高齡髖部骨折患者術(shù)后深靜脈血栓形成風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建與評價

【摘要】目的 分析高齡髖部骨折患者術(shù)后深靜脈血栓（DVT）形成的相關(guān)因素，構(gòu)建術(shù)后DVT形成的風(fēng)險預(yù)測模型，并驗(yàn)證其預(yù)測效能。方法 回顧性分析2020年1月至2023年12月伊犁友好康綿醫(yī)院收治的345例高齡髖部骨折患者的臨床資料，依據(jù)術(shù)后3 d內(nèi)彩色多普勒超聲檢查結(jié)果將患者分為DVT組（60例）和非DVT組（285例）。對兩組患者的一般資料進(jìn)行單因素分析，并運(yùn)用多因素Logistic回歸分析模型分析高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的相關(guān)因素，應(yīng)用受試者工作特征（ROC）曲線分析各影響因素對高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的預(yù)測價值，并構(gòu)建高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成列線圖模型，通過繪制校準(zhǔn)曲線和ROC曲線來驗(yàn)證模型準(zhǔn)確性。結(jié)果 單因素分析結(jié)果顯示，DVT組受傷至手術(shù)時間、手術(shù)時長、臥床時間均長于非DVT組，氣管插管全麻、合并糖尿病患者占比均高于非DVT組，血漿D-二聚體（D-D）、纖維蛋白原降解產(chǎn)物（FDP）水平均高于非DVT組（均Plt;0.05）；多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間較長、臥床時間延長均為影響高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的影響因素（OR=12.060、4.248、2.212，均Plt;0.05）。ROC曲線分析結(jié)果顯示合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間、臥床時間、聯(lián)合模型的曲線下面積（AUC）分別為0.807、0.775、0.772、0.923，聯(lián)合模型的預(yù)測價值高于單一因素。進(jìn)一步構(gòu)建列線圖模型并繪制校準(zhǔn)曲線和ROC曲線，列線圖預(yù)測模型C指數(shù)為0.819（95%CI：0.755～0.887），H-L擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型與理想模型差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05），列線圖預(yù)測高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT的AUC為0.931，敏感度為90.12%，特異度為86.95%。結(jié)論 合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間較長、臥床時間延長均為高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的危險因素，聯(lián)合模型的預(yù)測價值高于單一因素；據(jù)此構(gòu)建預(yù)測DVT形成的列線圖模型可為預(yù)測術(shù)后DVT形成提供指導(dǎo)。

【關(guān)鍵詞】髖部骨折 ; 高齡 ; 深靜脈血栓 ; 風(fēng)險預(yù)測 ; 列線圖

【中圖分類號】R683.42 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2096-3718.2024.16.0019.04

DOI：10.3969/j.issn.2096-3718.2024.16.007

高齡人群由于身體機(jī)能下降、運(yùn)動協(xié)調(diào)能力減弱及骨質(zhì)疏松等問題的存在，跌倒后極易發(fā)生髖部骨折。當(dāng)前手術(shù)治療是治療老年髖部骨折的最有效方式，但手術(shù)、麻醉、制動等因素均可能引發(fā)靜脈血流緩慢。在正常情況下，血液保持層流狀態(tài)，血細(xì)胞主要集中在血管中心，血漿則貼近血管壁；但當(dāng)血流減慢時，血細(xì)胞易流入血管邊緣，向血管壁黏附，與內(nèi)皮細(xì)胞接觸，引發(fā)內(nèi)皮細(xì)胞炎癥狀態(tài)，導(dǎo)致內(nèi)皮細(xì)胞損傷，增加病理性血栓的風(fēng)險[1]。此外，血流緩慢時氧氣供應(yīng)會受到影響，導(dǎo)致細(xì)胞損傷和炎癥反應(yīng)，進(jìn)一步促進(jìn)血栓形成[2]。下肢深靜脈血栓（deep venous thrombosis of lower extremity， DVT）會給老年患者的治療和康復(fù)帶來嚴(yán)重影響，甚至威脅生命。因此，構(gòu)建有效的風(fēng)險預(yù)測模型，對于預(yù)防術(shù)后DVT形成、提升高齡髖部骨折患者的治療效果有深遠(yuǎn)意義。列線圖可展示預(yù)測模型中變量關(guān)系，直觀呈現(xiàn)結(jié)果，以精確預(yù)測不良事件的發(fā)生風(fēng)險[3]。因此，本研究將深入挖掘高齡髖部骨折患者的臨床數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)DVT形成的風(fēng)險因素，并據(jù)此構(gòu)建出更加精準(zhǔn)的可用于篩選術(shù)后DVT高風(fēng)險人群的列線圖預(yù)測模型，為臨床防治高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT提供指導(dǎo)，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2020年1月至2023年12月伊犁友好康綿醫(yī)院收治的345例高齡髖部骨折患者的臨床資料，依據(jù)術(shù)后3 d內(nèi)彩色多普勒超聲檢查結(jié)果將患者分為DVT組（60例）和非DVT組（285例）。下肢DVT診斷標(biāo)準(zhǔn)[4]：⑴影像檢查示下腔靜脈近端管腔充盈不均，呈現(xiàn)缺損；⑵下肢靜脈影像呈現(xiàn)節(jié)段性中斷或不規(guī)則狹窄；⑶皮下靜脈明顯擴(kuò)張，下腔靜脈遠(yuǎn)端亦顯著擴(kuò)張。納入標(biāo)準(zhǔn)：⑴符合《外科學(xué)（第9版）》 [5]中髖部骨折的診斷標(biāo)準(zhǔn)包括股骨頸骨折和股骨粗隆間骨折；⑵年齡 ≥80歲；⑶屬低能量損傷；⑷摔傷后72 h內(nèi)入院；⑸入院后接受關(guān)節(jié)置換或行內(nèi)固定手術(shù)。排除標(biāo)準(zhǔn)：⑴伴其他部位骨折、病理性或陳舊性骨折；⑵肝、腎功能或血液系統(tǒng)、自身免疫系統(tǒng)異常；⑶合并惡性腫瘤。本研究經(jīng)伊犁友好康綿醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會審查批準(zhǔn)。

