骨科是发生静脉血栓栓塞的高危科室，骨科病人下肢深静脉血栓（deep vein thrombosis,DVT）发生率为2.4%～6.49%[1],DVT是术后病人常见并发症之一，也是导致医院内病人非预期死亡的重要原因之一。DVT发生影响因素较多，除自身因素外，麻醉、手术方式、特殊手术体位导致的长时间制动等术中因素也可增加DVT发生风险[2]。目前，国内外骨科静脉血栓栓塞症防治指南和专家共识多对术前及术后各类预防和评估给予关注[3,4]，且主要采用Caprini评估工具对术前、术后高危人群进行风险评估[3]，对术中高危风险因素关注较少，部分指标在亚洲人群中探索较少，创伤骨科病人特异性危险因素研究缺乏[5]，可能导致术后动态评估不精准、预防措施无差异、真正高危人群未被及时发现等问题。因此，构建骨科手术病人术中血栓形成风险的预测模型对有效预防DVT具有重要意义。现有骨科大手术病人DVT预测多通过回归方程实施，其过程复杂不便于临床应用[6]。列线图通过将多个预测指标进行整合实现个体化预测，并将结果进行可视化展示，已被证明在急性期脑卒中病人DVT风险预测[7]、中老年病人院内DVT风险预测中具有良好效果[8]。本研究将术中发生DVT的风险因素纳入围术期一体化评估，建立列线图预测模型，以期为骨科病人DVT发生风险进行预警，也为临床医护人员精准评估、制定个体化预防措施提供依据。

1、对象与方法

1.1 研究对象

于2021年1月—2022年12月，选取我院收治的需要进行骨科手术治疗的病人作为研究对象。纳入标准：1）接受相应的骨科手术治疗；2）年龄≥18岁；3）认知良好，能够配合临床护理；4）出院时病情稳定且无术后并发症；5）病人临床资料完整、准确。排除标准：1）术前已诊断DVT;2）存在凝血功能障碍；3）有严重心脑血管疾病和恶性肿瘤。采用10EPV法计算样本量，即每个变量应有10个样本，有序多分类变量需（n-1）×10个样本（n为分类数目）[9]。韩哲等[10]对髋关节置换术后DVT危险因素的系统回顾发现，性别、年龄、体质指数（BMI）、高血压病史、麻醉方式、手术时间等均为髋关节置换术后病人发生DVT的危险因素，本研究在此基础上，结合骨科病人特点及手术情况，最终纳入21个变量，其中有序多分类变量包括9个指标，因本研究为非随机对照试验，需扩大样本量以提升结果的普适性，故考虑10%的失访率，测算样本量为[12×10+(3-1）×10×4+(4-1）×10×4+(5-1）×10]/0.9=400例。本研究最终纳入病人423例。将2021年1月—2022年4月符合标准的272例行骨科手术的病人作为建模组，构建DVT风险预测模型；将2022年5月—12月符合标准的151例行骨科手术的病人作为外部验证组，验证模型的预测效能。

1.2 研究方法

1.2.1 DVT判断方法

依据中国医师协会血管外科医师分会静脉学组编制的《常见静脉疾病诊治规范（2022年版）》[11]诊断DVT。经静脉多普勒超声检查，诊断如下：1）静脉腔内有强弱不等的实性回声，且部分或全部占据血管腔。2）探头加压，管腔不被压瘪或部分被压瘪。3）在完全性深静脉栓塞的情况下，彩色多普勒和脉冲多普勒不能检测到病变部位或其近端或远端的血流，压迫远端肢体后血流不会增加。4）深静脉部分被栓塞，脉冲多普勒在非栓塞部位记录的血流信号是1个连续的血流频谱，不随呼吸用力而改变。在彩色多普勒中没有充盈的血流，部分病人在压迫肢体远端时仅见少量血流。

