呂夢爽 鄭喜燦 謝素麗 孫志艷 瞿靖芮 劉瑞婷

Construction and validation of a risk prediction model for deep vein thrombosis in orthopedic patients during surgery

LYU Mengshuang， ZHENG Xican， XIE Suli， SUN Zhiyan， QU Jingrui， LIU Ruiting

School of Nursing， Xinxiang Medical University， Henan 450000 China

Corresponding Author? ZHENG Xican， E?mail： zxczxy153@163.com

Abstract? Objective：To construct a risk prediction model for deep vein thrombosis（DVT） in orthopedic patients during surgery and verify it.Methods：Patients admitted to our hospital who require orthopedic surgery treatment were selected as the research subjects from January 2021 to December 2022.272 patients undergoing orthopedic surgery from January 2021 to April 2022 were selected as the modeling group，and 151 patients undergoing orthopedic surgery from May to December 2022 were selected as the external validation group.Patient general information，medical history，laboratory test indicators，and operating room indicators were investigated.The influencing factors of DVT in orthopedic patients during surgery were analyzed.A predictive model was constructed.And Nomogram was drawn.Results：Among 423 patients，97 patients with DVT，the incidence of DVT was 23%.The results of multivariate analysis showed that age，body mass index（BMI），D-dimer，surgical duration，whether blood transfusion was performed during surgery or not，intraoperative bleeding volume，and whether bone cement was used or not were the influencing factors of DVT in orthopedic patients during surgery.The goodness of fit test results of the risk prediction model constructed based on these influencing factors showed that，χ²=1.643，P=0.897.Area under the curve（AUC） of receiver operator characteristic of the modeling group was 0.872，the maximum value of the Youden index was 0.750，the optimal critical value was 0.079，the sensitivity was 75%，and the specificity was 86%.The AUC of receiver operator characteristic of the external validation group was 0.837，the maximum value of Youden index was 0.728，the sensitivity was 72%， the specificity was 82%，and the diagnostic value was 0.165.Conclusions：Age，body mass index（BMI），D?dimer，surgical duration，whether blood transfusion was performed during surgery or not，intraoperative bleeding volume，and whether bone cement was used or not have effect on DVT in orthopedic patients.The model constructed based on these influencing factors can better predict the risk of DVT in orthopedic patients during surgery.

Keywords??? orthopedics； surgery； during surgery； deep vein thrombosis， DVT；influencing factors； risk prediction model； nursing

摘要? 目的：構建骨科術中病人深靜脈血栓（DVT）發(fā)生風險預測模型，并對其進行驗證。方法：于2021年1月—2022年12月，選取我院收治的需要進行骨科手術治療的病人作為研究對象。將2021年1月—2022年4月符合標準的272例行骨科手術的病人作為建模組，將2022年5月—12月符合標準的151例行骨科手術的病人作為外部驗證組。對病人一般資料、既往病史、實驗室檢查指標、手術室指標進行調查，分析骨科術中病人DVT發(fā)生的影響因素，構建預測模型，繪制列線圖。結果：423例病人中97例發(fā)生DVT，DVT發(fā)生率為23%。多因素分析結果顯示，年齡、體質指數(shù)（BMI）、D?二聚體、手術時長、術中是否輸血、術中出血量和是否使用骨水泥是骨科術中病人DVT發(fā)生的影響因素，基于影響因素構建的風險預測模型擬合優(yōu)度檢驗結果顯示，χ²=1.643，P=0.897。模型組受試者工作特征曲線下面積（AUC）為0.872，約登指數(shù)最大值為0.750，最佳臨界值為0.079，靈敏度為75%，特異度為86%；外部驗證組AUC為0.837，約登指數(shù)最大值為0.728時，對應的靈敏度為72%，特異度為82%，診斷值為0.165。結論：年齡、體質指數(shù)、D?二聚體、手術時長、術中是否輸血、術中出血量和是否使用骨水泥對骨科病人DVT發(fā)生情況具有影響，基于影響因素構建的模型可較好地預測骨科術中病人DVT發(fā)生風險。

