胎盘MRI评分联合临床特征对胎盘植入性疾病孕妇产后出血的预测价值

doi:10.3877/cma.j.issn.1673-5250.2025.01.005

目的

探讨胎盘MRI评分联合临床特征对胎盘植入性疾病（PAS）孕妇产后出血（PPH）的预测价值。

方法

选择2019年2月至2023年9月在广州医科大学附属妇女儿童医疗中心经剖宫产术分娩时证实为PAS的102例患者为研究对象。根据PPH 量，将其分为研究组（n=64，PPH 量≥1 000 m L）和对照组（n=38，PPH 量＜1 000 m L）。采用胎盘MRI评分，对PAS孕妇的产前胎盘MRI征象进行评分，再采用单因素分析及多因素非条件logistic回归分析法对PAS孕妇发生PPH 危险因素进行分析，并构建相关回归方程（预测模型），采用受试者工作特征（ROC）曲线，评估该模型对PAS孕妇发生PPH 的预测价值。本研究经广州医科大学附属妇女儿童医疗中心伦理委员会审核通过（伦理审批号：穗妇儿科伦通字〔2022〕第317B00号）。

结果

①2组患者PAS类型构成比和胎盘MRI评分总分比较，差异均有统计学意义（P＜0.05）。②多因素非条件logistic回归分析结果显示，胎盘植入/穿透（OR=0.991，95%CI：0.982～1.000，P=0.044）与胎盘MRI评分总分（OR=0.996，95%CI：0.993～0.998，P=0.002）是PAS患者发生PPH 的独立危险因素。③基于上述导致PAS孕妇发生PPH 的2项独立危险因素，构建预测模型。该预测模型的ROC 曲线下面积（AUC）为0.915（95%CI：0.855～0.974），根据约登指数最大原则（约登指数为0.723），其预测PAS孕妇发生PPH 的敏感度为82.8%，特异度为89.5%。

结论

胎盘MRI评分总分、胎盘植入/穿透是预测PAS患者发生PPH 的独立危险因素。本研究构建的PAS患者发生PPH 相关预测模型，对于评估PAS孕妇发生PPH 具有一定预测价值。

关键词: 产后出血, 胎盘疾病, 磁共振成像, Logistic模型, ROC曲线, 预测, 孕妇

Objective

To evaluate the predictive utility of MRI-based scoring c ombined with clinical parameters for postpartum hemorrhage（PPH）in patients with placenta accreta spectrum disorders （PAS）.

Methods

A total of 102 patients with PAS confirmed by cesarean section at the Guangzhou Women and Children's Medical Center，Guangzhou Medical University between February 2019 and September 2023 were included.According to the amount of PPH，patients were divided into the study group （n=64，PPH volume≥1 000 m L）and the control group （n=38，PPH volume＜1 000 m L）.MRI scoring was used to evaluate prenatal MRI signs in PAS patients.Univariate analysis and multivariate unconditional logistic regression analysis were conducted to identify risk factors for PPH in PAS patients and to construct a related regression equation （predictive model）.The predictive value of the model was evaluated by the receiver operating characteristic（ROC）curve.Ethical approval for this study was granted by the Ethics Committee of Guangzhou Women and Children's Medical Center，Guangzhou Medical University （Approval No.SFEY-2022-317B00）.

Results

①Univariate analysis showed statistically significant differences in the distribution of PAS types and total MRI scores between two groups （P ＜0.05）.②Multivariate logistic regression analysis revealed that placental implantation/penetration （OR=0.991，95%CI：0.982-1.000，P=0.044）and total MRI score（OR=0.996，95%CI：0.993-0.998，P=0.002）were independent risk factors for PPH in PAS patients.③A predictive model was constructed based on the two independent risk factors.The area under the ROC curve（AUC）of the model was 0.915（95%CI：0.855-0.974）.According to the Youden index maximum principle （Youden index was 0.723），the sensitivity and specificity of predicting PPH in PAS patients were 82.8%and 89.5%，respectively.

Conclusions

Total MRI score and placental implantation/penetration are independent risk factors for PPH in PAS.The constructed predictive model has certain predictive value for assessing PPH in PAS patients.

