盛洁 李玉
(天津市中心妇产科医院,天津 300100)
深静脉血栓(Deep Venous Thrombosis, DVT)是静脉血栓栓塞症(Venous Thromboembolism,VTE)中的一种表现形式, 血液在深静脉内以非正常的形式凝结,引发静脉回流障碍,从而出现肢体的肿胀、疼痛等临床症状, 更严重者会引发肺栓塞(Pulmonary Embolism,PE)从而导致死亡[1]。 根据静脉血栓形成的三大因素,即静脉血流滞缓、血液高凝状态和静脉血管壁损伤,以及妇科手术的部位和方式等影响因素,DVT 成为妇科手术后常见并发症之一。 我国妇科手术后无预防措施的患者中DVT 的发生率高达9.2%~15.6%,DVT 患者中PE 的发生率高达46%[2]。DVT 继发的PE 导致了40%的妇科手术后患者死亡事件[3]。 DVT 的发生常具有隐匿性,无明显临床症状,容易漏诊。 因此,DVT 的预防至关重要,科学的评估工具便于早期发现风险因素。 近年来我国对深静脉血栓风险评估模型的研究逐渐深入, 对国外风险评估模型加以调适, 形成适用于我国的改良版风险评估模型,但仍处于初步研究阶段。本研究通过综述妇科术后患者DVT 风险评估工具,旨在为临床医护人员选择有效的、特异性的工具提供参考。
1.1 Autar 风险评估模型概述 该模型由英国护理专家AUTAR[4]于1996 年研发。 包括年龄、体质量指数(BMI)、活动能力、创伤风险、特殊风险、高危疾病及外科手术7 个风险因素。 总分≤6 分为无风险,7~10分为低风险,11~14 分为中风险,≥15 分为高风险。模型的信度相关系数为0.98,敏感度为100%,特异度为81%[4-5]。2003 年AUTAR[6]进一步对模型进行了改良,将风险等级进行了重新划分,总分≤10 分为低风险,11~14 分为中风险,≥15 分为高风险。 有研究表明[7]Autar 模型的危险因素是经过最佳实践、Meta 分析和系统评价分析得出,具有良好的敏感性和特异性,是国际上广泛应用的风险评估模型工具。目前该评估模型在土耳其[8]、德国[9]等国家译化后使用,洪都等[10]2021 年对源英文模型进行汉化,并根据我国患者实际情况进行修改, 从而提高了医护人员评估的准确性。
1.2 Autar 风险评估模型的临床应用 Autar 风险评估模型在国外主要应用于骨科或创伤患者术后DVT 风险的评估,而对妇科术后患者研究较少。 在国内研究中,秦云霞等[11]应用Autar 风险评估模型进行宫颈癌围手术期患者的DVT 风险预警管理,根据风险评估等级给予相应的DVT 预防护理措施,避免了宫颈癌患者DVT 发生的风险, 降低了DVT 的发生率。 但该模型还存在一定的缺陷,辛丽等[12]研究认为虽然Autar 风险评估模型能有效的预测妇科腹腔镜术后发生DVT 的风险, 但对于高危风险因素,如高血压、糖尿病等合并症并没有在模型中体现,对临床医护人员的判定产生一定的偏差。 说明Autar 风险评估模型对于存在合并症的妇科术后患者并不能有效预测DVT 的发生风险, 易错过最佳的预防时机,从而导致DVT 的发生。 并且Autar 风险评估模型由国外引进, BMI 等风险因素未根据我国人群特点本土化改良, 而且Autar 风险评估模型仅在妇科恶性肿瘤患者及妇科腹腔镜术后患者中应用, 缺少在其他妇科术后的应用证据, 缺乏更多高质量的大样本和多中心研究的支持,限制了量表的推广应用。
2.1 Caprini 风险评估模型概述 模型由美国学者CAPRINI 等[13]基于普外科、泌尿科、妇科等患者研发而成,包括年龄、肥胖、卧床等38 个危险因素,2005年[14]、2010 年[15]研 发 团 队 对 手 术 时 间、BMI 进 行 改良,条目增加至40 个,并将“现患恶性肿瘤”赋值增加1 分, 有利于早期识别妇科恶性肿瘤患者术后DVT 的发生风险。 最新版本为2013 版[16],该版本包含了与血栓形成相关的其他风险因素:如吸烟、需要胰岛素治疗的糖尿病、化疗、输血、手术时间超过2小时等条目。每项根据危险程度从低到高分别计1~5 分,所有项目得分之和即为总分。 按照总分划分为4 个 等 级:低 危(0~1 分)、中 危(2 分)、高 危(3~4分)、极高危(≥5 分)。 该评估模型被翻译成多种语言并在国际上广泛应用[17],但我国护理学者未进行汉化及修订。
