張新娣， 龔萍， 劉建紅

靜脈血栓栓塞癥(venous thromboembolism， VTE)包括深靜脈血栓形成(deep vein thrombosis， DVT)和肺血栓栓塞癥(pulmonary embolism， PE)。一旦發(fā)生，嚴(yán)重威脅患者生命。癌癥患者是VTE高危人群，及時準(zhǔn)確的風(fēng)險預(yù)評估，針對不同危險分層采取相應(yīng)預(yù)防措施，可降低癌癥患者VTE發(fā)生。目前有很多風(fēng)險評估模型可用來評估VTE，Autar風(fēng)險模型是唯一由護(hù)理人員設(shè)計(jì)，并在護(hù)理工作中廣泛使用的一種模型。德國醫(yī)務(wù)工作者應(yīng)用后發(fā)現(xiàn)量表效度很好，但是信度一般[1]。Padua風(fēng)險模型是意大利Padua大學(xué)對以往內(nèi)科住院患者VTE風(fēng)險模型進(jìn)行回顧，進(jìn)一步完善發(fā)展而來，主要用于評估內(nèi)科住院患者的VTE風(fēng)險，被美國胸科醫(yī)師協(xié)會第9版指南推薦應(yīng)用，經(jīng)臨床驗(yàn)證有很好的預(yù)估價值。2015年《內(nèi)科住院患者VTE預(yù)防的中國專家建議》采用了Padua評估量表[2]。盡管此模型存在不足(樣本量小，驗(yàn)證不是最充分)，但它仍是目前用來評估住院患者VTE最好的風(fēng)險模型[3]。有關(guān)這兩種風(fēng)險模型在癌癥住院患者的比較報(bào)道較少，本研究旨在比較兩種風(fēng)險模型預(yù)測癌癥住院患者VTE的效果，為腫瘤科醫(yī)護(hù)人員選擇合適的風(fēng)險模型提供參考。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 選取2015年3月至2017年10月在南京醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院腫瘤內(nèi)科的住院患者270例為研究對象。入組標(biāo)準(zhǔn)：患者年齡≥18歲；無認(rèn)知功能障礙。排除標(biāo)準(zhǔn)：妊娠期和哺乳期婦女；既往有血栓疾病史；患者入院前1周因其他疾病正在服用抗凝藥。本研究通過南京醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)，患者均簽署知情同意書。

1.2 方法 所有患者入院時分別使用Autar和Padua兩種風(fēng)險模型進(jìn)行風(fēng)險評估，判斷患者VTE的風(fēng)險等級。Autar風(fēng)險模型由7個危險因素組成，評分結(jié)果分為低危組(≤10分)、中危組(10分<評分≤14分)和高危組(評分≥15分)3組；而Padua風(fēng)險模型包括11個危險因素，評分結(jié)果分為低危組(<4分)和高危組(≥4分)。在中高危組介入相應(yīng)的預(yù)防措施。觀察終點(diǎn)為VTE發(fā)生或化療結(jié)束后90 d。VTE確診標(biāo)準(zhǔn)以超聲診斷為準(zhǔn)。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 用SPSS 21.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，VTE危險因素采用logistics回歸進(jìn)行分析， 計(jì)算ROC曲線下面積以及靈敏度、特異度指標(biāo)，風(fēng)險模型內(nèi)部一致性信度使用Cronbach’α系數(shù)評價。P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 一般資料 本文患者中位年齡58歲(27～82歲)；肺癌73例，胃癌47例，結(jié)直腸癌42例，乳腺癌26例，惡性淋巴瘤22例，食管癌18例，其余42例。D-二聚體異常245例，異常率90.7%。共發(fā)生VTE 44例，總發(fā)生率為16.3%(表1)。

表1 患者一般資料

2.2 癌癥住院患者VTE高危因素 采用logistic回歸單因素分析顯示，高血壓、D-二聚體、Padua評分、手術(shù)創(chuàng)傷和VTE發(fā)生有關(guān)(均P<0.05)，見表2。多因素分析顯示，D-二聚體是VTE發(fā)生的獨(dú)立危險因素(P<0.05)。見表3。