Key words: Postpartum hemorrhage, Placenta diseases, Magnetic resonance imaging, Logistic models, ROC curve, Forecasting, Pregnant women

表1 本研究PAS孕妇胎盘MRI检查参数设置

参数	T2WI压脂	T1WI	DWI（b=800）
重复时间（ms）	2 000	5.1	4 126
回波时间（ms）	87	2.2	57
层厚（mm）	5	3	3
视野（mm）	330×330	330×330	210×350

表1 本研究PAS孕妇胎盘MRI检查参数设置

参数	T2WI压脂	T1WI	DWI（b=800）
重复时间（ms）	2 000	5.1	4 126
回波时间（ms）	87	2.2	57
层厚（mm）	5	3	3
视野（mm）	330×330	330×330	210×350

表2 本研究PAS孕妇胎盘MRI评分标准

评分项目	0分	1分	2分
前置胎盘类型	-	边缘型前置胎盘/胎盘低置	中央型前置胎盘
胎盘/子宫膨出	-	+/-	+
胎盘缺血性梗死	-	+/-	+
T2WI胎盘内低信号带	-	1处	≥2处
胎盘内异常血管	-	1处	≥2处
胎盘床异生血管	-	1处	≥2处
T2WI胎盘床低信号线消失	-	+/-	+
膀胱壁中断	-	模糊	不连续
胎盘穿透	-	+/-	+
子宫肌层变薄和中断	-	厚度≤1 mm	不连续
既往剖宫产术次数	-	1次	≥2次

表2 本研究PAS孕妇胎盘MRI评分标准

评分项目	0分	1分	2分
前置胎盘类型	-	边缘型前置胎盘/胎盘低置	中央型前置胎盘
胎盘/子宫膨出	-	+/-	+
胎盘缺血性梗死	-	+/-	+
T2WI胎盘内低信号带	-	1处	≥2处
胎盘内异常血管	-	1处	≥2处
胎盘床异生血管	-	1处	≥2处
T2WI胎盘床低信号线消失	-	+/-	+
膀胱壁中断	-	模糊	不连续
胎盘穿透	-	+/-	+
子宫肌层变薄和中断	-	厚度≤1 mm	不连续
既往剖宫产术次数	-	1次	≥2次

图1 本研究1例PAS孕妇胎盘植入MRI征象［图1A：T2WI矢状位，红色箭头示中央型前置胎盘，白色箭头示T2WI胎盘内低信号带；图1B：T2WI矢状位，白色箭头示T2WI胎盘床低信号线消失；图1C：T2WI横轴位，胎盘/子宫膨出，胎盘穿透，子宫肌层中断（白色箭头所示）；图1D：T2WI横轴位，红色箭头示胎盘内异常血管，白色箭头示胎盘床异生血管］

表3 2组PAS孕妇一般临床资料比较

组别	例数	年龄［例数（%）］		孕次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	产次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	人工终止妊娠术次数［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	辅助生殖［例数（%）］	合并妊娠期糖尿病［例数（%）］
组别	例数	＜35岁	≥35岁	孕次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	产次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	人工终止妊娠术次数［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	辅助生殖［例数（%）］	合并妊娠期糖尿病［例数（%）］
研究组	64	39（60.9）	25（30.1）	4（2，5）	1（0，3）	1（0，2）	2（3.1）	15（23.4）
对照组	38	20（52.6）	18（47.4）	3（3，4）	1（0，2）	1（0，3）	6（15.8）	12（31.6）
统计量		χ ²=0.68		w=3 326.50	w=3 472.00	w=3 187.50	χ ²=3.68^a	χ ²=0.81
P值		0.411		0.829	0.160	0.438	0.055	0.368
组别	例数	合并妊娠期高血压疾病［例数（%）］	PAS类型［例数（%）］			胎盘MRI评分总分［分，M ( Q₁,　 Q₃ )］
组别	例数	合并妊娠期高血压疾病［例数（%）］	胎盘黏连	胎盘植入	胎盘穿透	胎盘MRI评分总分［分，M ( Q₁,　 Q₃ )］
研究组	64	0（0）	12（18.7）	43（67.2）	9（14.1）	10.5（7.0，14.0）
对照组	38	3（7.9）	34（89.5）	4（10.5）	0（0）	5.0（3.0，9.0）
统计量		—^b		χ ²=54.54		w=4 100.00
P值		0.049		＜0.001		＜0.001