2.2 Caprini 风险评估模型的临床应用 美国胸内科医师学会第9 版指南将Caprini 风险评估模型作为整形外科及普外科手术(包括胃肠道手术、泌尿外科手术、血管、妇科、乳腺及甲状腺手术)患者DVT 风险评估工具[18]。 该模型因评估内容全面,在妇科领域应用广泛。 田亮等[19]回顾性分析了因妇科疾病行手术治疗后确诊为VTE 的53 例患者的临床资料,发现Caprini 模型能有效的识别妇科手术患者VTE 的发生风险。 虽然该评估模型在国内外广泛应用,但Caprini 风险评估模型是否可以准确的预测妇科恶性肿瘤患者术后发生DVT 风险的准确性仍存在争议。 BARBER 等[20]研 究 结 果 显 示,DVT 的 发 生 与Caprini 风险评估模型分级并无相关联系,在高危患者中,DVT 的发生率为2.5%, 而在极高危中却为1.7%,因此Caprini 风险评估模型是否可以准确地预测妇科肿瘤患者发生DVT 的风险程度仍有待证实。该模型在使用时还存在以下问题: ①模型来源于欧洲国家,部分条目与我国国情、文化、医疗现况存在差异,需进行本土化改良使其更适用于我国患者。②模型条目数量较多,所需评估时间较长,不利于临床工作人员使用。③模型条目中包含多项实验室指标,部分指标非妇科常规检查项目,若需完成评估,则增加了患者的费用。 ④模型中未包括高凝常规等实验室指标,陈学勤等[21]在319 例患者的回顾性分析研究中显示D-二聚体与纤维蛋白降解产物(FDP)对预防DVT 有诊疗意义。
3.1 G-Caprini 风险评估模型概述 该模型基于Caprini 风险评估模型,针对我国国情,根据我国人种特点、文化、妇科疾病特点进行改良制作而成[22]。该模型共有6 个条目,分别为年龄、高血压、静脉曲张、手术时间≥3 小时,术后卧床时间≥48 小时、开腹手术,每个危险因素分值为1 分,根据患者情况进行选择,各条目相加得总分。 根据分值划分为:低危(0 分)、中危(1 分)、高危(2 分)、极高危(≥3 分)4个风险评估等级。
3.2 G-Caprini 风险评估模型的临床应用 GUO 等[23]验证了Caprini 风险评估模型与G-Caprini 风险评估模型在妇科手术患者术后VTE 发病率和风险水平之间的相关性,结果显示Caprini 风险评估模型的术后VTE 发病率和风险水平的相关系数为0.500(P=0.667),G-Caprini 的风险评估模型的术后VTE发病率和风险水平的相关系数为1.000(P<0.01),从而得出结论G-Caprini 风险评估模型和Caprini 风险评估模型一样适用于妇科手术患者的VTE 风险评估,且该模型具有条目简单,易操作,使用方便,对低危人群识别更准确的优点。 但目前研究样本比较局限,缺乏大样本前瞻性研究的验证,且模型的条目在临床中比较常见, 对于高风险患者的识别有一定局限性。
4.1 Wells DVT 风险评估模型概述 该模型是加拿大学者WELLS 等[24]于1995 年基于循证理论和临床经验开发, 是国内早期普遍应用的风险评估模型。Wells DVT 风险评估模型包括肿瘤、制动、手术、卧床、DVT 相关症状和鉴别诊断等10 个条目,除“类似或与下肢深静脉血栓形成相近的诊断” 得分为-2分,其余条目均为1 分。 各条目得分之和即为总分,总分越高,DVT 的风险程度越高。 得分≤0 分为低危,得分1~2 分为中危,得分≥3 分为高危,该量表可以有效区分DVT 风险等级。
4.2 Wells DVT 风险评估模型的临床应用 该模型在国外最早用于门诊患者, 后逐渐应用于创伤患者[25]。MAKSIMOVIC[26]对疑有DVT 发生的31 例卵巢癌术后患者进行了研究, 经Wells DVT 风险评估模型评分后有20 例患者为高风险人群,但仅有9 例患者发生了DVT,表明该模型与妇科肿瘤术后患者发生DVT 的风险无明显相关性,因此Wells DVT 风险评估模型对于妇科恶性肿瘤术后DVT 评估的有效性有待商榷。 在国内研究中,2017 年中华医学会发布的深静脉血栓形成的诊断和治疗指南(第3 版)中,将其推荐用于DVT 风险评估[27]。