比较Autar和Padua两种风险模型在预测癌症患者静脉血栓栓塞症的评估效果

张新娣， 龚萍， 刘建红

静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism， VTE)包括深静脉血栓形成(deep vein thrombosis， DVT)和肺血栓栓塞症(pulmonary embolism， PE)。一旦发生，严重威胁患者生命。癌症患者是VTE高危人群，及时准确的风险预评估，针对不同危险分层采取相应预防措施，可降低癌症患者VTE发生。目前有很多风险评估模型可用来评估VTE，Autar风险模型是唯一由护理人员设计，并在护理工作中广泛使用的一种模型。德国医务工作者应用后发现量表效度很好，但是信度一般[1]。Padua风险模型是意大利Padua大学对以往内科住院患者VTE风险模型进行回顾，进一步完善发展而来，主要用于评估内科住院患者的VTE风险，被美国胸科医师协会第9版指南推荐应用，经临床验证有很好的预估价值。2015年《内科住院患者VTE预防的中国专家建议》采用了Padua评估量表[2]。尽管此模型存在不足(样本量小，验证不是最充分)，但它仍是目前用来评估住院患者VTE最好的风险模型[3]。有关这两种风险模型在癌症住院患者的比较报道较少，本研究旨在比较两种风险模型预测癌症住院患者VTE的效果，为肿瘤科医护人员选择合适的风险模型提供参考。

1 资料与方法

1.1 临床资料 选取2015年3月至2017年10月在南京医科大学附属肿瘤医院肿瘤内科的住院患者270例为研究对象。入组标准：患者年龄≥18岁；无认知功能障碍。排除标准：妊娠期和哺乳期妇女；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药。本研究通过南京医科大学附属肿瘤医院医学伦理委员会批准，患者均签署知情同意书。

1.2 方法 所有患者入院时分别使用Autar和Padua两种风险模型进行风险评估，判断患者VTE的风险等级。Autar风险模型由7个危险因素组成，评分结果分为低危组(≤10分)、中危组(10分<评分≤14分)和高危组(评分≥15分)3组；而Padua风险模型包括11个危险因素，评分结果分为低危组(<4分)和高危组(≥4分)。在中高危组介入相应的预防措施。观察终点为VTE发生或化疗结束后90 d。VTE确诊标准以超声诊断为准。

1.3 统计学方法 用SPSS 21.0 软件进行数据处理，VTE危险因素采用logistics回归进行分析， 计算ROC曲线下面积以及灵敏度、特异度指标，风险模型内部一致性信度使用Cronbach’α系数评价。P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料 本文患者中位年龄58岁(27～82岁)；肺癌73例，胃癌47例，结直肠癌42例，乳腺癌26例，恶性淋巴瘤22例，食管癌18例，其余42例。D-二聚体异常245例，异常率90.7%。共发生VTE 44例，总发生率为16.3%(表1)。

表1 患者一般资料

2.2 癌症住院患者VTE高危因素 采用logistic回归单因素分析显示，高血压、D-二聚体、Padua评分、手术创伤和VTE发生有关(均P<0.05)，见表2。多因素分析显示，D-二聚体是VTE发生的独立危险因素(P<0.05)。见表3。

表2 VTE危险因素的单因素分析

表3 VTE危险因素的多因素分析

2.3 两种风险模型ROC曲线下面积 以模型评分为检验变量，发生静脉栓塞为状态变量，Autar和Padua风险模型ROC曲线下面积分别是0.50和0.56，两种模型最佳诊断界值分别为12和5，Autar模型的灵敏性和特异性分别为0.091、0.978，Padua模型的为0.045、0.991。Padua模型的特异性高于Autar模型，但灵敏性低于Autar模型(图1)。

2.4 两种风险模型Cronbach’α系数 Autar风险模型Cronbach’α系数为0.48，低于0.7， Padua风险模型Cronbach’α系数为0.92， 高于Autar风险模型。

图1 Autar(1A)风险模型和Padua(1B)风险模型ROC曲线

3 讨论

由于VTE发病率高、死亡率高和易漏诊的特点，已成为世界性医疗健康问题[4]。韩国学者发现，亚洲VTE发病率由2004年的8.83/10万上升到2008年的13.8/10万，4年上升了56%[5]。美国每年因VTE相关疾病死亡296 370人[6]。VTE导致各种并发症，已严重影响患者生活质量，导致高额的医疗费用。VTE虽然可怕，但可预防。2005—2008年，日本围手术期采用VTE预防措施人群比例上升(P=0.001 8)，而围手术期肺血栓栓塞症死亡率下降(P=0.01)[7]。VTE防治被美国医疗保险和医疗补助服务中心认定为医院临床质控措施。术后VTE预防已被我国列为骨科大手术治疗控制指标[8]。

VTE 形成条件包括血液瘀滞、高凝状态和血管壁损伤[9]。在VTE危险因素中，骨科大手术为高危因素，而在癌症患者中，癌症及化疗是中危因素，卧床超过3 d、年龄增长、腹腔镜手术是低危因素[10]。本研究发现，D-二聚体是癌症住院化疗患者发生VTE的独立危险因素。其他研究还发现年龄、体重、体质指数、合并高血压、感染和激素使用是引起晚期乳腺癌化疗后DVT形成的独立危险因素[11]。化疗>2次VTE风险高于<2次者[12]。VTE危险因素增加，患病率随之增加[10]。通过评估VTE患者风险因素，可个体化选择合理的预防方案[13]。研究显示，风险评估模型可有效识别VTE高危人群[14]。前瞻性研究纳入1 180例内科患者，根据Padua评估表预定义为VTE高危或低危，随访90 d，高危者发生VTE风险高于低危者(11% 比0.3%)[3]。

本研究发现，Autar风险模型灵敏性高于Padua风险模型，但特异性低于后者，提示Autar风险模型评分可能存在假阳性，且此模型信度<0.7。这与德国学者研究结果一致[1]。Autar风险模型是基于骨科患者设计的，评分项目多体现骨科疾病特点，更有助于识别骨科手术患者的血栓栓塞风险[15-18]。而Padua风险模型的ROC曲线下面积、Cronbach’α系数均高于Autar模型，表明此风险评估模型更适用于癌症住院化疗患者的预测[19-20]。研究发现，Padua预测评分表具有良好信、效度，可作为护理人员评估患者静脉血栓栓塞症的工具[21]。本研究尚存在不足，阳性病例数偏少，导致灵敏性偏低，以后将进一步扩大样本量进行研究。

综上所述，Padua风险模型更适用于评估和筛查癌症住院VTE高危患者，及早介入预防措施，减少VTE发生，降低死亡率和医疗费用，提高患者生活质量。