表3 2组PAS孕妇一般临床资料比较

组别	例数	年龄［例数（%）］		孕次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	产次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	人工终止妊娠术次数［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	辅助生殖［例数（%）］	合并妊娠期糖尿病［例数（%）］
组别	例数	＜35岁	≥35岁	孕次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	产次［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	人工终止妊娠术次数［次，M ( Q₁,　 Q₃ )］	辅助生殖［例数（%）］	合并妊娠期糖尿病［例数（%）］
研究组	64	39（60.9）	25（30.1）	4（2，5）	1（0，3）	1（0，2）	2（3.1）	15（23.4）
对照组	38	20（52.6）	18（47.4）	3（3，4）	1（0，2）	1（0，3）	6（15.8）	12（31.6）
统计量		χ ²=0.68		w=3 326.50	w=3 472.00	w=3 187.50	χ ²=3.68^a	χ ²=0.81
P值		0.411		0.829	0.160	0.438	0.055	0.368
组别	例数	合并妊娠期高血压疾病［例数（%）］	PAS类型［例数（%）］			胎盘MRI评分总分［分，M ( Q₁,　 Q₃ )］
组别	例数	合并妊娠期高血压疾病［例数（%）］	胎盘黏连	胎盘植入	胎盘穿透	胎盘MRI评分总分［分，M ( Q₁,　 Q₃ )］
研究组	64	0（0）	12（18.7）	43（67.2）	9（14.1）	10.5（7.0，14.0）
对照组	38	3（7.9）	34（89.5）	4（10.5）	0（0）	5.0（3.0，9.0）
统计量		—^b		χ ²=54.54		w=4 100.00
P值		0.049		＜0.001		＜0.001

表4 导致PAS孕妇发生PPH 影响因素的多因素非条件logistic回归分析

变量	B	SE	Wald 值	P值	OR 值	OR 值95%CI
胎盘MRI评分总分（连续变量）	0.245	0.085	8.344	0.004	1.277	1.082～1.508
胎盘植入/穿透（vs 胎盘黏连）	2.985	0.650	21.110	＜0.001	19.794	5.539～70.730
常数项	-5.754	1.085	28.110	＜0.001	0.003	—

表4 导致PAS孕妇发生PPH 影响因素的多因素非条件logistic回归分析

变量	B	SE	Wald 值	P值	OR 值	OR 值95%CI
胎盘MRI评分总分（连续变量）	0.245	0.085	8.344	0.004	1.277	1.082～1.508
胎盘植入/穿透（vs 胎盘黏连）	2.985	0.650	21.110	＜0.001	19.794	5.539～70.730
常数项	-5.754	1.085	28.110	＜0.001	0.003	—

图2 本研究建立的预测PAS孕妇发生PPH 相关影响因素的logistic回归方程（预测模型）的ROC曲线注：本研究建立的预测PAS孕妇发生PPH 影响因素的logistic回归方程（预测模型）为y=0.245x₁+2.985x₂-5.754。其中，y 为PAS孕妇发生PPH 风险，x₁ 为胎盘MRI评分总分（实测值），χ₂ 为胎盘植入/穿透。PAS为胎盘植入性疾病，PPH 为产后出血，ROC曲线为受试者工作特征曲线

