新血栓风险评估模型对恶性肿瘤患者静脉血栓形成的预测价值

摘要

目的：构建一种新的血栓风险评估模型，评估其对恶性肿瘤患者并发静脉血栓栓塞（VTE）的预测能力，为早期预测具有VTE高风险的恶性肿瘤患者提供依据。方法：纳入128例未接受过治疗的恶性肿瘤患者，将其中40例在确诊恶性肿瘤2个月内被诊断为VTE的患者作为VTE组，88例未出现VTE者作为非VTE组。比较和分析各组患者的临床危险因素和实验室检测指标，分析患者血栓事件的类型，根据受试者工作特征（ROC）曲线分析凝血酶-抗凝血酶复合物（TAT）、α2-纤溶酶原激活剂-纤溶酶原激活剂抑制剂复合物（PIC）、D-二聚体（D-dimer）和纤维蛋白（原）降解产物（FDP）在恶性肿瘤并发VTE中的诊断价值。采用多变量Logistic回归分析法分析临床危险因素和生物标志物与恶性肿瘤并发VTE的相关性。构建由TAT≥0.70μg·L-1、低分化和心血管危险因素组成的新血栓风险评估模型。根据模型的显著性、拟合优异度、校准曲线和C值评估模型对恶性肿瘤并发VTE事件的预测概率。采用模型的C值和决策曲线分析（DCA）比较新血栓风险评估模型、COMPASS-CAT风险评分（CRS）和Khorana风险评分（KRS）评估恶性肿瘤患者并发VTE的临床应用价值。结果：VTE组患者血浆TAT (P<0.001)、 PIC (P<0.001)、 D-dimer (P<0.05)和FDP (P<0.01)水平均高于非VTE组；与无心血管危险因素、低分化和淋巴转移的患者比较，有心血管危险因素（P<0.001）、低分化（P<0.001）和淋巴转移（P<0.05）的恶性肿瘤患者更容易发生VTE。VTE事件中，大部分（65%） VTE类型为单独深静脉血栓栓塞（DVT）。ROC曲线分析，TAT和PIC的曲线下面积（AUC值）、敏感度和特异度均高于D-dimer和FDP。TAT≥0.70μg·L-1(P<0.05)、低分化（P<0.01）和心血管危险因素（P<0.01）是恶性肿瘤患者发生VTE的独立危险因素。构建了由TAT≥0.70μg·L-1、低分化和心血管危险因素组成的新血栓风险评估模型。新的风险评估模型有较高的拟合优度（P=0.805）和良好的内部验证（χ2=75.266,P<0.001）。采用ROC曲线分析新血栓风险预测模型、CRS和KRS的C值分别为0.908、0.676和0.541，使用DCA曲线分析新血栓风险评估模型、CRS和KRS的临床预测价值，与CRS和KRS比较，构建的新血栓风险评估模型具有更高的净获益率。结论：TAT和PIC早期预测VTE高风险的恶性肿瘤患者较D-dimer具有更高的诊断效能。对于本研究纳入的恶性肿瘤患者，由TAT≥0.70μg·L-1、低分化和心血管危险因素构建的新血栓风险评估模型诊断效能和临床预测价值均优于CRS和KRS。

关键词

恶性肿瘤 / 静脉血栓栓塞 / 生物标志物 / 风险因素 / 风险评估模型