左髂总静脉受压继发髂股静脉.形成风险预测模型构建和评价_朱桥华.pdf

目的构建并评价左髂总静脉（LCIV）受压继发髂股静脉血栓形成的风险预测模型。方法回顾性分析2012年11月至2019年12月在南方医科大学顺德医院接受血管内介入治疗的血栓性髂静脉受压综合征患者临床资料。根据纳入和排除标准选取治疗组和对照组，两组患者按年龄-性别11进行匹配。根据CT横断面上所测LCIV和右髂总静脉最小短径计算LCIV受压比例。采用Padua量表评分评估静脉血栓栓塞症（VTE）危险因素，多因素logistic回归分析构建左髂股静脉血栓形成风险预测模型，受试者工作特征曲线（ROC）、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验及k折交叉验证评价模型预测效能。结果治疗组共纳入93例患者，其中男23例，女70例，年龄（57.116.9）岁（2288岁）。治疗组、对照组LCIV受压比例分别为（77.1012.88）%、（42.1121.22）%（P0.01），LCIV受压与髂股静脉血栓形成呈相关性，并与VTE危险因素间存在协同作用。所构建预测模型：P（髂股静脉血栓形成概率）exp（logit P）/1+exp（logit P），logit P9.070.61VTE危险因素评分0.13LCIV受压比例。logit P的ROC曲线下面积为0.940（0.9080.971），Hosmer-Lemeshow拟合优度为P=0.563，k折交叉验证训练准确度为0.8710.007，预测准确度为0.8440.048。结论基于LCIV受压比例和Padua危险因素评分所建左髂股静脉血栓形成风险模型具有良好的预测效能。【关键词】髂静脉受压；髂股静脉血栓形成；风险预测模型；预测效能中图分类号：R654.4文献标志码：B文章编号：1008-794X（2023）-04-0371-05Establishment and evaluation of a risk prediction model used for predicting iliofemoral venousthrombosis secondary to compression of the left common iliac veinZHU Qiaohua，YANG Lun，HUANGJiangyuan，LIU Yonggang，HUANG Wei，LUO Meihua，CHEN Dehua，YU Qirong.Department ofOncology and Vascular Intervention，Shunde Hospital，Southern Medical University，Foshan，GuangdongProvince 528308，ChinaCorresponding author：ZHU Qiaohua，E-mail：【Abstract】ObjectiveTo establish and evaluate a risk prediction model used for predicting iliofemoralvenous thrombosis secondary to compression of the left common iliac vein（LCIV）.MethodsThe clinical dataof patients with thrombotic iliac vein compression syndrome，who received endovascular intervention therapyat the Shunde Hospital of Southern Medical University of China between November 2012 and December2019，were retrospectively analyzed.According to the inclusion and exclusion criteria，patients of study groupand control group were selected.The patients were matched by age-sex at 1：1 ratio in both groups.The LCIVcompression ratio was calculated based on the minimum short diameters of LCIV and right common iliac vein，which were measured on CT transverse images.Padua scale score was used to assess the risk factors for venousthromboembolism（VTE）.Multivariate logistic regression analysis was used to establish the risk prediction modelforleftiliofemoralveinthrombosis，thereceiveroperatingcharacteristic（ROC）curve，Hosmer-Lemeshowgoodness-of-fit test and-fold cross validation were used to evaluate the model performance.ResultsA