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    中国首份中重度卵巢过度刺激综合征发病率报告出炉!

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      来源:重庆市某某食品机械运营部  更新时间:2025-07-11 06:59:54  【打印此页】  【关闭】

    中国首份中重度卵巢过度刺激综合征发病率报告出炉!中国中重

    2023-04-03 13:59 · 生物探索

    北医三院的首份研究人员从全国住院患者数据收集系统医院质量监测系统中提取相关数据,评估了2013年至2017年间中国国家数据库中中度和重度 OHSS 的度卵度刺发生率。

    卵巢过度刺激综合征(Ovarian Hyperstimulation Syndrome,巢过 OHSS)是一种在生殖医学治疗中常见的并发症,它通常发生在接受人工授精、激综体外受精(IVF)或卵胞浆内单精子注射(ICSI)等技术的合征女性身上。在这些技术中,发病需要使用药物刺激卵巢排卵,率报炉并在排卵前采集卵子进行人工受孕。告出但是中国中重,有时药物的首份作用可能导致卵巢过度刺激,产生过多的度卵度刺卵子,导致病症出现。巢过

    OHSS的激综特征是卵巢明显增大,性类固醇浓度高,合征血管外渗出物积聚。其症状可以轻微到严重,包括腹胀、恶心、呕吐、腹痛、乏力、头痛、胸闷、胸痛等。在重度病例中,还会有水肿、呼吸困难、肝功能异常、血压升高等症状,甚至可能危及生命。一般建议轻度OHSS在门诊治疗,而中度和重度OHSS需要住院治疗。

    OHSS的发生代表着辅助生殖技术(ART)风险,然而此前,它在中国的发病率并未得到统计。为此,北医三院的研究人员从全国住院患者数据收集系统医院质量监测系统中提取相关数据,评估了2013年至2017年间中国国家数据库中中度和重度 OHSS 的发生率。2023年2月7日,相关结果以“The Incidence of Moderate and Severe Ovarian Hyperstimulation Syndrome in Hospitalized Patients in China”为题发表于Health Data Science。

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    图1 研究成果(图源:[1])

    研究的资深作者、中国工程院院士、北医三院教授乔杰表示:“我们的目的是描述中国女性中度和重度 OHSS 的发病率。这是中国人口的第一份全国报告,我们相信我们的研究结果非常有助于一线临床医生更好地了解 OHSS 的负担。”

    该研究使用了来自医院质量监控系统(Hospital Quality Monitoring System,HQMS)的电子健康记录和中国国家卫生委员会关于取卵(ovum pick-up,OPU)周期数据的年度报告。HQMS覆盖了中国大陆大部分三级医院的住院患者数据,并受到中国国家卫生健康委员会监管。取卵周期数据年度报告分局全国ART管理信息系统收集的OPU数据编制而成,被认为是中国大陆最新最全面的ART服务数据。共有约18000名符合条件的中度或重度OHSS 患者和158万个OPU周期纳入研究。

    报告显示,从2013年到2017年,中国育龄妇女中度和重度OHSS的发病率为1.14%。在研究期间,年发病率呈下降趋势。此外,与其他年龄组相比,35岁以下接受ART的妇女应更密切地监测OHSS。研究的第一作者、北医三院管理研究助理郑丹妮解释说:“在此期间,26-30岁和31-35岁的女性约占新增OHSS病例的80%,这表明26-35岁的女性是OHSS的高危人群。”

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    图2 2013-2017年中重度OHSS发病率变化趋势(图源:[1])

    该研究揭示的中度和重度OHSS的发生率以及 26-35 岁女性的高危情况与之前的报道一致。关于发病率的下降趋势,研究人员指出,可能是由标准化方案、拮抗剂方案的应用和卵母细胞冷冻保存的广泛采用所促成的。

    该研究仍然存在一些局限性。由于所采用的数据库缺乏包括体重指数、促排卵周期、既往OHSS发作等在内的一些详细信息,限制了更进一步的精细研究。数据库也没有将OHSS病例的“中度”和“重度”进行区分,因此无法单独报告两者的发病率。此外,数据库中的数据出于管理目的,需要在提交一段时间后才能用于分析,因此该报告中的发病率数据是几年前的。

    但随着ART的广泛应用,OHSS作为促排卵过程中常见的并发症,了解疾病负担并确定高危人群对于改善接受ART妇女的健康依然是不可或缺的。乔杰教授表示:“当我们能够获得更精细的数据时,我们将进一步详细调查这些健康问题。”

    参考资料:

    [1]Danni Zheng, Ying Shi, Yuanyuan Wang, et al, The Incidence of Moderate and Severe Ovarian Hyperstimulation Syndrome in Hospitalized Patients in China, Health Data Science (2023). DOI: 10.34133/hds.0009

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