關鍵詞? 骨科；手術；術中；深靜脈血栓（DVT）；影響因素；風險預測模型；護理

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.10.003

骨科是發(fā)生靜脈血栓栓塞的高?？剖?，骨科病人下肢深靜脈血栓（deep vein thrombosis，DVT）發(fā)生率為2.4%～6.49%^[1]，DVT是術后病人常見并發(fā)癥之一，也是導致醫(yī)院內病人非預期死亡的重要原因之一。DVT發(fā)生影響因素較多，除自身因素外，麻醉、手術方式、特殊手術體位導致的長時間制動等術中因素也可增加DVT發(fā)生風險^[2]。目前，國內外骨科靜脈血栓栓塞癥防治指南和專家共識多對術前及術后各類預防和評估給予關注^[3?4]，且主要采用Caprini評估工具對術前、術后高危人群進行風險評估^[3]，對術中高危風險因素關注較少，部分指標在亞洲人群中探索較少，創(chuàng)傷骨科病人特異性危險因素研究缺乏^[5]，可能導致術后動態(tài)評估不精準、預防措施無差異、真正高危人群未被及時發(fā)現(xiàn)等問題。因此，構建骨科手術病人術中血栓形成風險的預測模型對有效預防DVT具有重要意義?，F(xiàn)有骨科大手術病人DVT預測多通過回歸方程實施，其過程復雜不便于臨床應用^[6]。列線圖通過將多個預測指標進行整合實現(xiàn)個體化預測，并將結果進行可視化展示，已被證明在急性期腦卒中病人DVT風險預測^[7]、中老年病人院內DVT風險預測中具有良好效果^[8]。本研究將術中發(fā)生DVT的風險因素納入圍術期一體化評估，建立列線圖預測模型，以期為骨科病人DVT發(fā)生風險進行預警，也為臨床醫(yī)護人員精準評估、制定個體化預防措施提供依據(jù)。

1? 對象與方法

1.1 研究對象

于2021年1月—2022年12月，選取我院收治的需要進行骨科手術治療的病人作為研究對象。納入標準：1）接受相應的骨科手術治療；2）年齡≥18歲；3）認知良好，能夠配合臨床護理；4）出院時病情穩(wěn)定且無術后并發(fā)癥；5）病人臨床資料完整、準確。排除標準：1）術前已診斷DVT；2）存在凝血功能障礙；3）有嚴重心腦血管疾病和惡性腫瘤。采用10EPV法計算樣本量，即每個變量應有10個樣本，有序多分類變量需（n-1）×10個樣本（n為分類數(shù)目）^[9]。韓哲等^[10]對髖關節(jié)置換術后DVT危險因素的系統(tǒng)回顧發(fā)現(xiàn)，性別、年齡、體質指數(shù)（BMI）、高血壓病史、麻醉方式、手術時間等均為髖關節(jié)置換術后病人發(fā)生DVT的危險因素，本研究在此基礎上，結合骨科病人特點及手術情況，最終納入21個變量，其中有序多分類變量包括9個指標，因本研究為非隨機對照試驗，需擴大樣本量以提升結果的普適性，故考慮10%的失訪率，測算樣本量為[12×10+（3-1）×10×4+（4-1）×10×4+（5-1）×10]/0.9=400例。本研究最終納入病人423例。將2021年1月—2022年4月符合標準的272例行骨科手術的病人作為建模組，構建DVT風險預測模型；將2022年5月—12月符合標準的151例行骨科手術的病人作為外部驗證組，驗證模型的預測效能。

1.2 研究方法

1.2.1 DVT判斷方法

依據(jù)中國醫(yī)師協(xié)會血管外科醫(yī)師分會靜脈學組編制的《常見靜脈疾病診治規(guī)范（2022年版）》^[11]診斷DVT。經靜脈多普勒超聲檢查，診斷如下：1）靜脈腔內有強弱不等的實性回聲，且部分或全部占據(jù)血管腔。2）探頭加壓，管腔不被壓癟或部分被壓癟。3）在完全性深靜脈栓塞的情況下，彩色多普勒和脈沖多普勒不能檢測到病變部位或其近端或遠端的血流，壓迫遠端肢體后血流不會增加。4）深靜脈部分被栓塞，脈沖多普勒在非栓塞部位記錄的血流信號是1個連續(xù)的血流頻譜，不隨呼吸用力而改變。在彩色多普勒中沒有充盈的血流，部分病人在壓迫肢體遠端時僅見少量血流。

