血栓后綜合征風(fēng)險(xiǎn)評估工具的研究進(jìn)展

基金項(xiàng)目 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，編號(hào)：2018YFC2001805

作者簡介 高世林，護(hù)士，碩士研究生在讀

通訊作者 李卡，E?mail：lika127@126.com

引用信息 高世林，劉常清，劉逸文，等.血栓后綜合征風(fēng)險(xiǎn)評估工具的研究進(jìn)展[J].護(hù)理研究，2024，38（14）：2554?2558.

Research progress on risk assessment tools for post?thrombotic syndrome

GAO Shilin， LIU Changqing， LIU Yiwen， DAI Xiaorong， XU Qinchen， LI Ka

West China Hospital， Sichuan University/West China School of Nursing， Sichuan University， Sichuan 610041 China

Corresponding Author" LI Ka， E?mail： lika127@126.com

Keywords""" post?thrombotic syndrome； risk assessment； deep vein thrombosis； review

摘要" 對血栓后綜合征（PTS）評估工具進(jìn)行介紹，分析PTS風(fēng)險(xiǎn)評估工具的一致性，總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)在PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測中的應(yīng)用現(xiàn)狀，以期為相關(guān)研究提供參考，為臨床PTS風(fēng)險(xiǎn)評估及管理提供指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞" 血栓后綜合征；風(fēng)險(xiǎn)評估；深靜脈血栓；綜述

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.14.018

血栓后綜合征（post?thrombotic syndrome，PTS）是深靜脈血栓形成（deep venous thrombosis，DVT）后最常見的慢性并發(fā)癥[1]，臨床表現(xiàn)為患肢疼痛、痙攣、沉重、皮膚瘙癢和感覺異常等，在站立或行走時(shí)加重[2]。已有研究表明，即使進(jìn)行了抗凝治療，仍有20%～50%的DVT病人會(huì)在2年內(nèi)發(fā)生PTS，5%～10%的病人會(huì)發(fā)展為嚴(yán)重PTS，表現(xiàn)為靜脈性潰瘍[3]。發(fā)生PTS會(huì)顯著降低病人健康相關(guān)生活質(zhì)量[4]，直接或間接增加個(gè)人及社會(huì)的醫(yī)療保健費(fèi)用支出[5]。因此，對DVT病人進(jìn)行準(zhǔn)確的PTS風(fēng)險(xiǎn)評估與分層，針對性地進(jìn)行積極干預(yù)，不僅有利于提高病人生活質(zhì)量，還可有效降低個(gè)人及社會(huì)的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，優(yōu)化醫(yī)療資源配置?，F(xiàn)對PTS風(fēng)險(xiǎn)評估工具的研究進(jìn)行綜述，以期為相關(guān)研究提供參考，為臨床PTS風(fēng)險(xiǎn)評估及管理提供指導(dǎo)。

1" 特異性評估工具

1.1 Villalta 評分

Villalta評分是國際血栓形成和止血學(xué)會(huì)（ISTH）推薦使用的PTS評估工具[6]，是目前臨床研究中PTS診斷和分級最常用的診斷量表[7?8]。該量表涵蓋6項(xiàng)體征條目（脛前水腫、色素沉著等）與5項(xiàng)癥狀條目（疼痛、痙攣等）。每項(xiàng)條目根據(jù)嚴(yán)重程度由輕到重依次賦0～3分，總分5～9分為輕度PTS，10～14分為中度PTS，≥15分為重度PTS，若病人發(fā)生靜脈性潰瘍，則直接歸為重度PTS，以此對PTS進(jìn)行動(dòng)態(tài)評估，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)分層。已有研究表明，Villalta評分與PTS病人的動(dòng)態(tài)靜脈壓和健康相關(guān)生活質(zhì)量評分具有相關(guān)性[4，9?10]，還可以評估PTS進(jìn)展與預(yù)后。Engeseth等[11]研究后指出，Villalta評分診斷的敏感性和特異性分別為75%[95%CI（60%，87%）]和66%[95%CI（50%，80%）]，結(jié)合慢性病、DVT后是否出現(xiàn)腿部問題和沉重感等可能提高診斷準(zhǔn)確性。此外，Villalta評分會(huì)將發(fā)生靜脈性潰瘍的PTS直接判定為重度，無論其是否正在愈合或合并其他表現(xiàn)，無法做出更準(zhǔn)確的嚴(yán)重程度分級。

