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胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT风险预测列线图模型的建立与验证

2023-10-12沈晓琴朱月华常雪娇

全科护理 2023年28期
关键词:线图二聚体腰椎

沈晓琴,朱月华,张 燕,金 荣,袁 园,彭 霞,常雪娇

胸腰椎骨折多由车祸事故或高空坠落引起,临床常采用内固定术治疗[1]。病人术后需卧床制动,下肢活动受限,静脉血流减缓,加之手术引起的血小板功能亢进、血管内皮受损、凝血因子激活等导致血液高凝,增加下肢深静脉血栓形成(DVT)发生风险[2]。研究发现,胸腰椎骨折术后下肢DVT的发生率为3.45%~21.43%[3]。该类病人早期隐匿性较强,极易被病人和医护人员忽视,发现时往往已经出现胸痛、胸闷等肺栓塞症状,严重的甚至危及病人生命健康[4]。因此,明确胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的危险因素,并建立有效的风险预测模型,对预防下肢DVT、提高临床治疗效果具有重要意义。列线图常用于表达风险预测模型中各变量之间的关系,使结果更加清晰直观,用于预测不良事件发生的风险[5]。研究报道,老年髋部骨折病人术后DVT风险列线图预测模型的建立可为临床预测此类疾病提供科学指导[6]。另有研究发现,构建外科手术后下肢DVT的风险预测模型可为预防外科手术病人术后下肢DVT发生提供参考依据[7]。但目前尚缺乏预测胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT发生风险的列线图模型,故本研究将探讨胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的危险因素,并构建风险列线图预测模型,旨在为临床防治提供参考,详情如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析本院2019年5月—2022年5月收治的行内固定术的225例胸腰椎骨折病人,其中男93例,女132例;年龄39~76(58.76±10.59)岁;胸椎骨折56例,腰椎骨折169例。纳入标准:经影像学检查确诊为胸腰椎骨折;行内固定术治疗;术前检查凝血功能正常;临床资料和随访资料完整。排除标准:既往有下肢DVT史;下肢静脉瓣膜功能不全;合并其他部位骨折;近期服用过抗凝药物;短期内进行过重大手术;严重肝肾功能障碍;伴有恶性肿瘤;伴有严重感染性疾病;伴有血液系统疾病;伴有认知功能障碍或其他精神疾病。

1.2 调查方法

收集病人临床资料,包括性别、年龄、体质指数、合并症(高血压、糖尿病、冠心病)、美国脊柱损伤协会(ASIA)分级、损伤节段、术中失血量、有无输血、手术时间、术后实验室检测指标(D-二聚体、血小板计数)、术后卧床时间、是否使用抗凝药物等。

下肢DVT诊断标准[8]:下肢肿胀、疼痛,小腿后方或大腿内侧有压痛;血液处于高凝状态;D-二聚体>0.5 mg/L;超声检查显示静脉血管不能压闭,管腔内有不规则回声;静脉血栓部位无或仅有少量血流信号;静脉血管不能充分充盈或充盈后有缺损。根据病人术后是否合并DVT将其分为合并组(35例)和未合并组(190例)。

1.3 观察指标

1)合并组与未合并组临床资料比较。2)胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT影响因素的多因素Logistic回归分析,观察其比值比(OR)和95%置信区间(CI)。3)胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT预测列线图模型的构建与验证。

1.4 统计学方法

2 结果

2.1 合并组与未合并组临床资料比较

合并组与未合并组性别、体质指数、合并高血压、合并糖尿病、合并冠心病、损伤节段、手术时间、血小板计数和使用抗凝药物情况比较差异均无统计学意义(P>0.05);合并组年龄≥60岁、ASIA分级A级、术中失血量≥1 000 mL、输血、卧床时间≥4 d的病人占比及术后D-二聚体水平均高于未合并组(P<0.05)。见表1。

2.2 胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT影响因素的Logistic回归分析

将表1中P<0.05的项目作为自变量(赋值见表2),将病人术后有无合并下肢DVT(未合并=0,合并=1)作为因变量进行多因素Logistic回归分析。结果显示,年龄≥60岁、ASIA分级A级、术中失血量≥1 000 mL、输血、术后D-二聚体水平高、术后卧床时间≥4 d均是胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的危险因素(P<0.05)。见表3。

表2 自变量赋值说明

表3 胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT影响因素的Logistic回归分析

2.3 胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT预测列线图模型的构建、验证及其预测效能

将多因素Logistic回归分析筛选的6个危险因素作为预测指标,构建胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的风险预测列线图模型,见图1。ROC曲线分析结果显示,列线图预测胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的曲线下面积(AUC)为0.797[95%CI(0.739,0.848)],灵敏度为74.29%,特异度为86.84%,见图2。采用Bootstrap自抽样法重复抽样1 000次验证列线图模型的区分度,一致性指数为0.793,提示区分度良好。校准曲线图显示校准曲线与标准曲线贴合较好,见图3。