［1］	马一虎，张俊茹，马妍，等.产后出血危险因素回顾性分析及风险预测模型的建立［J］.重庆医学，2023，52（24）：3723-3729.DOI：10.3969/j.issn.1671-8348.2023.24.008.Ma YH，Zhang JR，Ma Y，et al.Retrospective analysis of risk factors for postoperative hemorrhage and establishment of risk prediction model［J］.Chongqing Med，2023，52（24）：3723-3729.DOI：10.3969/j.issn.1671-8348.2023.24.008.
［2］	Jha P，Pōder L，Bourgioti C，et al.Society of Abdominal Radiology（SAR）and European Society of Urogenital Radiology （ESUR）joint consensus statement for MR imaging of placenta accreta spectrum disorders［J］.Eur Radiol，2020，30（5）：2604-2615.DOI：10.1007/s00330-019-06617-7.
［3］	Stewart MJ，Richmond D，Mooney S，et al.Diagnostic utility of MRI features of placental adhesion disorder for abnormal placentation and massive postpartum hemorrhage［J］.AJR Am J Roentgenol，2021，217（2）：378-388.DOI：10.2214/AJR.19.22661.
［4］	吴倩倩，刘鸿圣，陈元凯，等.1.5T 和3.0T 磁共振弥散加权成像对胎盘植入诊断价值的比较研究［J］.中国临床医学影像杂志，2019，30（7）：476-480.Wu QQ，Liu HS，Chen YK，et al.Comparative study on the diagnostic value of 1.5T and 3.0T diffusion-weighted magnetic resonance imaging in placental implantation［J］.Chin J Clin Med Imaging，2019，30（7）：476-480.
［5］	曾斯慧，刘鸿圣，秦焕娣，等.妊娠期胎盘植入MRI的诊断评价及植入范围分级的临床意义［J］.中国临床医学影像杂志，2015，26（5）：341-344.Zeng SH，Liu HS，Qin HD，et al.Diagnostic evaluation of MRI in placental implantation during pregnancy and the clinical significance of grading the implantation range［J］.Chin J Clin Med Imaging，2015，26（5）：341-344.
［6］	Zou L，Wang P，Song Z，et al.Effectiveness of a fetal magnetic resonance imaging scoring system for predicting the prognosis of pernicious placenta previa：a retrospective study［J］.Front Physiol，2022，13：921273.DOI：10.3389/fphys.2022.921273.
［7］	兰为顺，杨文忠.产前影像诊断病例集［M］.北京：人民卫生出版社，2022.Lan WS，Yang WZ.Prenatal imaging diagnosis cases［M］.Beijing：People's Medical Publishing House，2022.
［8］	王霞，赵福敏，李雅倩，等.《腹部放射学会和欧洲泌尿生殖放射学会关于胎盘植入性疾病MRI检查的联合共识声明》要点解读［J/OL］.中华妇幼临床医学杂志（电子版），2020，16（2）：161-170.DOI：10.3877/cma.j.issn.1673-5250.2020.02.007.Wang X，Zhao FM，Li YQ，et al.Interpretation of Society ofAbdominalRadiologyandEuropeanSocietyof UrogenitalRadiologyJointConsensusStatementforMR ImagingofPlacentaAccretaSpectrumDisorders［J/OL］.Chin J Obstet Gynecol Pediatr （Electron Ed），2020，16（2）：161-170.DOI：10.3877/cma.j.issn.1673-5250.2020.02.007.
［9］	Song Z，Wang P，Zou L，et al.Enhancing postpartum hemorrhage prediction in pernicious placenta previa：a comparative study of magnetic resonance imaging and ultrasound nomogram ［J］.Front Physiol，2023，14：1177795.DOI：10.3389/fphys.2023.1177795.
［10］	Liu Q，Zhou W，Yan Z，et al.Development and validation of MRI-based scoring models for predicting placental invasiveness in high-risk women for placenta accreta spectrum［J］.Eur Radiol，2024，34（2）：957-969.DOI：10.1007/s00330-023-10058-8.
［11］	Hu Y，Wang Y，Weng Q，et al.Intraplacental T2-hypointense bands may help predict placental invasion depth and postpartum hemorrhage in placenta accrete spectrum disorders in high-risk gravid patients［J］.Magn Reson Imaging，2022，94：73-79.DOI：10.1016/j.mri.2022.09.005.
