蒿若楠，胡芳，張杰，馬志承，唐萬斌，胡蒙

（1.天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院普通外科，天津300052；2.天津市第一中心醫(yī)院普通外科，天津300192；3.天津醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院，天津300070；4.鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院老年心血管科，鄭州450052）

論著

PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成危險(xiǎn)因素分析及風(fēng)險(xiǎn)模型的建立

蒿若楠1，胡芳1，張杰1，馬志承2，唐萬斌3，胡蒙4

（1.天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院普通外科，天津300052；2.天津市第一中心醫(yī)院普通外科，天津300192；3.天津醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院，天津300070；4.鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院老年心血管科，鄭州450052）

目的：探索經(jīng)外周置入中心靜脈導(dǎo)管（PICC）相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成的主要危險(xiǎn)因素，并建立其風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。方法：前瞻性研究2014年1月至2015年7月內(nèi)符合納入標(biāo)準(zhǔn)的PICC置管患者，根據(jù)有無PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成，分為血栓組52例，非血栓組144例。通過單因素分析確定PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成的危險(xiǎn)因素。將單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的危險(xiǎn)因素進(jìn)行多元Logistic回歸分析，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。結(jié)果：確定中心靜脈導(dǎo)管（CVC）/PICC置管史、導(dǎo)管尖端位置、置入血管內(nèi)徑為PICC相關(guān)性血栓形成的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，據(jù)此建立的PICC相關(guān)性血栓形成的Logistic回歸預(yù)測模型為Y= 2.040×CVC/PICC置管史＋1.964×導(dǎo)管尖端位置－1.572×置入靜脈內(nèi)徑＋3.338。此模型的ROC曲線下面積為0.872，95%CI為0.817-0.927。結(jié)論：導(dǎo)管尖端位置、CVC/PICC置管史、血管內(nèi)徑為PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，所建立的Logistic回歸預(yù)測模型能較好地預(yù)測PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓的發(fā)生。

經(jīng)外周置入中心靜脈導(dǎo)管；上肢深靜脈血栓；危險(xiǎn)因素；預(yù)測模型

經(jīng)外周置入中心靜脈導(dǎo)管（PICC）作為患者靜脈治療尤其是腫瘤患者化療及腸外營養(yǎng)的主要靜脈通道，已廣泛應(yīng)用于臨床。靜脈血栓形成是PICC最嚴(yán)重的并發(fā)癥之一。文獻(xiàn)報(bào)道PICC置管后血栓的發(fā)生率為2%～26%，不僅增加了患者身心痛苦和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重者可引起栓子脫落而危及患者生命[1-2]。由于癥狀的隱匿性，PICC相關(guān)性血栓形成的漏檢率很高[3]。了解PICC相關(guān)性血栓形成的危險(xiǎn)因素，對PICC置管患者進(jìn)行快速的初步評價(jià)，篩選出可能的血栓高危人群再進(jìn)行針對預(yù)防性措施，是降低PICC相關(guān)性血栓的有效措施之一。目前尚罕見PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓的預(yù)測模型方面的相關(guān)報(bào)道，本文從患者基本資料、疾患相關(guān)信息、穿刺信息、置入靜脈信息及相關(guān)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)5大方面對PICC相關(guān)性上肢靜脈血栓形成發(fā)生的相關(guān)危險(xiǎn)因素進(jìn)行分析，構(gòu)建PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成的預(yù)測模型，對PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成的及時(shí)預(yù)防具有重要意義。

1 資料與方法

1.1 研究對象 選取2014年1月-2015年7月在天津市某三級甲等醫(yī)院接受PICC置管的201例患者作為研究對象。患者置管后，每間隔1周進(jìn)行1次彩色多普勒超聲檢查隨訪，檢測有無上肢靜脈血栓形成，隨訪至1個(gè)月。隨訪期間，死亡3例，轉(zhuǎn)院失訪1例，拔管1例，共196例患者納入本研究中，其中男90例，女106例，年齡18～86歲，平均年齡（47±2）歲。根據(jù)有無PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成，分為血栓組52例，非血栓組144例。

