两种血栓风险评估模型在住院患者深静脉血栓形成中的预测价值研究

周亚婷，史颜梅，白琳，吕梦，张淑香

(1.山东大学 护理学院，山东 济南 250012； 2.山东省千佛山医院 护理部，山东 济南 250012)

深静脉血栓形成(deep vein thrombosis，DVT)是指血液在深静脉内异常凝结引起的静脉血流障碍性疾病，多发生于下肢，血栓脱落可引起肺动脉栓塞(pulmonary tembolism，PE)，危及患者生命。DVT具有高发病率、高致残率和易反复的特点，是住院患者常见疾病[1]。研究[2]显示，超过50%的住院患者存在DVT发生风险。静脉血栓栓塞类疾病已经成为全球疾病负担的主要原因之一[3-5]。目前，我国将血栓防治提高到了医院管理和医疗质量管理的高度，早期识别高危患者，及时进行预防可显著减少院内DVT的发生。然而，DVT的临床表现比较隐匿，易被漏诊和误诊，因此，如何准确有效地对患者进行DVT风险评估则是实施针对性护理预防的基础[6]。本研究旨在通过病例对照研究，比较Caprini风险评估模型及Autar血栓风险评估量表在住院患者DVT发生风险中的预测价值，探索我国住院患者DVT发生的高危因素，为临床DVT风险预警与防治提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 便利抽样法选择2013年1月至2016年12月山东省千佛山医院住院患者中确诊为DVT的269例患者为病例组，按照1：1的比例进行匹配，随机选取在同一时期入住同一科室的非DVT患者为对照组[7]。病例组的入选标准：(1)患者住院期间确诊为DVT。DVT诊断标准参照我国《深静脉血栓形成的诊断和治疗指南(第2版)》，患者均行上、下肢静脉彩超和(或)静脉造影检查[8]；(2)年龄≥18岁；(3)住院时间≥3 d。对照组的入选标准：入院及出院诊断均排除DVT，且住院期间行静脉彩超检查证实无深静脉血栓形成。

1.2 方法

1.2.1 研究工具 (1)患者一般资料调查表：由研究者自行设计，包括患者住院号、性别、年龄、婚姻状况、职业、身高、体重、科室、诊断、住院时间、患者合并慢性病、相关血液学检查指标等。 (2)Caprini风险评估模型修订版(Caprini risk assessment model)：该模型由美国外科医生Caprini及其团队发展而来，起源于上世纪90年代。2005年Caprini风险评估模型修订版包含了患者的年龄、体质指数(body mass index，BMI)、既往史、现病史、实验室检查、女性特有项目等近40个危险因素。不同的危险因素分别给予1～5分不同赋值。根据总分将患者DVT发生风险分为低危(0～1分)，中危(2分)，高危(3～4分)和极高危(≥5分)4个层级[9]，各个层级均推荐了相应的预防措施，该模型已被国外多个研究[10-11]证实其可行性。随着对DVT病理生理机制及危险因素研究的不断深入，该模型仍在持续更新。2009年，Caprini风险评估模型推出了新的修订版。但Pannucci等[11]研究指出，相较于2005版，2009版模型可能过高的估计了患者DVT的发生风险，其临床实用性有待进一步的验证。故本研究选择2005版Caprini风险评估模型修订版对患者进行DVT风险评估。 (3)Autar血栓风险评估量表修订版(the Autar DVT risk assessment scale)：量表由英国德蒙特福德大学学者Autar设计于1996年，用于对住院患者DVT发生风险进行评估。该量表在2003年进行了修订更新，包括患者的年龄、BMI、活动能力、创伤风险、外科手术、特殊风险及现有的高危疾病7个维度，共43个条目。每个危险因素赋值1～7分[12]。根据得分将患者分为低危、中危、高危3个层级，总分7～10分为低危，10～14分为中危，≥15分为高危。2003版Autar血栓风险评估量表修订版的条目覆盖更为全面，赋值更加准确，是目前Autar血栓风险评估量表应用最为普遍的版本。

1.2.2 资料收集 通过医院信息系统，回顾性收集病例组和对照组患者临床资料。由2名经统一培训的研究者分别记录病历资料，并采用Caprini风险评估模型及Autar血栓风险评估量表对患者DVT发生风险进行评分及分层。数据采用双人录入。

