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Caprini与Khorana风险评估量表对恶性肿瘤患者发生静脉血栓栓塞症的预测价值.pdf

1、揖基金项目铱四川省卫健委普及应用项目(编号:21PJ076),四川省资阳市科技计划项目(编号:Zykjjsc20鄄yyjc鄄2022鄄17)揖通讯作者铱毛孝容C Ca ap pr ri in ni i 与与 K Kh ho or ra an na a 风风险险评评估估量量表表对对恶恶性性肿肿瘤瘤患患者者发发生生静静脉脉血血栓栓栓栓塞塞症症的的预预测测价价值值唐摇 敏1a,毛孝容2a,李摇 敏1a,李云鹂1b,吕琴2b,陈摇 强1c,谭摇 详1b(1.四川省安岳县人民医院摇 a.护理部,b.血液肿瘤科,c.医务部,四川 资阳 642350;2.四川省医学科学院四川省人民医院a.护理研究中心,b.

2、呼吸与危重症医学科,四川 成都 610072)揖摘要铱摇 目的摇 探讨 Caprini 与 Khorana 量表对恶性肿瘤患者静脉血栓栓塞症(VTE)发病风险的预测价值。方法摇 回顾性分析安岳县人民医院 2019 年 1 月至 2021 年 12 月收治的恶性肿瘤患者的临床资料,观察组为合并 VTE 的98 例患者,对照组为按照接近 1:2 比例选取的未合并 VTE 的 173 例患者。采用 ROC 曲线探讨 Caprini 评分与 Khorana 评分对恶性肿瘤患者发生 VTE 的预测效果。结果摇两组患者在 Caprini 评分和 Khorana 评分分级中的人数占比差异有统计学意义(P0郾

3、 05),Logistic 多元回归分析结果显示肿瘤分期、年龄、血小板计数、近 2 周内化疗史是恶性肿瘤患者发生 VTE 的危险因素(P0郾 05);ROC 曲线分析显示,联合预测模型的 AUC(0郾 820,95%CI:0郾 767 0郾 872)高于 Caprini 评分(0郾 796,95%CI:0郾 743 0郾 849)或 Khorana 评分(0郾 761,95%CI:0郾 698 0郾 823)单独预测的结果(P0郾 05)。联合预测模型的敏感度、特异度分别为81郾 5%和 74郾 8%。结论摇 使用 Caprini 与 Khorana 风险评估量表联合预测对恶性肿瘤患者发生 V

4、TE 的预测价值更高,值得推广。揖关键词铱摇 预测价值;Caprini 量表;Khorana 量表;静脉血栓栓塞症揖中图分类号铱 R473郾 73摇 摇 摇 揖文献标志码铱 A摇 摇 摇 揖文章编号铱 1672鄄6170(2023)06鄄0178鄄04Predictive value of Caprini and Khorana risk assessment scales for venous thromboembolismin patients with malignant tumors摇TANG Min1a,MAO Xiao鄄rong2a,LI Min1a,LI Yun鄄li1b,LV

5、Qin2b,CHEN Qiang1c,TAN Xiang1b摇(1a.Nursing Department,1b.Hematology鄄Oncology Department,1c.MedicalDepartment,Anyue County People忆s Hospital,Ziyang 642350,China;2a.Nursing Research Center,2b.Pul鄄monary and Critial Care Medicine,Sichuan Academy of Medical Sciences&Sichuan Provincial People忆sHospital,C

6、hengdu 610041,China)揖Corresponding author铱摇 MAO Xiao鄄rong揖Abstract铱摇 Objective摇 To explore the predictive value of Caprini and Khorana scales for the risk of venous thromboembolism(VTE)in patients with malignant tumors.Methods摇Clinical data of malignant tumor patients admitted to Anyue County People

7、忆sHospital from January 2019 to December 2021 were retrospectively analyzed.An observation group had 98 patients with VTE,and acontrol group had 173 patients without VTE.The ratio of patients in the two groups was nearly 1:2.ROC curve analysis was used toanalyze the predictive effect of Caprini scor

8、e and Khorana score on the occurrence of VTE in patients with malignant tumors.Results摇There were significantly differences in number of patients in the Caprini score and Khorana score between the two groups(P0郾 05).Multinomial logistic regression analysis showed that tumor stage,age,platelet count,

