论文部分内容阅读
研究目的:静脉血栓栓塞症(Venous thromboembolism,VTE)是恶性肿瘤常见的并发症,并发VTE使恶性肿瘤患者的死亡率升高。通过风险评估模型(Risk assessment model,RAM)筛选出易发生恶性肿瘤相关VTE的高危患者,给予其预防性抗凝治疗可以降低VTE的发生率。帕多瓦预测评分模型(the Padua Prediction Score,PPS)及霍拉纳评分模型(the Khorana score,KRS)是肿瘤内科常用的现有静脉血栓评估模型。但其在包含全部诊治阶段的肿瘤内科住院患者人群中的预测能力及可行性尚未明确。本文尝试基于肿瘤内科处于所有诊治阶段的住院患者,提出预测恶性肿瘤相关VTE的风险评估模型,并与PPS评分模型及KRS评分模型在该人群中进行比较,评估各模型预测静脉血栓形成风险的能力,及临床可行性。研究方法:纳入辽宁省肿瘤医院肿瘤内科2017年7月至2019年3月63例患有恶性肿瘤,且并发VTE的住院患者,并按1:3的比例随机抽取同期189例未并发VTE的肿瘤内科住院患者作为对照组。收集患者基本信息、病史、化验结果等资料,对包括凝血化验指标等在内的恶性肿瘤相关VTE的危险因素进行单因素及多因素Logistic回归分析,并结合各因素的临床实际意义及既往文献结论,筛选纳入新评估模型的危险因素。根据多因素Logistic回归分析的回归系数,在考虑临床可行性的基础上确定各危险因素分值,构建新风险评估模型。利用受试者工作特征(Receiver operating characteristic curve,ROC)曲线来确定高危风险界值。并通过计算受试者工作特征曲线及曲线下面积(the area under receiver operating characteristic curve,AUC)、敏感性、特异性、阳性似然比等各项指标,及统计患者在风险评估模型中的分布情况,来与PPS预测评分模型及KRS评分模型比较预测能力和临床可行性。研究结果:结合既往文献与各危险因素临床实际意义,经多因素分析,以下5项风险因素被纳入新风险评估模型:卧床≥3天、VTE病史、IV期肿瘤、血小板数目≥350×10~9/L及D二聚体>0.55mg/L。新风险评估模型高危风险界值设置为≥3分。在本研究样本中,新风险评估模型、PPS预测评分模型、KRS评分模型的ROC曲线下面积分别为0.824、0.612、0.649。新风险评估模型预测恶性肿瘤相关VTE的灵敏度为92.1%,特异度为64.0%,阳性似然比为2.558,阴性似然比为0.123,阳性预测值为71.9%,阴性预测值为89.0%。PPS预测评分模型的灵敏度及特异度分别为31.7%及79.9%,KRS评分模型的灵敏度及特异度分别为9.5%及92.2%。新风险评估模型、PPS预测评分模型、KRS评分模型的高危风险对静脉血栓形成的比值比分别为20.641,1.848,2.105。PPS预测评分模型中已知的易栓症不能在我院进行检测,急性心梗或脑梗、激素治疗、身体质量指数(Body mass index,BMI)≥30kg/m~2等危险项目患者分布较少。KRS评分模型中BMI≥35kg/m~2无患者分布。新风险评估模型中各项危险因素均有患者分布,且病例组患者均多于对照组。研究结论:本研究基于肿瘤内科处于所有诊治阶段的多癌种住院患者人群提出恶性肿瘤相关VTE风险评估模型,并纳入临床实践中易得有效的凝血指标:D-二聚体作为模型中的危险因素。在该人群中,新风险评估模型预测恶性肿瘤相关VTE的能力优于PPS预测评分模型及KRS评分模型,而且更精简易行,但尚需验证。