1.2 Villalta病人自評量表（Patient Reported Villalta Scale，PRV）

Utne等[12]對Villalta評分進(jìn)行改良，形成PRV ，該量表將Villalta評分中的所有條目轉(zhuǎn)化為通俗易懂的語言，構(gòu)建以病人為導(dǎo)向的綜合解釋性文本，再基于視覺指南形成可視化的PRV（PRV2）。與Villalta評分相比，PRV2具有更好的性能。病人可以使用PRV2進(jìn)行PTS的自我評估，減少面對面的就診需求，減輕醫(yī)療資源負(fù)擔(dān)。Ng等[13]對PRV2進(jìn)行外部驗(yàn)證指出，PRV2與Villalta 評分的Kappa值和百分比一致性分別為0.60[95%CI（0.49，0.71）]和81%[95%CI（76%，87%）]，且隨著PTS嚴(yán)重程度的增加而增加。此外，PRV2的敏感性為84%[95%CI（73%，92%）]，特異性為79%[95%CI（71%，86%）]，具有良好性能。然而，PRV尚未在其他國家不同文化背景的PTS病人中使用，因此PRV的外推性還需進(jìn)一步驗(yàn)證。

1.3 Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)

Ginsberg等[14]在一項(xiàng)橫斷面研究中開發(fā)出Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)，用于評估髖膝關(guān)節(jié)置換術(shù)后DVT病人5年內(nèi)PTS發(fā)生率。該標(biāo)準(zhǔn)將DVT確診6個(gè)月后出現(xiàn)持續(xù)至少1個(gè)月、久站久坐后更嚴(yán)重的慢性腿部疼痛和腫脹，且伴有靜脈瓣膜功能不全評估為發(fā)生PTS。Kahn等[15]研究指出，Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)在識(shí)別嚴(yán)重PTS病人的敏感性方面較好，但使用該標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，病人必須同時(shí)出現(xiàn)PTS的典型臨床表現(xiàn)且合并瓣膜功能不全的客觀證據(jù)才能被診斷為PTS。因此，Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)容易將已出現(xiàn)PTS典型臨床表現(xiàn)但尚未合并瓣膜功能不全的病人評估為未發(fā)生PTS，輕度PTS漏診率高[16]。此外，該標(biāo)準(zhǔn)不評估PTS的嚴(yán)重程度，缺乏對疾病分層風(fēng)險(xiǎn)的能力。

1.4 Brandjes評分

Brandjes等[17]在一項(xiàng)隨機(jī)對照試驗(yàn)中開發(fā)了Brandjes評分，用于評估彈力襪預(yù)防PTS的效果。該評分包括8項(xiàng)主觀癥狀（疼痛、水腫、沉重感、色素沉著等）與7項(xiàng)客觀臨床表現(xiàn)（踝圍增加1 cm、新發(fā)靜脈曲張、靜脈性潰瘍等），除靜脈性潰瘍?yōu)?分項(xiàng)外其余條目均為1分項(xiàng)。量表使用時(shí)間為DVT發(fā)生后3～6個(gè)月，2次評估得分均≥3分且存在至少1個(gè)客觀癥狀時(shí)，診斷為輕度至中度PTS；2次評估得分均≥4 分時(shí)，診斷為重度PTS。Kolbach等[9]研究發(fā)現(xiàn)，Brandjes評分與較高的腿部血管平均靜脈壓之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性，對PTS風(fēng)險(xiǎn)有一定的預(yù)測價(jià)值。但病人一旦發(fā)生靜脈性潰瘍，無論是否愈合或合并其他癥狀與體征，始終會(huì)被評為重度PTS，此外，PTS伴靜脈性潰瘍的病人一般會(huì)合并其他癥狀與體征，當(dāng)累計(jì)的評分更高時(shí)，無法做出更準(zhǔn)確的嚴(yán)重程度分級[18]。Brandjes評分基于PTS研究開發(fā)，其敏感性與特異性有待在其他研究中驗(yàn)證。

2" 非特異性評估工具

2.1 臨床?病因?解剖?病理生理（Clinical?Etiology?Anatomy?Pathophysiology，CEAP）分類系統(tǒng)

美國靜脈論壇根據(jù)慢性靜脈疾?。╟hronic venous disease，CVD ）的臨床、病因、解剖與病理生理特點(diǎn)制定了CEAP分類系統(tǒng)[19]。雖然CEAP分類系統(tǒng)并非專為PTS設(shè)計(jì)，但其中部分條目包含了PTS的臨床體征，也被用于PTS的診斷和分級[20?22]。然而，Kolbach等[9]研究顯示，CEAP分類系統(tǒng)未對PTS的嚴(yán)重程度進(jìn)行分級，特異性較差，評估動(dòng)態(tài)靜脈壓升高但無PTS的病人時(shí)敏感性可能較差。此外，CEAP分類系統(tǒng)的許多評分條目不能對細(xì)微的變化進(jìn)行及時(shí)評估，無法描述PTS腿部癥狀的動(dòng)態(tài)變化。

