疑診肺栓塞患者患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的新模型

趙洋子，蘇廣勝，李卉，吳曦子，曾仁慶，李蕙伊，劉暢，趙麗，徐俊杰，崇巍

（中國(guó)醫(yī)科大學(xué)1.附屬第一醫(yī)院急診科，沈陽(yáng) 110001；2.附屬盛京醫(yī)院心內(nèi)科，沈陽(yáng) 110004；3.附屬第四醫(yī)院心內(nèi)科，沈陽(yáng) 110032；4.附屬第一醫(yī)院放射科，沈陽(yáng) 110001；5.附屬第一醫(yī)院檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)科，衛(wèi)生部艾滋病免疫學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng) 110001）

疑診肺栓塞患者患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的新模型

趙洋子1，蘇廣勝2，李卉3，吳曦子1，曾仁慶1，李蕙伊1，劉暢1，趙麗4，徐俊杰5，崇巍1

（中國(guó)醫(yī)科大學(xué)1.附屬第一醫(yī)院急診科，沈陽(yáng) 110001；2.附屬盛京醫(yī)院心內(nèi)科，沈陽(yáng) 110004；3.附屬第四醫(yī)院心內(nèi)科，沈陽(yáng) 110032；4.附屬第一醫(yī)院放射科，沈陽(yáng) 110001；5.附屬第一醫(yī)院檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)科，衛(wèi)生部艾滋病免疫學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng) 110001）

目的 建立新的肺栓塞（PE）患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，提高肺動(dòng)脈CTA的陽(yáng)性檢出率。方法 將研究樣本中PE患病組和非患病組組間有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的變量納入logistic回歸分析，構(gòu)建疑診PE的患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。根據(jù)模型求得的每位患者的患病概率，繪制受試者工作（ROC）曲線并確定截?cái)嘀?。另收集?yàn)證樣本評(píng)價(jià)該模型的診斷效能。結(jié)果 對(duì)研究樣本的單因素分析顯示，共17個(gè)變量在患病和非患病2組間存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。其中不明原因的呼吸困難、整條腿腫脹/凹陷性水腫、D?二聚體和年齡是患PE的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。由ROC曲線確立模型的截?cái)嘀禐?.38。驗(yàn)證樣本顯示，本研究提出的PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型可將我院肺動(dòng)脈CTA陽(yáng)性檢出率從27%提高至54%。結(jié)論 新的PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型可提高肺動(dòng)脈CTA的檢出率。

肺栓塞；患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；肺動(dòng)脈CTA；D?二聚體

肺栓塞（pulmonary embolism，PE）是急診和住院患者常見(jiàn)的急重癥，存在猝死風(fēng)險(xiǎn)。由于PE的臨床表現(xiàn)缺乏特異性，典型胸痛、咯血、呼吸困難三聯(lián)征同時(shí)出現(xiàn)的患者十分少見(jiàn)，故其診斷率并不理想［1］。當(dāng)患者出現(xiàn)難以解釋的呼吸困難、胸痛、咯血、心悸、暈厥、背痛等心肺系統(tǒng)表現(xiàn)時(shí)，應(yīng)警惕其罹患PE的可能，將其列為疑診對(duì)象［2?3］。診斷PE的金標(biāo)準(zhǔn)是肺動(dòng)脈造影。肺動(dòng)脈CTA（computed tomo?graphic pulmonary angiography，CTPA）因其高敏感度（83%）和高特異度（96%）在臨床上已經(jīng)替代肺動(dòng)脈造影［4?6］。盡管CTPA的普及使更多的疑診PE患者得以明確診斷［7?8］，但是其陽(yáng)性檢出率并未提高，反而存在資源浪費(fèi)的現(xiàn)象［9］，輻射暴露［10］和碘對(duì)比劑［11］對(duì)健康的影響則要求臨床上慎重進(jìn)行CTPA檢查，并且提高CTPA的陽(yáng)性檢出率。因此亟需準(zhǔn)確、簡(jiǎn)單和實(shí)用的PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，用以篩選需要行CTPA的患者。

1 材料與方法

1.1 研究樣本

連續(xù)收集2014年2月至6月于中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院行CTPA的疑診PE患者191例。其中CTPA檢查結(jié)果顯示陽(yáng)性者70例，陰性者121例。記錄與PE有關(guān)的病史、癥狀、體格檢查和實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)。

1.2 驗(yàn)證樣本

按樣本量計(jì)算公式計(jì)算驗(yàn)證樣本所需樣本量，另收集2016年1月至2月就診于中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院行CTPA的疑診PE患者106例。其中CT?PA檢查結(jié)果顯示陽(yáng)性者29例，陰性者77例，記錄相關(guān)指標(biāo)。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