1.2.2 调查工具

综合运用文献研究法、课题组讨论、专家小组会议法等编制病人发生DVT相关危险因素调查表。调查表设计原则为：所有因素可量化且便捷可取，为临床常用指标；具有针对性，能反映所要评估的内容。调查表包括4部分：1）一般资料，如性别、年龄、BMI;2）既往病史，如高血压、糖尿病、冠心病、脑梗死；3）实验室检查指标，如凝血酶原时间、血小板计数、血红蛋白、D-二聚体、C反应蛋白；4）手术室指标，如手术时长、术中体位、手术类型、是否使用骨水泥、是否使用止血带、麻醉类型、术中出血量、术中是否输血、是否有深静脉置管。

1.2.3 资料收集方法

由课题组2名具有全日制本科学历、2年以上骨科临床护理工作经验的护士收集病人病历资料。调查前对参与调查的护士进行系统性的专业培训，通过骨科护士长考核后进行调查。研究人员通过查看电子医疗系统收集病人术前一般资料、既往病史，并在术后48 h内收集病人手术室指标及实验室检查指标结果。

1.3 统计学方法

将收集的数据采用Epi Data双人录入，有问题的数据进行第3次录入。采用SPSS 25.0软件对数据进行分析，R语言进行列线图构建。定性资料采用频数、百分比（%）表示，组间比较采用χ2检验、Fisher精确概率法。采用单因素和多因素Logistic回归分析骨科术中病人DVT发生的风险因素，将单因素分析中P<0.05的变量纳入多因素Logistic回归模型，进行线性和逻辑回归分析，对混杂因素进行调整，计算调整后的比值比（OR）和95%置信区间（95%CI）。所有假设均采用双尾检验，以P<0.05表示差异有统计学意义。将Logistic回归模型作为最终预测模型，并通过列线图进行可视化展示。绘制受试者工作特征（receiver operator characteristic,ROC）曲线，计算曲线下面积（area under curve,AUC），采用Hosmer-Lemeshow评价模型的预测能力和拟合优度。

2、结果

2.1 病人一般资料

423例病人中，男199例（47%），女224例（53%);97例发生DVT,DVT发生率为23%，其中，下肢DVT为86例（89%）[右下肢DVT为27例（28%）、左下肢DVT为39例（40%），双下肢DVT为20例（21%）]，上肢DVT为11例（11%）。建模组272例病人中68例发生DVT,DVT发生率为25%；外部验证组151例病人中29例发生DVT,DVT发生率为19%。

2.2 模型构建

2.2.1 骨科术中病人DVT发生影响因素的单因素分析

根据是否发生DVT将建模组分为DVT组和非DVT组，并基于此进行骨科术中病人DVT发生影响因素的单因素分析，结果见表1。  

表1 骨科术中病人DVT发生影响因素的单因素分析  

(1)采用Fisher精确概率法。

2.2.2 骨科术中病人DVT发生影响因素的多因素分析

将单因素分析中有统计学意义的变量作为自变量，将是否发生DVT作为因变量，进行Logistic回归分析。结果显示，年龄、BMI、D-二聚体、手术时长、术中是否输血、术中出血量和是否使用骨水泥是骨科术中病人DVT发生的影响因素。自变量赋值方式见表2，骨科术中病人DVT发生影响因素的多因素分析结果见表3。  

表2 自变量赋值方式    

表3 骨科术中病人DVT发生影响因素的多因素分析 

2.2.3 骨科术中病人DVT发生风险列线图的构建

基于Logistic回归结果，纳入骨科术中病人DVT发生的影响因素构建风险预测模型，Logistic回归方程为-4.349+0.875×年龄+0.745×BMI+0.940×术中是否输血+1.085×D-二聚体+0.361×手术时长+0.401×术中出血量+1.756×是否使用骨水泥，绘制可视化列线图，列线图中每个因素均有对应分值，各因素分值相加即为总分，根据总分可以获得相应的DVT发生概率。见图1。

