[摘要]"目的"探討凝血指標(biāo)對(duì)髖部骨折患者圍術(shù)期靜脈血栓形成風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)價(jià)值。方法"回顧性納入2020年2月至2022年12月收入筆者醫(yī)院的160例髖部骨折患者，采取隨機(jī)數(shù)字表法將其分為訓(xùn)練集（n=112例）和驗(yàn)證集（n=48例），進(jìn)一步根據(jù)訓(xùn)練集患者圍術(shù)期是否發(fā)生深靜脈血栓（deep"vein"thrombosis，DVT）劃分為發(fā)生組和未發(fā)生組。使用最小絕對(duì)收縮與選擇算子（least"absolute"shrinkage"and"selection"operator，LASSO）選取變量形成LASSO回歸模型；繪制受試者操作特征（receiver"operating"characteristic，ROC）曲線分析模型的預(yù)測(cè)效能；通過(guò)驗(yàn)證集數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)效能。結(jié)果"訓(xùn)練集與驗(yàn)證集患者性別、年齡等一般及臨床資料比較，差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05）。訓(xùn)練集內(nèi)發(fā)生組與未發(fā)生組患者性別、年齡、骨折至入院時(shí)間、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、總蛋白、白蛋白、前白蛋白、球蛋白、血紅蛋白、血清鈣、紅細(xì)胞體積、白細(xì)胞計(jì)數(shù)、紅細(xì)胞體積分布寬度、活化部分凝血活酶時(shí)間、凝血酶原時(shí)間及淋巴細(xì)胞比率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05）。通過(guò)組間相關(guān)系數(shù)（intraclass"correlation"coefficient，ICC）與LASSO篩選出6個(gè)非零系數(shù)的最優(yōu)變量，分別是年齡、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間及活化部分凝血活酶時(shí)間，非零系數(shù)依次為9.104、1.792、1.270、2.447、3.037及-1.561。結(jié)論"年齡、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間及活化部分凝血活酶時(shí)間變量聯(lián)合形成的LASSO回歸模型可作為預(yù)測(cè)髖部骨折患者圍術(shù)期DVT形成風(fēng)險(xiǎn)的輔助工具。

[關(guān)鍵詞]"髖部骨折；深靜脈血栓；圍手術(shù)期；最小絕對(duì)收縮與選擇算子

[中圖分類號(hào)]"R683.3""""""[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]"A""""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2024.23.011

Prediction"of"thrombosis"risk"in"patients"with"hip"fracture"by"coagulation"index

ZHENG"Aimei，"WU"Yinsheng

Department"of"Traumatology，"Wenzhou"Hospital"of"Integrated"Traditional"Chinese"and"Western"Medicine，"Wenzhou"325000，"Zhejiang，"China

[Abstract]"Objective"To"explore"the"predictive"value"of"coagulation"indexes"on"the"risk"of"venous"thrombosis"in"perioperative"period"of"hip"fracture."Methods"Totally"160"patients"with"hip"fracture"admitted"to"our"hospital"from"February"2020"to"December"2022"were"retrospectively"included."They"were"randomly"divided"into"trainingnbsp;set"（n=112"cases）"and"verification"set"（n=48"cases）."Further，"according"to"whether"deep"vein"thrombosis"（DVT）"occurred"in"the"perioperative"period，"the"patients"in"the"training"group"were"further"divided"into"the"occurrence"group"and"the"non-occurrence"group."Use"the"least"absolute"shrinkage"and"selection"operator"（LASSO）"to"select"variables"to"form"a"LASSO"regression"model."Draw"receiver"operating"characteristic"（ROC）"curve"to"analyze"the"prediction"efficiency"of"the"model;"The"prediction"efficiency"of"the"verification"model"is"realized"through"the"verification"set"data."Results"There"was"no"statistically"significant"difference"in"gender，"age，"and"other"general"and"clinical"data"between"the"training"set"and"the"validation"set"（Pgt;0.05）."There"were"significant"differences"in"sex，"age，"time"from"fracture"to"admission，"body"mass"index，"D-dimer，"fibrinogen，"total"protein，"albumin，"prealbumin，"globulin，"hemoglobin，"serum"calcium，"red"blood"cell"volume，"white"blood"cell"count，"red"blood"cell"volume"distribution"width，"activated"partial"thromboplastin"time，"prothrombin"time"and"lymphocyte"ratio"between"the"patients"in"the"training"set"（Plt;0.05）."Six"optimal"variables"with"non-zero"coefficients"were"selected"by"intraclass"correlation"coefficient（ICC）and"LASSO，"namely"age，"body"mass"index，"D-dimer，"fibrinogen，"prothrombin"time"and"activated"partial"thromboplastin"time."The"non-zero"coefficients"were"9.104，1.792，1.270，2.447，3.037"and"-1.561"respectively."Conclusion"The"LASSO"regression"model"formed"by"the"combination"of"age，"body"mass"index，"D-"dimer，"fibrinogen，"prothrombin"time"and"activated"partial"thromboplastin"time"variables"can"serve"as"an"auxiliary"tool"for"predicting"the"risk"of"perioperative"DVT"formation"in"patients"with"hip"fractures.

