深静脉血栓患者风险评估工具的研究进展

沈婵娟，宋运莲，卢芳燕，邵荣雅

浙江大学医学院附属第一医院，浙江杭州 310003

流行病学调查显示全球每年约有1 000万新增深静脉血栓(deep vein thrombosis,DVT)患者[1]，DVT多为无症状隐匿，易漏诊、误诊，选择适宜的风险评估工具对准确预测患者高风险因素有重要意义。近年来，随着国内外学者对DVT研究的不断深入，对DVT风险评估工具不断完善，专科DVT风险评估工具以及普适性风险评估工具相继出现，根据不同疾病的成因不同形成针对性预防措施。因此，本文拟对国内外普适性及特异性DVT风险评估工具的编制、信效度、评估内容等方面进行综述,旨在为DVT患者临床护理评估及预防提供参考。

1 概述

静脉血栓栓塞症(venous thrombus embolism，VTE)是指各种病因(如静脉血流滞缓、静脉壁血管内膜损伤或血液高凝等)导致血液在静脉系统不正常凝集的一组疾病，包括肺动脉栓塞(PE)和DVT，是世界范围内仅次于心肌梗死和卒中的第三大血管性疾病死亡原因[2]，是引起骨科、肿瘤、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease，COPD)患者及妊娠期妇女死亡的重要原因[3-4]。

2 住院患者普适性评估量表

2.1 Caprini风险评估模型

Caprini风险评估模型最初是美国学者Caprini于1991年针对所有住院患者编制的DVT风险评估模型，随着在临床的不断使用，Caprini团队分别于2005年、2010年进行改版，最终形成涵盖导致DVT三大主要原因的40个条目[5]，包括手术方式、年龄、其他实验室指标以及针对女性的特殊模块。每个条目按照导致DVT发生的权重赋值，以总分为标准，分数越大代表DVT风险越高，0～1分为低危，2～3分为中危，4分为高危风险，≥5分为极高风险。Caprini风险评估模型是目前应用最为广泛的评分量表，该模型能够对DVT进行风险分层是其一大特色，但是该评估模型条目较多，很多条目为并不常见的实验室指标，不容易获取。

2.2 Kurcher量表

Kurcher量表是2005年由Kurcher等[6]设计的风险评估系统，该系统最大的特色是将报警系统与患者的疾病数据相结合,针对所有住院患者进行动态DVT风险筛查，以便医护人员及时干预。主要的筛查及计分：恶性肿瘤、既往DVT病史、血液高凝3项均计为3分；中等手术计为2分；肥胖、高龄、雌激素替代疗法、口服避孕药均计为1分。计算总分，总分越高代表危险性越强。Kurcher设计的病例对照试验证明该系统可以有效预防并减少住院患者90 d内DVT发生率。该系统具有评估的动态性、持续性，还可有效减少医护人员工作量，但是缺乏对专科患者的特异性，目前较少被报道。

2.3 住院患者DVT电子风险评估模型

住院患者DVT电子风险评估模型是继Kurcher量表之后又一应用计算机数据处理建立的风险评估模型。是由Samama等[7]针对60个DVT易感风险因素采用比值替代、风险矩阵等方法构建而成的决策树，涵盖25个条目和144个手术相关风险因素，并采用科学方法验证其有效性。该评估模型融入电子计算机系统，操作简便，延续了电子系统的即时性、动态性和持续性，但是该系统在国内鲜少被报道[8]。该评估模型是根据医护人员输入的患者疾病信息提取相关条目整合而成，目前已经在英国和法国使用。

2.4 RAM DVT(a risk assessment model for DVT)风险模型

RAM DVT风险模型是基于143 000例的前瞻性队列研究总结而来，主要包括既往DVT病史、制动、中心静脉置管以及恶性肿瘤4个维度，该模型的AUC为0.874[9]。在预防和降低患者90 d的DVT发生率中，该模型优于Kurcher量表，与该模型采纳患者90 d的DVT发生率这个指标有关。该量表条目简单，但国内鲜少报道。