表2 VTE危險因素的單因素分析

表3 VTE危險因素的多因素分析

2.3 兩種風(fēng)險模型ROC曲線下面積 以模型評分為檢驗(yàn)變量，發(fā)生靜脈栓塞為狀態(tài)變量，Autar和Padua風(fēng)險模型ROC曲線下面積分別是0.50和0.56，兩種模型最佳診斷界值分別為12和5，Autar模型的靈敏性和特異性分別為0.091、0.978，Padua模型的為0.045、0.991。Padua模型的特異性高于Autar模型，但靈敏性低于Autar模型(圖1)。

2.4 兩種風(fēng)險模型Cronbach’α系數(shù) Autar風(fēng)險模型Cronbach’α系數(shù)為0.48，低于0.7， Padua風(fēng)險模型Cronbach’α系數(shù)為0.92， 高于Autar風(fēng)險模型。

圖1 Autar(1A)風(fēng)險模型和Padua(1B)風(fēng)險模型ROC曲線

3 討論

由于VTE發(fā)病率高、死亡率高和易漏診的特點(diǎn)，已成為世界性醫(yī)療健康問題[4]。韓國學(xué)者發(fā)現(xiàn)，亞洲VTE發(fā)病率由2004年的8.83/10萬上升到2008年的13.8/10萬，4年上升了56%[5]。美國每年因VTE相關(guān)疾病死亡296 370人[6]。VTE導(dǎo)致各種并發(fā)癥，已嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量，導(dǎo)致高額的醫(yī)療費(fèi)用。VTE雖然可怕，但可預(yù)防。2005—2008年，日本圍手術(shù)期采用VTE預(yù)防措施人群比例上升(P=0.001 8)，而圍手術(shù)期肺血栓栓塞癥死亡率下降(P=0.01)[7]。VTE防治被美國醫(yī)療保險和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心認(rèn)定為醫(yī)院臨床質(zhì)控措施。術(shù)后VTE預(yù)防已被我國列為骨科大手術(shù)治療控制指標(biāo)[8]。

VTE 形成條件包括血液瘀滯、高凝狀態(tài)和血管壁損傷[9]。在VTE危險因素中，骨科大手術(shù)為高危因素，而在癌癥患者中，癌癥及化療是中危因素，臥床超過3 d、年齡增長、腹腔鏡手術(shù)是低危因素[10]。本研究發(fā)現(xiàn)，D-二聚體是癌癥住院化療患者發(fā)生VTE的獨(dú)立危險因素。其他研究還發(fā)現(xiàn)年齡、體重、體質(zhì)指數(shù)、合并高血壓、感染和激素使用是引起晚期乳腺癌化療后DVT形成的獨(dú)立危險因素[11]。化療>2次VTE風(fēng)險高于<2次者[12]。VTE危險因素增加，患病率隨之增加[10]。通過評估VTE患者風(fēng)險因素，可個體化選擇合理的預(yù)防方案[13]。研究顯示，風(fēng)險評估模型可有效識別VTE高危人群[14]。前瞻性研究納入1 180例內(nèi)科患者，根據(jù)Padua評估表預(yù)定義為VTE高?；虻臀?，隨訪90 d，高危者發(fā)生VTE風(fēng)險高于低危者(11% 比0.3%)[3]。

本研究發(fā)現(xiàn)，Autar風(fēng)險模型靈敏性高于Padua風(fēng)險模型，但特異性低于后者，提示Autar風(fēng)險模型評分可能存在假陽性，且此模型信度<0.7。這與德國學(xué)者研究結(jié)果一致[1]。Autar風(fēng)險模型是基于骨科患者設(shè)計(jì)的，評分項(xiàng)目多體現(xiàn)骨科疾病特點(diǎn)，更有助于識別骨科手術(shù)患者的血栓栓塞風(fēng)險[15-18]。而Padua風(fēng)險模型的ROC曲線下面積、Cronbach’α系數(shù)均高于Autar模型，表明此風(fēng)險評估模型更適用于癌癥住院化療患者的預(yù)測[19-20]。研究發(fā)現(xiàn)，Padua預(yù)測評分表具有良好信、效度，可作為護(hù)理人員評估患者靜脈血栓栓塞癥的工具[21]。本研究尚存在不足，陽性病例數(shù)偏少，導(dǎo)致靈敏性偏低，以后將進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量進(jìn)行研究。

綜上所述，Padua風(fēng)險模型更適用于評估和篩查癌癥住院VTE高?；颊?，及早介入預(yù)防措施，減少VTE發(fā)生，降低死亡率和醫(yī)療費(fèi)用，提高患者生活質(zhì)量。