［12］	Liu L，Yan X，Liu J，et al.Risk assessment of severe postpartum hemorrhage after invasive placenta accreta based on three-dimensional reconstruction of magnetic resonance imaging［J］.Ann Transl Med，2023，11（1）：8.DOI：10.21037/atm-22-2940.
［13］	Lu T，Wang Y，Guo A，et al.The MRI estimations of placental thickness and cervical length correlate with postpartum hemorrhage（PPH）in patients with risk for placenta accreta spectrum（PAS）disorders［J］.Placenta，2022，126：76-82.DOI：10.1016/j.placenta.2022.06.016.
［14］	Wu X，Yang H，Yu X，et al.The prenatal diagnostic indicators of placenta accreta spectrum disorders ［J］.Heliyon，2023，9（5）：e16241.DOI：10.1016/j.heliyon.2023.e16241.
［15］	李秋炎，周艳，梁婷，等.基于临床高危因素及MRI征象的评分模型预测胎盘植入不良临床结局的价值［J］.现代妇产科进展，2023，32（7）：494-497，503.DOI：10.13283/j.cnki.xdfckjz.2023.07.002.Li QY，Zhou Y，Liang T，et al.Value of a scoring model based on clinical risk factors and MRI signs in predicting adverse clinical outcomes of placental implantation［J］.Modern Obstet Gynecol Prog，2023，32（7）：494-497，503.DOI：10.13283/j.cnki.xdfckjz.2023.07.002.
［16］	陈颖娴，陈夏浦，尹晶晶，等.磁共振成像评估对凶险性前置胎盘患者产后出血的预测价值［J］.汕头大学医学院学报，2023，36（3）：152-156.DOI：10.13401/j.cnki.jsumc.2023.03.005.Chen YX，Chen XP，Yin JJ，et al.Predictive value of magnetic resonance imaging evaluation for postpartum hemorrhage in patients with placenta previa［J］.J Shantou Univ Med Coll，2023，36（3）：152-156.DOI：10.13401/j.cnki.jsumc.2023.03.005.
［17］	Zhang J，Xu H，Xin Y，et al.Assessment of the massive hemorrhage in placenta accreta spectrum with magnetic resonance imaging［J］.Exp Ther Med，2020，19（3）：2367-2376.DOI：10.3892/etm.2020.8457.
［18］	杨焕程，陈永露，唐文艳，等.凶险性前置胎盘MRI危险评分系统对剖宫产术中出血量的预测价值［J］.广东医学，2022，43（2）：192-196.DOI：10.13820/j.cnki.gdyx.20205097.Yang HC，Chen YL，Tang WY，et al.Predictive value of MRI risk scoring system for intraoperative blood loss in cesarean section of pernicious placenta previa［J］.Guangdong Med J，2022，43（2）：192-196.DOI：10.13820/j.cnki.gdyx.20205097.
［19］	陈代娟，徐金凤，田园，等.凶险性前置胎盘术前评估及手术诊治研究现状［J/OL］.中华妇幼临床医学杂志（电子版），2020，16（6）：634-640.DOI：10.3877/cma.j.issn.1673-5250.2020.06.003.Chen DJ，Xu JF，Tian Y，et al.Current status of preoperative evaluation and surgical treatment on patient with pernicious placenta previa ［J/OL］.Chin J Obstet Gynecol Pediatr（ Electron Ed），2020，16（6）：634-640.DOI：10.3877/cma.j.issn.1673-5250.2020.06.003.
［20］	刘倩，索黎明.凶险性前置胎盘孕妇产后大出血风险预测模型的建立与验证［J］.重庆医学，2024，53（6）：838-843，849.DOI：10.3969/j.issn.1671-8348.2024.06.007.Liu Q，Suo LM.Establishment and verification of risk prediction model for postpartum hemorrhage in pregnant women with pernicious placenta previa［J］.Chongqing Med，2024，53（6）：838-843，849.DOI：10.3969/j.issn.1671-8348.2024.06.007.
［21］	肖国瑞，黄燕.胎盘植入合并产前出血影响因素分析及对母婴结局的影响［J］.四川医学，2022，43（12）：1222-1226.DOI：10.16252/j.cnki.issn1004-0501-2022.12.010.Xiao GR，Huang Y.Analysis of influencing factors of placenta implantation complicated with prenatal hemorrhage and its effect on maternal and infant outcomes［J］.Sichuan Med J，2022，43（12）：1222-1226.DOI：10.16252/j.cnki.issn1004-0501-2022.12.010.

