Caprini评分联合凝血指标构建PICC 相关性血栓风险可视化模型

项晓婷，张会，苏畅，胡桑，张真，许静，仲蕾，陆雅维

（1.安徽医科大学护理学院，安徽 合肥 230601；2.安徽医科大学第一附属医院，安徽 合肥 230032；3.安徽省公共卫生临床中心，安徽 合肥 230032）

PICC 相 关 性 血 栓 （PICC-Catheter Related Thrombosis，PICC-CRT）是PICC 置管患者出现的重要并发症之一，也已成为静脉血栓栓塞症的一个重要分支，它的出现不但会造成非计划性拔管，大大增加无谓的住院费用，而且如果栓子脱落引起肺栓塞，则会极大危及患者生命健康，目前已经形成的针对性PICC 相关性血栓风险评估工具相对缺乏，由此看来，准确、高效、便捷的风险评估工具尤为重要。国内外近几年关于PICC 相关性血栓风险预测模型的研究也有部分报道，国内学者[1-5]的部分研究多为基于文献研究结果构建，纳入的指标以人口学因素和置管因素为主，缺少量化的客观指标和廉价易得的实验室指标，同时所构建的模型均停留在回归方程式，未将其可视化，存在研究方法局限、未结合临床实际等问题，故临床有效性有待考证，而国外学者[6-7]构建的大样本模型其样本均来自于国外人群，纳入的部分指标正常范围与国内存在差异，其在国内的适用性也有待研究。因此本研究旨在联合Caprini 评分和凝血指标D-二聚体共同构建PICC 相关性血栓可视化模型，以期为临床PICC 相关性血栓的早期评估和干预提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象 本研究采用方便抽样法，选取安徽省某三级甲等医院2018 年9 月—2022 年9 月的413 例PICC 置管患者作为建模对象。根据超声诊断结果判断有无发生PICC 相关性血栓，数据采集截止时间为出现超声检查确诊PICC 相关性血栓日期（有血栓）或PICC 拔管日期（无血栓）。纳入标准：（1）年龄≥18 周岁；（2）在我院完成PICC 置管，并且置管后住院时间≥7 d 的患者；（3）有完整的符合要求的一般资料、Caprini 评分、D-二聚体等相关的指标。排除标准：（1）置管前已确诊血栓的患者；（2）因基础疾病需要使用抗凝药物的患者；（3）凝血功能异常患者包括患有肝脏疾病等。本研究属于回顾性研究，已通过医院伦理委员会审批（PJ-YX2022-043）。

1.2 研究方法

1.2.1 资料调查表 资料调查表基于前期大量阅读文献[8-13]和临床、护理专家的意见自行设计，所有调查员经过统一培训，使用医院HIS 病历系统收集患者资料，主要包括人口学资料、置管资料、Caprini 评分、D-二聚体。人口学资料包括:年龄、性别、疾病种类、文化程度、婚姻状况、体质量指数（body mass index,BMI）、吸烟、饮酒、睡眠、既往病史以及接受化疗的情况。置管资料包括：置管史、带管时间、导管规格、导管尖端位置、导管置入长度、导管外露长度、置管方法、肢体选择、静脉选择。人口学资料收集时间为置管前，体质量指数（body mass index,BMI）收集时间为置管前最近的一次体质量指数，置管资料以及Caprini 评分、D-二聚体收集时间为置管后第7 d，其中带管时间为置管至确诊血栓（或未发生血栓拔管）。

1.2.2 Caprini 评分 Caprini 评分是一种加权血栓风险评分，通过个体风险因素的影响，对整体风险进行评估，从而为决策者提供更加精准的风险评估结果，是目前全球使用最为广泛的血栓评分。根据该模型每个因素相应的赋分，患者分为以下几类：“极低风险”（评分0），“低风险”（评分1-2），“中度风险”（评分3-4）或“高风险”（评分≥5）。

1.2.3 D-二聚体检测 采集空腹静脉血2 mL，用109 mmol/L 的柠檬酸钠抗凝剂（血液·柠檬酸钠=9:1）2 h 内在4℃下以3 000 r/min 的速度离心15 min（离心半径15 cm）。经免疫比浊法检测D-二聚体水平，按检测试剂种类我院设定D-二聚体>0.5 mg/L为阳性。

