劉純，朱松波，周大勇，尚爾寧

靜脈血栓栓塞癥（venous thromboembolism，VTE）包括深靜脈血栓形成（deep venous thrombosis，DVT）和肺栓塞（pulmonary thromboembolism，PE），作為血栓性疾病，是目前院內(nèi)病人較常見(jiàn)的死亡原因之一。有研究顯示，在血管疾病中VTE的發(fā)生率僅次于急性冠脈綜合征和腦卒中，無(wú)論是手術(shù)還是非手術(shù)病人，40%～60%的住院病人存在VTE風(fēng)險(xiǎn)。而DVT和PE發(fā)生后，1個(gè)月內(nèi)病死率分別達(dá)到6%和10%［1］。因此在臨床上高效便捷地評(píng)估VTE風(fēng)險(xiǎn)，為臨床及時(shí)采取預(yù)防措施提供依據(jù)顯得尤為重要。目前國(guó)內(nèi)外常用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型包括Autar評(píng)估、Caprini評(píng)估、JFK評(píng)估表、Padua評(píng)分表、RAP評(píng)分法等［2］。無(wú)論是哪種VTE風(fēng)險(xiǎn)模型，一般均為提出風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目并賦予分值，根據(jù)病人實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)分，按總分高低以劃分病人風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)［3］。由于目前國(guó)內(nèi)缺乏統(tǒng)一系統(tǒng)的評(píng)估，本研究旨在比較Caprini與Autar血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在血管外科篩選VTE病人中的意義，探討如何指導(dǎo)臨床采取實(shí)時(shí)的預(yù)防以降低VTE發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

1 資料與方法

1.1 一般資料選取2017年1—12月南京醫(yī)科大學(xué)附屬蘇州醫(yī)院血管外科收治的VTE病人61例為觀察組，其中男24例，女37例，年齡＞40歲有53例，體質(zhì)指數(shù)（BMI）≥25 kg/m2有30例。髂股靜脈血栓形成35例，上肢靜脈血栓形成2例，下肢深靜脈血栓性形成14例，肺栓塞10例，納入標(biāo)準(zhǔn)：臨床癥狀和輔助檢查均符合國(guó)家制定的VTE診斷標(biāo)準(zhǔn)，其中均通過(guò)嚴(yán)格的影像學(xué)確診［4］。排除標(biāo)準(zhǔn)：病歷資料不全、肝腎功能異常等。選取同時(shí)期未診斷為VTE的病人155例作為對(duì)照組，其中男72例，女83例，年齡＞40歲有141例，體質(zhì)指數(shù)（BMI）≥25 kg/m2有66例。兩組病人在年齡、性別等方面差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。所有病人其近親屬均知情同意，本研究符合《世界醫(yī)學(xué)協(xié)會(huì)赫爾辛基宣言》相關(guān)要求。

1.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型Autar量表由英國(guó)德蒙特福德大學(xué)Autar教授于1996年研發(fā)并推出［5］。此量表主要包含7個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，分別為年齡、活動(dòng)能力、BMI、特殊危險(xiǎn)因素、創(chuàng)傷、手術(shù)、高風(fēng)險(xiǎn)疾病。每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素賦值1～7分，根據(jù)總分分為4個(gè)等級(jí)，即無(wú)風(fēng)險(xiǎn)、低危、中危和高危。Caprini風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型由美國(guó)西北大學(xué)教授Caprini等于1991年發(fā)布。該模型含有40項(xiàng)條目，包括年齡、BMI、腫瘤史、腦梗史等，各項(xiàng)賦值1、2、3、5分不等。根據(jù)總分分為4個(gè)等級(jí)，低危，中危，高危，極高危［6］。