total of 93 patientswere included in the study group，including 23 males and 70 females，with a mean age of（57.116.9）years（range of 22-88 years）.The compression ratio of LCIV in study group and control group was（77.1012.88）%左髂总静脉受压继发髂股静脉血栓形成风险预测模型构建和评价朱桥华，杨轮，黄江远，刘勇刚，黄维，罗美华，陈德华，余启荣 临床研究Clinical research DOI：103969jissn1008794X202304013基金项目：广东省医学科学技术研究基金（B2022125）作者单位：528308广东佛山南方医科大学顺德医院肿瘤和血管介入科（朱桥华、黄江远、刘勇刚、黄维、罗美华），影像诊断科（陈德华）；珠海市慢性病防治中心（杨轮）；广州中医药大学顺德医院放射科（余启荣）通信作者：朱桥华E-mail：371介入放射学杂志2023年4月第32卷第4期J Intervent Radiol 2023，Vol32，No4髂静脉压迫性病变是一 种 左 髂 总 静 脉（leftcommoniliacvein，LCIV）受到右髂总动脉和腰骶椎压迫引起的下肢和盆腔静脉回流障碍性疾病1-2。研究显示LCIV受压是左髂股静脉血栓形成的危险因素，理论上LCIV受压程度越大，静脉回流所受阻力就越大，发生左下肢深静脉血栓形成（deep vein thrombosis，DVT）的可能性就越大3。然而部分LCIV严重受压患者并未发生下肢DVT，反而有些受压不那么严重患者却发生血栓形成4-6。静脉血栓栓塞症（venousthromboembolism，VTE）属多因素疾病，由多种先天性和获得性危险因素相互作用引起7-8。因此，在探究LCIV受压是否继发DVT时应整合其他VTE危险因素进行分析。本研究分析LCIV受压与其他VTE危险因素间相关作用，明确各自风险权重，构建并验证LCIV受压继发左髂股静脉血栓形成风险预测模型。1材料与方法1.1研究对象收集2012年11月至2019年12月在南方医科大学顺德医院接受血管内介入治疗的血栓性髂静脉受压综合征患者临床资料。介入治疗前根据相关指南或专家共识推荐意见评估患者9-10。治疗组纳入标准：急性左髂股静脉血栓形成，出现左下肢肿胀或胀痛至就诊时间14 d；介入治疗（受压LCIV球囊扩张和支架植入）前接受全腹或下腹部CT平扫和增强扫描。共纳入93例患者，其中男23例，女70例，年龄（57.116.9）岁。对照组选取与治疗组患者年龄-性别11匹配的同期收治患者，纳入标准：在院期间接受全腹或下腹部CT平扫和增强扫描；无下肢DVT；无下肢肿胀、静脉淤滞性皮炎及浅静脉曲张等。治疗组和对照组排除标准：无法获取完整病案信息；肿瘤、脓肿或血肿等病理解剖因素所致LCIV受压。收集两组患者CT测量参数和VTE危险因素评分。1.2 LCIV受压比例测算CT扫描部位最低至会阴部水平。由2名医师分 别 通 过CT图 像 在LCIV最 大 受 压 层 面 测 量LCIV最 小 短 径，在LCIV和 右 髂 总 静 脉（rightcommon iliac vein，RCIV）汇合部下方1 cm层面测量RCIV最小短径（图1），取两者所测均值。LCIV受压比例（RCIV最小短径-LCIV最小短径）/RCIV最小短径100%。1.3DVT临床危险因素选择和评分获取根据Padua血栓风险评估模型选取VTE危险因素并进行赋值11。赋值1分项目：年龄70岁；心脏和/或呼吸衰竭；急性心肌梗死和/或缺血性脑卒中；急性感染和/或风湿性疾病；肥胖（体质量指数30 kg/m2）；正在接受激素治疗。赋值2分项目：近期（1个月内）创伤或外科手术。赋值3分项目：活动性恶性肿瘤，先前有局部或远处转移和/或6个月内接受过化疗或放疗；既往血栓栓塞症；and（42.1121.22）%respectively（P0.01），the compression degree of LCIV was correlated with the iliofemoralvein thrombosis and had a synergistic interaction with the VTE risk factors.In the established predictive model，P（iliofemoral vein thrombosis probability）=exp（logit P）1+exp（logit P），logit P=-9.07+0.61VTE risk factorscore+0.13LCIV compression ratio.The area under ROC curve of logit P was 0.940（0.908-0.971），Hosmer-Lemeshow goodness of fit was P=0.563，-fold cross-validation training accuracy was（0.8710.007），andprediction accuracy was（0.8440.048）.ConclusionThe risk prediction model，which is established based onLCIV compression ratio and Padua risk factors，has a good predictive efficacy.