摘要目的 分析宫颈前角(Anterior uterocervical angle,ACA)、宫颈长度(Cervical length,CL)及剪切波速度(Shear wave velocity,SWV)在宫颈机能不全自发性早产风险中的联合预测价值.方法 以2023年2月-6月在南京医科大学第二附属医院妇产科建档的376例宫颈机能不全孕妇为研究对象,分析不同孕周(19～23 w+6 d、24～27 w+6 d、28～33 w+6 d、34～36 w+6 d)时ACA、CL、SWV与孕周的相关性.对所有孕妇随访至完成分娩,根据孕妇是否早产分为早产组与非早产组,比较2组孕妇的一般资料.经Logistic回归分析宫颈机能不全孕妇早产的风险因素,根据危险因素构建预测模型,采用受试者工作特征(Receiver operating characteristic curve,ROC)曲线分析ACA、CL、SWV对宫颈机能不全孕妇自发性早产风险的单独及联合预测效能,采取Pearson相关性分析ACA、CL及SWV与宫颈机能不全孕妇孕周的相关性.结果 不同孕周的宫颈机能不全孕妇SWV、CL间,差异有统计学意义(P＜0.05),且随着孕周增加SWV、CL呈下降趋势(P＜0.05),不同孕周的宫颈机能不全孕妇比较,ACA差异无统计学意义(P＞0.05).Pearson相关性分析结果表明,SWV、CL与宫颈机能不全孕妇的孕周呈负相关关系(r=-0.628、-0.867,P＜0.05).ACA与宫颈机能不全孕妇的孕周无相关性(r=0.109,P=0.081).376例孕妇中自发性早产79例,自发性早产率为21.01％(79/376),足月产297例,足月产率为78.99％(297/376).将79例自发性早产孕妇纳入早产组,其余297例足月产孕妇分为非早产组,经单因素分析表明,两组年龄、BMI、流产次数、辅助生殖技术妊娠情况、孕周,差异无统计学意义(P＞0.05),与非早产组比较,早产组ACA升高,CL、SWV降低(P＜0.05).Logistic回归分析表明ACA、CL、SWV均是导致宫颈机能不全孕妇自发性早产的重要风险因素(P＜0.05),建立早产联合预测模型:Logistic(P)=-48.126+6.059×SWV+0.206×CL+0.295× ACA;ROC 曲线分析表明,ACA、CL、SWV对宫颈机能不全孕妇自发性早产的单独预测灵敏度分别为82.90％、68.30％、80.50％,ACA+CL+SWV联合预测灵敏度为93.90％.结论 ACA、CL、SWV在宫颈机能不全孕妇自发性早产风险中具有一定预测价值,3个指标联合预测的敏感度与准确度较高.