9、and chemotherapy history within past 2 weekswere risk factors for VTE in these cancer patients(P0郾 05).ROC curve analysis showed that the area under curve(AUC)of thecombined prediction model was 0郾 820(95%CI:0郾 767 0郾 872).This was higher than 0郾 796(95%CI:0郾 743 0郾 849)of Capriniscore or 0郾 761(95%

10、CI:0郾 698 0郾 823)of Khorana score.The sensitivity and specificity of the combined prediction model were81郾 5%and 74郾 8%,respectively.Conclusions摇 The combined detection of Caprini and Khorana risk assessment scale has a higherpredictive value for the incidence of VTE in patients with malignant tumor

11、s.It is worthy of promotion.揖Key words铱摇 Predictive value;Caprini score;Khorana score;Venous thromboembolism摇摇静 脉 血 栓 栓 塞 症(venous thromboembolism,VTE)在恶性肿瘤患者中的发病率是常人的 5 9倍1,2,且仍在逐年增加1。作为恶性肿瘤主要的并发症之一,VTE 严重影响着患者的生存质量,增加治疗难度和医疗费用。目前恶性肿瘤患者 VTE的检出率在临床上层次不齐,预测难度大3。假阳性或假阴性的诊断预测会造成过度或不足的血栓预防治疗,其均能够对患者的预后产

12、生不良的影响4。因此,对于 Caprini 与 Khorana 风险评估量表是目前临床上常用的 VTE 风险预测量表。Caprini量表较简约,偏向外科手术治疗的患者5,Khorana量表更适合门诊初筛或住院化疗患者的预后预测。然而在临床上针对恶性肿瘤患者的检测稳定性均波动较大,预测效果不明确。本研究通过病例对照法,探究 Caprini 与 Khorana 量表对恶性肿瘤患者VTE 发病风险的预测价值,为 VTE 早期预防强度的选择提供临床依据。871摇 实用医院临床杂志 2023 年 11 月第 20 卷第 6 期摇1摇 资料与方法1.1摇 一般资料摇 2019 年 1 月至 2021 年

13、12 月安岳县人民医院收治的恶性肿瘤患者,纳入标准:淤患者经过病理检查和影像学检查确诊为恶性肿瘤;于治疗前患者心脏、肾脏等重要器官无明显缺陷;盂患者预计生存期大于 2 个月;榆患者对研究内容知晓并同意。排除标准:淤患者凝血功能有障碍或患有类似疾病;于患者身体在治疗期间存在明显出血倾向的受伤;盂患者 1 周内使用过抗凝或类似功能的药物。其中合并 VTE 患者 98 例作为观察组,男51 例,女 47 例,年龄 28 86 岁。包括肺癌患者 35例、恶性淋巴瘤患者 8 例、胃癌患者 9 例、结直肠癌患者 7 例、乳腺癌患者 5 例、肝癌患者 5 例、胰腺癌患者 4 例、宫颈癌患者 4 例、卵巢癌患

14、者 4 例、子宫内膜癌患者 4 例,以及其他类型肿瘤患者 13 例。按照接近 1 颐 2 的比例选取年龄、性别、肿瘤类型等一般情况相接近的非合并 VTE 恶性肿瘤患者 173 例作为对照组。1.2摇 方法摇 采用 Caprini 量表和 Khorana 量表对所有患者进行 VTE 风险测评,计算患者的得分情况,以病理和影像学检测结果为金标准,对上述量表的预测价值进行评估。Caprini 量表包括病史、实验室检查结果、手术史等评测方向,共 4 大项暴露因素,每种因素根据其危险程度被赋值为 1 5 分,根据患者总得分对其 VTE 风险进行评估,其危险程度共分为 4 档,包括极低风险(0 分)、低风

15、险(1 2 分)、中风险(3 4 分)、高风险(逸5 分)6。Khorana 量表包括癌症种类、生化指标、身体指数等评测方向等,共 6 大项暴露因素,每种因素根据其危险程度被赋值为 1 2 分,其危险程度共分为 4 档,包括低风险(0 分)、中风险(1 分)、高风险(2 分)、极高风险(逸3 分)5。1.3 摇统 计 学 方 法 摇应 用 SPSS 20郾 0 软 件 和GraphPad Prism 9郾 4 软件进行数据分析和绘图。计数资料以例数(%)表示,比较采用卡方检验或Fisher 确切概率法;计量资料以均数依标准差表示,组间比较采用独立样本 t 检验;多因素分析采用Logistic