[1]	明昊, 宋宏萍, 白誉誉, 党晓智, 赵阳, 程燕妮, 王琪, 肖迎聪. 自动乳腺超声联合临床病理特征预测Luminal B 型乳腺癌术后复发风险的临床研究[J/OL]. 中华医学超声杂志（电子版）, 2025, 22(04): 337-347.
[2]	姚晓曦, 韦柳杏, 王瑞瑜, 李梦瑶, 刘清玉, 郄明蓉. 宫颈管搔刮术对阴道镜宫颈组织病理学结果为宫颈上皮内瘤变2级及以上患者术后病理升级为宫颈癌的预测价值[J/OL]. 中华妇幼临床医学杂志(电子版), 2025, 21(02): 157-164.
[3]	王雅琴, 赵赫, 张军. 孕期宫颈息肉摘除术孕妇妊娠结局分析及妊娠合并宫颈息肉孕妇妊娠结局影响因素分析[J/OL]. 中华妇幼临床医学杂志(电子版), 2025, 21(02): 165-170.
[4]	李培真, 刘海亮, 李大伟, 贾昊, 张泽瑾, 刘力维, 申传安. 重度烧伤患者发生早期急性肾损伤危险因素分析及预测模型建立[J/OL]. 中华损伤与修复杂志(电子版), 2025, 20(03): 199-205.
[5]	赵晨皓, 张序东, 杨浚沫, 周何. 血清肿瘤标志物对结直肠癌患者术后复发的预测效能研究进展[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(04): 467-470.
[6]	王占奎, 陈治远, 孙闻晖, 杨庆玲, 杨小斌. 术前免疫炎症指数及AFU水平对肝癌患者介入术后早期复发的预测研究[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(03): 247-250.
[7]	袁强, 张华宇, 闫璋哲, 朱含放, 陈光, 孙亮, 吕远, 陈纲, 赵锁. cN0峡部偏侧甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移的术前预测模型[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(03): 333-336.
[8]	朱宗恒, 张志火. 甲状腺乳头状癌对侧中央区淋巴结转移的危险因素分析及预测模型构建[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(03): 337-340.
[9]	张志昱, 张凡, 周奇, 欧阳骏, 林宇鑫, 张学锋. 术前炎性指标对肾透明细胞癌WHO/ISUP病理分级的预测价值[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2025, 19(03): 323-328.
[10]	张嘉炜, 吴宇光, 余维东, 陈江明, 杨诚, 熊茂明. 前列腺MRI参数及临床因素与机器人前列腺癌根治术后腹股沟疝发生的相关性研究[J/OL]. 中华疝和腹壁外科杂志(电子版), 2025, 19(03): 258-264.
[11]	徐俊洁, 罗虎, 陶锡鹏, 谢李词, 周向东. Ⅰ期非小细胞肺癌经气腔播散的临床、病理及双能量CT 参数与预测模型构建[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2025, 18(02): 213-219.
[12]	张宏斌, 杨振宇, 谭凯, 刘冠, 尚磊, 杜锡林. 不可切除肝癌转化治疗后手术的影响因素及预测模型构建[J/OL]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2025, 14(03): 387-394.
[13]	刘雨诗, 陶靖, 丁宁, 宋旭东. 三种角膜散光测量方式应用于散光矫正型人工晶状体术后屈光预测准确性的临床研究[J/OL]. 中华眼科医学杂志(电子版), 2025, 15(02): 93-98.
[14]	王秋艳, 杨爱民, 程春, 周洋. 基于食管癌术后吻合口瘘危险因素建立风险预测列线图模型及临床决策曲线分析[J/OL]. 中华消化病与影像杂志(电子版), 2025, 15(03): 229-234.
[15]	李雯婷, 高聪, 廖晓凌. 卒中后认知障碍的危险因素及临床预测模型的研究进展[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2025, 19(02): 81-86.

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Value of MRI scoring system combined with clinical features in predicting postpartum hemorrhage for placenta accreta spectrum disorders

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