[Key"words]"Hip"fracture;"Deep"vein"thrombosis;"Perioperative"period;"Minimum"absolute"shrinkage"and"selection"operators

創(chuàng)傷患者幸存下來(lái)后，仍會(huì)面臨一些危及生命的并發(fā)癥，例如多器官功能障礙綜合征、靜脈血栓栓塞（venous"thrombo"embolism，VTE）[1-2]。隨著人口老齡化加劇，加之中老年人常伴有骨質(zhì)疏松，髖部骨折成為中老年人的常見(jiàn)外傷性疾病。深靜脈血栓（deep"vein"thrombosis，DVT）是髖部骨折患者圍術(shù)期較為常見(jiàn)的并發(fā)癥之一，其發(fā)病較為隱匿，并且存在較高的致殘率和致死率，而逐漸受到臨床關(guān)注[3]。DVT可引起單側(cè)肢體疼痛、紅腫等表現(xiàn)，但缺乏特異性，難以與淺表性血栓性脈管炎、蜂窩組織炎等區(qū)分[4]。對(duì)于一些無(wú)癥狀的早期DVT患者，容易被忽視而錯(cuò)過(guò)最佳治療時(shí)機(jī)[5]。因此，亟需一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估法來(lái)早期預(yù)測(cè)髖部骨折圍術(shù)期DVT風(fēng)險(xiǎn)?；诖?，本研究并采用最小絕對(duì)收縮與選擇算子（least"absolute"shrinkage"and"selection"operator，LASSO）選取最優(yōu)變量形成LASSO回歸模型，以期為提高髖部骨折圍術(shù)期DVT預(yù)測(cè)能力提供參考。

1""對(duì)象與方法

1.1""研究對(duì)象

選取于2020年2月至2022年12月收入筆者醫(yī)院的160例髖部骨折患者為研究對(duì)象。采取隨機(jī)數(shù)字表法分為訓(xùn)練集（n=112例）和驗(yàn)證集（n=48例），進(jìn)一步根據(jù)訓(xùn)練集患者圍術(shù)期是否發(fā)生DVT劃分為發(fā)生組（n=41）和未發(fā)生組（n=71）。訓(xùn)練集與驗(yàn)證集患者性別、年齡等一般及臨床資料比較，差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05）。見(jiàn)表1。納入標(biāo)準(zhǔn)：①年齡≥18歲；②髖部骨折；③一般及臨床資料完整；④入院14d內(nèi)接受2次以上的彩色多普勒超聲檢查（多在入院后3d～7d完成首次第一次檢測(cè)，若結(jié)果顯示為陰性，則在第8～14天完成隨訪檢測(cè)）；⑤接受髖部手術(shù)并處于圍手術(shù)期。排除標(biāo)準(zhǔn)：①存在凝血功能障礙者；②存在遺傳性血栓形成缺陷的家族史。本研究經(jīng)筆者醫(yī)院倫理委員會(huì)審核批準(zhǔn)（倫理審批號(hào)：2023-L047）。