1.2.2 調查工具

綜合運用文獻研究法、課題組討論、專家小組會議法等編制病人發(fā)生DVT相關危險因素調查表。調查表設計原則為：所有因素可量化且便捷可取，為臨床常用指標；具有針對性，能反映所要評估的內容。調查表包括4部分：1）一般資料，如性別、年齡、BMI；2）既往病史，如高血壓、糖尿病、冠心病、腦梗死；3）實驗室檢查指標，如凝血酶原時間、血小板計數(shù)、血紅蛋白、D?二聚體、C反應蛋白；4）手術室指標，如手術時長、術中體位、手術類型、是否使用骨水泥、是否使用止血帶、麻醉類型、術中出血量、術中是否輸血、是否有深靜脈置管。

1.2.3 資料收集方法

由課題組2名具有全日制本科學歷、2年以上骨科臨床護理工作經驗的護士收集病人病歷資料。調查前對參與調查的護士進行系統(tǒng)性的專業(yè)培訓，通過骨科護士長考核后進行調查。研究人員通過查看電子醫(yī)療系統(tǒng)收集病人術前一般資料、既往病史，并在術后48 h內收集病人手術室指標及實驗室檢查指標結果。

1.3 統(tǒng)計學方法

將收集的數(shù)據(jù)采用EpiData雙人錄入，有問題的數(shù)據(jù)進行第3次錄入。采用SPSS 25.0軟件對數(shù)據(jù)進行分析，R語言進行列線圖構建。定性資料采用頻數(shù)、百分比（%）表示，組間比較采用χ²檢驗、Fisher精確概率法。采用單因素和多因素Logistic回歸分析骨科術中病人DVT發(fā)生的風險因素，將單因素分析中P<0.05的變量納入多因素Logistic回歸模型，進行線性和邏輯回歸分析，對混雜因素進行調整，計算調整后的比值比（OR）和95%置信區(qū)間（95%CI）。所有假設均采用雙尾檢驗，以P<0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。將Logistic回歸模型作為最終預測模型，并通過列線圖進行可視化展示。繪制受試者工作特征（receiver operator characteristic，ROC）曲線，計算曲線下面積（area under curve， AUC），采用Hosmer?Lemeshow評價模型的預測能力和擬合優(yōu)度。

2? 結果

2.1 病人一般資料

423例病人中，男199例（47%），女224例（53%）；97例發(fā)生DVT，DVT發(fā)生率為23%，其中，下肢DVT為86例（89%）[右下肢DVT為27例（28%）、左下肢DVT為39例（40%），雙下肢DVT為20例（21%）]，上肢DVT為11例（11%）。建模組272例病人中68例發(fā)生DVT，DVT發(fā)生率為25%；外部驗證組151例病人中29例發(fā)生DVT，DVT發(fā)生率為19%。

2.2 模型構建

2.2.1 骨科術中病人DVT發(fā)生影響因素的單因素分析

根據(jù)是否發(fā)生DVT將建模組分為DVT組和非DVT組，并基于此進行骨科術中病人DVT發(fā)生影響因素的單因素分析，結果見表1。

2.2.2 骨科術中病人DVT發(fā)生影響因素的多因素分析

將單因素分析中有統(tǒng)計學意義的變量作為自變量，將是否發(fā)生DVT作為因變量，進行Logistic回歸分析。結果顯示，年齡、BMI、D?二聚體、手術時長、術中是否輸血、術中出血量和是否使用骨水泥是骨科術中病人DVT發(fā)生的影響因素。自變量賦值方式見表2，骨科術中病人DVT發(fā)生影響因素的多因素分析結果見表3。

2.2.3 骨科術中病人DVT發(fā)生風險列線圖的構建

基于Logistic回歸結果，納入骨科術中病人DVT發(fā)生的影響因素構建風險預測模型，Logistic回歸方程為-4.349+0.875×年齡+0.745×BMI+0.940×術中是否輸血+1.085×D?二聚體+0.361×手術時長+0.401×術中出血量+1.756×是否使用骨水泥，繪制可視化列線圖，列線圖中每個因素均有對應分值，各因素分值相加即為總分，根據(jù)總分可以獲得相應的DVT發(fā)生概率。見圖1。