图1 骨科术中病人DVT发生风险列线图   

2.3 模型检验

采用Hosmer-Lemeshow对模型进行拟合优度检验，χ2=1.643,P=0.897。采用ROC曲线检验模型的灵敏度和特异度，以约登指数最大值判断模型的最佳诊断界值。构建的模型AUC为0.872，约登指数最大值为0.750，最佳临界值为0.079，灵敏度为75%，特异度为86%，见图2。

图2 建模组ROC曲线  

2.4 模型的验证

基于外部验证组进行模型外部验证，151例病人中预测发生DVT者20例，实际发生DVT者29例。外部验证组AUC为0.837，约登指数最大值为0.728时，对应的灵敏度为72%，特异度为82%，诊断值为0.165。见图3。

图3 外部验证组ROC曲线   

3、讨论

3.1 构建的骨科术中病人DVT发生风险预测模型实用性和准确性较高

本研究结果显示，423例骨科手术病人中97例发生DVT,DVT发生率为23%，低于Bui等[12]研究结果（27%～50%），可能与近年来医护人员加强了对DVT的预防有关。DVT不仅影响病人术后恢复和生活质量，还可能引发肺动脉栓塞（pulmonary embolism,PE），严重者可导致死亡[13]。DVT是动态发展的过程，明确术中危险因素，进行个体化的预测，在术中尽早精准识别高危人群，有利于提高预警有效性，采取个体化措施[2]。本研究基于年龄、BMI、D-二聚体、手术时长、术中是否输血、术中出血量和是否使用骨水泥建立列线图，医护人员可根据病人各影响因素的不同水平计算出病人发生血栓的风险，与常用的Caprini模型相比，此模型对骨科手术病人DVT发生风险的预测精准度更高、计算方式更加便捷，有利于一线医护工作者快速甄别高危人群，并对不同病人施加针对性的预防措施。本研究建模组AUC为0.872，外部验证组AUC为0.837，说明模型识别骨科术中病人DVT发生风险的能力较强，区分度较高。拟合优度检验中χ2=1.643,P=0.897，说明该模型预测病人发生DVT的概率与DVT实际发生率接近，具有较高的准确性。

3.2 骨科术中病人DVT发生的影响因素

3.2.1 手术时间延长可能增加DVT发生风险

本研究结果显示，手术时间延长是DVT发生的危险因素。有研究者就不同骨科手术时长对DVT发生率的影响进行研究分析，结果显示，手术时间≤2 h的病人DVT发生率为13.7%，手术时间>2 h的病人DVT发生率为26.0%[14]；手术时间>197 min的病人出现DVT的可能性是手术时间较短病人的3.733倍[15]。表明手术时长对DVT的发生有影响，可能是由于手术时间延长，切口暴露于空气中的时间增加，导致机体释放过量炎性因子，进而促进DVT的发生。同时，病人长时间处于手术特定体位，可能导致血流速度减慢，凝血风险增高等，促进DVT发生[16]。因此，应加强对手术持续时间较长病人的术中风险评估，给予标准的物理预防措施，做好病情观察；手术操作者应不断提高手术技能、规范手术流程，从而缩短手术时间，降低DVT发生风险；术后应加强病人的交接班，制定风险应急预案等防范措施。

3.2.2 术中输血可能增加DVT发生风险

本研究结果显示，术中输血的病人发生DVT的风险是未输血病人的2.559倍，与Jiang等[17]研究结果相似。Goel等[18]的研究表明，输血增加了DVT及PE发生风险，是下肢DVT发生的独立危险因素，可能是由于输血促进了全身炎症反应综合征的发生，炎症反应与高凝状态密切相关。已有研究指出，库存血液经过常规滤器洗涤后仍然会有碎粒、血块，病人输入库存血会在不同程度上导致DVT发生率增高，加之病人患肢在术中长时间处于静止状态，血流速度缓慢，容易导致血栓发生[19]。提示要控制术中切口出血量，减少输血，将术后发生DVT的风险降低；如需输血，应优先考虑自体输血，降低因输入库存血导致DVT发生[2]；禁止从输血通路输注其他液体，以免发生化学反应，增加血栓发生风险。