所有數(shù)據(jù)輸入Excel 2013，采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。正態(tài)分布的計(jì)量資料以x±s表示，組間比較采用t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料以中位數(shù)（四分位數(shù)間距）表示，組間比較采用非參數(shù)秩和檢驗(yàn)。模型構(gòu)建采用logistic回歸分析。繪制受試者工作（receiver operating characteristic curve，ROC）曲線，得出截?cái)嘀?。?jì)算準(zhǔn)確度、敏感度、特異度、漏診率、誤診率、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和陰性預(yù)測(cè)值以評(píng)價(jià)模型的診斷效能。

2 結(jié)果

2.1 PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的建立

2.1.1 PE患病危險(xiǎn)因素的單因素分析：將研究樣本中的191例疑診PE患者按其CTPA檢查結(jié)果分為陽(yáng)性（70例）與陰性（121例）2組。比較2組間有關(guān)病史、癥狀、體格檢查和實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)，P＜0.2為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果顯示，在CTPA檢查結(jié)果陽(yáng)性和陰性2組患者中，不明原因呼吸困難、單側(cè)下肢腓腸肌疼痛或腫脹、整條腿腫脹/凹陷性水腫、反常的心動(dòng)過(guò)緩、高血壓、冠心病、急性心肌梗死、腎病綜合癥、近期創(chuàng)傷或骨折、因各種原因的制動(dòng)/長(zhǎng)期臥床＞3 d、妊娠/產(chǎn)褥期、植入人工假體（髖關(guān)節(jié)或膝關(guān)節(jié)置換）、年齡、休克指數(shù)、心率及血D?二聚體有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，見(jiàn)表1。

2.1.2 Logistic回歸分析和模型構(gòu)建：將上述17個(gè)2組間有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的因素納入logistic回歸分析，性別變量盡管與患病無(wú)關(guān)，但同時(shí)作為變量強(qiáng)制納入回歸分析，使用逐步法構(gòu)建模型，P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果顯示，不明原因的呼吸困難、整條腿腫脹/凹陷性水腫、D?二聚體和年齡為PE患病的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。見(jiàn)表2。據(jù)此建立PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，患病概率P的計(jì)算方法如下：P=ExpA/（1+ExpA），A=0.793×不明原因的呼吸困難+1.677×整條腿腫脹/凹陷性水腫+0.134×D?二聚體-0.025×年齡-0.281。上述模型中不明原因的呼吸困難、整條腿腫脹/凹陷性水腫取0（無(wú)）或1（有），D?二聚體、年齡取其數(shù)值部分，0.281為常數(shù)項(xiàng)。

2.1.3 患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中患病概率P的截?cái)嘀荡_定：計(jì)算研究樣本中的患者的患病概率值P，對(duì)其繪制ROC曲線，見(jiàn)圖1。曲線下面積為0.776（95%CI：0.708～0.845），截?cái)嘀等?.38，敏感度為0.726，特異度為0.744。如果P＞0.38，則認(rèn)為該患者患PE高風(fēng)險(xiǎn)，本研究樣本中共有83例，實(shí)際CTPA陽(yáng)性率62%；反之，若P＜0.38，則為低風(fēng)險(xiǎn)，共108例，陽(yáng)性率18%。

2.2 PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的評(píng)價(jià)

驗(yàn)證樣本為疑診PE的106例，其中29例CTPA陽(yáng)性，CTPA的陽(yáng)性檢出率為27%。如表3所示，將驗(yàn)證樣本中的患者按患病概率P的截?cái)嘀捣譃楦唢L(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)2組，與CTPA結(jié)果進(jìn)行比較，計(jì)算出不同截?cái)嘀迪翽E患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的準(zhǔn)確度、敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值及陰性預(yù)測(cè)值。當(dāng)患病概率（P）的截?cái)嘀等?.38時(shí)，模型的準(zhǔn)確度和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值最高，診斷效能最優(yōu)，可將我院CTPA的陽(yáng)性檢出率從上述的27%提高至54%。

3 討論

MINIATI等［12］利用和本研究類(lèi)似的方法，建立了預(yù)測(cè)疑診PE患者患病概率的模型Pisa評(píng)分。該模型中的變量共有16個(gè)，模型的ROC曲線下面積為0.88，而本研究模型則為0.776，這可能與本研究的樣本量較少有關(guān)。盡管MINIATI等［13］在其建立Pisa模型的一系列前期研究的基礎(chǔ)上，摒棄了胸部影像學(xué)表現(xiàn)，但其中仍包含諸如心電圖改變、血?dú)夥治鼋Y(jié)果、肺部啰音、心臟雜音等比較主觀或容易受環(huán)境影響的指標(biāo)，這些指標(biāo)的缺點(diǎn)是難以標(biāo)準(zhǔn)化。與此類(lèi)似，LE GAL等［14］剔除掉Geneva評(píng)分血?dú)夥治龊托夭坑跋駥W(xué)表現(xiàn)這2個(gè)難以標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)，提出了改良Geneva評(píng)分。本研究尤其關(guān)注到這一點(diǎn)，納入的與PE有關(guān)的癥狀、體征和實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果都比較客觀［15］。