2.2 靜脈臨床嚴(yán)重程度評分（Venous Clinical Severity Score，VCSS）

VCSS是美國靜脈論壇對CEAP分類系統(tǒng)的改進(jìn)，提高了對時(shí)間變化的敏感性[23]。該量表由10個(gè)評分條目（疼痛、靜脈曲張、水腫等）組成，每個(gè)條目分為4個(gè)等級（無、輕、中、重），以0～3分進(jìn)行評分。當(dāng)VCSS用于評估穿戴彈力襪的DVT病人的PTS風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，性能較好[24]。該量表也常被用于PTS病人與接受靜脈消融、靜脈支架植入術(shù)、機(jī)械溶栓等不同治療方式病人的比較[25?26]。由于VCSS并非PTS?？圃u分，故其診斷特異性相對較差，目前僅有少數(shù)研究單獨(dú)采用VCSS對PTS進(jìn)行診斷[27]。

2.3 Widmer 分級

Widmer分級[28]將 CVD劃分為3級，Ⅰ級：水腫；Ⅱ級：脂肪性皮膚硬化和（或）白色萎縮癥；Ⅲ級：靜脈性潰瘍。該分級完全基于臨床表現(xiàn)，且未納入PTS常見臨床癥狀（如患肢疼痛、痙攣、沉重等），評估結(jié)果具有滯后性，其準(zhǔn)確性也相對較低。一項(xiàng)Cochrane系統(tǒng)評價(jià)將Widmer分級用于加壓療法對Ⅰ期和Ⅱ期PTS病人的有效性評估[29]。目前，使用Widmer分級對PTS進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估的研究仍然較少。

3" PTS風(fēng)險(xiǎn)評估工具的一致性

Kahn等[16]研究后發(fā)現(xiàn)，在DVT后1年，采用Villalta評分評估為PTS的病人比例為37%，而采用Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)評估為PTS的比例為8.10%，兩種量表間的一致性不佳，Kappa值為0.22[95%CI（0.13，0.32）]。Kahn等[15]還使用Villalta評分和Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)對穿戴彈力襪的DVT病人進(jìn)行評估，結(jié)果顯示，采用Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)后，試驗(yàn)組被評估為PTS的病人占14.20%，對照組為12.70%；采用Villalta評分后，試驗(yàn)組被評估為PTS的病人占52.60%，對照組為52.30%，如果將靜脈功能不全納入Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)，則一致性會(huì)進(jìn)一步下降。Jayaraj等[30]研究后指出，Villalta評分與VCSS診斷輕度和中度PTS的相關(guān)性較好，但診斷嚴(yán)重PTS的相關(guān)性一般。Utne等[12]研究后指出，PRV與Villalta評分一致性較高。但I(xiàn)saksen等[31]研究顯示，PRV及PRV2與Villalta評分間的一致性不理想。Kolbach等[9]將5種評分工具（Widmer分級、CEAP分類系統(tǒng)、VCSS、Villalta評分以及Brandjes評分）進(jìn)行比較，結(jié)果表明，采用Widmer分級、Villalta評分與Brandjes評分后，研究對象被評估為PTS的比例更高；采用Brandjes評分和VCSS后，研究對象被評估為嚴(yán)重PTS的比例更高；Brandjes評分和CEAP分類系統(tǒng)與Widmer分級的相關(guān)性為中度，Kappa值分別為0.53和0.52；Villalta評分與其他評分的相關(guān)性為中度（Kappa值為0.40～0.44）；VCSS與其他評分的相關(guān)性較差（Kappa值為0.22～0.41）。

評分工具間的一致性不理想，可能是由于單一量表包含的評分條目不夠全面，導(dǎo)致在風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)側(cè)重點(diǎn)有所不同。如Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)識(shí)別嚴(yán)重PTS病人的敏感性較好[15]，VCSS評估穿戴彈力襪的DVT病人的PTS風(fēng)險(xiǎn)時(shí)性能較好[24]，Brandjes評分可識(shí)別較高腿部血管平均靜脈壓的病人[9]。但PTS的理想評分系統(tǒng)應(yīng)具有對疾病嚴(yán)重程度分級的能力，且能夠與病理生理機(jī)制有明確關(guān)聯(lián)。目前，國際血栓形成和止血學(xué)會(huì)[32]推薦使用Villalta評分作為PTS診斷和分級的首選評分工具。此外，考慮到Villalta評分與健康相關(guān)生活質(zhì)量評分的相關(guān)性，有研究者提出將兩者相結(jié)合作為PTS診斷和分級的“金標(biāo)準(zhǔn)”[18]。

