3種工具預測不同科室住院病人DVT形成的對比研究

3種工具預測不同科室住院病人DVT形成的對比研究

張俊麗，蔡衛新，梁建姝，李靖，賈金秀，張穎

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]探討Wells深靜脈血栓形成(DVT)評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型預測不同科室住院病人DVT的效果，并進行對比研究。 [方法]使用Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型對神經內科、神經外科、內科、外科行下肢多普勒超聲檢查的600例疑似DVT病人進行DVT預測，比較3種工具的預測效果。[結果]Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型預測DVT形成的ROC曲線下面積(AUC)分別為0.673±0.024，0.648±0.027，0.726±0.020；在神經內科、神經外科和內科住院病人中， Caprini風險評估模型預測DVT形成的ROC曲線下面積與Wells DVT評分、Geneva評分比較差異有統計學意義(P<0.05)；在外科住院病人中Wells DVT評分的ROC曲線下面積與其他兩種工具比較差異有統計學意義(P<0.05)。[結論]3種工具在預測住院病人DVT形成方面都是較為可取、可信的。Caprini風險評估模型在神經內科、神經外科和內科住院病人中有更高的預測價值，Wells DVT評分則在外科住院病人中有更高的預測價值。

關鍵詞：深靜脈血栓形成；預測；Wells DVT評分；Geneva評分；Caprini風險評估模型；科室

中圖分類號：R472

作者簡介：張俊麗，護師，碩士研究生，單位：100050，首都醫科大學附屬北京天壇醫院；蔡衛新、梁建姝、李靖、賈金秀、張穎單位：100050，首都醫科大學附屬北京天壇醫院。

收稿日期：(2014-07-07；修回日期：2015-05-28)

深靜脈血栓形成(deep vein thrombosis，DVT)是一種多發于下肢血管的血液回流障礙性疾病。輕者患肢腫脹、疼痛，生活質量嚴重受損；重者血栓脫落栓塞肺動脈及其分支，危及生命[1]。客觀診斷DVT形成對取得理想的治療效果，提高生活質量，降低死亡率至關重要[2]。多普勒超聲是診斷DVT的首選方法[3]，但從經濟學角度而言，在多普勒超聲診斷之前，一種經濟高效的篩檢方法必不可少[4]。臨床研究證明，對疑似DVT病人進行臨床可能性預測已經成為DVT診斷的重要基礎[5]。目前，臨床上比較公認的DVT預測工具有Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型，但其對不同科室病人的DVT預測價值并未得到統一，本研究旨在探討這3種工具對不同科室病人DVT形成的預測價值，為臨床科室針對性地選擇預測工具提供依據。

1對象與方法

1.1研究對象選取2014年2月—2014年5月行多普勒超聲診斷的可疑DVT住院病人600例，其中男374例，女226例；年齡61歲±16歲，最大年齡91歲，最小年齡15歲。經多普勒超聲確診為DVT者155例(25.8%)，其中神經內科147例，DVT確診者40例；神經外科210例，DVT確診63例；內科136例，DVT確診26例；外科107例，DVT確診26例。

1.2研究方法采用回顧性病例對照方式，通過醫院信息中心獲取在超聲科進行多普勒超聲診斷的可疑DVT病人的住院資料，分別用Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型回顧性評估其DVT形成的可能性，與多普勒超聲診斷結果進行比較，分析3種工具預測不同科室住院病人DVT形成的價值。Wells DVT評分采用2003年修訂版[6]，評分≤0分為低度可能性，1分～2分為中度可能性，≥3分為高度可能性。Geneva評分采用2006年修訂版，評分0分～3分為低危，4分～10分為中危，≥11分為高危[7]。Caprini風險評估模型采用2009年修訂版，DVT形成風險評分0分～1分為低危、2分為中危、3分～4分為高危、≥5分為極高危[8]。

