沈嬋娟，宋運蓮，盧芳燕，邵榮雅

浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院，浙江杭州 310003

流行病學調查顯示全球每年約有1 000萬新增深靜脈血栓(deep vein thrombosis,DVT)患者[1]，DVT多為無癥狀隱匿，易漏診、誤診，選擇適宜的風險評估工具對準確預測患者高風險因素有重要意義。近年來，隨著國內外學者對DVT研究的不斷深入，對DVT風險評估工具不斷完善，專科DVT風險評估工具以及普適性風險評估工具相繼出現，根據不同疾病的成因不同形成針對性預防措施。因此，本文擬對國內外普適性及特異性DVT風險評估工具的編制、信效度、評估內容等方面進行綜述,旨在為DVT患者臨床護理評估及預防提供參考。

1 概述

靜脈血栓栓塞癥(venous thrombus embolism，VTE)是指各種病因(如靜脈血流滯緩、靜脈壁血管內膜損傷或血液高凝等)導致血液在靜脈系統(tǒng)不正常凝集的一組疾病，包括肺動脈栓塞(PE)和DVT，是世界范圍內僅次于心肌梗死和卒中的第三大血管性疾病死亡原因[2]，是引起骨科、腫瘤、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease，COPD)患者及妊娠期婦女死亡的重要原因[3-4]。

2 住院患者普適性評估量表

2.1 Caprini風險評估模型

Caprini風險評估模型最初是美國學者Caprini于1991年針對所有住院患者編制的DVT風險評估模型，隨著在臨床的不斷使用，Caprini團隊分別于2005年、2010年進行改版，最終形成涵蓋導致DVT三大主要原因的40個條目[5]，包括手術方式、年齡、其他實驗室指標以及針對女性的特殊模塊。每個條目按照導致DVT發(fā)生的權重賦值，以總分為標準，分數越大代表DVT風險越高，0～1分為低危，2～3分為中危，4分為高危風險，≥5分為極高風險。Caprini風險評估模型是目前應用最為廣泛的評分量表，該模型能夠對DVT進行風險分層是其一大特色，但是該評估模型條目較多，很多條目為并不常見的實驗室指標，不容易獲取。

2.2 Kurcher量表

Kurcher量表是2005年由Kurcher等[6]設計的風險評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)最大的特色是將報警系統(tǒng)與患者的疾病數據相結合,針對所有住院患者進行動態(tài)DVT風險篩查，以便醫(yī)護人員及時干預。主要的篩查及計分：惡性腫瘤、既往DVT病史、血液高凝3項均計為3分；中等手術計為2分；肥胖、高齡、雌激素替代療法、口服避孕藥均計為1分。計算總分，總分越高代表危險性越強。Kurcher設計的病例對照試驗證明該系統(tǒng)可以有效預防并減少住院患者90 d內DVT發(fā)生率。該系統(tǒng)具有評估的動態(tài)性、持續(xù)性，還可有效減少醫(yī)護人員工作量，但是缺乏對專科患者的特異性，目前較少被報道。

2.3 住院患者DVT電子風險評估模型

住院患者DVT電子風險評估模型是繼Kurcher量表之后又一應用計算機數據處理建立的風險評估模型。是由Samama等[7]針對60個DVT易感風險因素采用比值替代、風險矩陣等方法構建而成的決策樹，涵蓋25個條目和144個手術相關風險因素，并采用科學方法驗證其有效性。該評估模型融入電子計算機系統(tǒng)，操作簡便，延續(xù)了電子系統(tǒng)的即時性、動態(tài)性和持續(xù)性，但是該系統(tǒng)在國內鮮少被報道[8]。該評估模型是根據醫(yī)護人員輸入的患者疾病信息提取相關條目整合而成，目前已經在英國和法國使用。

2.4 RAM DVT(a risk assessment model for DVT)風險模型

RAM DVT風險模型是基于143 000例的前瞻性隊列研究總結而來，主要包括既往DVT病史、制動、中心靜脈置管以及惡性腫瘤4個維度，該模型的AUC為0.874[9]。在預防和降低患者90 d的DVT發(fā)生率中，該模型優(yōu)于Kurcher量表，與該模型采納患者90 d的DVT發(fā)生率這個指標有關。該量表條目簡單，但國內鮮少報道。