4" 機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）[33]在PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，通過從大量臨床數(shù)據(jù)中探尋規(guī)律、建立模型并對尚未發(fā)生或無法觀察的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以便為醫(yī)務(wù)人員提供決策支持，從而提高臨床運(yùn)轉(zhuǎn)效率，保障醫(yī)療安全。其在處理高維變量及變量間復(fù)雜的交互作用、非線性關(guān)系上有獨(dú)特優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于血栓相關(guān)疾病的管理[34]。

4.1 國外應(yīng)用進(jìn)展

Rabinovich等[35]率先使用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型——SOX?PTS模型，其采用Logistic回歸分析從762例DVT病人中篩選出PTS高危預(yù)測因子（髂靜脈DVT、體質(zhì)指數(shù)≥35 kg/m2以及Villalta評分顯示為中重度PTS）后構(gòu)建模型，結(jié)果顯示，得分≥4分的病人PTS優(yōu)勢比為5.90[95%CI（2.10，16.60）]，但研究未對該模型進(jìn)行驗(yàn)證。Méan等[36]對SOX?PTS模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，結(jié)果顯示，受試者工作特征曲線下面積（AUC）為0.66，提示模型PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測性能一般，可能與研究中使用的Ginsberg標(biāo)準(zhǔn)對輕度PTS 漏診率較高有關(guān)；此外，由于該研究納入的病人特異性較大，模型外推性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。Amin等[37]基于多變量回歸構(gòu)建PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型以評估DVT急性期和亞急性期的PTS風(fēng)險(xiǎn)，其基于研究對象的基線數(shù)據(jù)篩選出8個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素（年齡gt;56歲、體質(zhì)指數(shù)gt;30 kg/m2、靜脈曲張、吸煙、女性、誘發(fā)的DVT、髂股DVT以及DVT病史）后進(jìn)行模型構(gòu)建，結(jié)果顯示，模型AUC為0.73；基于第6個(gè)月的評估數(shù)據(jù)篩選出5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素（年齡、體質(zhì)指數(shù)gt;30 kg/m2、靜脈曲張、吸煙以及殘余靜脈阻塞）后進(jìn)行模型構(gòu)建，結(jié)果顯示，模型AUC為0.62；在外部驗(yàn)證中，模型AUC分別為0.66[95%CI（0.63，0.70）]和0.64[95%CI（0.60，0.69）]，提示該模型PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測性能一般。該研究建模組病人均接受規(guī)律藥物抗凝治療及壓力治療，但最終納入的預(yù)測因子未體現(xiàn)此特異性，在今后的研究中應(yīng)進(jìn)一步探究。Méan等[36]在一項(xiàng)多中心隊(duì)列研究中納入276例DVT病人數(shù)據(jù)，構(gòu)建了老年P(guān)TS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，該模型包括5個(gè)預(yù)測因素（年齡≥75歲、既往靜脈曲張手術(shù)、多級血栓形成、抗血小板/非甾體抗炎藥物治療以及腿部癥狀和體征的數(shù)量），結(jié)果表明，該模型具有良好的預(yù)測精度，AUC為0.77[（95%CI（0.71，0.82）]。該研究的不足之處為：建模組老年病人發(fā)生DVT后統(tǒng)一使用維生素K拮抗劑進(jìn)行抗凝治療，因此，對于接受新型口服抗凝藥治療的老年病人，其PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測效果需進(jìn)一步驗(yàn)證；研究中的PTS風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)間點(diǎn)與國際血栓形成和止血學(xué)會(huì)指南建議不一致，容易出現(xiàn)漏診與誤診，從而影響模型精度；樣本量較小，未進(jìn)行外部驗(yàn)證，需要在將來研究中進(jìn)一步改善。