1.1.1 納入標(biāo)準(zhǔn)（同時(shí)符合以下標(biāo)準(zhǔn)）[1，4]（1）由天津市某三級甲等醫(yī)院擁有PICC資格證的?？谱o(hù)士置入，并在本院接受治療及維護(hù)的患者；（2）年齡≥18歲；（3）預(yù)期留置導(dǎo)管超過4周的患者；（4）自愿參加本次研究；（5）患者能耐受彩超檢查。

1.1.2 排除標(biāo)準(zhǔn)（有任一條均予排除）（1）伴有血液病患者；（2）不在本院維護(hù)并且得不到追蹤的患者；（3）未簽署知情同意書者；（4）研究指標(biāo)不全者。

1.1.3 上肢靜脈血栓形成主要診斷標(biāo)準(zhǔn)[5]（1）靜脈管腔不能被壓癟；（2）管腔內(nèi)可見實(shí)性回聲；（3）管腔內(nèi)血流信號充盈缺損；（4）靜脈血流頻譜失去期相性改變；（5）乏氏反應(yīng)減弱或消失；（6）擠壓肢體遠(yuǎn)端血流增強(qiáng)消失或減弱。

1.2 研究指標(biāo) （1）一般資料：包括患者的年齡、性別、是否肥胖（BMI）。（2）穿刺置管相關(guān)信息：穿刺次數(shù)、導(dǎo)管尖端位置。（3）留置靜脈信息：左/右側(cè)肢體、置入靜脈（貴要靜脈、頭靜脈、肘正中靜脈）、留置靜脈內(nèi)徑（穿刺點(diǎn)處）。（4）疾患相關(guān)信息：是否患有腫瘤、重大外傷史、手術(shù)史、血栓史、化療史、CVC或PICC置管史、糖尿病史、高血壓史、冠心病史、吸煙史等。（5）實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)：血小板（PLT)、血漿D-二聚體（D-Dimer）。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 18.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析，計(jì)量資料以s表示，兩組比較采取t檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料以n(%)表示，兩組間比較采用χ2檢驗(yàn)。在單因素分析基礎(chǔ)上，選擇有差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的危險(xiǎn)因素進(jìn)行多元Logistic回歸分析，建立預(yù)測模型，最后用受試者工作特征（ROC）曲線評價(jià)Logistic回歸預(yù)測模型的預(yù)報(bào)能力，ROC曲線下面積為0.5～0.7時(shí)表示模型判別能力低，0.7～0.9時(shí)表示判別能力中等，0.9～1.0時(shí)表示判別能力高。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 單因素分析 在共計(jì)21個(gè)觀察指標(biāo)中，兩組在置入血管內(nèi)徑、導(dǎo)管尖端位置、腫瘤、糖尿病、血栓史、化療史、CVC/PICC置管史7個(gè)方面差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05)，見表1。

表1 PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成危險(xiǎn)因素的單因素分析Tab 1 Univariate analysis of PICC related upper extremity deep venous thrombosis

2.2 多因素Logistic回歸分析 將單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的因素納入多因素Logistic回歸分析中，得出對PICC血栓形成的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，分別為CVC/PICC置管史、導(dǎo)管尖端位置及血管內(nèi)徑，見表2。獲得Logistic回歸預(yù)測模型為Y=2.040×X1+ 1.964×X2-1.572×X3+3.338（X1=CVC/PICC置管史，X2=導(dǎo)管尖端位置，X3=血管內(nèi)徑）。Y值越大，PICC相關(guān)性血栓發(fā)生的危險(xiǎn)性越大，Y值越低，PICC相關(guān)性血栓發(fā)生的危險(xiǎn)性越小。

表2 PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成危險(xiǎn)因素的多因素回歸分析Tab 2 Multivariate Logistic regression analysis of PICC related upper extremity deep venous thrombosis

