兩種血栓風險評估模型篩查住院患者深靜脈血栓形成的效果

儲愛琴,程蘭,許慶珍,張海玲

[中國科學技術大學附屬第一醫院(安徽省立醫院),a 護理部,b 胸外科,c 急救ICU,合肥 230001]

深靜脈血栓(DVT)是一種臨床常見的靜脈回流障礙性疾病，是由于靜脈壁損傷、血流緩慢和血液高凝狀態致血液在深靜脈內不正常地凝結而形成的栓塞，好發于下肢深靜脈，可引起下肢腫脹、疼痛，甚至血栓脫落引起肺栓塞(PE)[1]，DVT和PE合稱為靜脈血栓栓塞癥(VTE)。有報道[2]顯示,全球范圍內VTE均有較高發病率，平均發病率約為1.17‰。東西方VTE的發生率無明顯差異[3]。近年來隨著臨床介入手術和靜脈侵入性操作的增加，我國VTE發病率較前明顯增加[4]。VTE危害嚴重，可降低療效、延長住院時間、增加治療費用，嚴重影響患者生活質量甚至威脅其生命[5-7]。因此早期診斷早期預防具有重要意義。然而，VTE發病隱匿，如何準確評估DVT發生風險，識別高危人群是目前研究需重點關注的問題。目前國外對DVT風險評估模型的研究較為深入，常用的評估工具包括Padua 量表、Autar量表、Caprini量表及RAP評分法，這些風險評估工具雖在國內普遍使用，但不同評估工具對DVT風險評估的有效性尚有待進一步驗證。因此，本研究主要探討Autar 量表和 Caprini 量表對住院患者DVT形成風險評估中的篩查效果，為臨床合理選擇評估工具提供依據。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 采用單中心回顧性病例對照研究，通過醫院信息中心系統，收集2016年3月至2019年3月期間在我院治療并確診為DVT的98例患者為病例組；采用便利抽樣方法，按照1∶2配對比例抽取同一時期入住同一科室的非DVT的196例患者為對照組。病例組男46例(46.94%)，女52例(53.06%)；對照組男103例(52.55%)，女93例(47.45%)。病例組年齡范圍31～90歲，年齡(63.30±12.67)歲；對照組年齡范圍23～92歲，年齡(59.34±14.37)歲。病例組發生肺動脈栓塞5例，死亡4例；對照組無肺動脈栓塞及死亡病例。

1.2 納入與排除標準 病例組： 納入標準：(1)年齡≥18歲；(2)住院期間經血管彩色多普勒超聲證實確診發生DVT者。排除標準：(1)入院診斷為DVT或PE者、深靜脈血栓后遺癥者、下肢以外其他部位血栓發生者；(2)有嚴重凝血功能障礙或其他血液系統疾病的患者；(3)住院時間<3 d。對照組：納入標準：出院診斷中無DVT或經血管彩色多普勒超聲檢查結果證實無DVT者。排除標準：住院時間<3 d、年齡<18歲。

1.3 研究方法

1.3.1 研究工具 (1)Caprini 風險評估模型(Caprini risk assessment model )：該模型是一種加權風險評估工具，由 Caprini等制定，并于2005修訂版[8]，共有患者的年齡、體質指數(BMI)、活動、既往史、現病史、實驗室檢查、手術等近40個條目。不同條目分別給予1～5分計分。按照總分進行DVT風險分級，低危(0～1分)，中危(2分)，高危(3～4分)和極高危(≥5分)4個層級。該模型于2009年再次更新，新版本對手術時間、BMI進行了細化并加入了SVT疾病史，患惡性腫瘤評分由2分調整為3分[9]。但有學者[10]研究發現，此版本對VTE風險評估的估計值過高，因此臨床實用性有待驗證。故本研究選擇Caprini2005版風險評估模型對患者進行 DVT 風險評估。(2)Autar血栓風險評估量表(the Autar DVT risk assessment scale)：該量表主要用于預測患者發生DVT的風險，由英國學者 Autar在1996年制定[11]，并在2003年修訂，內容主要包括43個條目，分為7個維度，分別為年齡、BMI、活動、特殊風險、創傷風險、現有的高危疾病、外科手術。計分方式為1～7級計分。根據總分將患者分為低危(≤10分)、中危(11～14分)、高危(≥15分)3個層級。

1.3.2 資料收集 選取2名具有研究生學位的臨床護理人員，經統一專業培訓后，嚴格按照資料納入與排除標準通過醫院電子病歷系統共同回顧患者的病歷資料。對入選患者的病例資料采用Caprini風險評估模型及Autar血栓風險評估量表對DVT發生風險進行評分，外科患者自術后6 h開始評分，內科患者自入院第3天開始評分。

2 結果

2.1 兩組患者一般資料比較 兩組患者的性別比較，差異無統計學意義(P>0.05)，兩組患者在年齡、BMI值、住院時間、DVT全因死亡方面比較，差異有統計學意義(P<0.05)。見表1。

表1 兩組患者不同科室臨床一般資料比較

注：BMI為體質指數

表2 兩組患者的Caprini評分比較

表3 兩組患者的Autar評分比較

2.2 兩組患者的Caprini和Autar評分結果 兩種風險評估模型對住院患者DVT發生風險的評估結果顯示，病例組患者的平均DVT風險得分明顯高于對照組，差異有統計學意義(P<0.05)，并且兩組患者使用兩種模型在危險度分級比較差異有統計學意義(P<0.01)。見表2，3。在對高危及以上患者的篩選方面，Caprini風險評估模型篩選出病例組高風險者98例(100%)，高于Autar 血栓風險評估量表篩選出的61例(62.24%)，差異有統計學意義(χ2=41.891，P<0.001)。

