3种工具预测不同科室住院病人DVT形成的对比研究

3种工具预测不同科室住院病人DVT形成的对比研究

张俊丽，蔡卫新，梁建姝，李靖，贾金秀，张颖

Comparative study on three kinds of tools for predicting

DVT formation of inpatients in different departments

Zhang Junli,Cai Weixin,Liang Jianshu,et al

(Beijing Tiantan Hospital，Capital Medical University，Beijing 100050 China)

摘要：[目的]探讨Wells深静脉血栓形成(DVT)评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型预测不同科室住院病人DVT的效果，并进行对比研究。 [方法]使用Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型对神经内科、神经外科、内科、外科行下肢多普勒超声检查的600例疑似DVT病人进行DVT预测，比较3种工具的预测效果。[结果]Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型预测DVT形成的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.673±0.024，0.648±0.027，0.726±0.020；在神经内科、神经外科和内科住院病人中， Caprini风险评估模型预测DVT形成的ROC曲线下面积与Wells DVT评分、Geneva评分比较差异有统计学意义(P<0.05)；在外科住院病人中Wells DVT评分的ROC曲线下面积与其他两种工具比较差异有统计学意义(P<0.05)。[结论]3种工具在预测住院病人DVT形成方面都是较为可取、可信的。Caprini风险评估模型在神经内科、神经外科和内科住院病人中有更高的预测价值，Wells DVT评分则在外科住院病人中有更高的预测价值。

关键词：深静脉血栓形成；预测；Wells DVT评分；Geneva评分；Caprini风险评估模型；科室

中图分类号：R472

作者简介：张俊丽，护师，硕士研究生，单位：100050，首都医科大学附属北京天坛医院；蔡卫新、梁建姝、李靖、贾金秀、张颖单位：100050，首都医科大学附属北京天坛医院。

收稿日期：(2014-07-07；修回日期：2015-05-28)

深静脉血栓形成(deep vein thrombosis，DVT)是一种多发于下肢血管的血液回流障碍性疾病。轻者患肢肿胀、疼痛，生活质量严重受损；重者血栓脱落栓塞肺动脉及其分支，危及生命[1]。客观诊断DVT形成对取得理想的治疗效果，提高生活质量，降低死亡率至关重要[2]。多普勒超声是诊断DVT的首选方法[3]，但从经济学角度而言，在多普勒超声诊断之前，一种经济高效的筛检方法必不可少[4]。临床研究证明，对疑似DVT病人进行临床可能性预测已经成为DVT诊断的重要基础[5]。目前，临床上比较公认的DVT预测工具有Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型，但其对不同科室病人的DVT预测价值并未得到统一，本研究旨在探讨这3种工具对不同科室病人DVT形成的预测价值，为临床科室针对性地选择预测工具提供依据。

1对象与方法

1.1研究对象选取2014年2月—2014年5月行多普勒超声诊断的可疑DVT住院病人600例，其中男374例，女226例；年龄61岁±16岁，最大年龄91岁，最小年龄15岁。经多普勒超声确诊为DVT者155例(25.8%)，其中神经内科147例，DVT确诊者40例；神经外科210例，DVT确诊63例；内科136例，DVT确诊26例；外科107例，DVT确诊26例。

1.2研究方法采用回顾性病例对照方式，通过医院信息中心获取在超声科进行多普勒超声诊断的可疑DVT病人的住院资料，分别用Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型回顾性评估其DVT形成的可能性，与多普勒超声诊断结果进行比较，分析3种工具预测不同科室住院病人DVT形成的价值。Wells DVT评分采用2003年修订版[6]，评分≤0分为低度可能性，1分～2分为中度可能性，≥3分为高度可能性。Geneva评分采用2006年修订版，评分0分～3分为低危，4分～10分为中危，≥11分为高危[7]。Caprini风险评估模型采用2009年修订版，DVT形成风险评分0分～1分为低危、2分为中危、3分～4分为高危、≥5分为极高危[8]。

2结果

2.13种工具预测住院病人DVT可能性的比较以Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型评估600例住院病人DVT形成风险的分值为结果变量，以多普勒超声确诊结果为状态变量，通过SPSS17.0统计学软件绘制ROC曲线。Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型预测DVT形成的ROC曲线下面积分别为0.673±0.024，0.648±0.027，0.726±0.020。采用Medcalc软件对3种工具ROC曲线下面积进行比较， Caprini风险评估模型预测DVT ROC曲线下面积与其他两种工具比较差异有统计学意义(P<0.05)，Wells DVT评分和Geneva评分比较差异无统计学意义(P﹥0.05)。说明三种工具均能在一定程度上预测住院病人DVT，Caprini风险评估模型预测准确度更高。