2.3 預(yù)測模型的評價(jià) 依據(jù)此模型計(jì)算每一例研究對象發(fā)生血栓的概率，對血栓組和非血栓組進(jìn)行評分，并繪制ROC曲線。血栓組與非血栓組平均評分分別為（0.083±2.093）分和（-2.538±1.325）分，兩組比較，t=6.647，P＜0.01，兩組差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。根據(jù)ROC曲線可知，曲線下面積（AUC）=0.872，標(biāo)準(zhǔn)誤=0.028，95%CI為0.817-0.927，P＜0.01，統(tǒng)計(jì)學(xué)認(rèn)為對PICC相關(guān)性血栓的發(fā)生有較好的預(yù)測能力，見圖1。

圖1 PICC相關(guān)性上肢深靜脈血栓形成預(yù)測模型的ROC曲線Fig 1 ROC curve of PICC related upper extremity deep venous thrombosis risk model

3 討論

由于PICC安全可靠，操作簡便，且攜帶方便，留置時(shí)間長，在臨床上使用十分廣泛。但PICC在為患者提供一條有效靜脈通路的同時(shí)，也增加了血栓的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。血栓形成不僅給患者帶來生理、心理等方面的負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重者還可導(dǎo)致非計(jì)劃性拔管，嚴(yán)重影響患者治療連續(xù)性，因此，如何有效預(yù)防PICC相關(guān)性血栓的發(fā)生是臨床亟待解決的問題。

PICC相關(guān)性血栓的發(fā)生受到多種因素的影響，由于入選病例個(gè)體差異、樣本量大小、各單位置管經(jīng)驗(yàn)等眾多因素的影響，各臨床報(bào)道的結(jié)論存在一定差異。許多學(xué)者做過PICC相關(guān)血栓危險(xiǎn)因素的研究，但尚未見關(guān)于危險(xiǎn)因素預(yù)測模型的構(gòu)建。研究發(fā)現(xiàn)，惡性腫瘤、糖尿病、深靜脈血栓發(fā)生史、化療史等是PICC相關(guān)性靜脈血栓形成的危險(xiǎn)因素[1，6-8]。Evans等[6，9]認(rèn)為PICC相關(guān)血栓的發(fā)生率與導(dǎo)管直徑成正比。另有學(xué)者發(fā)現(xiàn)PICC一次性置管成功的患者靜脈血栓發(fā)生率要明顯低于多次置管成功的患者[8]。有研究報(bào)道，輸注高滲性溶液、血制品等都是引起PICC相關(guān)靜脈血栓的危險(xiǎn)因素[10]。

本文對21個(gè)相關(guān)因素進(jìn)行了單因素分析，并篩選出了3個(gè)獨(dú)立危險(xiǎn)因素，據(jù)此建立了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。在多因素Logistic回歸分析中，從回歸系數(shù)的大小可看出各因素對模型的影響，回歸系數(shù)（β）的絕對值愈大，該因素在模型中所起的作用也愈大。因此，PICC/CVC置管史（β=2.040）對PICC相關(guān)性上肢靜脈血栓形成的影響最大，其次為導(dǎo)管尖端位置（β=1.964）和置入靜脈內(nèi)徑（β=-1.572）。有CVC或PICC置管史的患者血管壁及血管內(nèi)皮已受到不同程度的損傷，再次進(jìn)行PICC置管時(shí)，加重了對管壁的損害，發(fā)生上肢深靜脈血栓的危險(xiǎn)性增大。由于上腔靜脈下1/3處血流量大，輸入液體可以被很快地稀釋，進(jìn)而減少藥液對血管內(nèi)膜的刺激和損傷，而導(dǎo)管放置到腋靜脈或鎖骨下靜脈或上腔靜脈上2/3時(shí)，由于靜脈管腔直徑相對小以及血流量的減少，容易引起湍流，延長藥液與血管內(nèi)膜的接觸，增加內(nèi)皮損傷的危險(xiǎn)[11]；另一方面，當(dāng)導(dǎo)管尖端未達(dá)到上腔靜脈時(shí)，導(dǎo)管的尖端會隨著血流發(fā)生漂移移位，使血管內(nèi)皮受到反復(fù)刺激而損傷，導(dǎo)致血栓形成概率增大。PICC置入血管內(nèi)徑是納入預(yù)測模型的另外一個(gè)危險(xiǎn)因素，由預(yù)測模型可知，置入靜脈內(nèi)徑越大，發(fā)生血栓的概率越低，置入靜脈的內(nèi)徑越小，發(fā)生血栓的概率越高，這除與血流因素有關(guān)外，還可能因?yàn)檫x擇較粗的血管一次性穿刺成功率較高，減少血管刺激有關(guān)。

