血小板输注无效列线图预测模型的构建

苏高繁，陈静思，郑婷婷，金方思，江明华

温州医科大学附属第二医院育英儿童医院，浙江 温州 325027，1.输血科；2.检验科

输注血小板可用于血小板数量减少或血小板功能异常引起的出血性疾病治疗[1]。但在输注血小板过程中可能会出现血小板输注无效（platelet transfusion refractoriness,PTR）[2]。PTR发生率可高达25%～60%[3]。PTR的发生不仅降低了临床治疗效果，还浪费了宝贵的医疗资源，影响患者预 后[4]，因此早期预测PTR，发现高危PTR患者，具有重要临床意义。本研究通过回顾性分析174例输注血小板患者资料，分析PTR发生的危险因素，并据此构建列线图模型，以辅助临床工作能够早期识别PTR高风险患者，为个体化治疗提供参考。

1 对象和方法

1.1 对象 选取2019年1月至2019年12月于温州医科大学附属第二医院育英儿童医院治疗的174例连续2次以上输注血小板的住院患者，有46例血小板输注无效，128 例血小板输注有效。纳入标准：①连续2次或2次以上输注足量的血小板；②年龄＞16岁。排除标准：①多器官功能严重衰竭者；②意识障碍患者；③住院时使用两性霉素B、万古霉素和磺胺类等影响血小板的药物。本研究经温州医科大学附属第二医院育英儿童医院伦理委员会批准实行（伦理审批号2021-K-45-01）。

1.2 方法

1.2.1 数据收集分组和模型构建：调阅病历来收集患者的临床资料：年龄、性别、多次妊娠；临床症状：活动性出血、皮肤黏膜出血、脾肿大、发热、ABO血型、输注血小板次数、血小板抗体和血小板计数。血小板增高指数[5]=（输注后血小板计数-输注前血小板计数）×体表面积/输注血小板总数。PTR评价标准：连续2次足量输注血小板，输注24 h后血小板增高指数低于4.5×109/L，为血小板输注无效组[6]，血小板增高指数高于4.5×109/L为血小板输注有效组。选择单因素分析中P＜0.05 的变量，并采用向后逐步Logistic回归进行多因素分析，独立危险因素纳入列线图预后模型[7-8]。

1.2.2 模型验证：使用Bootstrap重抽样500次对模 型进行内部验证，采用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线评估模型效果。

1.3 统计学处理方法 采用R 4.3软件进行数据分析。计量资料以±s表示，2组间比较采用独立样本t检验。计数资料以频数和百分比表示，2组间比较采用χ2检验，使用Logistic回归分析筛选PTR发生的危险因素，运用rms包构建列线图。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 2组临床资料比较 共有174例连续2次以上输注血小板的住院患者。2组患者年龄、是否多次妊娠和血型差异无统计学意义（P＞0.05），输注无效组较输注有效组年龄更低，皮肤黏膜出血、活动性出血占比更多，血小板抗体阳性率更高，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

表1 2组患者一般资料比较

2.2 PTR的Logistic回归分析 以PTR为因变量，年龄、性别、血型、皮肤黏膜出血、多次妊娠、血小板抗体阳性、活动性出血、发热、脾肿大、多次输注为自变量，进行Logistic回归分析，结果显示，皮肤黏膜出血、活动性出血、血小板抗体阳性、发热、脾肿大、输注次数是PTR的危险因素。以PTR为因变量，皮肤黏膜出血、活动性出血、血小板抗体阳性、发热、脾肿大、输注次数，进行多因素Logistic回归分析，结果显示，性别、发热、脾肿大、血小板抗体阳性、多次血小板输注跟PTR发生相关。见表2。

表2 血小板输注无效的Logistic回归分析

2.3 预测PTR列线图模型 根据回归分析中危险因素对PTR发生的贡献程度构建预测PTR发生的列线图（见图1）。进一步通过重采样500次对预测模型进行内部验证，重采样前构建ROC曲线来验证列线图模型区分度，AUC为0.849（见图2），重采样后构建ROC曲线，AUC为0.858（见图3）。表明该模型预测效果较好，而且稳定。