（J Intervent Radiol，2023，32：371-375）【Key words】iliac vein compression；iliofemoral vein thrombosis；risk prediction model；predictionefficacy蓝线条代表LCIV受压最大层面；LCIV受压最大横断面；蓝箭头间距离代表LCIV最小短径；黄线条代表下腔静脉分叉平面下1 cm；RCIV测量平面；黄箭头间距离代表RCIV最小短径图1LCIV和RCIV最小短径测量示意图372介入放射学杂志2023年4月第32卷第4期J Intervent Radiol 2023，Vol32，No4表2LCIV受压及VTE危险因素评分与髂股静脉血栓形成发生风险的回归分析变量参数多因素分析OR（95%CI）P值OR（95%CI）P值LCIV最小短径每减少1 mm2.30（1.822.90）0.012.35（1.843.02）0.01LCIV受压比例每增加10%3.23（2.344.45）0.013.50（2.435.05）0.01VTE危险因素评分每增加1分1.60（1.262.03）0.011.98（1.332.95）0.01单因素分析制动、因身体原因或遵医嘱需卧床休息至少3 d；有血栓形成倾向（高凝状态、易栓症）。通过医院病案信息系统获取人口学数据和危险因素，系统内缺失相关信息则通过电话追踪获得。1.4统计学方法采用SAS 9.4和R3.4.2软件进行统计学分析。正态分布计量资料以均数标准差表示，组间比较用t检验；非正态分布计量资料以M（P25，P75）表示，组间比较用Wilcoxon秩和检验。采用单因素和多因素logistic回归模型，基于LCIV最小短径、LCIV受压比例及VTE危险因素评分分析左髂股静脉血栓形成发生风险，并建立预测模型。采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型的预测效能，组外验证用k折交叉验证，k=10。P0.05为差异有统计学意义。2结果治疗组与对照组年龄、测量数据及危险因素评分比较见表1。两组间年龄、RCIV最小短径差异无统计学意义（均P0.05）。治疗组LCIV最小短径显著小于对照组，VTE危险因素评分、LCIV受压比例显著高于对照组（均P0.05）。单因素分析显示，LCIV最小短径每减少1 mm发生髂股静脉血栓形成OR值为2.30，LCIV受压比例每增加10%发生DVT的OR值为3.23，VTE危险因素分数每增加1分发生DVT的OR值为1.60；多因素分析显示，调整危险因素评分后LCIV最小短径每减少1 mm、LCIV受压比例每增加10%发生血栓形成的OR值分别为2.35、3.50，调整LCIV最小短径后VTE危险因素评分每增加1分发生血栓形成的OR值为1.98，见表2。LCIV受压与髂股静脉血栓形成发生概率呈线性相关，见图2。统计分析显示，髂股静脉血栓形成发生概率在固定LCIV最小短径后，随VTE危险因素评分增加逐渐增加，随着不同危险因素评分和LCIV最小短径增大则逐渐降低；在固定LCIV受压比例后，随着危险因素评分增加呈现逐渐增加趋势，随着不同危险因素评分和LCIV受压比例增大则逐渐升高，见图3。基于LCIV受压比例和VTE危险因素评分建立的髂股静脉血栓形成风险预测模型P（髂股静脉血栓形成发生概率）exp（logit P）/1+exp（logit P），logit P9.070.61VTE危险因素评分0.13LCIV受压比例。ROC评价模型显示，logit P、VTE危险因素评分、LCIV受压比例的曲线下面积（AUC）分别为0.940、0.651、0.920，Youden指数最大时所对应最 佳 分 界 点 分 别 为0.076、1.50分、59.395%。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型矫正能力显示，该模型具有良好的矫正能力（2=6.760，df=8，P=0.563）。k折交叉验证对模型外部验证结果见表3。表1两组年龄、测量指标及危险因素评分比较参数治疗组（n=93）对照组（n=93）t/Z值P值年龄（岁）57.116.956.916.90.370.713RCIV最小短径（mm）11.312.4611.052.740.700.485LCIV受压比例（%）77.1012.88 42.1121.2214.130.01LCIV最小短径（mm）2.611.546.292.5412.090.01VTE危险因素评分1（0，2）0（0，1）15.240.01DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.10024681012LCIV短径（mm）LCIV受压比例（%）DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.10020406080100图2LCIV受压与髂股静脉血栓形成相关性373介入放射学杂志2023年4月第32卷第4期J Intervent Radiol 2023，Vol32，No4图3LCIV受压和VTE危险因素协同作用引起髂股静脉血栓形成3讨论血流瘀滞、血液高凝状态和血管内皮损伤是VTE形成的3个基本要素12。随着LCIV受压程度加重，势必出现左下肢静脉血流瘀滞，可能会在其他VTE危险因素相互作用下引起DVT。已有研究证实LCIV受压与左下肢DVT相关3，13-14。本研究通过校正其他VTE危险因素进行统计分析，再次验证LCIV受压与髂股静脉血栓形成相关。