1.2.4 质量控制 （1）由临床专家和中高年资护师指导资料调查表设计和数据收集、数据库构建；（2）所有参与病例筛选、病案复审和数据库构建的人员均接受统一的培训；（3）使用Excel 表格建立数据库，双人录入，对比查错。

1.3 统计学方法 采用SPSS 24.0 进行统计分析，分类变量（计数资料）表示为频数（n）和百分比（%），连续变量（计量资料）表示为均数和标准差（或中位数 （IQR，四分位数范围）。连续变量采用Mann-Whitney U 检验或t 检验，分类变量采用Chi-square检验（卡方检验）或Fisher’s 精确概率法；MedCalc软件绘制受试者工作特征曲线（ROC 曲线），并获取计量资料最佳截断值。采用多因素Logistic 回归模型分析PICC 相关性血栓形成的独立危险因素；R 语言软件中通过rms 软件包绘制可视化列线图模型，同时计算一致性指数（C-index），并对模型的预测能力进行评估。C-index 区间在0.50-1.00 之间，数值越高说明模型区分度越好，ROC 曲线下面积（AUC）区间在0.50-1.00 之间，AUC 数值越高说明模型预测能力越好。采用Bootstrap 验证法，对模型采取1 000次重复抽样进行内部验证。通过模型校正曲线和Brier 评分（＜0.25 分为最佳）来评估模型的校准度，以H-L 检验对模型进行拟合优度检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 PICC 置管患者发生PICC 相关性血栓的单因素分析 413 例行PICC 置管患者中，38 例患者发生了PICC 相关性血栓，发生率为9.2%。将患者分为非血栓组（n=375）和血栓组（n=38）开展单因素分析，结果发现，2 组患者在年龄、性别、疾病种类、BMI、吸烟、饮酒、既往病史、化疗、置管史、带管时间、导管规格、导管尖端位置、置管方法、肢体选择、静脉选择、Caprini 评分、D-二聚体方面差异有统计学意义（P＜0.05），见表1。

表1 PICC 置管患者PICC 相关性血栓一般资料的单因素分析

2.2 ROC 曲线获取计量资料截断值后两组间指标对比 利用ROC 曲线获取计量资料年龄、Caprini评分、D-二聚体截断值。按截断值分为2 组，比较2组患者计量资料以及各指标间预测PICC 相关性血栓发生的AUC、灵敏度、特异度的差异，差异有统计学意义（P＜0.05），见表2、表3。

表2 2 组患者各指标预测PICC 相关性血栓发生的AUC、灵敏度、特异度对比

表3 以截断值分为2 组后血栓组和非血栓组计量资料比较（n，%）

2.3 PICC 置管患者发生PICC 相关性血栓的多因素Logistic 回归分析 通过单因素分析，将其中具有统计学意义的因素作为自变量，以是否发生PICC 相关性血栓为因变量，纳入多因素Logistic 回归进行分析。结果显示，年龄、Caprini 评分、D-二聚体、BMI、既往病史、化疗、导管规格、肢体选择是PICC 置管患者PICC 相关性血栓发生的独立危险因素，见表4。

表4 PICC 置管患者发生PICC 相关性血栓的多因素Logistic 回归分析

2.4 Caprini 风险评分、D- 二聚体、Caprini 评分联合D-二聚体ROC 曲线对比 绘制Caprini 评分、D-二聚体、两者联合ROC 曲线，并对比曲线下面积（AUC）,结果显示两者联合较单独预测效果更好，如图1。

图1 预测PICC 相关性血栓发生Caprini 评分、D-二聚体以及两者联合的ROC 曲线

2.5 Caprini 评分联合D- 二聚体PICC 相关性血栓可视化模型的构建 ROC 曲线对比结果显示，Caprini 评分联合D-二聚体预测PICC 相关性血栓模型区分度最高，故本研究在Caprini 评分联合D-二聚体的基础上，同时根据多因素Logistic 回归分析结果将其余独立危险因素纳入，通过R 语言软件共同构建可视化列线图模型，见图2。将各预测因子所对应的得分相加即为总分，总分向下做垂线所对 应的值为模型预测PICC 相关性血栓发生风险。