3 特异性风险评估工具

3.1 肿瘤患者特异性DVT风险评估工具

癌症患者是发生血栓事件的高风险人群，研究表明癌症患者DVT的发生率是普通患者的4～7倍，已成为仅次于癌症本身的第二大死因[4]。

3.1.1Khorana预测模型

Khorana预测模型最初是由美国的Khorana和其团队于2007年编制，主要涵盖5个条目，每个条目分别赋值1分或2分，DVT风险等级由总分高低划分为低(0分)、中(1～2分)、高(≥3分)三级[10]。Khorana预测模型经验证适用于所有肿瘤患者，并具有较高特异性[11]。2017年美国国立综合癌症网络和欧洲肿瘤内科学临床实践指南肯定了khorana预测模型对肿瘤患者DTV风险的评估效果，也奠定了后来的肿瘤患者DVT风险评估的基石，但是该工具的条目较少，在肺癌患者、胰腺癌患者、胃肠癌患者以及淋巴癌患者DVT的风险预测中存在争议[12]。

3.1.2沙利度胺或来那度胺治疗的多发性骨髓瘤患者的DVT风险评估模型

该模式是由意大利的Palumbo等根据接受沙利度胺、来那度胺治疗导致的多发性骨髓瘤患者的特异性，以患者个体因素、骨髓相关性危险因素以及与治疗相关的危险因素3个维度为基准，编制的肿瘤患者特异性DVT风险评估工具[13]。该工具将骨髓相关性因素和治疗相关的因素评估在内，在多发性骨髓瘤患者DVT风险评估方面已获得国际临床实践指南高度认可，并推荐使用。

3.1.3Ay肺癌DVT风险预测模型

Ay肺癌DVT风险预测模型是Ay等[14]在Khorana预测模型的基础上增加D-二聚体和凝血酶原片段1+2两个因素，能够反映血液凝固和纤维蛋白溶解的激活情况，进而预测肺癌相关性DVT的发生率。其中D-二聚体≥1.44 mg/L计为1分，凝血酶原片段1+2≥53.1 ng/L计为1分。Ay等的研究验证当Ay肺癌DVT风险预测模型总分≥5分时，其预测肺癌相关性DVT的敏感度、特异度分别为19.1%、98.2%，且其约登指数最大，是预测的最佳阈值。该模型所包含的血液监测指标在评估过程中具有一定局限性。

3.1.4Protecht风险评估模型

Protecht风险评估模型是由Verso等[15]基于Khorana预测模型改编而成，增加了顺铂/卡铂化学疗法计分为1分，接受吉西他滨治疗计分为1分。在Verso的前瞻性队列研究中发现，Protecht风险评估模型能较好地预测肿瘤化疗相关DVT，但是目前缺乏相应的随机对照研究。

3.2 创伤科和骨科

3.2.1Autar量表

Autar量表是1996年由英国研究者Autar与其团队设计而成，该量表主要评估内容包括年龄、体质指数(BMI)、创伤风险等因素，并根据相关性大小分别赋值，以总分为主划分危险度，≤10分为低危，11～14分为中危，≥15分为高危。该量表分别于2003年、2010年经创伤科和骨科改良和验证，改良版Autar量表增加了较多的创伤科与骨科危险因素，敏感度25%，特异度90%，在创伤科和骨科应用较为广泛[16-17]。但是目前该量表尚未见汉化版本，且年龄、BMI、活动等模块还存有差异，需要进一步完善并汉化。

3.2.2静脉血栓形成危险度评分(Risk Assessment Profile for Thromboembolism,RAPT)

RAPT是1997年由Greenfield等[18]针对创伤患者提出的评分，其内容主要包括病史、创伤程度、年龄、医源性损伤4个方面，RAPT总分≤5分为低风险，6～14分为中风险，>14分为高风险。Greenfield的研究推荐该评分应在患者创伤入院后24 h内完成，并得出高风险组DVT发生率是低风险组的2～3倍，该评分的阈值界定还需要进一步的研究。