1.3 評(píng)分方法本研究采用回顧性病例對(duì)照分析，對(duì)入組的216例病人分別進(jìn)行Caprini和Autar評(píng)分，從累積風(fēng)險(xiǎn)以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)兩個(gè)層面比較評(píng)分模型對(duì)觀察組和對(duì)照組的區(qū)分能力，并針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分析兩種評(píng)估模型對(duì)相同病人風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分的準(zhǔn)確性和靈敏性。為統(tǒng)一兩個(gè)評(píng)分的分層級(jí)別，按照VTE發(fā)生率的高低，將Caprini評(píng)分和Autar評(píng)分分別劃分為低、中、高危，見(jiàn)表1。

表1 兩種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分［7］

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法采用SPSS 22.0軟件。正態(tài)分布資料以±s描述，偏態(tài)分布資料以中位數(shù)和四分位數(shù)范圍M（P25，P75）表示。觀察組和對(duì)照組的累積風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分等級(jí)資料采用秩和檢驗(yàn)。采用ROC曲線評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的靈敏度和特異度，P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 一致性分析（1）對(duì)兩組病人進(jìn)行血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，Caprini得分采用t檢驗(yàn)，Autar得分采用t’檢驗(yàn)。兩種模型在兩組間的累積風(fēng)險(xiǎn)得分均差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），說(shuō)明兩種評(píng)分模型均可以將兩組病人進(jìn)行有效的區(qū)分。結(jié)果見(jiàn)表2，3。

表2 兩組資料統(tǒng)計(jì)

表3 累積風(fēng)險(xiǎn)得分t檢驗(yàn)

（2）采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)和Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)對(duì)評(píng)分的等級(jí)資料進(jìn)行進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)學(xué)比較。Mann-WhitneyU檢驗(yàn)結(jié)果顯示兩種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在兩組間的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)資料均差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），可認(rèn)為兩種模型在觀察組的評(píng)分等級(jí)高于對(duì)照組，見(jiàn)表4。而Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Caprini模型較Autar模型能將更多的觀察組病人和存在高危因素的對(duì)照組病人劃分到高危人群，結(jié)果差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見(jiàn)表5。

表4 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)資料Mann-Whitney U檢驗(yàn)

表5 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)資料Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)

2.2 ROC曲線分析通過(guò)ROC曲線描述評(píng)估模型的評(píng)價(jià)效能，分析兩種模型預(yù)測(cè)VTE發(fā)生情況的靈敏度與特異性。結(jié)果顯示Caprini模型的曲線下面積明顯大于Autar模型（P＜0.01），說(shuō)明Caprini模型具有較高的靈敏度和特異性。見(jiàn)表6，圖1。

表6 兩種評(píng)分模型曲線下面積

圖1 兩種評(píng)分模型ROC曲線

3 討論

VTE的形成與多方面因素有關(guān)，Virchow三角學(xué)說(shuō)是血栓形成的重要理論基礎(chǔ)，該學(xué)說(shuō)認(rèn)為血栓形成是血管壁損傷、血流動(dòng)力學(xué)改變和血液粘滯度增加相互作用的最終結(jié)果［8］。由于許多因素都可以影響上述條件，評(píng)估VTE風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具有一定難度。Caprini等通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、臨床觀察和文獻(xiàn)查詢(xún)，針對(duì)多項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素研制的Caprini評(píng)分量表，已發(fā)展成為目前較為完善的血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。

自我國(guó)引進(jìn)Caprin模型后，許多醫(yī)務(wù)工作者針對(duì)該模型進(jìn)行了驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。雖然關(guān)于該模型在血管外科病人中的應(yīng)用較少，但在其它科室的病人中顯示了其有效性。婁英華和沈怡［9］以婦科159例病人為研究對(duì)象，比較了惡性疾病組與良性疾病組Caprini累積風(fēng)險(xiǎn)得分，結(jié)果發(fā)現(xiàn)惡性疾病組評(píng)分（7.8±2.6）分顯著高于良性疾病組（4.1±2.2）分，P＜0.001。作者認(rèn)為Caprini量表涵蓋了常見(jiàn)高危因素，因而可以有效識(shí)別高危病人。而周海霞等［10］采用病例對(duì)照研究，在內(nèi)科病人中選取218例VTE病人和394例非VTE病人，對(duì)兩組進(jìn)行了Caprini評(píng)分，VTE組評(píng)分顯著高于對(duì)照組（P＝0.000）。該研究認(rèn)為Caprini風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型對(duì)內(nèi)科住院病人的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是準(zhǔn)確有效的。此外還有針對(duì)ICU病人［11］、老年重癥肺炎病人等［12］諸多研究，均認(rèn)為Caprini評(píng)分是安全有效的。

