静脉血栓栓塞症风险评估模型研究进展与启示*

——张 敏 丁 昉 孙 湛 锁 涛 黄丽红 胡 永 钟 鸣 宋洁琼

静脉血栓栓塞症(Venous Thromboembolism，VTE)是指血液在静脉内不正常地凝结，血管完全或不完全阻塞的静脉回流障碍性疾病[1]。它包括深静脉血栓形成(Deep Vein Thrombosis，DVT)和肺栓塞(Pulmonary Embolism，PE)两种类型。流行病学研究表明，VTE是一个全球性疾病，在西方国家，每16秒就有1人发生VTE，每37秒就有1人因VTE死亡，每年死亡人数超过843 000人[2]。其中，PE是猝死的主要原因之一，约占院内死亡的10%[3]。VTE是继缺血性心脏病和卒中之后位列第三的常见心血管疾病[4]。由此可见，VTE已成为严重威胁人类健康的疾病。加之VTE发病隐匿，具有高发生率、高病死率、高误诊率、高漏诊率等特点，已成为院内围手术期患者非预期死亡的重要原因之一，也容易引发医疗纠纷。通过VTE早期风险诊断并采取相应预防措施，降低院内VTE发生率，成为当前医院管理者亟需关注的问题[5]。

1 VTE风险评估模型研究背景

英美等发达国家自20世纪80年代起开始研究VTE防治指南，近年来我国也先后发布了针对不同患者群体的VTE防治指南[6-8]。但由于医护人员不能精准地对患者进行VTE风险早期诊断和分类，导致VTE预防指南推行效果不理想[6,9]。由此可见，研发设计一种有效、易行的VTE风险评估工具，用于筛选VTE高危人群，指导医护人员采取相应预防措施，对于降低院内VTE发生率和死亡率、提高医疗服务质量、确保患者安全至关重要。近年来，国内外学者已纷纷开始研究VTE风险评估模型，国外相关研究较多；国内由于缺乏完整的VTE发生率、死亡率以及风险因素相关数据，患者接受VTE预防治疗未普及，对该研究尚未形成有效体系。

2 VTE风险评估经典模型介绍

2.1 Caprini风险评估模型[10]

Caprini风险评估模型起源于美国外科医生Caprini及其团队在医院外科开展的DVT风险评估项目，在20世纪80年代后期被用于手术及内科住院患者。2005年，密西根大学健康系统将Caprini评分作为内外科住院患者VTE风险评估工具。共有40个VTE风险因素被纳入Caprini风险评估模型，根据风险程度赋值1分～5分，依据总得分将患者VTE发生风险分为极低危(0分)、低危(1分～2分)、中危(3分～4分)、高危(≥5分)4个等级，并推荐相应预防措施及持续时间。该模型已被翻译成12种语言发表并推广。2009年，Caprini JA等对该模型进行了更新，将患者手术时间、BMI、恶性肿瘤等危险因素进行细化[11]。此后，密歇根大学骨科医生Pannucci CJ等将3 334例骨科手术住院患者作为研究对象，通过研究其60天内VTE发生情况来比较和验证Caprini 2005和Caprini 2010的应用效果。研究结果表明，Caprini 2010可能过高地估计了患者的VTE风险，从而提出Caprini 2010新增危险因素需要进行更广泛地验证[12]。

综上，Caprini风险评估模型具有以下优点：危险因素涵盖全面、敏感性高；个体化、可量化的VTE风险评估策略；模型简单、使用方便等。但也存在危险因素多，对评估者要求高；特异性较低，有导致过度预防的风险；缺乏大样本、多中心、前瞻性研究来验证有效性等问题。

2.2 Padua风险评估模型[13]

帕多瓦预测评分(Padua Prediction Score)由意大利Padua对以往的内科住院患者VTE风险评估模型——Kucher评分进行回顾，在其基础上发展而来。从原模型的恶性肿瘤、VTE疾病史、高凝状态、大手术、年龄、肥胖等8项危险因素[14]，扩充到包括一个月内的创伤/手术、年龄≥70岁、BMI≥30kg/m2等11个条目的评分工具。

Barbar S等展开了一项前瞻性队列研究，纳入1 180例内科住院患者，随访90天，采用Padua模型进行VTE风险评估，≥4分定义为高危。研究期间，共发生37例VTE事件(3.1%)，其中低危组2例(0.3%)，高危且预防组4例(2.2%)，高危无预防组31例(11.0%)，说明该评分能对血栓风险进行有效分层[15]。2012年，美国胸科医师协会第9版指南(ACCP9)指出，尽管Padua模型存在不足(事件例数少，验证并非最充分)，但仍是目前非手术患者VTE风险评估的最佳模型[16]。2015年，我国《内科住院患者静脉血栓栓塞症预防中国专家建议(2015)》也推荐将Padua预测评分作为内科住院患者VTE风险评估工具[17]。

综上，当前关于Padua风险评估模型的验证或预测性研究尚不充足，且该模型中11项危险因素部分包含两项或两项以上指征，例如“心脏和/或呼吸衰竭”“急性心肌梗死和/或缺血性卒中”“有血栓形成倾向，抗凝血酶缺陷症，蛋白C或S乏，Leiden V因子、凝血酶原G20210A突变，抗磷脂抗体综合征”等条目，当患者兼具心脏和呼吸衰竭时如何打分没有明确说明，需进一步探讨。同时，Padua风险评估模型根据评分划分为低危(1分～3分)和高危(≥4分)两层，对高危患者的预防措施未进一步细分，在临床实际工作中需考虑对不同高危患者进行划分以便采取更合适措施。