2.3 兩種血栓風險評估模型篩查DVT的曲線下面積比較 Caprini風險評估模型及Autar血栓風險評估量表的ROC曲線下面積分別為0.738和0.633，采用Medcalc 軟件對兩種模型曲線下面積比較，差異有統計學意義(P<0.05)。其中Caprini風險評估模型最佳分界值為7.5，其靈敏度為67.3%，特異度為68.4%，約登指數為0.357；Autar血栓風險評估量表的最佳分界值為12.5，其靈敏度為41.3%，特異度為79.6%，約登指數為0.209。見表4,圖1。

表4 兩種評估模型對DVT發生風險篩查效果評估

注：兩組評估模型比較，Z=3.677，P=0.0002

圖1 兩種風險評估模型預測DVT發生風險ROC曲線

3 討論

3.1 DVT早期臨床風險評估的意義 DVT是導致醫院發生非預期死亡的重要因素之一，已經成為醫務人員當下面臨的重要挑戰[4]。研究報道，無論是外科手術還是內科住院患者，存在DVT風險的患者占40%～60%[12-13]。DVT產生的PE和血栓形成后綜合征(PTS)，可顯著影響患者生活質量，增加致殘率和致死率[14]。本研究中病例組住院期間發生DVT患者的住院時間、死亡率明顯高于對照組，說明DVT的發生嚴重影響了患者術后康復及生活質量，在延長了住院時間同時增加了死亡風險，并且加重了患者及國家經濟負擔。因此，早期識別DVT高危患者，及時進行預防，是降低DVT發病率和死亡率的關鍵。風險篩查作為一級預防的重要措施，明確患者DVT風險發生情況及具體的風險級別，并在此基礎上制定個體化預防及控制措施可有效降低深靜脈血栓發生率。

3.2 Caprini風險評估模型篩查DVT的效果優于Autar血栓風險評估量表 目前Caprini風險評估模型在國際上已被廣泛應用[15-16],Caprini血栓風險評估模型可對患者靜脈血栓風險進行風險分層，提供評估標準，并針對不同風險分層采取相應預防措施，不僅能夠準確評估靜脈血栓風險，還可及時干預降低其發生率，是一個方便操作、易于掌握的深靜脈血栓風險篩查工具。但Caprini風險評估模型中包含的一些凝血因子模塊無法直觀測量，對其使用帶來一定的影響，可降低評分，影響準確性[9]。本研究顯示，病例組患者Caprini風險評估結果均為高危和極高危，且評分明顯高于對照組，差異有統計學意義(P<0.05)，表明該量表可有效評估住院患者DVT發生風險，這與周亞婷等[17]研究結果一致。該模型當約登指數最大時的最佳臨界值為7.5分，靈敏度為67.3%，特異度為68.4%,這與熊銀環、謝淵等[18-19]研究結果相一致，但低于其他研究[20]，可能與樣本量少，未收集到一定的實驗室檢查項目有關。

Autar血栓風險評估量表是是基于骨科患者設計的DVT風險評估量表，根據謝淵等[19]研究顯示Autar 量表靈敏度88%,但特異性只有49%,針對性較強，可能存在風險評估過高的問題。本研究中病例組高危患者所占比例明顯升高,評分高于對照組，表明 Autar風險評估模型對預測住院患者 DVT 發生風險具有一定臨床價值。該量表當約登指數最大時的最佳臨界值12.5分，特異度為79.6%，靈敏度41.3%，靈敏度較低可能與該量表在預測骨科患者DVT發生風險中較為敏感，但對其他不同科室患者評估針對性較差有關。

本研究結果發現在篩選DVT高危患者的方面，Caprini風險評估模型對病例組高危及以上患者的篩選率為100%，遠高于Autar血栓風險評估量表的62.24%，說明Caprini風險評估模型較Autar風險評估量表對DVT高危患者的篩選具有更高的敏感性，可減少漏診率。

本研究中ROC曲線結果表明 Caprini風險評估模型的曲線更靠近左上角，約登指數更大，篩查效果更好，真實性更大。通過曲線下面積比較，發現Caprini風險評估模型的 ROC 曲線下面積0.738±0.032，其明顯高于Autar血栓風險評估量表曲線下面積0.633±0.033，研究報道ROC曲線下面積在0.50～0.70提示評估效果較差，0.70～0.90之間為中等，在0.90以上時評估效果較好[21]，由此可見Caprini風險評估模型在預測住院患者DVT形成方面可信度高于Autar血栓風險評估量表。同時本研究中Caprini 風險評估模型的 ROC 曲線下面積與Liu等[22]報道相近，且Caprini風險評估模型當約登指數最大時的靈敏度明顯高于Autar血栓風險評估量表，說明Caprini 風險評估模型對住院患者DVT發生風險的預測價值更高。

綜上所述，Caprini 風險評估模型較Autar 血栓風險評估量表在對住院患者DVT發生風險的預測價值上更為有效。靜脈血栓疾病重在防范，院內 VTE 防治管理體系和路程的建立與完善,醫務人員協同評估與預防能力的提高將是醫院質量管理的重點。本研究因未收集靜脈造影檢查發生的DVT患者資料導致病例組樣本量太少，分布差異太大，且為回顧性研究，因此可能存在回顧性偏移，未來將進一步開展多中心前瞻性以驗證Caprini 風險評估模型的有效性。