3.2.3 术中出血量较多可能增加DVT发生风险

本研究结果显示，出血量较大的病人DVT发生风险较大。《手术室静脉血栓栓塞症预防与护理专家共识》[2]表明，术中出血量≥400 m L是DVT发生的危险因素。罗翠芳等[20]对88例全髋关节置换术病人术后DVT形成的影响因素进行研究，结果显示，术中出血量>400 m L的病人，DVT发生率较高。术中切除组织时，内皮细胞会受到不同程度损伤，可能导致过度失血[21]。术中出血量过多会引起凝血因子和抗凝因子失衡，机体血压降低，血容量下降，外周血管收缩，血流速度变缓，凝血功能持续处于高凝状态，从而导致DVT发生。

3.2.4 术中使用骨水泥可能增加DVT发生风险

本研究结果显示，术中使用骨水泥是骨科病人发生DVT的独立危险因素之一，与已有研究结果[10,22]一致。这可能是由于骨水泥注入过程中，一旦进入静脉系统，其固化过程可引起血栓形成。提示医护人员在使用骨水泥过程中应加强规范化的应用和管理，明确操作流程，减少不当操作对病人的影响，预防DVT发生。

3.2.5 年龄较大、BMI及D-二聚体较高可能增加DVT发生风险

本研究结果显示，年龄较大、BMI较高可能增加DVT发生风险，与已有研究结果[19,20,21,22,23]相似。可能是由于随着年龄增长、体重增加，病人身体机能下降，代谢异常，静脉血管功能呈退行性变化，内源性凝血和纤溶系统异常，血液瘀滞相对严重，增加了DVT发生风险。D-二聚体是血栓形成的特异性标志物，是目前DVT实验室检查的主要指标之一。Freund等[24]研究发现，D-二聚体增加与DVT发生风险呈正相关。本研究结果显示，D-二聚体≥500μg/L的病人DVT发生风险是D-二聚体<500μg/L病人的2.959倍。因此，医护人员在术中更应重视D-二聚体较高的病人，做好相应预防措施；鼓励D-二聚体较高的病人术前及术后增加肢体运动，尽可能减少卧床时间，从而改善血液循环，预防DVT发生[12]。

3.3 创新与局限性

本研究创新之处在于将术中危险因素纳入DVT一体化预防，聚焦手术过程中的风险因素，利用Logistic回归筛选重要因素，并通过列线图直观预测DVT发生率，为术中、术后预防DVT提供客观指标，也为医务人员更精准地对DVT进行预防和诊疗提供依据，弥补了Caprini量表对术中评估不精准的不足。同时，本研究也存在不足之处：止血带和全身麻醉剂的使用可能导致DVT发生[25]，但本研究并未得出二者与DVT间的关系，后续需纳入更多数据进行探索；本研究样本仅来源于1所医院，存在一定的偏差，未来可考虑进行多中心、大样本研究，使结果更具可靠性，为临床早期识别血栓高危人群提供参考。

4、小结

本研究发现，年龄、BMI、D-二聚体、手术时长、术中是否输血、术中出血量和是否使用骨水泥是骨科术中病人DVT发生的影响因素。本研究构建的骨科术中病人DVT发生风险预测模型及列线图有利于临床医护人员有效甄别高危病人，及时采取相应的预防措施，降低术后DVT发生。

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基金资助:河南省卫生与健康委员会联合共建项目,编号:LHGJ20210818;

文章来源:吕梦爽,郑喜灿,谢素丽,等.骨科术中病人深静脉血栓发生风险预测模型的构建与验证[J].护理研究,2024,38(10):1711-1718.