PICC导管相关性血栓风险评估工具研究进展

周 琴,余艳芬,叶冠军,朱飞虹

宁波市第二医院,浙江 315010

经外周静脉穿刺置入中心静脉导管(peripherally inserted central catheter,PICC)导管相关性血栓(PICC-related venous thrombus,PICC-RVT)是指导管置入血管后,由于各种原因导致机械性损伤血管内膜或病人自身原因如血液高凝等情况,使导管所在的血管内和导管壁形成血栓凝块[1]。研究表明,国内成人肿瘤病人PICC-RVT的发生率为1.41%～51.45%[2-4]。PICC-RVT的发生不仅延长了病人的住院时间,增加了医疗成本,而且会使病人对医疗服务丧失信任[5],甚至危及生命[6],是PICC严重并发症之一[7]。对PICC置管病人采取正确的评估和积极的预防,可保障病人带管期间的安全。美国静脉输液护理学会(Intravenous Nurses Society,INS)公布的《输液治疗实践标准》[8]以及美国胸科医师学会(American College of Chest Physician,ACCP)公布的《静脉血栓栓塞抗栓治疗指南》[9]明确指出:血栓风险评估能有效预防PICC-RVT的发生。近年来,PICC-RVT的风险因素已成为研究热点[10-11],但每个研究都有各自的独立危险因素,故PICC-RVT风险评估工具也存在一定差异。本研究拟对评估工具研究现况进行综述,以期为今后进一步完善PICC-RVT风险评估工具并推广其临床应用提供依据。

1 PICC-RVT风险评估工具概述

国内外对于下肢深静脉血栓评估量表的研究已非常成熟,如Autar量表、Wells量表、Caprini量表等。但PICC-RVT具有与PICC导管相关的特定风险因素,故下肢深静脉血栓的评估量表并不完全适用于PICC-RVT的检测。目前,已有不少学者展开了对PICC-RVT风险评估工具的研究,但由于受到入选病例个体差异、样本量大小、各单位置管经验等多种因素的影响,各临床报道的结论并不相同。验证量表效能的方法通常用ROC曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)、灵敏度和特异度等[12]。AUC反映其预测的准确性,面积越大,准确性越高[13]。理想的评估工具应具有高灵敏度和高特异度。灵敏度的下降可能导致PICC-RVT的漏诊率升高,而特异度低的工具可导致误诊增加,引起过度治疗。评估工具的诊断阈值、应用范围等因素都会对以上评价指标造成影响。

2 普适性PICC-RVT风险评估工具

2.1 Seeley住院病人PICC上肢深静脉血栓风险评估量表

该量表是2007年美国Rush大学的Seeley等[14]对233例来自美国中西部医院行PICC置管病人的病历资料进行回顾性分析,并通过构建多元回归模型得出该类病人PICC-RVT形成的独立危险因素。包括长期卧床(14分)、深静脉局部压痛(13分)、吸烟(10分)、因骨髓炎而置管(20分)以及居家或住院期间使用抗凝药物(9分)5个条目,总分66分,得分≥20分为高风险病人。该量表沿用成熟的下肢深静脉血栓风险因素,并将“深静脉局部压痛”作为评分条目,因“深静脉局部压痛”是PICC-RVT病人典型的临床症状。故该量表能更好地突出PICC置管人群特殊的危险因素。经效能验证该量表的灵敏度为0.882,特异度为0.815,阴性预测值为98.9%,阳性预测值为27.3%,表明该量表更易识别无血栓风险的病人。朱薇等[15]比较了Caprini、Padua、Seeley 3个量表对PICC-RVT的预测效能,发现Seeley量表AUC、特异度、预测值高于其他2个量表,但灵敏度偏低。

2.2 Maneval血栓风险评估表

该量表是Maneval等[16]在Seeley量表的基础上于2014年创建的。该研究为前瞻性观察性研究,纳入203例PICC置管病人作为研究对象,全程监测病人的基本情况、置管情况、置管后活动、治疗情况及置管侧肢体情况,最终确定高血压、肥胖(体质指数≥30 kg/m2)、置管侧手臂水肿为PICC-RVT的风险因素。但该研究中并未考虑抗凝剂应用因素,故导致阳性病例相对较少。李楠等[17]对Maneval量表进行翻译、回译及跨文化调试,形成中文版PICC相关性血栓风险评估表,经验证该量表信效度较好,可用于国内PICC置管的肿瘤病人PICC-RVT的风险预测。