2.3 模型檢驗

采用Hosmer?Lemeshow對模型進行擬合優(yōu)度檢驗，χ²=1.643，P=0.897。采用ROC曲線檢驗模型的靈敏度和特異度，以約登指數(shù)最大值判斷模型的最佳診斷界值。構建的模型AUC為0.872，約登指數(shù)最大值為0.750，最佳臨界值為0.079，靈敏度為75%，特異度為86%，見圖2。

2.4 模型的驗證

基于外部驗證組進行模型外部驗證，151例病人中預測發(fā)生DVT者20例，實際發(fā)生DVT者29例。外部驗證組AUC為0.837，約登指數(shù)最大值為0.728時，對應的靈敏度為72%，特異度為82%，診斷值為0.165。見圖3。

3? 討論

3.1 構建的骨科術中病人DVT發(fā)生風險預測模型實用性和準確性較高

本研究結果顯示，423例骨科手術病人中97例發(fā)生DVT，DVT發(fā)生率為23%，低于Bui等^[12]研究結果（27%～50%），可能與近年來醫(yī)護人員加強了對DVT的預防有關。DVT不僅影響病人術后恢復和生活質量，還可能引發(fā)肺動脈栓塞（pulmonary embolism，PE），嚴重者可導致死亡^[13]。DVT是動態(tài)發(fā)展的過程，明確術中危險因素，進行個體化的預測，在術中盡早精準識別高危人群，有利于提高預警有效性，采取個體化措施^[2]。本研究基于年齡、BMI、D?二聚體、手術時長、術中是否輸血、術中出血量和是否使用骨水泥建立列線圖，醫(yī)護人員可根據(jù)病人各影響因素的不同水平計算出病人發(fā)生血栓的風險，與常用的Caprini模型相比，此模型對骨科手術病人DVT發(fā)生風險的預測精準度更高、計算方式更加便捷，有利于一線醫(yī)護工作者快速甄別高危人群，并對不同病人施加針對性的預防措施。本研究建模組AUC為0.872，外部驗證組AUC為0.837，說明模型識別骨科術中病人DVT發(fā)生風險的能力較強，區(qū)分度較高。擬合優(yōu)度檢驗中χ²=1.643，P=0.897，說明該模型預測病人發(fā)生DVT的概率與DVT實際發(fā)生率接近，具有較高的準確性。

3.2 骨科術中病人DVT發(fā)生的影響因素

3.2.1 手術時間延長可能增加DVT發(fā)生風險

本研究結果顯示，手術時間延長是DVT發(fā)生的危險因素。有研究者就不同骨科手術時長對DVT發(fā)生率的影響進行研究分析，結果顯示，手術時間≤2 h的病人DVT發(fā)生率為13.7%，手術時間>2 h的病人DVT發(fā)生率為26.0%^[14]；手術時間>197 min的病人出現(xiàn)DVT的可能性是手術時間較短病人的3.733倍^[15]。表明手術時長對DVT的發(fā)生有影響，可能是由于手術時間延長，切口暴露于空氣中的時間增加，導致機體釋放過量炎性因子，進而促進DVT的發(fā)生。同時，病人長時間處于手術特定體位，可能導致血流速度減慢，凝血風險增高等，促進DVT發(fā)生^[16]。因此，應加強對手術持續(xù)時間較長病人的術中風險評估，給予標準的物理預防措施，做好病情觀察；手術操作者應不斷提高手術技能、規(guī)范手術流程，從而縮短手術時間，降低DVT發(fā)生風險；術后應加強病人的交接班，制定風險應急預案等防范措施。

3.2.2 術中輸血可能增加DVT發(fā)生風險

本研究結果顯示，術中輸血的病人發(fā)生DVT的風險是未輸血病人的2.559倍，與Jiang等^[17]研究結果相似。Goel等^[18]的研究表明，輸血增加了DVT及PE發(fā)生風險，是下肢DVT發(fā)生的獨立危險因素，可能是由于輸血促進了全身炎癥反應綜合征的發(fā)生，炎癥反應與高凝狀態(tài)密切相關。已有研究指出，庫存血液經過常規(guī)濾器洗滌后仍然會有碎粒、血塊，病人輸入庫存血會在不同程度上導致DVT發(fā)生率增高，加之病人患肢在術中長時間處于靜止狀態(tài)，血流速度緩慢，容易導致血栓發(fā)生^[19]。提示要控制術中切口出血量，減少輸血，將術后發(fā)生DVT的風險降低；如需輸血，應優(yōu)先考慮自體輸血，降低因輸入庫存血導致DVT發(fā)生^[2]；禁止從輸血通路輸注其他液體，以免發(fā)生化學反應，增加血栓發(fā)生風險。

