下肢深靜脈血栓病人發生血栓形成后綜合征的危險因素與預測模型構建

Keywordsdeep vein thrombosis; post-thrombotic syndrome; risk factors;prediction model

下肢深靜脈血栓（deepveinthrombosis，DVT）是指在下肢深部靜脈內形成的血栓，是一種比較常見的疾病[1]。血栓形成后綜合征（post-thrombotic syndrome，PTS）是下肢深靜脈栓塞后的一種常見后遺癥，其主要表現為下肢水腫、皮膚色素沉著、疼痛和潰瘍等癥狀[2]。DVT發生時，血栓會導致深靜脈狹窄或阻塞，從而導致下肢淤血，深靜脈瓣膜功能受損，發生PTS。研究表明， 20%～50% 的DVT病人接受抗凝治療后2年會發生PTS，對病人身心健康產生影響[3]。確定DVT后發生PTS的危險因素是對高危人群進行預防的關鍵[4]。風險預測模型是通過分析大量病人的臨床數據和生物標志物，建立數學模型來預測特定事件的發生概率，是目前臨床診療及護理過程中常見的輔助工具。現階段，已經有學者將風險預測模型運用到PTS的防治中，進而對高危險人群進行針對性管理[5]。研究表明，根據PTS病人性別、年齡、DVT發生等因素建立風險預測模型，可有效、準確地預測PTS的發生風險[6]。但目前仍存在一定局限性，例如納入與排除標準嚴格，存在預測因子篩選偏倚和模型過度擬合的問題，因此在臨床運用前仍需要進一步優化。基于此，本研究對DVT病人發生PTS的危險因素進行分析，并構建預測模型，有利于對高危病人進行預防，以推動PTS預防工作的開展。

1資料與方法

1.1 研究對象

選取2020年1月—2023年3月于濰坊醫學院附屬醫院住院治療的374例DVT病人作為研究對象。納入標準：符合《深靜脈血栓形成的診斷和治療指南（第二版）》7中的相關診斷標準;年齡 =18 歲；經下肢靜脈彩色多普勒超聲檢查；臨床資料完整。排除標準：合并慢性靜脈疾病；合并抗凝禁忌；下肢皮膚疾病；需要接受溶栓術、靜脈支架植入術等；臨床病例資料不完整。本研究經醫院倫理委員會審批通過（No.SDSMU-2025-ky-183）。所有受試者均知情同意并簽署知情同意書。

1.2 PTS診斷標準及分組

Villata評分包含疼痛、痙攣、沉重感、感覺異常及瘙癢癥狀、色素沉著、皮膚發紅、靜脈擴張、小腿擠壓痛及皮膚硬化等，采用4分制按照嚴重程度進行評分，無計 0～4 分，輕度計 5～9 分，中度計 10～14 分，重度計15分 ～33 分，潰瘍計15分，總分33。將Villata評分 0～ 4分者納入非PTS組， 5～33 分者納人PTS組。

1.3 資料收集

1）人口學特征：性別、年齡、體質指數（bodymassindex，BMI）、飲酒、吸煙、疼痛、腓腸肌壓痛；2）合并基礎疾病：合并高血壓、糖尿病、冠心病、DVT分型及髂靜脈壓迫綜合征等；3）手術資料：手術治療、抗凝方案、置管人路、彈力支持等；4）實驗室指標：嗜酸性粒細胞（eosinophil，EOS）、血小板計數（PLT）凝血酶時間（TT）、活化部分促凝血酶原激酶時間（activatedpartialthromboplastintime，APTT）、纖維蛋白原（fibrinogen，FIB）、D-二聚體（D-D）等。

1.4 統計學處理

采用SPSS25.0軟件進行數據分析。符合正態分布的定量資料以均數士標準差 表示，兩組間比較采用t檢驗，多組間比較采用單因素方差分析。定性資料以例數、百分比 （% 表示，采用 χ² 檢驗。采用Medcalc軟件進行受試者工作特征（receiveroperatingcharacteristic，ROC）曲線繪制，ROC曲線分析獲取各因素的最佳截斷值及曲線下面積（areaunderthecurve，AUC），多因素Logistic回歸分析篩選影響PTS的獨立危險因素，R軟件構建PTS風險預測模型，校正曲線對預測模型進行內部驗證，決策曲線評估預測模型的預測效能。以 Plt;0.05 為差異有統計學意義。