3 VTE风险评估模型的发展与演变

目前，VTE风险评估工具的发展与演变主要有两种：一种是基于已有的VTE风险评估工具进行验证或修订；另一种是研发全新的VTE风险评估工具。我国当前对VTE风险评估工具的研发并不多，多数研究是对国外评估工具的验证或修订。

3.1 Woller模型

2011年，Woller SC等[18]建立了包含VTE病史、卧床、中心静脉导管、癌症等4个危险因素的VTE风险评估模型并进行了验证。2012年，IMPROVE模型小组成员对Woller SS模型提出质疑，指出使用ICD-9作为结局指标会夸大VTE的风险预测值，从而造成假阳性[19]。同年，Woller SS等对模型进行更正，指出患者的VTE风险是处于不断变化中的，有必要设计动态的评估模型。Woller SS等坦言，无论是该模型还是IMPROVE模型均需进一步通过前瞻性试验来验证模型的有效性[20]。

3.2 加权评分风险评估模型[21]

2012年，美国纽约罗切斯特大学医学中心研发了静脉血栓栓塞的加权评分风险评估模型。基于生物学理论基础、临床资料及VTE大数据库等，通过回归模型筛选出VTE的危险因素，推导出初步的权重系数，并结合专家制定的指标得分，完成对危险因素的加权。

加权风险诊断模型在VTE风险预测中越来越多地被纳入国际抗血栓治疗指南，适用于各种患者群体，如住院手术患者、住院非手术患者以及门诊化疗癌症患者。该模型通过在临床资料验证中严格评估每个变量的预测能力，确定了临床和统计意义以及内部一致性和完整性。

3.3 朝阳模型[22]

首都医科大学附属北京朝阳医院胸外科研究了一种适用于胸外科术后患者的VTE风险评估模型——Chao-Yang Models。研究选取2016年7月-2017年12月进行手术治疗的533例患者为样本，进行单中心回顾性研究。通过验证，Chao-Yang模型在鉴别不同VTE事件风险患者方面具有足够的能力，且在一定程度上优于Caprini模型。该研究说明Chao-Yang模型可用于预测我国胸外科患者VTE发生。但这项研究只在一个单中心进行，有一定的限制性，还需要在更大型、多中心的回顾性或前瞻性研究中验证其有效性和推广性。

4 构建VTE个性化风险评估模型

4.1 构建适合我国人群的VTE风险评估模型

目前，国内外已发展形成多种VTE风险评估工具，但在实际应用中发现，VTE风险评估模型存在一些缺陷。例如，复旦大学附属中山医院采用改良版Caprini和Padua评分量表进行外科和内科住院患者的VTE风险评估，过高的灵敏性触发高比例的假阳性，这对指导临床采取针对性干预措施作用有限，甚至还会给临床工作带来一定负担。

分析产生这种过高假阳性率的原因，可能包括以下几点：一是由于我国人群与欧美国家存在种族、饮食习惯、生活方式、疾病谱和遗传因素等较大差异，故国外VTE风险评估工具中危险因素能否反映我国患者的风险情况、是否可以直接采用还需要进一步探讨和验证；二是随着医学进步，传统治疗方法的改良或应用新的治疗干预手段，其产生的新的VTE危险因素也应经过评估纳入风险评估体系中。基于以上情况，有必要构建基于我国人群特点的、个性化的VTE风险评估模型。这将有助于医生结合临床评分和影像学检查手段，提高对患者VTE风险的评估效率。

VTE发生是一个复杂的过程，包含较多影响因素，不同科室危险因素也有所不同且影响程度不同。国外形成的多个VTE风险评估工具均有特定的适用群体，尚无评估工具适用于所有患者的研究，若扩大适用群体则会出现敏感性高、特异性低等情况，由此产生预防过度的风险，进而增加临床工作负担。

我国对于VTE风险评估工具的开发尚处于起步阶段，在构建VTE风险评估模型时需要选定适用对象，且需要基于大量的VTE患者流行病学的资料，这样研制出来的VTE风险评估工具可能更适合我国患者使用。

4.2 构建基于信息系统的、精准的、动态的VTE风险评估模型

随着医疗信息系统的飞速发展，可将VTE风险评估模型根据评估实施细则嵌入HIS系统，形成VTE风险诊断专用医疗工具。信息化的VTE风险评估工具方便查阅，能实现持续、动态、有效的监测。此外，医务部门可以利用信息化平台对临床医生实施评估监管，定期总结问题并反馈科室，有效实现多途径质控把关。

5 小结

综上，构建适合我国的VTE个性化风险评估模型最好是基于多中心、大样本的回顾性/前瞻性研究。首先，要收集VTE风险评估模型的危险因素，在收集患者临床资料时要尽可能将相关因素纳入；其次，确认VTE风险评估模型的构建方法，可以借鉴国外评估工具的构建方法，采用多元逐步回归分析方法对患者的临床资料进行分析，筛选出VTE危险因素，并根据其影响程度赋值加权、划分相应等级，据此确认相应预防措施；最后，模型还需要进行信效度验证，通过大量数据的支持进行不断矫正，以提高准确性和实施效率。

说明：张敏、丁昉为共同第一作者。