16、多元回归分析;等级资料的比较采用 Mann鄄Whitney U 检验;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),根据 Youden 指数确定诊断截断值。P0郾 05 为差异有统计学意义。2摇 结果2.1摇两组恶性肿瘤患者 Caprini 评分和 Khorana评分比较摇 观察组和对照组均无“极低风险冶和“低风险冶等级的患者,两组在 Caprini 评分和 Khorana评分分级中的人数占比差异均有统计学意义(P0郾 05)。见表 1。表 1摇 两组恶性肿瘤患者 Caprini 评分和 Khorana 评分比较(n)变量对照组(n=173)观察组(n=98)ZPCaprini

17、评分极低风险(0 分)00-5郾 2220郾 001低风险(1 2 分)69中风险(3 4 分)11320高风险(逸5 分)5469Khorana 评分低风险(0 分)00-2郾 1460郾 032中风险(1 分)7622高风险(2 分)6765极高风险(逸3 分)30112.2摇 两组恶性肿瘤患者临床资料比较摇两组患者在年龄、血小板计数、肿瘤分期、中心静脉置管、近 1月内手术史、近 2 周内药物化疗史等方面比较,差异有统计学意义(P0郾 05)。见表 2。表 2摇 两组恶性肿瘤患者临床资料比较项目对照组观察组统计量P年龄(岁)57郾 32依13郾 0961郾 99依12郾 10t=-2郾 8

18、960郾 004白细胞计数 WBC(伊109/L)5郾 41依4郾 015郾 84依3郾 56t=-0郾 8720郾 384血红蛋白浓度 HGB(g/L)95郾 85依21郾 7494郾 02依15郾 36t=0郾 7350郾 463血小板计数 PLT(伊109/L)247郾 58依115郾 12294郾 41依105郾 43t=-3郾 3150郾 001体质指数 BMI(kg/m2)23郾 39依2郾 2223郾 84依2郾 93t=-1郾 4240郾 156肿瘤分期(n)I/II 期11432字2=27郾 8210郾 01971摇 实用医院临床杂志 2023 年 11 月第 20 卷第 6

19、 期摇项目对照组观察组统计量PIII/IV 期5966中心静脉置管(n)是12987字2=11郾 9990郾 001否5411近 1 月内创伤史(n)是42-0郾 875否16997近 1 月内手术史(n)是9673字2=9郾 6200郾 002否7725VTE 病史(n)是17296-0郾 562否22使用促红细胞生成素(n)是159字2=0郾 0200郾 887否15889近 2 周内化疗史(n)是9265字2=4郾 4370郾 035否8133性别(n)男9151字2=0郾 0080郾 929女82472.3摇 恶性肿瘤患者发生 VTE 的危险因素分析摇Logistic 多元回归分析结果

20、显示,肿瘤分期、年龄、血小板计数、近 2 周内化疗史是恶性肿瘤患者发生VTE 的危险因素(P0郾 05)。见表 3。表 3摇 恶性肿瘤患者发生 VTE 的危险因素分析因素B标准误Wald 字2POR95%CI肿瘤分期0郾 7930郾 3465郾 2390郾 0222郾 2101郾 121 4郾 359年龄0郾 0500郾 01510郾 6370郾 0011郾 0511郾 020 1郾 083血小板0郾 0060郾 00217郾 0470郾 011郾 0061郾 003 1郾 009近 2 周内化疗史0郾 7730郾 3963郾 7920郾 0480郾 4620郾 212 1郾 007常数项-5

21、郾 7811郾 37917郾 5700郾 010郾 0032.4摇 Caprini 评分、Khorana 评分及联合模型对恶性肿瘤患者发生 VTE 的预测价值摇ROC 曲线结果显示,联合预测模型的 AUC 高于 Caprini 评分及Khorana 评分单独预测(P0郾 05),三种预测模型的截断值分别为 7郾 5、3郾 5、0郾 61,敏感度为 70郾 5%、75郾 1%,81郾 5%,特 异 度 为 70郾 4%、82郾 7%和74郾 8%。见表 4。表 4摇 Caprini 评分、Khorana 评分及联合模型对恶性肿瘤患者发生 VTE 的预测分析变量AUCP95%CI截断值敏感度(%)