1.2 研究方法 查閱電子病歷，收集患者年齡、性別、BMI等基本情況。詳細(xì)記錄術(shù)前合并疾病。梳理患者受傷至手術(shù)時間、手術(shù)方式、麻醉方式、手術(shù)時長、術(shù)后臥床時間等臨床資料。于入院后次日抽取患者3 mL空腹靜脈血，抗凝后進(jìn)行離心處理（3 000 r/min，離心10 min），分離血漿檢測，采用免疫比濁法測定D-二聚體（D-D）、纖維蛋白原降解產(chǎn)物（FDP）、纖維蛋白原（FIB）水平，采用全自動凝血分析儀（北京九強(qiáng)生物技術(shù)股份有限公司，型號：MDC3500）檢測凝血酶原時間（PT）、活化部分凝血酶原時間（APTT）、凝血酶時間（TT），采用全自動血細(xì)胞分析儀（日本光電工業(yè)株式會社，型號：MEK-8222k）檢測血小板計(jì)數(shù)（PLT）。

1.3 觀察指標(biāo) ⑴比較兩組患者年齡、性別、BMI、受傷至手術(shù)時間、手術(shù)手術(shù)、麻醉方式、手術(shù)時長、合并癥、臥床時間、凝血功能指標(biāo)水平等，并進(jìn)行單因素分析。⑵以老年髖部骨折術(shù)后發(fā)生DVT為因變量，將單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)作為自變量，納入多因素Logistic回歸分析模型，篩選術(shù)后DVT形成的影響因素。⑶繪制受試者工作特征（ROC）曲線，計(jì)算曲線下面積（AUC），分析各影響因素對高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的預(yù)測價值。⑷繪制預(yù)測高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成風(fēng)險的列線圖模型，并繪制校準(zhǔn)曲線和ROC曲線驗(yàn)證上述模型的診斷效能。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 26.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件分析數(shù)據(jù)，計(jì)量資料首先采用S-W法檢驗(yàn)證實(shí)符合正態(tài)分布，以（ x ±s）表示，兩組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以[例（%）]表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)；多因素分析采用多因素Logistic回歸分析；采用ROC曲線分析影響因素及其聯(lián)合模型對DVT的診斷效能；采用R4.3.0軟件構(gòu)建列線圖模型并繪制校準(zhǔn)曲線和ROC曲線驗(yàn)證上述模型的一致性和診斷效能。Plt;0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 影響高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的單因素分析 DVT組受傷至手術(shù)時間、手術(shù)時長、臥床時間均長于非DVT組，氣管插管全麻、合并糖尿病患者占比均高于非DVT組，血漿D-D、FDP水平均高于非DVT組，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均Plt;0.05），見表1。

2.2 影響高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的多因素Logistic回歸分析 對表1中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)進(jìn)行賦值，其中受傷至手術(shù)時間、手術(shù)時長、臥床時間、血漿D-D和FDP水平均為原值輸入；麻醉方式中腰 - 硬聯(lián)合麻醉=0，氣管插管全麻=1；糖尿病中否=0，是=1。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間較長、臥床時間延長均為影響高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的影響因素，效應(yīng)值均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（OR=12.060、4.248、2.212，均Plt;0.05），見表2。

2.3 各影響因素單獨(dú)及聯(lián)合診斷高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT的ROC曲線 ROC曲線分析結(jié)果顯示，合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間、臥床時間、聯(lián)合模型對高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成均有一定的預(yù)測價值，AUC分別為0.807、0.775、0.772、0.923，聯(lián)合模型的預(yù)測價值高于各單一因素，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均Plt;0.05），見圖1、表3。