3.3 内科住院患者常用评分

Padua预测评分是意大利Barbara教授根据Kurcher量表改良而成，他所设计的前瞻性研究包含1 180名内科住院患者，使用Padua预测评分筛选后发现60.3%的患者处于低风险，39.7%处于高风险，该研究历时2年，评估患者肿瘤活动期、既往DVT病史、制动时间、创伤史、年龄、心脏和呼吸衰竭等诸多条目，结果显示高风险患者DVT的发生率是低风险患者的11.38倍[19]。2015版的《内科住院患者静脉血栓栓塞症的中国专家建议》中推荐内科住院患者采用Padua预测评分[20]。该评分的主要特色是能够有效筛选内科住院患者DVT发生率的高、低风险，已在2型糖尿病以及肾病等内科疾病中应用，Padua评分的预测价值均良好[9]，但是条目中的实验室指标是不常见的指标，很难常规开展。

3.4 门诊患者

Wells评估量表最初是Wells以及其团队基于循证文献证据以及临床经验为门诊患者编制的DVT评估量表，并于1995年、2003年对该量表进行完善。2003版的Wells评估量表共10个条目，符合前9个条目均计为1分，符合第10个条目“DVT和诊断为其他疾病可能性一样大”计为2分，总分<1分为低危险度，1～2分为中危险度，评分≥3分为高危险度[21]。虽然Wells评估量表的编制及修订都是基于门诊患者，但是德国、瑞士、澳大利亚等国家的研究者已将该量表应用于住院患者，并证实其有效性[21]。Wells评估量表偏向主观性，评估的准确性与操作者的技术、临床经验有关。

3.5 急诊Geneva评分

Geneva评分是2001年瑞士研究者Wicki针对急诊患者而进行的肺栓塞风险筛选，包含年龄、手术史、血气分析、DVT和肺栓塞病史、心率、影像学检查等，根据评分结果将患者分为低风险(<5分)、中风险(5～8分)、高风险(≥9分)3个等级[22]。修正的Geneva评分是在Geneva评分的基础上添加恶性肿瘤、单侧下肢水肿、咯血等变量，删除了胸部X线摄片等变量，减弱了受评估者个人主观经验的影响，更实用便捷，对急诊患者肺栓塞的预测有较好的临床意义。

3.6 其他

Rogers量表是由美国学者Rogers针对外科非骨科手术患者多元回归分析得来的评估方法，可分为低、中、高三个等级，不同评定者间一致性为0.77，可用于外科非骨科术前患者帮助其筛选DVT的发生危险[23]。JFK医学中心血栓评估量表是McCaffrey制定的在院患者DVT风险评估量表，主要包括年龄、手术、肿瘤等9大条目，内部一致性较高，为0.94，能够有效地将患者分为DVT组与非DVT组[24]。近年来国内也有出现类似的研究，何华英等[25]借鉴Autar量表、Wells量表、Geneva评分、Caprini风险评估模型形成具有泌尿系统特色的DVT风险评估量表，该量表共包括年龄、BMI、自理能力、麻醉方式、手术时间、卧床时间、疼痛评分、留置管道以及输入刺激性药物和特殊危险因素10个条目，每个条目“是”记为1分，“否”记为0分，总分为0～10分，3～5分为低危，6～7分为中危，≥8分为高危。该量表对泌尿系统疾病患者进行床边即时DVT风险评估，其有效性还需要进一步证实。

4 结语

随着DVT逐步引起重视，国内外出现了较多DVT风险评估量表，国外研究者大多采用大数据前瞻性队列研究的方法编制或者在已有工具中进一步专科化或精细化，缺乏大样本、多中心、随机对照研究。国内常用的量表大多引用国外的评分量表，但是存在以下问题：鲜少有见量表引用前的汉化、修订和信效度的调试；在量表使用时与原量表的适用对象不符，这样消减了量表的准确性；国内学者在循证基础上进行德尔菲专家咨询构建量表，缺乏大样本、多中心的随机对照研究进行验证。总之，随着信息技术的发展，评估系统与电子系统相融合，使用实时、动态、高效、准确的评估DVT风险评估工具，筛选高风险DVT群体，进行及时、有效的干预，是临床不断努力的方向。