1.2""資料收集與模型構(gòu)建

運(yùn)用電子病歷收集患者年齡、性別、髖骨骨折至入院時(shí)間、體質(zhì)量指數(shù)等。運(yùn)用電子病歷收集患者入院24h內(nèi)的血液檢查結(jié)果，包括D-二聚體、纖維蛋白原、總蛋白、白蛋白、前白蛋白、球蛋白、血紅蛋白、血清鈣、血清鎂、紅細(xì)胞體積、血小板計(jì)數(shù)、白細(xì)胞計(jì)數(shù)、紅細(xì)胞體積分布寬度、活化部分凝血活酶時(shí)間、凝血酶原時(shí)間、淋巴細(xì)胞比率、中性粒細(xì)胞比率、嗜堿性粒細(xì)胞絕對(duì)值等。對(duì)已提取的22個(gè)變量，利用組間相關(guān)系數(shù)（intraclass"correlation"coefficient，ICC）進(jìn)行初步篩選，去除掉ICC＜0.75的變量后；采用LASSO進(jìn)一步篩選，即通過(guò)最小標(biāo)準(zhǔn)的10倍交叉驗(yàn)證法獲取最小誤差λ，根據(jù)已得λ獲取非零系數(shù)的變量。然后運(yùn)用套索模型選擇6個(gè)最優(yōu)變量構(gòu)建LASSO回歸模型。

1.3""統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用R軟件（3.3.2版）和SPSS"23.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（）表示，采用t檢驗(yàn)，不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)以中位數(shù)（四分位間距）[M（Q1，Q3）]表示，采用U檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料用例數(shù)（百分率）[n（%）]表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。采用LASSO選取變量形成LASSO回歸模型，繪制受試者操作特征（receiver"operating"characteristic，ROC）曲線分析模型的預(yù)測(cè)效能，Plt;0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2""結(jié)果

2.1""訓(xùn)練集內(nèi)一般及臨床資料比較

訓(xùn)練集內(nèi)發(fā)生組與未發(fā)生組患者性別、年齡、骨折至入院時(shí)間、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、總蛋白、白蛋白、前白蛋白、球蛋白、血紅蛋白、血清鈣、紅細(xì)胞體積、白細(xì)胞計(jì)數(shù)、紅細(xì)胞體積分布寬度、活化部分凝血活酶時(shí)間、凝血酶原時(shí)間及淋巴細(xì)胞比率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05）。其余一般及臨床資料比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05）。見(jiàn)表2。

2.2""變量選擇和模型構(gòu)建

通過(guò)ICC與LASSO篩選出6個(gè)非零系數(shù)的最優(yōu)變量，分別是年齡、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間及活化部分凝血活酶時(shí)間，非零系數(shù)依次是9.104、1.792、1.270、2.447、3.037及-1.561。

2.3""模型準(zhǔn)確性分析

訓(xùn)練集年齡、BMI、DD、FIB、PT、APTT變量及聯(lián)合的曲線下面積（area"under"curve，AUC）分別為0.687、0.721、0.899、0.703、0.750、0.862及0.935。驗(yàn)證集年齡、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間、活化部分凝血活酶時(shí)間變量及聯(lián)合的AUC分別為0.693、0.764、0.822、0.700、0.858、0.759及0.920。敏感度與特異性見(jiàn)表3。

3""討論

早期識(shí)別DVT高?；颊卟⒉扇☆A(yù)防策略，對(duì)于降低死亡率至關(guān)重要。研究證實(shí)，臨床實(shí)踐中使用臨床特征和實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果作為診斷的基礎(chǔ)，可明顯提高臨床診斷效率和改善治療結(jié)果[6-7]。Alper等[8]利用既往DVT、住院≥6d和活動(dòng)性癌癥等臨床數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證了DVT風(fēng)險(xiǎn)分層模型。Zhou等[9]采用Padua評(píng)分量表和Caprini風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型識(shí)別VTE高危住院患者，并證實(shí)比心力衰竭、嚴(yán)重肺病、年齡及靜脈曲張等獨(dú)立危險(xiǎn)因素有更好的預(yù)測(cè)效能。但針對(duì)髖部骨折患者圍術(shù)期DVT風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的預(yù)測(cè)模型十分鮮見(jiàn)?；诖耍髡呤占绊慏VT形成的相關(guān)變量，采用LASSO從中選取6個(gè)最優(yōu)變量形成LASSO回歸模型，以提高髖部骨折患者圍術(shù)期DVT形成的預(yù)測(cè)效率。