2結果

2.13種工具預測住院病人DVT可能性的比較以Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型評估600例住院病人DVT形成風險的分值為結果變量，以多普勒超聲確診結果為狀態變量，通過SPSS17.0統計學軟件繪制ROC曲線。Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型預測DVT形成的ROC曲線下面積分別為0.673±0.024，0.648±0.027，0.726±0.020。采用Medcalc軟件對3種工具ROC曲線下面積進行比較， Caprini風險評估模型預測DVT ROC曲線下面積與其他兩種工具比較差異有統計學意義(P<0.05)，Wells DVT評分和Geneva評分比較差異無統計學意義(P﹥0.05)。說明三種工具均能在一定程度上預測住院病人DVT，Caprini風險評估模型預測準確度更高。

2.23種工具預測不同科室住院病人DVT可能性的比較3種工具預測神經內科、神經外科、內科、外科住院病人DVT形成的ROC曲線下面積見表1，面積越大說明預測價值越好。Medcalc軟件對3種工具預測神經內科、神經外科、內科、外科住院病人DVT形成的ROC曲線下面積的比較結果見表2。在神經內科、神經外科和內科住院病人中， Caprini風險評估模型預測DVT形成ROC曲線下面積與Wells DVT評分和Geneva評分比較差異有統計學意義(P<0.05)。在外科住院病人中Wells DVT評分預測DVT形成ROC曲線下面積與其他兩種工具比較差異有統計學意義(P<0.05)。

表1　3種工具預測不同科室住院病人DVT形成的ROC曲線下面積

表2　三種工具預測不同科室住院病人DVT形成的ROC曲線下面積比較

3討論

研究顯示，靜脈血栓發病率為0.1%～0.3%[9,10]，全球每年確診的靜脈血栓病人約數百萬人，美國每年超過90萬人，其中1/3直接導致死亡[11]。住院病人病情復雜，常多種危險因素并存，致使靜脈血栓發生的風險常難以量化估計[12]。近年來，臨床工作者開發了一些評估工具來預測靜脈血栓發生的可能性，以便于及時診斷，減少不必要的檢查和經濟負擔。目前臨床常用的有Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型，但人們對這些評估工具的預測價值目前還未達成一致的意見。另外，不同科室住院病人的病情特點不一，不同預測方法的預測價值也略有差異。有研究認為，不同的研究工具在不同的臨床環境中作用不同，必須進行相應地評價[13]。為此本研究在廣泛回顧病例的基礎上，對3種預測工具的綜合價值以及在不同科室住院病人中的預測價值分別進行了比較，以此為臨床工作者選擇預測工具提供參照依據。

3.13種工具預測住院病人DVT形成的比較通過對600例住院病人的統計，本研究結果顯示，Wells DVT評分、Geneva評分和Caprini風險評估模型評估工具對住院病人DVT形成的可能性均能做出較為準確的預測。三種工具在預測住院病人DVT的ROC曲線下面積較為接近，均大于0.6，采用Medcalc軟件對ROC曲線下面積進行比較結果顯示，Caprini風險評估模型預測DVT形成ROC曲線下面積與其他兩種工具比較差異有統計學意義(P<0.05)，故可以認為這3種工具在預測住院病人DVT形成方面都是較為可取、可信的，而Caprini風險評估模型的預測價值要高于其他兩種工具。

3.23種工具預測不同科室住院病人DVT形成的比較通過對比分析3種工具對不同科室住院病人DVT形成的預測結果，發現Wells DVT評分相較于Caprini風險評估模型和Geneva評分能更好地預測外科住院病人的DVT形成風險(P<0.05)。在神經內科、神經外科和內科住院病人中，Caprini風險評估模型預測DVT形成的ROC曲線下面積明顯大于其他兩種工具，ROC曲線下面積比較也有統計學意義(P<0.05)，說明Wells DVT評分能更好地預測外科住院病人的DVT形成風險；Caprini風險評估模型則能更好地預測神經內科、神經外科和內科住院病人的DVT形成風險，該結果與Zakai等[14]的研究結果基本一致。這可能與本研究的研究對象多數為神經內科、神經外科病人，癥狀性DVT病例數偏少有關。Wells DVT評分和Geneva評分更側重于對DVT癥狀的評估，而Caprini風險評估模型則因為需要較多的實驗室檢查和數據相應地減少了DVT癥狀在模型中的權重。