3 特異性風險評估工具

3.1 腫瘤患者特異性DVT風險評估工具

癌癥患者是發(fā)生血栓事件的高風險人群，研究表明癌癥患者DVT的發(fā)生率是普通患者的4～7倍，已成為僅次于癌癥本身的第二大死因[4]。

3.1.1Khorana預測模型

Khorana預測模型最初是由美國的Khorana和其團隊于2007年編制，主要涵蓋5個條目，每個條目分別賦值1分或2分，DVT風險等級由總分高低劃分為低(0分)、中(1～2分)、高(≥3分)三級[10]。Khorana預測模型經驗證適用于所有腫瘤患者，并具有較高特異性[11]。2017年美國國立綜合癌癥網絡和歐洲腫瘤內科學臨床實踐指南肯定了khorana預測模型對腫瘤患者DTV風險的評估效果，也奠定了后來的腫瘤患者DVT風險評估的基石，但是該工具的條目較少，在肺癌患者、胰腺癌患者、胃腸癌患者以及淋巴癌患者DVT的風險預測中存在爭議[12]。

3.1.2沙利度胺或來那度胺治療的多發(fā)性骨髓瘤患者的DVT風險評估模型

該模式是由意大利的Palumbo等根據接受沙利度胺、來那度胺治療導致的多發(fā)性骨髓瘤患者的特異性，以患者個體因素、骨髓相關性危險因素以及與治療相關的危險因素3個維度為基準，編制的腫瘤患者特異性DVT風險評估工具[13]。該工具將骨髓相關性因素和治療相關的因素評估在內，在多發(fā)性骨髓瘤患者DVT風險評估方面已獲得國際臨床實踐指南高度認可，并推薦使用。

3.1.3Ay肺癌DVT風險預測模型

Ay肺癌DVT風險預測模型是Ay等[14]在Khorana預測模型的基礎上增加D-二聚體和凝血酶原片段1+2兩個因素，能夠反映血液凝固和纖維蛋白溶解的激活情況，進而預測肺癌相關性DVT的發(fā)生率。其中D-二聚體≥1.44 mg/L計為1分，凝血酶原片段1+2≥53.1 ng/L計為1分。Ay等的研究驗證當Ay肺癌DVT風險預測模型總分≥5分時，其預測肺癌相關性DVT的敏感度、特異度分別為19.1%、98.2%，且其約登指數最大，是預測的最佳閾值。該模型所包含的血液監(jiān)測指標在評估過程中具有一定局限性。

3.1.4Protecht風險評估模型

Protecht風險評估模型是由Verso等[15]基于Khorana預測模型改編而成，增加了順鉑/卡鉑化學療法計分為1分，接受吉西他濱治療計分為1分。在Verso的前瞻性隊列研究中發(fā)現，Protecht風險評估模型能較好地預測腫瘤化療相關DVT，但是目前缺乏相應的隨機對照研究。

3.2 創(chuàng)傷科和骨科

3.2.1Autar量表

Autar量表是1996年由英國研究者Autar與其團隊設計而成，該量表主要評估內容包括年齡、體質指數(BMI)、創(chuàng)傷風險等因素，并根據相關性大小分別賦值，以總分為主劃分危險度，≤10分為低危，11～14分為中危，≥15分為高危。該量表分別于2003年、2010年經創(chuàng)傷科和骨科改良和驗證，改良版Autar量表增加了較多的創(chuàng)傷科與骨科危險因素，敏感度25%，特異度90%，在創(chuàng)傷科和骨科應用較為廣泛[16-17]。但是目前該量表尚未見漢化版本，且年齡、BMI、活動等模塊還存有差異，需要進一步完善并漢化。

3.2.2靜脈血栓形成危險度評分(Risk Assessment Profile for Thromboembolism,RAPT)

RAPT是1997年由Greenfield等[18]針對創(chuàng)傷患者提出的評分，其內容主要包括病史、創(chuàng)傷程度、年齡、醫(yī)源性損傷4個方面，RAPT總分≤5分為低風險，6～14分為中風險，>14分為高風險。Greenfield的研究推薦該評分應在患者創(chuàng)傷入院后24 h內完成，并得出高風險組DVT發(fā)生率是低風險組的2～3倍，該評分的閾值界定還需要進一步的研究。