2結果

2.1 374例DVT病人PTS發生情況

374例DVT病人中發生PTS共64例 17.11% ）。374例DVT病人中無PTS、輕度PTS、中度PTS及重度PTS病人分別為310例 82.89% ）、28例（ 7.49% ）、20例（ 5.35% 及16例 4.28% ）。

2.2 DVT病人PTS發生的單因素分析

單因素分析結果顯示，非PTS組及PTS組年齡gt;60歲、 BMgt;27kg/m² 、靜脈曲張、骼靜脈壓迫綜合征、DVT分型、手術、彈力支持比較，差異有統計學意義（ Plt;0.05 。詳見表1。

2.3 DVT發生PTS影響因素的Logistic回歸分析

以PTS為因變量，表1中差異有統計學意義的指標為自變量進行Logistic回歸分析，結果顯示，年齡gt;60歲、 BMgt;27kg/m² 、發生靜脈曲張、髂靜脈壓迫綜合征、DVT分型（混合型）、手術是DVT發生PTS的危險因素，彈力支持是保護因素（ Plt;0.05 ）。詳見表2、表3。

2.4風險預測模型構建

采用年齡、BMI、發生靜脈曲張、髂靜脈壓迫綜合征、DVT分型（混合型）手術、無彈力支持分別構建預測模型，并繪制列線圖，同時進行評分，發現得分由高到低依次為發生靜脈曲張、髂靜脈壓迫綜合征、DVT分型（混合型）無彈力支持、手術、年齡 gt;60 歲及BMIgt;27kg/m² ，分別為89.5、71.0、56.0、39.0、32.5、23.0、10.0分。詳見圖1。

2.5 DVT后發生PTS的風險預測模型效能檢驗

1）擬合優度檢驗：PTS風險預測模型具有較好的擬合度 ?x²=3.254 ， P=0.074 ，說明風險預測模型的擬合優度較好。2）ROC曲線分析：ROC曲線下面積（AUC）為0.753 95%C1 （0.715，0.806）]，敏感度為0.815，特異度為0.637，最大約登指數為0.458。詳見圖2。

3討論

DVT發生時靜脈回流受阻引起靜脈內壓力升高，營養和氧氣供應不足，釋放一系列細胞因子導致組織損傷和炎癥反應，使深靜脈血液倒流，加重靜脈高壓，進一步促進PTS的形成。本研究374例DVT病人PTS發生率為 17.11% 。研究表明，在完成隨訪的808例DVT病人中有 14.36% 病人發展為PTS[8]，與本研究結果相似。本研究結果顯示，374例DVT病人無PTS、輕度PTS、中度PTS及重度PTS的占比分別為82.89%7.49%5.35% 及 4.28% 。Villalta評分是評估PTS發生的主要診斷標準，聯合病人臨床癥狀及客觀證據為一體，在減少主觀隨意性的同時保證了其準確性。有研究表明，Villalta評分結合深靜脈血栓造影對PTS的發生具有較好的診斷價值，并且其評分越高，PTS臨床癥狀越嚴重[9]