LASSO篩選出6個(gè)非零系數(shù)的最優(yōu)變量，分別是年齡、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間、活化部分凝血活酶時(shí)間變量。隨著年齡的增長(zhǎng)，身體機(jī)能逐漸降低，隨之血凝狀態(tài)發(fā)生改變，纖維蛋白活性相應(yīng)降低，導(dǎo)致下肢血流停滯，增加DVT發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)[10]。Romualdi等[11]在一項(xiàng)腹部肥胖與復(fù)發(fā)性深靜脈血栓形成的風(fēng)險(xiǎn)研究中指出，肥胖患者通常表現(xiàn)為促凝狀態(tài)，這可能明顯增加出現(xiàn)DVT的概率。隨著創(chuàng)傷患者凝血級(jí)聯(lián)反應(yīng)的激活，纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間成為高危DVT患者的較強(qiáng)標(biāo)志物[12-13]。創(chuàng)傷或手術(shù)后出現(xiàn)的炎癥和機(jī)體應(yīng)激反應(yīng)，可對(duì)血管內(nèi)皮細(xì)胞產(chǎn)生影響作用，促進(jìn)凝血酶原被激活，進(jìn)一步促進(jìn)凝血因子的釋放和活性增高，導(dǎo)致患者血液處于高凝狀態(tài)，增加DVT的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[14]。上述預(yù)測(cè)因子整合形成的LASSO回歸模型，可能會(huì)顯著增高其預(yù)測(cè)效能。

本研究訓(xùn)練集的AUC為0.935、95%CI為0.872～0.973、敏感度為95.12%、特異性為80.28%，驗(yàn)證集的AUC為0.920、95%CI為0.805～0.979、敏感度為94.44%、特異性為83.33%。這提示，開(kāi)發(fā)的髖部骨折圍術(shù)期DVT形成風(fēng)險(xiǎn)LASSO回歸模型有較好預(yù)測(cè)效能。Bahl等[15]以血栓形成評(píng)分量表為基礎(chǔ)，納入多種風(fēng)險(xiǎn)因素計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)得分，形成識(shí)別VTE風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，體現(xiàn)出較好的診斷價(jià)值。這表明綜合預(yù)測(cè)模型在早期識(shí)別DVT中發(fā)揮著重要作用，建議臨床醫(yī)師在制定防治髖部骨折患者圍術(shù)期DVT方案時(shí)，應(yīng)綜合考慮年齡、體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間、活化部分凝血活酶時(shí)間等變量。其次，LASSO方法在選擇和合并臨床數(shù)據(jù)的變量時(shí)，呈現(xiàn)較好的優(yōu)越性[16]。本研究將體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間及活化部分凝血活酶時(shí)間變量納入模型，簡(jiǎn)化了DVT發(fā)生的評(píng)估工作流程，提高了髖部骨折圍術(shù)期DVT的預(yù)測(cè)效能，適用于外科醫(yī)生決定早期預(yù)防性治療方案。

綜上所述，體質(zhì)量指數(shù)、D-二聚體、纖維蛋白原、凝血酶原時(shí)間、活化部分凝血活酶時(shí)間變量聯(lián)合形成的LASSO回歸模型可作為預(yù)測(cè)髖部骨折患者圍術(shù)期DVT形成風(fēng)險(xiǎn)的輔助工具。但這項(xiàng)研究存在潛在的局限性，首先，回顧性研究在一個(gè)中心開(kāi)展，鑒于嚴(yán)格的納排標(biāo)準(zhǔn)，選取的樣本量較小，影響試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性；其次，本研究通過(guò)訓(xùn)練集形成LASSO回歸模型，隨后在驗(yàn)證集中進(jìn)行驗(yàn)證，缺失的外部驗(yàn)證可能導(dǎo)致中心偏差。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2024–03–13）

（修回日期：2024–06–01）

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