图2 Caprini 风险评分联合D-二聚体的PICC 相关性血栓发生风险的列线图模型

2.6 Caprini 评分联合D- 二聚体的PICC 相关性血栓的可视化模型的内部验证 采用Bootstrap 法对模型进行内部验证，重复抽样1 000 次，计算得C-index 为0.834，表明模型具有较高的区分度。此外，模型的校正曲线与理想曲线拟合良好，表明根据模型预测出的PICC 相关性血栓发生概率与实际发生概率之间具有较高的一致性，Brier 得分为0.064，表明模型具有较高的校准度，如图3 所示。H-L 拟合优度检验结果得出，χ2=3.505，P=0.173，表明该模型的拟合度较好。

图3 预测PICC 置管患者发生PICC 相关性血栓的校正曲线

3 讨论

3.1 PICC 相关性血栓的主要危险因素分析

3.1.1 年龄 本研究结果显示，年龄（OR=2.439，P=0.04）是PICC 相关性血栓的独立危险因素。原因是患者静脉血液循环速度随年龄增加而减慢，运动量的减少也导致血液容易瘀滞于静脉，并且随着机体机能的下降，血液黏度的升高, 血细胞聚集性的增强，红细胞变形能力变差,使得血液更易于凝固从而发生血栓[14]。同时，年龄较大患者置管侧肢体因穿刺导致血管内膜损伤等因素则会进一步加速PICC 相关性血栓的形成。因此，提示临床护理工作中要充分做好老年患者的PICC 导管穿刺前后的血管评估及血栓动态监测，本研究结果提示尤其是对于超过63岁的患者，医护人员可通过导管穿刺前后宣教等方式提高患者对PICC 相关性血栓的重视，对于穿刺情况良好的患者可早期进行置管侧肢体适度活动等。

3.1.2 Caprini 评分与D-二聚体 本研究也发现，血栓组PICC 置管后Caprini 评分明显高于非血栓组，Logistic 回归分析显示Caprini 评分＞4 分（OR=2.893）是患者PICC 相关性血栓形成的独立危险因素。同时，PICC 置管患者发生PICC 相关性血栓的风险与D-二聚体值呈正相关（OR=2.835）。随着Caprini 评分的增高，血栓风险等级也逐渐增加，且通过获取最佳截断值发现，当Caprini 评分＞4 分，D-二聚体值＞0.65 mg/L 时发生风险越高。但本研究也发现D-二聚体单独预测PICC 相关性血栓形成预测效能较低，这也进一步证明了仅有D-二聚体的升高并不能作为血栓确诊的诊断标准，故现阶段其在临床中主要应用于血栓的排除诊断[15]。

3.1.3 体质量指数（BMI）经Logistic 回归分析，发现体质量指数（BMI）也是PICC 相关性血栓的独立危险因素（P＜0.05，OR＞1）。由于肥胖患者可能自身会出现血流缓慢，血液高凝等病理状态，以及较高的心血管疾病风险[16-18]，因此当患者体质量指数较大时，极易诱发血栓形成，应重视患者的身体和血管评估，辅以饮食、运动干预，动态监测PICC 相关性血栓发生的风险，及时采取有效措施，以降低血栓形成的可能性，提高导管使用率。

3.1.4 既往病史 通过对既往病史的分析显示，患有糖尿病、高血压基础疾病的患者PICC 置管后更容易形成PICC 相关性血栓，其中患有糖尿病的患者风险更高（OR=3.133）。糖尿病患者可能存在胰岛素抵抗、血管炎性反应、内皮功能紊乱和氧化应激反应等情况[19]，这些因素会引起炎性介质水平升高，与患者血管损伤、血栓形成密切相关。在临床工作中，对于合并有糖尿病的患者应严格控制血糖水平，加强检测，及早发现血栓形成并采取有效的防治举措。此外，国内1 项Meta 分析[20]结果也提示高血压患者发生PICC 相关性血栓是非高血压患者的2.041 倍，高血压引起血管内血小板自发聚集，损伤血管内皮细胞从而使得血流循环受阻所致，大大增加了形成血栓的风险[21]。