綜上所述，3種工具在預測住院病人DVT形成方面均具有一定的價值，其中Caprini風險評估模型的預測價值最高。Wells DVT評分在外科住院病人中有較高的預測價值，Caprini風險評估模型則在神經內科、神經外科和內科住院病人中有更高的預測價值。另外，Caprini風險評估模型的優點還在于該模型根據病人的DVT危險等級推薦了相應的預防措施，這對于臨床工作者來說既方便又實用。但Caprini風險評估模型也有其不足之處，該模型需要較多的數據，且很多數據是建立在其他一些實驗室檢查和診斷的基礎上，運行成本較高、評估較為繁瑣。臨床工作者可根據評估的人群和目的針對性選擇評估工具。當然，對DVT形成的客觀、準確的診斷還需靠多普勒超聲檢查。

參考文獻：

[1]Baarslug HJ，van Beek EJ，Reekers JA．Magnetic resonance venograpay in consecutive patients with suspeceted deep vein thrombosis of the uppter extremity：Initial expterienee[J]．Aeta Radial，2004，45(1)：38-43．

[2]Andrew D Blann，Gregory YH Lip．靜脈血栓栓塞[J]．英國醫學雜志(中文版)，2006，9(5)：291-296．

[3]中華醫學會外科學分會血管外科學組．深靜脈血栓形成診斷和治療指南(第2版)[J]．中國醫學前沿雜志，2013,5(3)：53-57．

[4]劉敬峰，郭偉，劉小平,等．血漿D-二聚體結合Wells臨床評估量表對下肢深靜脈血栓形成的診斷價值[J]．中國康復醫學雜志，2006，21(3)：231-233．

[5]Qaseem A，Snow V，Barry P，etal．Current diagnosis of venous thromboembolism in primary care：A clinical practice guideline from the American academy of Family Physicians and the American College of Physicians[J]．Ann Intern Med，2007，146(6)：454-458．

[6]Wells PS，Anderson DR，Rodger M，etal．Evaluation of D-dimer in the diagnosis of suspected deep vein thrombosis[J]．New England Journal of Medicine，2003，349(13)：1227-1235．

[7]Le Gal G，Righini M，Roy PM，etal．Prediction of pulmonary embolism in the emergency department:The revised Geneva score[J]．Ann Intern Med，2006，144(3)：165-171．

[8]Bahl V，Hu HM，Henke PK，etal．A validation study of a retrospective venous thromboembolism risk scoring method[J]．Ann Surg,2010,251：344-350．

[9]Heit JA，O’Fallon WM，Petterson TM，etal．Relative impact of risk factors for deep vein thrombosis and pulmonary embolism:A population-based study[J].Arch Intern Med,2002，162：1245-1248.

[10]White RH.The epidemiology of venous thromboembolism[J].Circulation,2003，107：I4-8．

[11]Heit JA，Cohen AT，Anderson FAJ，etal.Estimated annual number of incident and recurrent,non-fatal and fatal venous thromboembolism(VTE) events in the US(abstr)[J]．Blood,2005，10:910．

[12]周海霞，唐永江，王嵐,等．Caprini風險評估模型篩選內科住院患者靜脈血栓栓塞癥的有效性[J]．中華醫學雜志，2013，93(24)：1864-1867.

[13]Oudega R，Hoes A,Moons KaYel GM,etal．The wells rule does not adequately rule out deep venous thrombosis in primary care patients[J]．Annals of Internal Medicine，2005，143(21)：100-107．

[14]Zakai NA，Wright J，Cushman M．Risk factors for venous thrombosis in medical inpatients：Validation of a thrombosis risk seore[J]．Thromb Haemost，2004，2：2156-2161．

(本文編輯張建華)