)，與評估的北美嬰兒(敏感性為98.5%)相比，該模型具有更高的敏感性[11］．因此，可以有把握地使用CHOP ROP模型，確保識別出所有1型ROP的嬰兒。該模型還可用於指導改進的篩查計劃，以減少低風險、年齡較大的ga嬰兒的檢查次數。

在中國，ROP的患病率因地區、新生兒護理水平和眼科篩查項目的可及性而異。重要的是，通過及時篩查可預防ROP引起的失明[27］．CHOP ROP和ROPScore模型對於預測ROP非常有用。評分係統已廣泛應用於新生兒學，包括新生兒重症監護，以幫助發現共病。預測算法代表了有前途的適當工具，可用於識別有發展嚴重ROP風險的早產兒，並減少對每個早產兒進行過多檢查的次數[28］．CHOP ROP模型在預測1型ROP方麵比ROPScore更敏感。預測算法的引入仍處於初步階段，應該強調的是，其目標不是取代目前的篩選指南。相反，這些工具可以幫助減少ROP漏診的發生率[29，30.］．

盡管這些預測算法有積極的方麵，但在臨床應用中也有局限性。首先，ROPScore計算僅使用出生後第6周的早產體重。因此，該試驗可能無法檢測出高危早產兒，這些早產兒的後ROP在體重測量前就開始發作，然後迅速發展[30.］．此外，發育強勁的早產兒過早出院是導致無法在正確時間收集體重數據的另一個因素，這導致無法應用ROPScore和CHOP ROP模型。

我們證明ROPScore和CHOP ROP模型是預測中國早產兒ROP的一種有效的、有前途的、無創的篩查工具。Eckert等人獲得的結果[7]與本隊列中獲得的高敏感性結果一致。關於ROPScore分界點，我們調整了在中國人群中使用的值(對於ROP的任何階段和嚴重ROP，分別為12.3和13.3)，類似於原始研究中使用的分界點[7］．這表明截斷點足以檢測出所有有嚴重ROP的早產兒。然而，靈敏度低於Eckert等人的報道。[7因此，ROPScore可能需要針對中國人口進行優化。在我們的研究中，CHOP ROP模型的敏感性高於Binenbaum等人報道的北美嬰兒。因此，CHOP ROP模型可能更適合中國人群。

在當前的研究中使用和/或分析的數據集包括在這篇發表的文章中。

羅普:

早產兒視網膜病變有

ROPScore:

早產兒視網膜病變評分

NICU:

新生兒加護病房

遺傳算法:

孕齡

BW:

出生體重

本研究得到河南省科技廳(162102310001)的資助。我們感謝父母允許他們的早產兒參加這項研究;鄭州大學附屬兒童醫院研究中心。

財務信息披露

作者沒有與本文相關的財務關係需要披露。

河南省科技廳(162102310001)資助。資助機構在研究的設計和進行中沒有任何作用;數據的收集、管理、分析和解釋;稿件的準備、審閱或批準;並決定投稿出版。

作者和聯係

1. 450018鄭州大學兒童醫院新生兒科，河南省兒童醫院，鄭州市兒童醫院，鄭州龍湖外環路33號

   孫慧卿，李明超，俞增遠

2. 周口市中心醫院新生兒科

   Yubin董

3. 中國平頂山市第一人民醫院新生兒科

   Yanxia劉

4. 中國鄭州新密婦幼保健院新生兒科

   Qingqin陳

5. 周口市永山醫院新生兒科

   Yanxi王

6. 中國周口市西華人民醫院新生兒科

   本程

7. 中國駐馬店平餘市人民醫院新生兒科

   Shaobo秦

8. 中國焦作市第二人民醫院新生兒科

   力平孟

9. 中國平頂山市平梅總醫院新生兒科

   Shanxiu李

10. 中國平頂山市婦幼保健院新生兒科

    Yanlun張

11. 濟源市人民醫院新生兒科

    Aiguo張

12. 中國鄭州市新鄭市人民醫院新生兒科

    weil嚴

13. 中國三門峽市中心醫院新生兒科

    宇鴻東

14. 駐馬店畢陽市人民醫院新生兒科

    Shuyi程

貢獻

概念和研究設計:HS。數據采集與分析:YD, YL, QC, YW, BC, SQ, LM, SL, YZ, AZ, WY, YD, SC, ML, ZY。起草手稿和數字:HS。所有作者同意提交的最終稿件，並同意對所有方麵的工作負責。

相應的作者

對應到Huiqing太陽．

倫理批準和同意參與

鄭州大學附屬兒童醫院生命科學倫理委員會批準了該研究(IRB編號20081227)。

同意出版

不適用。

相互競爭的利益

作者沒有利益衝突需要披露。

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