图1 胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的预测列线图模型

图2 列线图模型预测胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的ROC曲线

图3 列线图模型预测校准曲线图

3 讨论

3.1 胸腰椎骨折内固定术后下肢DVT发生率

DVT是指深静脉内血液不正常凝结,可发生于全身主干静脉,以下肢DVT最为多见,是临床外科常见的术后并发症[9]。下肢DVT可引起下肢感觉和运动功能障碍,严重影响病人术后康复,甚至会发生血栓脱落随静脉血回流至肺脏而引发肺栓塞,导致病人死亡[10-11]。本研究结果显示,225例胸腰椎骨折病人术后合并下肢DVT的有35例,发生率为15.56%,稍高于易伟林等[12]研究报道的14.55%,但均表明胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的风险较高。因此,探讨胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的危险因素对预防术后病人下肢DVT发生,改善病人预后至关重要。

3.2 胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的危险因素

本研究经多因素Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、ASIA分级A级、术中失血量≥1 000 mL、输血、术后D-二聚体水平高、术后卧床时间≥4 d均是胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的危险因素。Zhang等[13]研究报道,脊髓损伤病人年龄与DVT的发生率呈线性相关,本研究也发现60岁及以上病人术后合并下肢DVT的发生率是60岁以下病人的1.765倍,这可能与随着年龄增长,老年病人血管逐渐退化、内壁老化、内膜粗糙、损伤增多、产生促凝物质增多有关。ASIA分级A级病人脊髓完全损伤,基本处于瘫痪状态,严重影响交感神经对心脏供血功能的控制能力,使病人心肌收缩能力下降,下肢静脉血流供应不足,有效血容量下降,增加血液黏稠度;另外病人下肢感觉、肌张力逐渐丧失,使静脉血管失去支撑,血管内径变窄,容易形成局部血流涡,增加下肢DVT的发生风险。Jiang等[14]研究指出,ASIA分级是胸腰椎骨折伴脊髓损伤病人术后下肢DVT发生的危险因素,与本研究结果相符。胸腰椎骨折内固定术难度大、手术时间长、术中失血量多,病人往往需输血补充失血量,本研究中术中输血病人术后合并下肢DVT的概率是未输血病人的4倍。Lin等[15]研究发现,输血与DVT的风险增加有关,可能是因为病人全血失血量过多,输入常规过滤红细胞悬液中含有血块及碎粒,增加了血液黏稠度,从而增加下肢DVT的发生风险[16]。D-二聚体是纤维蛋白的特殊衍生物,其水平升高说明病人血液处于高凝状态,是临床诊断下肢DVT的常用指标[17]。Yamasaki等[18]研究发现,腰椎术后1周病人D-二聚体达到19.5 μg/mL时,DVT的风险可增加4.09倍;Wang等[19]研究也指出,D-二聚体是胸腰椎骨折病人术后DVT的危险因素。临床医护人员应密切关注病人D-二聚体水平,对于D-二聚体水平升高者应及时采取针对性措施防治下肢DVT。术后卧床时间≥4 d也是胸腰椎骨折病人术后合并下肢DVT的危险因素,长期卧床病人下肢肌肉泵功能减弱,使静脉血流缓慢或瘀滞,进一步导致下肢DVT发生。宋春利[20]研究发现,术后卧床时间≥4 d的脊柱骨折病人术后下肢DVT的发生率是术后卧床时间<4 d病人的3倍,与本研究结果相似。因此,胸腰椎骨折病人术后应尽早开展功能锻炼,减少卧床时间,或借助医院设备帮助病人增加下肢肌肉收缩力,促进血液回流,以预防或减少下肢DVT发生。

3.3 胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的列线图预测模型效能和临床价值

近年来,列线图风险预测模型凭借其直观、准确的优点被广泛应用于医学领域,且取得了相对不错的预测效果[21]。本研究基于多因素Logistic回归分析筛选的年龄、ASIA分级、术后D-二聚体、术中失血量、输血、卧床时间等危险因素作为预测指标建立胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的风险预测列线图模型,该预测模型不仅特异度、灵敏度均较好,预测胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的风险与实际复发的风险相贴合,具有良好的准确性。临床医护人员通过收集病人临床资料,基于该列线图模型中危险因素进行评分,相加得到总分,向下在风险轴做垂线即可得出病人发生下肢DVT的概率,有利于临床医护人员方便、直观地评估胸腰椎骨折内固定术后病人下肢DVT的发生风险等级,进而给予个体化干预,降低术后病人合并下肢DVT的发生率。

4 总结

综上所述,本研究基于年龄、ASIA分级、术中失血量、输血、术后D-二聚体、术后卧床时间等危险因素构建的胸腰椎骨折内固定术后合并下肢DVT的列线图风险预测模型,具有良好的一致性和区分度,对临床治疗方案及术后护理方案的制定具有一定的指导价值。本研究存在一定局限性,本研究为回顾性研究,数据的收集可能存在一定偏差,且本研究构建的风险预测列线图模型尚未通过临床大样本验证,这将需要在今后的研究中对该预测模型的应用价值进行进一步评价。

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