1.3 统计学处理 应用SPSS 21.0软件进行统计学处理。使用t检验、Mann-Whitney U检验、χ2检验对数据进行检验分析；采用SPSS绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC)并计算曲线下面积(area under curve，AUC)；采用Medcalc 15.11软件对两种风险评估模型ROC曲线下面积进行比较；采用Logistic回归分析计算Caprini风险评估模型中DVT风险分层的比值比(odds ratio,OR)来筛选高危因素，以P<0.05 或P<0.01表示差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者一般资料比较 本研究共纳入患者538例，平均年龄(56.51 ± 13.16)岁，其中病例组共纳入DVT患者269例，包含单纯深静脉血栓形成患者248例(92.2%)；深静脉血栓形成并发肺动脉栓塞的患者21例(7.8%)。病例组与对照组患者在性别、年龄、白细胞计数、血小板计数、合并慢性病(糖尿病、高血压、冠心病)、住院期间病死方面比较，差异均无统计学意义(均P>0.05)；两组患者在红细胞压积、住院时间方面比较，差异均有统计学意义(均P<0.01)。见表1。

表1 两组患者一般资料比较[ n(%) ]

2.2 两种血栓风险评估模型对住院患者DVT发生风险评估结果的比较 两种模型对住院患者DVT发生风险的评估结果均显示，病例组患者的平均DVT风险得分明显高于对照组，差异有统计学意义(P<0.01)。在对高危患者的筛选方面，Caprini风险评估模型筛选出病例组高危患者217例(80.7%)，远高于Autar血栓风险评估量表筛选出病例组高危患者68例(25.3%)，差异有统计学意义(P<0.01)。见表2。

表2 两种血栓风险评估模型对住院患者DVT发生风险评估结果的比较[n(%)]

2.3 两种血栓风险评估模型预测住院患者DVT的ROC曲线下面积比较 Caprini风险评估模型及Autar血栓风险评估量表的ROC曲线下面积分别为(0.713±0.022)、(0.627±0.024)，采用Medcalc软件对两种模型曲线下面积比较，差异有统计学意义(P<0.01)。其中Caprini风险评估模型最佳分界值为3，其灵敏度为69.52%，特异度为62.45%，约登指数为0.320。Autar血栓风险评估量表的最佳分界值为11，其灵敏度为69.89%，约登指数为0.223。见图1。

2.4 两组住院患者Caprini风险分层与DVT发生风险的相关性 病例组患者DVT风险分层结果中，极高危患者146例(54.3%)，所占比例最高，其次为高危患者71例(33.1%)。分别对Caprini模型中的4个风险分层进行哑变量赋值，使用Logistic回归分析探讨风险分层与DVT发生风险的关系。结果发现，随着风险等级的升高，患者DVT的发生风险也在逐级递增，两者呈正相关关系。以低危患者为对照，高危患者DVT发生风险是低危患者的2.324倍(OR=2.324，95%CI=1.313～4.115)，极高患危者DVT发生风险的低危患者的6.660倍(OR=6.660，95%CI=3.795～11.688)，差异均有统计学意义(均P<0.05)。见表3。

图1 两种血栓风险评估模型预测住院患者DVT的ROC曲线比较

2.5 Caprini风险评估模型危险因素的Logistic回归分析 首先将Caprini风险评估模型中的危险因素进行单因素分析，然后将单因素分析有意义的10个变量纳入多因素Logistic回归分析，进行一步探讨模型中的危险因素与DVT发生的相关关系。结果指出，BMI>25 Kg/m2、下肢水肿、严重肺部疾病含肺炎(1个月内)、大手术史(1个月内)、患者需卧床>72 h、大手术(>45 min)、静脉血栓病史、择期下肢关节置换术均为DVT发生的高危因素(P<0.05)。见表4、表5。

表3 两组住院患者Caprini风险分层与DVT发生风险的相关性[n(%)]