22、特异度(%)Caprini 评分0郾 7960郾 0010郾 743 0郾 8497郾 570郾 570郾 4Khorana 评分0郾 7610郾 0010郾 698 0郾 8233郾 575郾 182郾 7联合预测模型0郾 8870郾 0010郾 826鄄0郾 9220郾 6181郾 574郾 83摇 讨论肿瘤相关的 VTE 已成为肿瘤患者死亡的重要原因,其死亡率甚至仅次于肿瘤本身7。肿瘤患者发生 VTE 的风险相较于其他疾病偏高,这个能是由于肿瘤本身即为高凝状态,肿瘤细胞的肿块压迫和转移都可能会造成周围血管的血流减缓。加之抗肿瘤手术治疗或化疗也会对血管内皮产生直接损伤,从而激活凝血系统,增

23、加肿瘤患者发生 VTE 的风险8。研究表明,过度的抗凝预防或抗凝预防不及时都会对延长恶性肿瘤患者的疗程,影响预后并增加额外的治疗费用9。因此,对于恶性肿瘤患者发生 VTE 风险的准确评估成为临床上最重要且相对困难的任务。肿瘤相关 VTE 的发生受到多种因素的影响,包括抗肿瘤治疗的方式、静脉留置导管的影响、肿瘤分期分型、是否存在感染、手术开口方式等。此外,患者本身的身体情况,例如年龄、健康指数、抗凝基因差异、血液状态甚至卧床方式等也是其影响因素10 12。本研究中患者留置中心静脉不能认为是肿瘤患者 VTE 发生的危险因素,一方面可能是因为样本分布差异,另一方面可能是样本数081摇 实用医院临床杂

24、志 2023 年 11 月第 20 卷第 6 期摇目有限,远期研究可纳入更多的样本进一步探讨其影响结果。临床上常用的 VTE 风险评估量表主要也是根据各影响因素风险程度的大小,对患者整体情况进行评分,从而预测患者发生 VTE 的风险。Caprini 量表主要涉及内容侧重点为患者的年龄、肥胖情况等身体状况,以及患者是否合并一些其他疾病或身体异常情况,Khorana 量表内容主要侧重患者的血细胞相关的生化指标13,14。前者偏向外科手术治疗患者,而后者偏向化疗患者,两种量表各有侧重。本研究中 Caprini 量表评分预测的 AUC 为0郾 796,略高于 Khorana 量表的 0郾 761,表明

25、两种量表在恶性肿瘤患者 VTE 风险预测方面均有着不错的准确率。值得注意的是,本研究中 Caprini 量表评分预测的截断值为 7郾 5 分,远高于指南中患者“中风险冶和“高风险冶所对应的“3 4 分冶和“5 分冶,这一现象能够在一定程度上说明单独使用 Caprini 量表评分预测 VTE 风险时敏感度较低的原因。使用Caprini 量表时,当患者评分在 4 分或以上时,临床上认为其处于 VTE 中高风险,因此会进行一些不恰当或激进的抗凝预防措施,实际上很多患者并不会发生 VTE 情况,造成了一定的假阳性,增加了患者疗程的复杂性甚至可能削弱了患者正常的凝血功能,带来一定的并发症15。而 Kho

26、rana 量表评分预测的截断值为 3郾 5 分,与指南中的“极高风险冶得分相近,因此临床上使用 Khorana 量表时,假阳性情况相对于 Caprini 量表较低。此外,结果显示 Khorana量表评分预测的特异度高达 82郾 7%,远高于 Caprini量表的 70郾 4%,这可能是与 Khorana 量表内容偏向有关。Khorana 量表内容主要侧重患者的血细胞相关的生化指标,包括血小板计数、白细胞计数、血红蛋白情况等,这些都是与凝血系统相关的客观指标,当患者 Khorana 量表得分较低时,表明这些指标大多处于正常状态,患者发生 VTE 的概率较低,因此其预测阴性结果的准确率相对较高16