3.3 內科住院患者常用評分

Padua預測評分是意大利Barbara教授根據Kurcher量表改良而成，他所設計的前瞻性研究包含1 180名內科住院患者，使用Padua預測評分篩選后發(fā)現60.3%的患者處于低風險，39.7%處于高風險，該研究歷時2年，評估患者腫瘤活動期、既往DVT病史、制動時間、創(chuàng)傷史、年齡、心臟和呼吸衰竭等諸多條目，結果顯示高風險患者DVT的發(fā)生率是低風險患者的11.38倍[19]。2015版的《內科住院患者靜脈血栓栓塞癥的中國專家建議》中推薦內科住院患者采用Padua預測評分[20]。該評分的主要特色是能夠有效篩選內科住院患者DVT發(fā)生率的高、低風險，已在2型糖尿病以及腎病等內科疾病中應用，Padua評分的預測價值均良好[9]，但是條目中的實驗室指標是不常見的指標，很難常規(guī)開展。

3.4 門診患者

Wells評估量表最初是Wells以及其團隊基于循證文獻證據以及臨床經驗為門診患者編制的DVT評估量表，并于1995年、2003年對該量表進行完善。2003版的Wells評估量表共10個條目，符合前9個條目均計為1分，符合第10個條目“DVT和診斷為其他疾病可能性一樣大”計為2分，總分<1分為低危險度，1～2分為中危險度，評分≥3分為高危險度[21]。雖然Wells評估量表的編制及修訂都是基于門診患者，但是德國、瑞士、澳大利亞等國家的研究者已將該量表應用于住院患者，并證實其有效性[21]。Wells評估量表偏向主觀性，評估的準確性與操作者的技術、臨床經驗有關。

3.5 急診Geneva評分

Geneva評分是2001年瑞士研究者Wicki針對急診患者而進行的肺栓塞風險篩選，包含年齡、手術史、血氣分析、DVT和肺栓塞病史、心率、影像學檢查等，根據評分結果將患者分為低風險(<5分)、中風險(5～8分)、高風險(≥9分)3個等級[22]。修正的Geneva評分是在Geneva評分的基礎上添加惡性腫瘤、單側下肢水腫、咯血等變量，刪除了胸部X線攝片等變量，減弱了受評估者個人主觀經驗的影響，更實用便捷，對急診患者肺栓塞的預測有較好的臨床意義。

3.6 其他

Rogers量表是由美國學者Rogers針對外科非骨科手術患者多元回歸分析得來的評估方法，可分為低、中、高三個等級，不同評定者間一致性為0.77，可用于外科非骨科術前患者幫助其篩選DVT的發(fā)生危險[23]。JFK醫(yī)學中心血栓評估量表是McCaffrey制定的在院患者DVT風險評估量表，主要包括年齡、手術、腫瘤等9大條目，內部一致性較高，為0.94，能夠有效地將患者分為DVT組與非DVT組[24]。近年來國內也有出現類似的研究，何華英等[25]借鑒Autar量表、Wells量表、Geneva評分、Caprini風險評估模型形成具有泌尿系統(tǒng)特色的DVT風險評估量表，該量表共包括年齡、BMI、自理能力、麻醉方式、手術時間、臥床時間、疼痛評分、留置管道以及輸入刺激性藥物和特殊危險因素10個條目，每個條目“是”記為1分，“否”記為0分，總分為0～10分，3～5分為低危，6～7分為中危，≥8分為高危。該量表對泌尿系統(tǒng)疾病患者進行床邊即時DVT風險評估，其有效性還需要進一步證實。

4 結語

隨著DVT逐步引起重視，國內外出現了較多DVT風險評估量表，國外研究者大多采用大數據前瞻性隊列研究的方法編制或者在已有工具中進一步?？苹蚓毣狈Υ髽颖?、多中心、隨機對照研究。國內常用的量表大多引用國外的評分量表，但是存在以下問題：鮮少有見量表引用前的漢化、修訂和信效度的調試；在量表使用時與原量表的適用對象不符，這樣消減了量表的準確性；國內學者在循證基礎上進行德爾菲專家咨詢構建量表，缺乏大樣本、多中心的隨機對照研究進行驗證?？傊?，隨著信息技術的發(fā)展，評估系統(tǒng)與電子系統(tǒng)相融合，使用實時、動態(tài)、高效、準確的評估DVT風險評估工具，篩選高風險DVT群體，進行及時、有效的干預，是臨床不斷努力的方向。