2.4 預(yù)測高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成風(fēng)險的列線圖模型 將多因素Logistic回歸分析篩選獲取的危險因素加權(quán)后建立高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT發(fā)生的列線圖模型，采用R軟件構(gòu)建列線圖：R=1/（1+e-x），其中R為高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT發(fā)生的預(yù)測值，數(shù)值接近1則提示DVT發(fā)生風(fēng)險越大，e為自然常數(shù)，X采用下列公式計(jì)算：X=4.277×糖尿?。ㄊ?1，否=0）+1.446×受傷至手術(shù)時間+0.794×臥床時間，見圖2。進(jìn)一步驗(yàn)證列線圖模型的準(zhǔn)確性，采用Bootstrap自抽樣法開展1 000次抽樣進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，借助rms程序包計(jì)算列線圖預(yù)測模型C指數(shù)為0.819（95%CI：0.755～0.887），H-L擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型與理想模型差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=0.304，P=0.849），提示有良好的一致性，見圖3。列線圖預(yù)測高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT的AUC為0.931（95%CI：0.865～1.000），敏感度為90.12%，特異度為86.95%，這表明該列線圖模型區(qū)分度良好，具有很高的診斷效能，見圖4。

3 討論

目前發(fā)現(xiàn)血液高凝狀態(tài)、血流緩慢及血管損傷是DVT形成的三大核心要素[6]。髖部骨折患者在經(jīng)歷創(chuàng)傷后血管受損，身體處于高凝狀態(tài)，加之臥床導(dǎo)致的下肢靜脈血流減慢，這些因素共同為靜脈血栓的形成創(chuàng)造了條件。高齡髖部骨折患者術(shù)前禁食、術(shù)中出血及術(shù)后隱性失血，且自身體液顯著減少，血液黏稠度上升，更易形成DVT[7]。因此，分析可能導(dǎo)致高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的風(fēng)險因素，構(gòu)建預(yù)測模型，為篩選高風(fēng)險患者和積極防治提供依據(jù)十分必要。

本研究多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間較長、臥床時間延長均是高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的危險因素。分析其原因在于，糖尿病患者血管長期受高血糖環(huán)境影響，易導(dǎo)致血管壁病變、硬化，影響血管壁彈性，造成血管內(nèi)皮損傷。這種損傷會激活凝血系統(tǒng)，使血小板功能異常、紅細(xì)胞黏滯度增加，纖溶功能受損，使機(jī)體在創(chuàng)傷后更易呈現(xiàn)高凝狀態(tài)，導(dǎo)致DVT形成的風(fēng)險增加[8]。因此，對于這類患者來說，可通過指導(dǎo)使用降糖類藥物控制其血糖水平。骨折后若未能及時手術(shù)，將延長臥床制動的時間，導(dǎo)致血液循環(huán)減慢，進(jìn)而增加DVT發(fā)生風(fēng)險[9]。因此醫(yī)院可采取措施優(yōu)化就診流程，縮短受傷至手術(shù)時間。術(shù)后長時間的臥床會導(dǎo)致患者下肢活動減少，肌肉獲得性隨之減弱，可造成血流緩慢，血液淤積并呈高凝狀態(tài)，誘發(fā)血栓形成，且骨折和手術(shù)引起的創(chuàng)傷刺激也易誘發(fā)血栓形成[10]。因此臨床可指導(dǎo)開展肢體康復(fù)訓(xùn)練，以促進(jìn)關(guān)節(jié)功能康復(fù)，配合雙下肢按摩，促進(jìn)術(shù)后康復(fù)，縮短臥床時間。

本研究還發(fā)現(xiàn)，合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間、臥床時間及聯(lián)合模型對高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成均有較高的預(yù)測價值，AUC分別為0.807、0.775、0.772、0.923，這提示在預(yù)測此類患者術(shù)后DVT風(fēng)險時有必要綜合多種因素進(jìn)行判斷，以提高預(yù)測準(zhǔn)確性。本研究進(jìn)一步構(gòu)建列線圖模型評估高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成，該模型將糖尿病、受傷至手術(shù)時間和臥床時間等危險因素納入高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT風(fēng)險評估中，將各危險因素的影響結(jié)果進(jìn)行量化，并通過ROC曲線列線圖對構(gòu)建模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示校準(zhǔn)曲線C指數(shù)為0.819（95%CI：0.755～0.887），H-L擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果顯示該模型與理想模型差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，這提示該列線圖模型具有良好的一致性，列線圖預(yù)測高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT的AUC為0.931（95%CI：0.865～1.000），敏感度為90.12%，特異度為86.95%，這表明該列線圖模型區(qū)分度良好，具有很高的診斷效能。因此，臨床可根據(jù)本研究的列線圖模型收集高齡髖部骨折患者的相關(guān)臨床資料，更加客觀，準(zhǔn)確地評估患者術(shù)后DVT發(fā)生風(fēng)險，進(jìn)而通過實(shí)施個體化干預(yù)，減少高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT發(fā)生。

綜上，術(shù)前合并糖尿病、受傷至手術(shù)時間較長、臥床時間較長是高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成的危險因素，可根據(jù)上述因素制定相應(yīng)的干預(yù)對策，以預(yù)防DVT發(fā)生。據(jù)此構(gòu)建預(yù)測DVT形成的列線圖模型對于制定治療方案及術(shù)后護(hù)理方案有重要意義，可為預(yù)測高齡髖部骨折患者術(shù)后DVT形成提供指導(dǎo)。

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