2.3 Michigan PICC相关静脉血栓风险评分量表

密歇根大学医学院的Chopra等[18]收集了密歇根医疗安全协会中51所医院23 010例PICC置管病人的病历资料,构建了PICC相关静脉血栓风险评分量表。该量表包括5个条目,研究者为每个条目赋值,条目得分之和为总分。具体评分方法:发生血栓≤30 d(3分)、发生血栓>30 d(2分)、同时存在其他中心静脉导管(1分)、活动性肿瘤(2分)、双腔PICC(2分)、三腔/四腔PICC(3分)、白细胞计数>12×109/L(1分)。以0分、2分、4分作为界定阈值,将风险依次分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级。该量表条目简单,评估方便,且量表被转化成电子评分表可在院内信息系统中使用,既节约了评估时间,又有利于收集数据[19]。但该研究所选样本大部分为癌症或危重病人,尚未在其他人群中应用,而且由于人种、疾病、生活方式的差异,该量表是否适用于我国病人还有待验证。

2.4 基于文献回顾的PICC-RVT风险评估量表

陈璐等[20-21]经文献回顾拟定PICC-RVT相关风险因素后,通过德尔菲法构建初步量表,并根据层次分析法对各危险因素进行权重赋值。该量表包括疾病类型、既往史、血液指标、静脉条件、置管因素、活动情况和治疗情况等7个一级指标,34个二级指标,总分96分,≤12分为低危、13～18分为中危、≥19分为高危[22]。该量表是国内关于PICC-RVT风险评估工具的首次尝试[23]。刘珊珊等[21]的研究对象为胸部肿瘤科130例PICC置管病人,包括静脉系统内皮损伤、静脉血液瘀滞、血液高凝状态3个维度共22个条目,总分51分。该模型AUC为0.728,最佳高危临界值为5.5分时,灵敏度为0.909,即真阳性率为90.9%,表示经该量表评估筛查后,有90.9%的高危病人发生PICC-RVT。特异度为0.471,表明该量表筛查未患PICC-RVT的能力一般。上述两个量表不仅包括 Virchow血栓三要素,而且还考虑到置管前及置管后的相关危险因素,可以在置管前及置管后对病人进行血栓风险动态评估。但专家咨询法存在过分依赖专家的主观意识的弊端,无法取代严谨的原始科学研究,且评估表涉及预测因素条目较多,可能会降低其可操作性。

2.5 基于前瞻性研究的PICC-RVT风险评估量表

陈江琼等[24-26]运用前瞻性随访方法对PICC-RVT发生风险进行研究。陈江琼等[24]的研究纳入375例PICC置管病人,通过Logistic回归分析获得风险因素,并利用统计方法分析得出各独立危险因素的OR值,并予以赋值:肥胖(3分)、糖尿病(3分)、血栓史(3分)、化疗史(2分)、D-二聚体(≥0.5 mg/L 2分)。<3分为低危,3～5分为中危,>5分为高危。该量表条目少,可操作性强,AUC为0.758,灵敏度为0.784,特异度为0.691,适用于临床快速筛查PICC-RVT风险病人。蒿若楠等[25]的研究纳入201例PICC置管病人,将置管史、导管尖端位置、血管内径作为PICC-RVT的风险因素,诊断临界值为6.045分,AUC为0.816,灵敏度为0.810,特异度为0.735。冯月等[26]的量表纳入134例胸部肿瘤科PICC置管病人,包括静脉系统内皮损伤、静脉血液瘀滞、血液高凝3个一级指标、22个二级指标。AUC为0.925,最佳临界值为6.5分,对应的灵敏度为91.7%,特异度为85.0%,阳性预测值为67.4%,阴性预测值为96.9%。上述3个量表的随访时间分别为置管后28 d、1个月和21 d,并未进行置管后全程随访。由于临床PICC带管全过程均有可能发生PICC-RVT,仅随访至置管后1个月可能存在部分风险因素尚未呈现的情况。因此,会影响最终量表的确立,造成PICC-RVT发生率的统计误差。朱薇[27]对307例肿瘤病人展开研究,认为导管脱出、导管留置时间≤1个月、置管前D-二聚体升高、置管前总胆固醇升高、末次化疗期白细胞计数升高、末次化疗期纤维蛋白原升高是影响PICC-RVT的独立危险因素,分别赋值为1、2、1、1分、2、1分,>1分即为高危。研究团队将该量表与Seeley量表进行效能比较,证明该量表AUC优于Seeley量表。此研究虽对病人进行了全程随访,但仅在出现血栓症状或拔管前做血管超声检查,也存在漏诊部分无症状性PICC-RVT病人的可能。