然而Carr等13的研究仅纳入女性患者且样本量较小，所选VTE危险因素及其评分未经系统验证。Chen等14的研究虽含男女患者，但所选择VTE危险因素过于局限，样本量亦偏小。相比之下，本研究纳入男女患者，根据临床常用且被指南推荐的Padua血栓风险评估量表选择VTE危险因素并予以评分15，样本量显著增加，研究结论无疑更具说服力。LCIV受压与其他VTE危险因素在DVT形成过程中的相关作用鲜见报道。有研究显示，无症状人群中LCIV受压比例50%者占36.7%，70%者占16.7%4。另有研究发现，健康人群、左下肢DVT人群中LCIV受压比例存在较大重叠，分别为0%68%、45%100%6。这提示在探究LCIV受压是否继发DVT时，不应单纯考虑其他VTE危险因素，而应整合LCIV受压程度进行分析。本研究结果显示，LCIV受压比例与其他VTE危险因素存在协同作用，共同导致髂股静脉血栓形成；基于两者风险权重所建预测模型具有良好的区分能力、矫正能力和稳定性，因而具有较高的预测效能。建立VTE风险评估模型旨在帮助医护人员对患者进行危险分层，进而对危险人群实施合理的血栓预防措施。区别于既往预测模型或量表，本研究首次引入LCIV受压作为VTE危险因素，采用在中国人群得到验证的Padua血栓评估模型对危险因素进行评分16-17，建立左髂股静脉血栓形成风险预01234024681012LCIV短径（mm）3.8LCIV短径（mm）3.8LCIV短径（mm）2.32.33.83.86.4score=1score=0score=2score=3score=4+DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.10DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.10DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.1001234危险因素评分LCIV短径（mm）危险因素评分63.89DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.10DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.10DVT发生概率10.90.80.70.60.50.40.30.20.10LCIV短径（mm）020406080100score=1score=0score=2score=3score=4+01234危险因素评分LCIV受压比例（%）63.8LCIV受压比例（%）80.6542.4763.8963.8980.6501234危险因素评分表3k折交叉验证结果组号预测准确性训练准确性10.7780.87520.8330.88130.9440.86340.8420.87450.8950.86860.8330.88170.8500.87380.7890.86890.8420.862100.8330.863xs0.8440.0480.8710.007374介入放射学杂志2023年4月第32卷第4期J Intervent Radiol 2023，Vol32，No4测模型，对临床实践具有一定的指导价值。美国血液病学会2018年VTE防控指南建议，若Padua评分4分，不推荐进行药物预防性抗凝18。但若将LCIV受压比例和Padua评分同时纳入分析，那么根据本研究所建立模型可计算得出Padua评分2分、受压比例75%患者左髂股静脉血栓形成发生概率为86%，而受压比例90%患者发生概率则升至98%，这提示有必要进行药物预防性抗凝。对影像医师而言，在原有盆腹腔影像报告基础上提供LCIV受压比例（尤其是存在重度受压时），对防控左髂股静脉血栓形成无疑具有积极意义。本研究不足：作为单中心回顾性研究，选择性偏倚和信息偏倚不可避免，代表性有所欠缺；未对两组患者进行VTE遗传性危险因素筛查；所建立模型验证只进行内部和组外验证，需开展前瞻性研究外部验证其可靠性。参 考 文 献1MayR，ThurnerJ.Thecauseofthepredominantlysinistraloccurrenceof thrombosis of the pelvic veinsJ.Angiology，1957，8：419-427.2Cockett FB，Thomas ML.The iliac compression syndromeJ.BrJ Surg，1965，52：816-821.3Narayan A，Eng J，Carmi L，et al.Iliac vein compression as riskfactor for left-versus right-sided deep venous thrombosis：case-control studyJ.Radiology，2012，265：949-957.4Kibbe MR，Ujiki M，Goodwin AL，et al.Iliac vein compression inan asymptomatic patient populationJ.J Vasc Surg，2004，39：937-943.5Nazzal M，El-Fedaly M，Kazan V，et al.Incidence and clinicalsignificance of iliac vein 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