图1 PTR列线图

图2 列线图模型的ROC曲线

图3 列线图模型的ROC曲线（Bootstrap重抽样500次）

3 讨论

输注血小板时可能会发生PTR，而PTR的出现不仅影响患者治疗，同时还大大增加了医疗负担，甚至可能造成不必要的医患纠纷[7]。因而早期预警PTR是目前的研究热点。通过分析PTR的危险因素，并且据此建立早期预测模型，从而对可能发生PTR的高风险患者进行早期干预，对改善患者预后和提高医疗质量水平至关重要[8]。

本研究结果显示女性、血小板抗体阳性、发热、脾肿大、输注血小板3次以上是PTR的危险因素[9]。原因分析：①性别，女性更容易出现免疫异常或免疫相关性疾病，而许多免疫疾病也更容易发生PTR。②输注血小板3次以上，患者经反复输注血小板后，因血小板供者来源不同也可能诱发机体产生抗血小板抗体。③血小板抗体阳性，输注血小板后，患者体内血小板抗体和血小板表面的抗原结合，引起血小板破坏增多，从而导致PTR发生[10]。④发热，当患者感染控制不佳时，往往会出现发热症状，其机制为感染后，患者体内会产生大量IL-1、IL-6和肿瘤坏死因子等致热源，从而使体内单核巨噬系统被激活，致使被致敏的血小板遭到破坏，导致血小板消耗增加。此外，感染后血小板会暴露出隐蔽抗原，跟抗体吸附形成抗原抗体免疫复合物而被机体清除。严重感染时如败血症，血小板的破坏更为明显。就越容易发生PTR。⑤脾肿大，此类患者常伴有脾功能亢进，普通人约有1/3的血小板贮存在脾脏内，当患者脾肿大时，血小板会大量滞留于脾脏，从而导致血小板破坏增多而发生PTR。此外，脾脏本身就是血小板被破坏的部位，血小板通过脾脏内的巨噬细胞Fc受体介导途径被破坏，当脾肿大后，脾脏的巨噬细胞吞噬能力增强，血小板的破坏也就随之增多，进而导致PTR发生。

本研究基于血小板输注无效的多因素Logistic回归分析，成功构建了预测血小板输注无效发生列线图。列线图是一种基于多因素Logistic回归，由带有度和数值的线段组成的新型预测图形，可用于预测事件风险。本研究的列线图主要分为风险指标、赋分值和预测概率三部分，可根据患者的指标情况快速得出其发生血小板输注无效的预测概率。本研究对血小板输注无效患者构建的列线图预测模型具有计算简单、方便直观的优势，临床实用价值较高。此外，本研究结果显示，AUC为0.849，表明本研究构建的列线图模型预测准确性良好。本研究构建列线图时选择临床最容易获取的因素包括性别、血小板抗体阳性、发热、脾肿大、多次输注血小板，因而在临床工作中可操作强，成本低，有非常强的推广性，结合相关结果该模型预测能力较强。对精准医疗时代下推进血小板输注个体化诊疗具有较为重要的科学研究价值和临床意义。

本研究尚存在以下不足之处：①本研究为单中心研究，因而研究数据存在一定程度的选择性偏倚。②由于研究时间、临床实践限制，未能纳入其他中心同血小板输注人群进行模型外部验证，因此本研究中列线图仍需要大样本的多中心临床研究进一步验证。因此，模型的实用价值仍有待后续的研究进一步验证。

综上所述，女性、血小板抗体阳性、发热、脾肿大、输注血小板3次以上是输注血小板时发生PTR的独立危险因素，基于这些危险因素构建的列线图模型，预测患者输注血小板时发生PTR准确性良好，此模型评分有助于临床医师尽早筛选发生PTR的高危人群，指导临床制定有效治疗决策。