4.2 我國應(yīng)用進(jìn)展

我國將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于PTS風(fēng)險(xiǎn)評估的研究較多。朱麗筠[38]運(yùn)用隨機(jī)森林算法構(gòu)建PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，模型中預(yù)測因子權(quán)重從大到小排序?yàn)椋航薉VT、誘發(fā)性DVT、復(fù)發(fā)性DVT、年齡、體質(zhì)指數(shù)、性別、基線DVT癥狀及體征數(shù)量、接受梯度壓力襪（GCS）治療、靜脈曲張病史、足程足量抗凝治療，隨機(jī)森林模型的AUC為0.722，表明該模型具有良好的PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測性能。在該模型中，影響因子分布較廣泛，可做出較全面的評價(jià)，但研究存在樣本量小，未進(jìn)行外部驗(yàn)證等問題，故模型的外推性還需進(jìn)一步驗(yàn)證。姚杰[39]使用Logistic回歸構(gòu)建PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，在訓(xùn)練集中，體質(zhì)指數(shù)gt;27.43 kg/m2、髂股靜脈血栓、活動(dòng)性癌癥、DVT病史、無短暫危險(xiǎn)因素和未穿戴彈力襪是DVT發(fā)展為PTS的獨(dú)立危險(xiǎn)因素；在訓(xùn)練集與內(nèi)部驗(yàn)證集中模型的AUC分別為0.785[95%CI（0.728，0.842）]和0.789[（95%CI（0.716，0.862）]，表明該模型的風(fēng)險(xiǎn)判別能力良好。在該研究中，風(fēng)險(xiǎn)因素?cái)?shù)據(jù)來源于血管外科下肢DVT病人，模型的特異性可能較高，此外，該模型也未進(jìn)行外部驗(yàn)證，外推性有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。黃天安等[40]采用Logistic回歸法篩選下肢DVT病人介入術(shù)后2年內(nèi)發(fā)生PTS的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，根據(jù)回歸分析結(jié)果建立風(fēng)險(xiǎn)列線圖預(yù)測模型，結(jié)果顯示，超重、病程gt;14 d、既往下肢靜脈曲張病史是下肢DVT病人介入術(shù)后2年內(nèi)發(fā)生PTS的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，髂靜脈成形、血栓清除Ⅲ級為發(fā)生PTS的保護(hù)因素；Bootstrap法內(nèi)部驗(yàn)證顯示，風(fēng)險(xiǎn)列線圖模型C指數(shù)為0.825[95%CI（0.759，0.892）]，表明該模型具有良好的預(yù)測效能。

4.3 不足之處

在眾多PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的研究中，機(jī)器學(xué)習(xí)均表現(xiàn)出了良好的預(yù)測能力[41?43]，但大部分研究存在樣本量不足與缺乏外部驗(yàn)證等問題。根據(jù)針對個(gè)體的預(yù)后或診斷多因素預(yù)測模型報(bào)告規(guī)范（TRIPOD）[44]聲明，一個(gè)完整的模型構(gòu)建流程必須包含模型的外部驗(yàn)證環(huán)節(jié)，以便檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯δ吧鷶?shù)據(jù)的預(yù)測能力，同時(shí)，模型開發(fā)的樣本量要符合模型自身特點(diǎn)要求，以降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的準(zhǔn)確性與泛化能力。已有研究發(fā)現(xiàn)，PTS的風(fēng)險(xiǎn)和嚴(yán)重程度與多方面因素相關(guān)，如病人一般資料、合并疾病、生物標(biāo)志物與藥物治療等[3]。上述模型納入的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測因子不夠全面，今后研究在納入預(yù)測因子時(shí)應(yīng)全面考慮，避免因納入的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測因子不全面而影響模型的預(yù)測能力[2]。目前研究多使用傳統(tǒng)邏輯回歸方法進(jìn)行建模，許多性能優(yōu)秀的算法尚未被用于PTS風(fēng)險(xiǎn)評估研究，如多層感知機(jī)、梯度提升機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，在面對高維度、大樣本、共線性等諸多復(fù)雜問題時(shí)這些算法可能會(huì)更有優(yōu)勢。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展和機(jī)器算法的更新，越來越多的研究表明，基于計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型具有一定優(yōu)越性，這可能是未來PTS風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究的契機(jī)[34?45]。

5" 小結(jié)

本文通過綜述PTS風(fēng)險(xiǎn)評估工具研究進(jìn)展，指出現(xiàn)有的評估工具還存在風(fēng)險(xiǎn)分層不夠準(zhǔn)確、診斷特異性較差等局限性。隨著高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫的建立和新算法的開發(fā)，有望通過多學(xué)科有機(jī)協(xié)作的方式將PTS危險(xiǎn)因素進(jìn)一步整合，構(gòu)建性能更加優(yōu)秀的本土化風(fēng)險(xiǎn)評估模型，便于醫(yī)務(wù)人員對PTS進(jìn)行準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)分層，針對性地采取干預(yù)措施，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)、個(gè)體化的治療。

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（收稿日期：2023-04-19；修回日期：2024-06-27）

（本文編輯 陳瓊）