3.2.3 術中出血量較多可能增加DVT發(fā)生風險

本研究結果顯示，出血量較大的病人DVT發(fā)生風險較大。《手術室靜脈血栓栓塞癥預防與護理專家共識》^[2]表明，術中出血量≥400 mL是DVT發(fā)生的危險因素。羅翠芳等^[20]對88例全髖關節(jié)置換術病人術后DVT形成的影響因素進行研究，結果顯示，術中出血量>400 mL的病人，DVT發(fā)生率較高。術中切除組織時，內皮細胞會受到不同程度損傷，可能導致過度失血^[21]。術中出血量過多會引起凝血因子和抗凝因子失衡，機體血壓降低，血容量下降，外周血管收縮，血流速度變緩，凝血功能持續(xù)處于高凝狀態(tài)，從而導致DVT發(fā)生。

3.2.4 術中使用骨水泥可能增加DVT發(fā)生風險

本研究結果顯示，術中使用骨水泥是骨科病人發(fā)生DVT的獨立危險因素之一，與已有研究結果^[10，22]一致。這可能是由于骨水泥注入過程中，一旦進入靜脈系統(tǒng)，其固化過程可引起血栓形成。提示醫(yī)護人員在使用骨水泥過程中應加強規(guī)范化的應用和管理，明確操作流程，減少不當操作對病人的影響，預防DVT發(fā)生。

3.2.5 年齡較大、BMI及D?二聚體較高可能增加DVT發(fā)生風險

本研究結果顯示，年齡較大、BMI較高可能增加DVT發(fā)生風險，與已有研究結果^[19?23]相似。可能是由于隨著年齡增長、體重增加，病人身體機能下降，代謝異常，靜脈血管功能呈退行性變化，內源性凝血和纖溶系統(tǒng)異常，血液瘀滯相對嚴重，增加了DVT發(fā)生風險。D?二聚體是血栓形成的特異性標志物，是目前DVT實驗室檢查的主要指標之一。Freund等^[24]研究發(fā)現(xiàn)，D?二聚體增加與DVT發(fā)生風險呈正相關。本研究結果顯示，D?二聚體≥500 μg/L的病人DVT發(fā)生風險是D?二聚體<500 μg/L病人的2.959倍。因此，醫(yī)護人員在術中更應重視D?二聚體較高的病人，做好相應預防措施；鼓勵D?二聚體較高的病人術前及術后增加肢體運動，盡可能減少臥床時間，從而改善血液循環(huán)，預防DVT發(fā)生^[12]。

3.3 創(chuàng)新與局限性

本研究創(chuàng)新之處在于將術中危險因素納入DVT一體化預防，聚焦手術過程中的風險因素，利用Logistic回歸篩選重要因素，并通過列線圖直觀預測DVT發(fā)生率，為術中、術后預防DVT提供客觀指標，也為醫(yī)務人員更精準地對DVT進行預防和診療提供依據(jù)，彌補了Caprini量表對術中評估不精準的不足。同時，本研究也存在不足之處：止血帶和全身麻醉劑的使用可能導致DVT發(fā)生^[25]，但本研究并未得出二者與DVT間的關系，后續(xù)需納入更多數(shù)據(jù)進行探索；本研究樣本僅來源于1所醫(yī)院，存在一定的偏差，未來可考慮進行多中心、大樣本研究，使結果更具可靠性，為臨床早期識別血栓高危人群提供參考。

4? 小結

本研究發(fā)現(xiàn)，年齡、BMI、D?二聚體、手術時長、術中是否輸血、術中出血量和是否使用骨水泥是骨科術中病人DVT發(fā)生的影響因素。本研究構建的骨科術中病人DVT發(fā)生風險預測模型及列線圖有利于臨床醫(yī)護人員有效甄別高危病人，及時采取相應的預防措施，降低術后DVT發(fā)生。

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（收稿日期：2023-08-31；修回日期：2024-04-25）

（本文編輯 陳瓊）