孙少君等[28]研究表明,Wells DVT 风险评估模型结合D-二聚体对DVT 的预测效果较单独使用Wells DVT 评估模型更佳,其危险因素部分包含了内科与外科情况,适用范围更广。 王鑫丹等[29]在研究中将Wells DVT 评估模型与其他评估模型进行比较, 结果显示,Wells DVT 评估模型能有效地鉴别DVT 高风险人群,而此模型的价值在于结合实验室检查D-二聚体及血管超声检查排除可能是DVT 患者。 因此,此模型单独使用不具有特异性, 而且Wells DVT 评估模型的条目中部分词语描述比较模糊,如“凹陷性水肿”“延深静脉走向局部疼痛”等,判断标准尚不够明确,临床医护人员理解有差异,评估结果因人而异,可能影响临床使用效度,需进一步完善条目。
5.1 Khorana 风险评估模型的概述 该风险评估模型由KHORANA[30]团队于2008 年提出, 包括肿瘤种类、血小板计数、血红蛋白、白细胞计数、BMI 5 个危险因素,每个危险因素分别赋予1~2 分,所得结果为各危险因素相加之和,风险等级分为低危(0 分)、中危(1~2 分)和高危(≥3 分)。
5.2 Khorana 风险评估模型的临床应用 该模型在国外多用于肿瘤患者,被纳入到美国肿瘤学会VTE实践指南。 李云鹏[31]验证了Khorana 风险评估模型在内科住院癌症患者中的适用性。 黄静[32]的研究显示,Khorana 评估模型对妇科恶性肿瘤患者DVT 的发生具有较强的预测能力,且该模型评估指标较少,简便易行。 但该模型没有充分考虑患者的临床特征和治疗方式, 因为妇科恶性肿瘤及其治疗的复杂性和特殊性, 其在妇科恶性肿瘤患者中的推广应用还有待进一步研究。 邝允勋等[33]的研究中将Khorana模型与Caprini 模型进行了比较,结果表明,两者均具有一定的预测价值,区分度无差异,但前者更倾向于非手术的化疗患者。 因此,Khorana 风险评估模型适用于所有肿瘤领域的DVT 风险评估,涉及肿瘤范围较广泛,但对不同病种、不同病理诊断及治疗方案所产生DVT 风险的预测能力均为统一概论,缺乏专一性, 故使用Khorana 风险评估模型对妇科术后患者DVT 风险评估仍需进一步证实。
6.1 Padua 风险评估模型 此模型是意大利帕多瓦大学血栓栓塞中心专家BARBAR[34]于2010 年研发,包含11 个条目,如活跃癌症、VTE 病史、活动度降低、血栓形成倾向的病情等,每个条目评分1~3 分,根据各危险因素所得分数的总和,将患者分为2 组:高危≥4 分,低危<4 分。 在国外研究中并未对妇科术后患者发生DVT 的风险程度进行预测,而国内也未进行相应的汉化,佟彤等[35]对93 例妇科患者比较了4 种风险评估模型的预测价值, 结论表明Padua风险评估模型侧重于评估内科患者的合并症, 缺乏对手术时间以及手术方式的进一步测量, 故对妇科术后患者的预测价值不高。
6.2 Rogers 风险评估模型 此模型是ROGERS[36]于2007 年针对心血管和胸外科手术患者研发,制定包含手术类型、美国麻醉医师协会分级、患者性别与工作单位等15 项DVT 危险因素及其评分细则, 该模型中的每项DVT 危险因素赋值为1~9 分, 按15 项DVT 危险因素的评估总分, 将患者分为低危组(<7分)、中危组(7~10 分)和高危组(10 分)。 国外对该风险模型的研究相对较少, 主要应用于患有心血管病的患者。 而HEFT[37]的研究表明,对于妇科术后患者DVT 高危风险的评估中难以有效的进行准确的风险评估分层,易造成较大误判,表明该风险评估模型并不适用于妇科人群的使用。
DVT 是术后严重的并发症, 众多的研究证明,早期发现并预防有助于减少并发症的发生。 妇科术后患者作为DVT 的高发人群已经逐渐受到我国重视。 目前已有妇科术后患者的专家共识, 推荐应用G-Caprini 风险评估模型对妇科术后患者进行DVT风险评估,但未在妇科肿瘤患者DVT 风险评估进行有效预测,从而使之局限于妇科术后患者的应用,其预测能力仍需优化。国际认可度最高的Caprini 风险评估模型在多领域适用性较好,应用范围较广泛,并涵盖了针对大部分患者易发DVT 的高危因素, 但在评估分级,地域、种族特征等方面和我国国情存在差异。 因此,优化风险评估模型,准确地预测其风险等级,可以尽早预防以降低患者DVT 发生率,提高患者的生存质量,降低治疗负担,保障患者的生命安全。