表4 Caprini风险评估模型危险因素的单因素分析

3 讨论

3.1 Caprini风险评估模型对住院患者DVT的预测价值高于Autar血栓风险评估量表 DVT是住院患者常见并发症，长久以来，亚洲一直被认为是DVT发病率较低的地区，但随着我国人口老龄化，生活方式的改变及医疗政策的推行等，其发病率呈现逐年上升趋势[13]。20%～50% DVT可发展成为血栓形成后综合征(post-thrombotic syndrome，PTS)，患者下肢出现疼痛、肿胀、色素沉着，严重者出现足靴区的脂性硬皮病和溃疡，经久不愈，严重影响患者的生活质量[8]。本研究结果发现，患者住院期间并发DVT还会导致住院时间显著延长(P<0.05)，增加患者医疗负担。而DVT是一个可防、可控的疾病，在采取适当预防措施的情况下，DVT相对风险可降低50%～60%[14]。如何对患者DVT发生风险进行准确、科学的评估则是实施预防的先决条件。本研究结果显示，病例组患者Caprini风险评估模型与Autar血栓风险评估量表的DVT风险评估得分明显高于对照组(P<0.01)，说明两种血栓风险评估模型均可有效地对住院患者DVT发生风险进行评估。但在DVT高危患者的筛选方面，使用Caprini风险评估模型对病例组患者筛选得出的高危率为80.7%，远高于Autar血栓风险评估量表的26.4%(P<0.01)。因此，Caprini风险评估模型在筛选高危患者方面具有更高的敏感性，可以提高DVT患者诊出率，降低高危患者漏诊率。此外，ROC曲线作为反应敏感性和特异度连续变量的综合指标，可根据曲线的形状和面积对研究目的作定量分析，目前已广泛应用于医学研究。该方法不仅仅适用于前瞻性研究来判断诊断试验的有效性，也可通过回顾性病例对照研究对风险评估模型的预测价值进行评价[15]。本研究通过对两种模型预测住院患者DVT的ROC曲线下面积比较，结果显示Caprini风险评估模型的ROC曲线下面积高于Autar血栓风险评估量表(P<0.01)，而且Caprini风险评估模型的最佳分界值为3，再次印证了该模型将3设为DVT高危患者与非高危患者筛查界值的准确性。

3.2 正确识别住院患者DVT发生高危因素，为针对性护理预防提供依据 正确识别住院患者DVT发生的高危因素，对患者进行早期风险筛查，不仅有利于及时发现患者DVT发生风险，还可以使护理预防做到有的放矢，从源头上降低DVT的发生率[16]。本研究进一步对Caprini风险评估模型中的近40个危险因素在研究所纳入人群中的分布进行分析，结果表明，下肢水肿、BMI>25 Kg/m2、大手术史(1个月内)等8个危险因素与DVT发生的高度相关。但下肢水肿对DVT发生风险的贡献远高于模型中的赋值，究其原因发现，由于DVT的发生隐匿性较高，缺乏特异性症状，许多DVT患者是以下肢水肿为首发的临床表现。有报道[17]指出，DVT患者下肢水肿发生率占总数的55.6%，所以对于长期卧床患者，已有医院将测量腿部周径作为常规护理项目，并把下肢水肿作为检测DVT发生的指标之一[18]。另外，中心静脉置管也是公认的DVT的发生高危因素，由于样本量的限制，本研究并未发现其与住院患者DVT发生密切相关。而Autar血栓风险评估量表则完全未纳入下肢水肿、中心静脉置管等相关条目，量表条目覆盖不如Caprini风险评估模型全面，容易降低患者DVT发生风险的预测结果。

表5 Caprini风险评估模型危险因素的Logistic回归分析

3.3 对住院患者DVT发生风险实施分层护理预防，使医疗资源得到优化配置 本研究还探讨了Caprini风险评估模型中风险分层与DVT发生风险之间的关系。结果指出，随着风险分层的增高，患者DVT发生风险也在逐级递增，呈直线上升趋势，这与国内外关于Caprini风险评估模型的验证研究基本一致[17,19]。模型根据风险分层推荐了相应的预防措施，包括预防措施的类型及持续时间等，其中低危患者无需特殊处理，应早期活动；中危患者实施基本预防，加上物理或药物预防；高危与极高危患者则是在基础预防的基础上，物理与药物预防共同实施。袁越等[20]研究证实，采用Caprini风险评估模型对住院患者DVT发生风险进行分层，并根据模型推荐意见对患者实施分层护理预防，可以在合理利用医疗资源的前提下，最大限度的保障患者安全，降低患者住院费用。随着DVT护理预防趋向标准化、科学化、系统化，建立DVT护理预防指南，构建院内多学科协作的静脉血栓防治管理体系，提高DVT诊出的敏感性，优化预防治疗将是未来的发展方向。

4 小结

本研究将Caprini风险评估模型与Autar血栓风险评估量表在住院患者中的预测价值进行对比研究。结果显示，Caprini风险评估模型对住院患者DVT的预测价值高于Autar血栓风险评估量表，根据患者不同的DVT风险分层实施针对性的预防措施，为院内血栓防治提供了有力保障，可在临床推广使用。

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