本研究單因素分析結果顯示，非PTS組及PTS組病人年齡 gt;60 歲 .BMΣΣΣ27kg/m² 、靜脈曲張、髂靜脈壓迫綜合征、DVT分型、手術、彈力支持比較，差異有統計學意義（ Plt;0.05 ;Logistic回歸分析顯示，年齡 gt;60 歲、 BMgt;27kg/m² 發生靜脈曲張、髂靜脈壓迫綜合征、DVT分型（混合型）手術、無彈力支持是DVT發生PTS的獨立危險因素（ Plt;0.05， 。本研究有 87.5% 的PTS病人年齡 gt;60 歲，機體隨著年齡的增加，功能不斷減退，且新陳代謝及免疫功能降低均會增加炎癥反應的發生，導致血管內皮細胞功能障礙，使得血管壁增厚，造成血管損傷[\"]。有研究表明，老年人群發生DVT后，轉歸不佳概率更高者一定程度促進了PTS的發生[1]。國外的臨床研究表明，老年糖尿病人群更易發生靜脈血栓栓塞，在增加了DVT發生的同時損傷了血管內皮，促進了PTS的發生[12]。一項國際多中心前瞻性研究表明，當 BMgt;30kg/m² 時PTS的發生概率升高了1倍，并認為是PTS發生的獨立危險因素[13]。肥胖促進PTS發生的機制可能在于肥胖病人往往伴隨低度慢性炎癥、血脂異常等，這會促進血小板聚集、增加凝血因子的合成和釋放，導致血凝塊的形成。靜脈曲張是指靜脈在血液回流不暢或瓣膜功能異常等形成的病理狀態。研究表明，DVT病人合并靜脈曲張時即使疾病較輕微，但也認為是PTS發生的獨立危險因素[ OR=4.03 ，95%CI（1.10，4.30）][14]。其機制可能為靜脈曲張會促使靜脈血管壁厚度減少，導致局部血流阻力增加，同時會因為血液回流不暢而導致內皮細胞受損，均可造成PST。髂靜脈壓迫綜合征是髂靜脈被壓迫或阻塞，導致下肢靜脈回流受阻，臨床癥狀主要為下肢水腫、疼痛、發紺和靜脈曲張。研究表明，髂靜脈壓迫綜合征對PTS也具有促進作用，機制在于疾病發生時會導致下肢靜脈回流受阻，增加了靜脈內血液淤積的概率，進一步促進血栓形成。混合型DVT是PTS的獨立危險因素之一。混合型DVT發生后，血栓可以向上擴展到髂靜脈甚至下腔靜脈，增加了DVT以及肺栓塞的風險，從而導致PTS的形成[15]。一項研究結果顯示，在DVT后PTS形成的危險因素中，混合型DVT是獨立危險因素 OR=4.660 ！ 95% CI（1.963，11.062），Plt;0.001 ][16]，與本研究結果相似。手術本身可在血液凝固和纖溶系統中引起一系列的變化，這些變化可能增加血栓形成風險。手術后會加快血栓內皮損傷，并促進血管釋放出促凝血物質加快血栓形成，從而加快PST的發生。彈力支持是一種機械性減壓及支持的治療方法，可用于靜脈血栓的預防和治療。其利用加壓外圍襪或襪子中的纖維來提供輕微的壓力，從而幫助下肢靜脈內的血液流動，減少靜脈血栓形成的風險[17]。本研究結果顯示，彈力支持是預防PTS形成的有利因素之一。有研究對超過1000例接受各種類型大手術的病人進行了回顧性調查，結果顯示，無彈力支持是導致PTS發生的重要危險因素之一[18]。

臨床風險預測模型是當前臨床運用率較高的風險評估工具，可通過對多個因素進行綜合分析，以提高疾病預測的準確性。有研究對骼股靜脈血栓病人PTS的發生風險進行預測，變量中包含靜脈血栓、 BMgt;30 kg/m² 及Villata評分，該模型的AUC為 0.65^[19] 。還有研究建立針對DVT病人發生PTS風險預測的模型，變量中包含年齡、BMI、性別、靜脈缺陷、吸煙等，該模型的AUC為 0.710^[20] 。本研究將PTS發生的獨立危險因素分別構建風險預測模型，結果顯示預測價值由高到低依次為靜脈曲張、DVT分型（混合型）無彈力支持、年齡 gt;60 歲及 BMgt;27kg/m² ，且PTS的風險預測過程具有較好的擬合度，AUC為 0.753[95%Cl（0.715 0.806）]，敏感度為0.815，特異度為0.637，最大約登指數為0.458，提示構建風險預測模型對PTS具有診斷意義。

綜上所述，靜脈曲張、DVT分型（混合型）、年齡gt;60歲及 BMgt;27kg/m² 是下肢深靜脈血栓病人發生PTS的危險因素，彈力支持是保護因素。本研究構建的風險預測模型對預測DVT后發生PTS的靈敏度、特異度較高，能夠實現對PTS的風險預測，

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