27、。Caprini量表侧重于恶性肿瘤患者的治疗方式,不同的治疗方式对患者凝血功能造成的损伤是因人而异的,并且差异较大,因此该量表对阴性结果的预测准确率偏低。在合并两种量表进行联合检测后,预测模型AUC 上升到了 0郾 887,这表明联合检测有着更高的覆盖率。在敏感度方面,联合检测为 81郾 5%,远高于使用两种量表进行单独预测,说明两种量表在阳性预测方面存在一定的互补面,因此联合检测十分必要。然而,联合预测模型在特异度方面没有明显的优势,临床上使用联合预测模型时需要注意假阴性的情况,避免患者错过最佳凝血预防的时机。综上,使用 Caprini 与 Khorana 风险评估量表联合预测对恶性肿瘤患者

28、发生 VTE 的预测价值更高,值得推广。揖参考文献铱1 周建,王庆元,秦长岭.原发性肝癌术后发生静脉血栓栓塞症的危险因素及 Caprini 风险预测模型的应用J.现代肿瘤医学,2022,30(12):2214鄄2218.2 Mulder FI,Horv佗th鄄Puh佼 E,Van ES,et al.Venous thromboem鄄bolismin cancer patients:a population鄄based cohort study J.Blood,2021,137(14):1959鄄1969.3 王佳晰,于浩,张师前.妇科肿瘤患者围手术期静脉血栓栓塞症预防的专家共识(2022 年版

29、)J.中华肿瘤防治杂志,2022,29(10):687鄄694.4 黄珏,刘雨婷,崔久嵬.肿瘤患者 VTE 风险评估模型的研究进展J.中国肿瘤临床,2021,48(23):1220鄄1224.5 林玲,吕静.基于 Caprini 风险评估的快速康复外科对胸腔镜肺癌切除术后患者围手术期高凝状态及静脉血栓栓塞症的预防作用J.实用医院临床杂志,2022,19(5):6鄄9.6 刘芯言,云洁,吴琪,等.Caprini 血栓风险评估表对肿瘤病人静脉血栓栓塞症诊断价值的 Meta 分析J.护理研究,2022,36(10):1764鄄1770.7 Eichinger S.Cancer associated

30、thrombosis:risk factors andoutcomesJ.Thromb Res,2016,140(Suppl 1):S12鄄7.8 Nasser NJ,Fox J,Agbarya A.Potential Mechanisms of Cancer鄄Realated Hypercoagulability J.Cancers(Basel),2020,12(3):566.9 姚宇婷,许启霞,庞颖颖,等.恶性肿瘤合并静脉血栓栓塞症临床特征分析及预测模型的评估J.中华全科医学,2021,19(05):723鄄726,808.10徐瑞华,石远凯,高远,等.内科肿瘤住院患者静脉血栓栓塞症的风

31、险 与 防 控 现 状 J.中 华 肿 瘤 杂 志,2021,43(10):1100鄄1104.11 Donnellan E,Khorana AA.Cancer and Venous ThromboembolicDisease:A ReviewJ.Oncologist,2017 22(2):199鄄207.12Ay C,Pabinger I,Cohen AT.Cancer鄄associated venous thrombo鄄embolism:Burden,mechanisms,and management J.ThrombHaemost,2017,117(2):219鄄230.13赖月容,姜月

32、,蒋超南,等.Caprini 静脉血栓风险评估量表预测妇科恶性肿瘤患者手术后静脉血栓形成及风险模型构建J.实用妇产科杂志,2021,37(12):918鄄923.14李宜瑶,施举红.肿瘤患者静脉血栓栓塞抗凝出血与复发风险研究进展J.中国肿瘤临床,2020,47(24):1287鄄1292.15褚玲玲,陈萍,冯丹,等.肿瘤相关静脉血栓栓塞症防治指南的质量评价及内容分析J.护理学报,2022,29(16):43鄄48.16刘东,田瀚,翟振国.新型凝血因子欲抑制剂在静脉血栓栓塞症中的循证医学证据与研究进展J.中华结核和呼吸杂志,2022,45(9):925鄄930.(收稿日期:2023鄄06鄄23;修回日期:2023鄄07鄄20)(本文编辑:彭摇 羽)181摇 实用医院临床杂志 2023 年 11 月第 20 卷第 6 期摇

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