本研究選擇目前尚無(wú)文獻(xiàn)研究的血管外科病人作為研究對(duì)象，針對(duì)具有較高發(fā)生率與死亡率的靜脈血栓栓塞癥，進(jìn)行了VTE風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的對(duì)比研究。由于不同類(lèi)型的病人所具備的危險(xiǎn)因素不同，因此為不同疾病的病人選擇個(gè)體化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型顯得尤為重要。我院血管外科目前主要采用Autar模型對(duì)住院病人進(jìn)行栓塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。而隨著Caprini模型在國(guó)內(nèi)外的逐步推廣，特別是應(yīng)用于外科領(lǐng)域，因此本研究主要考察這兩種模型在對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)病人中篩選方面的優(yōu)劣性，為臨床選擇血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型提供參考。與Autar模型相比較，Caprini模型的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在：（1）Caprini模型的評(píng)分量表中涉及DVT的危險(xiǎn)因素更為全面，能夠使醫(yī)護(hù)人員更及時(shí)的發(fā)現(xiàn)高危因素，有利于第一時(shí)間采取預(yù)防措施。如有些項(xiàng)目詳細(xì)到病人1個(gè)月內(nèi)的疾病狀況，對(duì)于手術(shù)的類(lèi)型也進(jìn)行了細(xì)分等；（2）通過(guò)本研究統(tǒng)計(jì)分析及繪制ROC曲線，證明了Caprini模型較Autar模型對(duì)陽(yáng)性預(yù)測(cè)和陰性預(yù)測(cè)均具有更高的靈敏度和特異性，同時(shí)Caprini模型能夠?qū)⒏嗟拇嬖诟呶Ｒ蛩氐牟∪藙澐值礁呶Ｈ巳?，結(jié)果差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）；（3）國(guó)內(nèi)外已有大樣本研究也證實(shí)了Caprini模型可有效的預(yù)測(cè)靜脈血栓栓塞。綜上所述，Caprini模型較Autar模型更適合應(yīng)用于臨床，對(duì)于血管外科篩選VTE病人的應(yīng)用值得推廣。

但本研究也存在一些不足：（1）主要采用回顧性研究，由于個(gè)別病人信息資料缺失而可能導(dǎo)致結(jié)果存在偏倚，因此有待多中心、大樣本的前瞻性隊(duì)列研究佐證本研究結(jié)果；（2）對(duì)照組中大部分為靜脈曲張的病人。然而靜脈曲張本身也是VTE高危因素之一，因此該兩種評(píng)估模型在低危病人中的評(píng)價(jià)效果需進(jìn)一步驗(yàn)證。另外，由于國(guó)內(nèi)外人群特點(diǎn)不同，飲食習(xí)慣、疾病特點(diǎn)等差異，因此在借鑒國(guó)外評(píng)估模型的基礎(chǔ)上，制定符合我國(guó)人群特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型也是非常必要的。已有研究顯示高血壓、糖尿病、吸煙等也是VTE發(fā)生的危險(xiǎn)因素［13-14］，而且我國(guó)是吸煙大國(guó)，糖尿病、高血壓發(fā)病率也居高不下，但是這些因素在國(guó)外的評(píng)估模型中卻很少體現(xiàn)。面對(duì)這一現(xiàn)象，對(duì)于我們醫(yī)務(wù)工作者來(lái)說(shuō)，需積極研究更加符合我國(guó)病人的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

（收稿通知：2018-09-06，修回日期：2018-11-12）