表1 疑診PE患者的臨床表現(xiàn)之單因素分析Tab.1 Basic characters of suspected patients with univariate analysis

圖1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的ROC曲線Fig.1 ROC of prediction model of the clinical probability

目前臨床常用的PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，如Wells評(píng)分、Geneva評(píng)分，只引入了患者的癥狀和體征而沒(méi)有實(shí)驗(yàn)室檢查指標(biāo)。因此，歐洲心臟病學(xué)會(huì)或美國(guó)醫(yī)師協(xié)會(huì)推薦的急性PE診斷流程中，均需要在上述PE患病風(fēng)險(xiǎn)模型基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)驗(yàn)室檢查D?二聚體，對(duì)PE的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行兩步評(píng)估。而本研究提出的患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型直接將不明原因呼吸困難（癥狀）、單側(cè)腿腫（體征）和D?二聚體（實(shí)驗(yàn)室檢查）一步納入，使患病風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估過(guò)程得以簡(jiǎn)化，便于判斷疑診患者是否需要進(jìn)一步行CTPA檢查。具體來(lái)說(shuō)，應(yīng)用本研究提出的新模型計(jì)算患者的患病概率P，如果P＞截?cái)嘀?.38，則推薦患者行CTPA檢查。臨床醫(yī)生可在電腦上方便地使用該模型進(jìn)行計(jì)算，獲得疑診PE患者的年齡、D?二聚體、是否存在不明原因的呼吸困難和整條腿腫脹/凹陷性水腫等參數(shù)，就可做出是否推薦CTPA檢查的臨床決策。

表2 評(píng)估PE患病風(fēng)險(xiǎn)的logistic回歸模型Tab.2 Logistic regression model for risk prediction of suspected patients

表3 不同截?cái)嘀迪翽E患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的診斷效能對(duì)比（%）Tab.3 The diagnostic efficiency evaluations of different cut?off values（%）

本研究屬于回顧性研究，在收集患者資料時(shí)不可避免地會(huì)出現(xiàn)信息不全的問(wèn)題，從而丟失了部分病例，以至于模型構(gòu)建時(shí)的研究樣本樣本量相對(duì)較少。本研究建立的PE患病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型簡(jiǎn)化了PE診斷流程，改善了患者對(duì)臨床醫(yī)生的依從性，提高了CTPA的檢出率，尤其適于在急診科應(yīng)用。

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（編輯 于 溪）

A New Risk Assessment Model for Suspected Pulmonary Embolism

ZHAO Yangzi1，SU Guangsheng2，LI Hui3，WU Xizi1，ZENG Renqing1，LI Huiyi1，LIU Chang1，ZHAO Li4，XU Junjie5，CHONG Wei1

（1.Department of Emergency Medicine，The First Hospital，China Medical University，Shenyang 110001，China；2.Departmen of Cardiology，Shengjing Hospital，China Medical University，Shenyang 110004，China；3.Departmen of Cardiology，The Fourth Affiliated Hospital，China Medical University，Shenyang 110032，Chi?na；4.Radiology，The First Hospital，China Medical University，Shenyang 110001，China，5.Key Laboratory of AIDS Immunology of Ministry of Health，Department of Laboratory Medicine，The First Hospital，China Medical University，Shenyang 110001，China）

Objective To develop a predictive model for pulmonary embolism（PE）based on the related clinical symptoms，signs，and the labo?ratory index，so as to improve the positive rate of CTPA.Methods The model was developed from a database of 119 patients with suspected PE. The risk factors of suspected PE were analyzed by logistic regression analysis，which included significant differences in the prevalence of PE be?tween non?diseased and non?diseased groups.Receiver operating characteristic（ROC）curves was draw to determine the cut?off value of the clini?cal probability.It was validated in an independent sample of 106 patients with suspected PE.Results According to the univariate analysis，17 of 51 variables show a significant difference between PE and non?PE patients.The model comprised 4 variables：age，dyspnea，D?dimer and unilater?al leg swelling.The area under the ROC curve is 0.776，and the cut?off value is supposed to be 0.38.In the validation sample，27%patients had PE confirmed by CTPA.The prevalence of PE was 54%when the clinical probability was above 0.38.Conclusion The proposed predictive mod?el in this study can improve the positive rate of CTPA，simplify the diagnosis process of suspected PE patients.

pulmonary embolism；prediction model of the clinical probability；computed tomographic pulmonary angiography；D?dimer

R447

A

0258-4646（2017）03-0266-04

10.12007/j.issn.0258?4646.2017.03.019

趙洋子（1990-），女，碩士研究生.

崇巍，E-mail：chongweixiena@126.com

2016-09-07

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