2.6 列线图预测模型

Hao等[28]对320例PICC置管病人进行回顾性分析,建立了PICC-RVT风险列线图预测模型。该模型包括既往化疗史、Karnofsky功能状态评分标准(KPS评分)、D-二聚体水平、血小板水平4个危险因素,每个因素都被赋予1个加权点,以估计该因素对血栓形成预后的影响。张昊等[29]在该模型的基础上建立新版列线图预测模型,包括D-二聚体水平、是否为超声引导、是否有化疗史、是否存在其他并发症4个危险因素。列线图模型的预测准确性是使用Harrell的C指数进行评估。Hao等[28]的模型C指数为0.709,张昊等[29]的模型C指数为0.688,表明两组列线图模型均可对PICC相关血栓形成风险进行有效评估。但上述2个模型涉及较为复杂的数据分析,其临床推广应用存在一定难度,如何基于互联网构建方便、快捷的自动换算电子评估量表及获得评估结果,有待进一步研究。

2.7 血栓弹力图

血栓弹力图由Kessinger等[30]用于评估外科手术出血风险和输血后疗效评估的研究,通过测定相关凝血指标,动态显示血栓形成的过程。高丽霞等[31]回顾性分析了该院302例PICC置管病人,通过检测PICC置管前后血栓弹力图指标变化,筛选出r值(反应时间)、K值(凝固时间)、ma值(血栓最大幅度)作为风险预测评估指标,经验证血栓弹力图AUC为0.819,灵敏度为0.846,特异度为0.792。该研究认为血栓弹力图具有评估PICC-RVT的潜在价值和良好适用性,但其在临床的应用尚需进一步推广。

3 特异性PICC-RVT风险评估工具

3.1 老年住院病人PICC-RVT风险评估模型

刘芬等[32]对564例老年PICC病人进行回顾性分析,构建了PICC-RVT风险评估模型,风险因素为静脉血栓史、近期手术史、心房颤动、动脉粥样硬化,根据有无危险因素分别赋值为0分或1分。<1分为低危,1～2分为中危,>2分为高危。预测模型AUC为0.73。此模型体现了老年病人的个体特征,不但可以筛查有症状的PICC-RVT病人,而且还可以对无症状的病人进行评估,但适应人群仅为老年住院病人。

3.2 乳腺癌病人PICC-RVT风险模型

Peng等[33]对留置PICC导管的1 284例乳腺癌病人进行回顾性队列研究,确定了9个变量:中心静脉导管置管史、慢性阻塞性肺疾病、血小板计数、D-二聚体、活化部分凝血活酶时间、更年期、乳腺癌手术史、上肢淋巴水肿和内分泌治疗。根据权重给予赋值,总分为15分,>3.5分为高危病人。AUC为0.850,灵敏度和特异度分别为0.75和0.83,该模型结合了乳腺癌特异性因素,不仅可以高效识别乳腺癌病人PICC-RVT高风险人群,同时可以优化抗凝剂的使用时机,但该模型是否适合其他人群还有待验证。

4 小结

PICC-RVT风险评估工具的建立,可预测PICC-RVT高危人群,指导临床预防和治疗方案,是一种有效、简单、经济的方法。近年来国内外虽已开展了多项PICC-RVT评估工具的开发与应用,但鲜少进行外部验证与临床实践,临床上尚无公认的PICC-RVT评估工具[34]。未来还需在现有的基础上扩大样本量进行多中心、大样本的研究,同时在大数据、信息化的背景下,结合电子系统,动态、客观、实时地规范评估PICC-RVT风险,以保证预防措施的时效性,实施精准的预防治疗。