PICC危險(xiǎn)因素預(yù)測模型的建立，在臨床護(hù)理上，是個(gè)體化健康教育及行為干預(yù)較合適的工具。對于PICC置管患者，除了評估患者基本信息、化療史、血栓史等相關(guān)危險(xiǎn)因素外，置管前要重點(diǎn)評估患者有無PICC或CVC置管史及血管內(nèi)徑大小，置管后重點(diǎn)評估導(dǎo)管尖端位置，若出現(xiàn)以上危險(xiǎn)因素，則可預(yù)防性給予抗凝劑，避免血栓的發(fā)生。

綜上，本研究通過對PICC相關(guān)性上肢靜脈血栓危險(xiǎn)因素的分析，建立了危險(xiǎn)因素風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，一方面，有利于對PICC患者進(jìn)行個(gè)體化評估，篩查高?；颊?，為臨床治療提供準(zhǔn)確依據(jù)；另一方面，對于進(jìn)一步完善PICC臨床流程具有重要意義。由于本研究樣本量較小，并未得出PICC患者發(fā)生血栓的最佳高危臨界值，因此，PICC相關(guān)性上肢靜脈血栓形成的危險(xiǎn)因素及預(yù)測模型的完善還需要更加嚴(yán)格、全面的多中心、大樣本研究來實(shí)現(xiàn)。

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（2015-08-07收稿）

Analysis of risk factors and establishment of risk model for peripherally inserted central catheter thrombosis

HAO Ruo-nan1，HU Fang1，ZHANG Jie1，MA Zhi-cheng2，TANG Wan-bin3，HU Meng4
（1.Department of General Surgery,General Hospital,Tianjin Medical University,Tianjin 300052,China；2.Department of General Surgery,Tianjin First Center Hospital,Tianjin 300192,China；3.School of Public Health,Tianjin Medical University,Tianjin 300070, China；4.Department of Geriatric Cardiology,The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University,Zhengzhou 450052,China）

Objective：To investigate the main risk factors of peripherally inserted central catheter(PICC)related upper extremity deep venous thrombosis and to establish its risk model.Methods：Patients with PICC who were hospitalized between January 2014 and July 2015 were studied and divided into thrombosis group(n=52)patients complicated with venous thrombosis after PICC and non-thrombosis group (n=144)patients without venous thrombosis.By comparing two groups,statistically different variables were selected to undergo multivariate logistic regression to establish the risk model.Results：Previous CVC(central venous catheter)/PICC insertion,catheter tip position,the diameter of blood vessel were the key factors and logistic regression model was as following:Y=2.040×previous CVC/PICC insertion+1.964× catheter tip position-1.572×diameter of blood vessel+3.338.The area below the receiver operating characteristic curve for the model was 0.872,95%CI(0.817 to 0.927).Conclusion：Previous CVC/PICC insertion,catheter tip position,and the diameter of blood vessel are the key risk factors for thrombosis.The logistic regression model based on these factors is reliable in predicting the PICC-related upper extremity deep venous thrombosis.

peripherally inserted central catheter；upper extremity deep venous thrombosis；risk factor；predictive model

R6

A

1006－8147（2016）02-0147-04

蒿若楠（1991-），女，碩士在讀，研究方向：護(hù)理學(xué)；通信作者：胡芳，E-mail：hxc5286@sina.com。