2.23种工具预测不同科室住院病人DVT可能性的比较3种工具预测神经内科、神经外科、内科、外科住院病人DVT形成的ROC曲线下面积见表1，面积越大说明预测价值越好。Medcalc软件对3种工具预测神经内科、神经外科、内科、外科住院病人DVT形成的ROC曲线下面积的比较结果见表2。在神经内科、神经外科和内科住院病人中， Caprini风险评估模型预测DVT形成ROC曲线下面积与Wells DVT评分和Geneva评分比较差异有统计学意义(P<0.05)。在外科住院病人中Wells DVT评分预测DVT形成ROC曲线下面积与其他两种工具比较差异有统计学意义(P<0.05)。

表1　3种工具预测不同科室住院病人DVT形成的ROC曲线下面积

表2　三种工具预测不同科室住院病人DVT形成的ROC曲线下面积比较

3讨论

研究显示，静脉血栓发病率为0.1%～0.3%[9,10]，全球每年确诊的静脉血栓病人约数百万人，美国每年超过90万人，其中1/3直接导致死亡[11]。住院病人病情复杂，常多种危险因素并存，致使静脉血栓发生的风险常难以量化估计[12]。近年来，临床工作者开发了一些评估工具来预测静脉血栓发生的可能性，以便于及时诊断，减少不必要的检查和经济负担。目前临床常用的有Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型，但人们对这些评估工具的预测价值目前还未达成一致的意见。另外，不同科室住院病人的病情特点不一，不同预测方法的预测价值也略有差异。有研究认为，不同的研究工具在不同的临床环境中作用不同，必须进行相应地评价[13]。为此本研究在广泛回顾病例的基础上，对3种预测工具的综合价值以及在不同科室住院病人中的预测价值分别进行了比较，以此为临床工作者选择预测工具提供参照依据。

3.13种工具预测住院病人DVT形成的比较通过对600例住院病人的统计，本研究结果显示，Wells DVT评分、Geneva评分和Caprini风险评估模型评估工具对住院病人DVT形成的可能性均能做出较为准确的预测。三种工具在预测住院病人DVT的ROC曲线下面积较为接近，均大于0.6，采用Medcalc软件对ROC曲线下面积进行比较结果显示，Caprini风险评估模型预测DVT形成ROC曲线下面积与其他两种工具比较差异有统计学意义(P<0.05)，故可以认为这3种工具在预测住院病人DVT形成方面都是较为可取、可信的，而Caprini风险评估模型的预测价值要高于其他两种工具。

3.23种工具预测不同科室住院病人DVT形成的比较通过对比分析3种工具对不同科室住院病人DVT形成的预测结果，发现Wells DVT评分相较于Caprini风险评估模型和Geneva评分能更好地预测外科住院病人的DVT形成风险(P<0.05)。在神经内科、神经外科和内科住院病人中，Caprini风险评估模型预测DVT形成的ROC曲线下面积明显大于其他两种工具，ROC曲线下面积比较也有统计学意义(P<0.05)，说明Wells DVT评分能更好地预测外科住院病人的DVT形成风险；Caprini风险评估模型则能更好地预测神经内科、神经外科和内科住院病人的DVT形成风险，该结果与Zakai等[14]的研究结果基本一致。这可能与本研究的研究对象多数为神经内科、神经外科病人，症状性DVT病例数偏少有关。Wells DVT评分和Geneva评分更侧重于对DVT症状的评估，而Caprini风险评估模型则因为需要较多的实验室检查和数据相应地减少了DVT症状在模型中的权重。

综上所述，3种工具在预测住院病人DVT形成方面均具有一定的价值，其中Caprini风险评估模型的预测价值最高。Wells DVT评分在外科住院病人中有较高的预测价值，Caprini风险评估模型则在神经内科、神经外科和内科住院病人中有更高的预测价值。另外，Caprini风险评估模型的优点还在于该模型根据病人的DVT危险等级推荐了相应的预防措施，这对于临床工作者来说既方便又实用。但Caprini风险评估模型也有其不足之处，该模型需要较多的数据，且很多数据是建立在其他一些实验室检查和诊断的基础上，运行成本较高、评估较为繁琐。临床工作者可根据评估的人群和目的针对性选择评估工具。当然，对DVT形成的客观、准确的诊断还需靠多普勒超声检查。

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(本文编辑张建华)