3.1.5 化疗 临床上化疗药物的输注常使用PICC 导管，对需要长期输注药物、需要反复穿刺的患者提供了一个减轻痛苦比并且安全的输液通道，但是由于化疗药物的特殊性，以及化疗方案的周期性对穿刺血管也可能造成的一定的损伤。有研究表明[22]，某些化疗药物能使局部血液的酸碱度发生改变，使静脉内皮细胞的功能受到直接影响，从而起到促进血栓形成的作用。对于本身因PICC 穿刺而损伤的血管，更容易在穿刺血管形成PICC 相关性血栓。这也符合本研究结果中，化疗是PICC 相关性血栓独立存在的危险因素。

3.1.6 导管规格与置管侧肢体选择 本研究结果中导管规格也是PICC 相关性血栓的一项重要的危险因素，结果发现置管规格为5Fr 患者比置管规格为4Fr 的患者更容易发生血栓（OR=2.346），这是因为管径越大（5Fr）对穿刺血管的刺激越大，使得血流更加缓慢，而血流缓慢则会增加血液高凝的风险。除了以上几项危险因素，本研究还发现了置管左右侧肢体的选择也是其独立危险因素，即左侧置管诱发血栓的可能性相对于右侧置管更大，这与静脉解剖结构和走向的不同有关。PICC 导管汇入的上腔静脉是一条粗大的静脉干，长约7 cm，由左右头臂静脉在右侧第一肋软骨与胸骨结合处的后方汇合而成垂直下行至右侧 第三胸肋关节下缘除注入右心房。由此可见从右侧肢体置管可有效缩短PICC 导管在体内的路径，从而降低PICC 相关性血栓的发生率。

3.2 Caprini 评分联合凝血指标D-二聚体对PICC置管患者PICC 相关性血栓形成的预测价值 在临床上，仅凭一种指标来评估或诊断某种疾病可能会导致灵敏度或者特异度不足，进而影响疾病的早期预防、诊断和治疗。本研究利用Logistic 回归模型联合Caprini 评分和D-二聚体进行预测，并对ROC 曲线下面积大小进行比较。结果发现，在PICC 置管患者的PICC 相关性血栓发生的预测效能上，D-二聚体单独应用、Caprini 评分单独使用和两者联合预测三者间存在差异。两者联合预测PICC 相关性血栓的ROC 曲线下面积（0.876）优于Caprini 评分（0.714）和D-二聚体（0.636）的单独预测。

Caprini 评分是临床上应用较为广泛和成熟的血栓评估工具之一，之所以应用广泛，是因为其包含的患者因素、疾病因素种类众多，可保证在使用时不容易遗漏相关因素，能实现对患者整体性的评估，但是其局限性也不容忽视，比如部分实验室指标难以获得，特异度较低等。但由于Caprini 评分对于PICC 置管只是提到有无中心静脉置管，并未进一步将置管后可以评估血栓形成的高危因素列出，因而可能会限制Caprini 评分对PICC 置管患者后PICC 相关性血栓形成风险的区分度。朱薇等[23]研究发现，Caprini 评分单独预测PICC 置管患者PICC 相关性血栓发生的AUC仅为0.516，特异度仅为17.09%，提示Caprini 评分单独区分PICC 置管患者血栓形成风险的区分能力较差。而本研究ROC 曲线分析显示，Caprini 评分单独预测PICC 置管患者后PICC-CRT 形成AUC 也低于其与凝血指标D-二聚体联合预测，因此，增加凝血指标D-二聚体与其联用以提高预测效能十分必要。其次，D-二聚体是一种常用的凝血指标，它可以用来评估炎症和血栓形成等疾病的发生，但由于其敏感性较高，特异性较低，因此在临床上也仅用于排除诊断[13]。

综上，Caprini 评分和D-二聚体对临床使用价值大，且检测过程均相对简单，结果易得，费用也不高，国内各级别的医疗机构也普遍能够实现常规检测，根据本研究结果，Caprini 评分与凝血指标D-二聚体单独预测各自存在局限，但是两者联用时，预测效能显著增高，故提示临床动态监测患者置管前后Caprini 评分和D-二聚体，联合使用以早期判断其PICC 相关性血栓发生风险。

3.3 研究结果对临床护理工作的指导意义 本研究结果显示，年龄＞63 岁、Caprini 评分＞4 分、D-二聚体＞0.65 mg/L、BMI 提示超重、既往糖尿病高血压病史、导管规格（5Fr）、化疗、左侧肢体置管是PICC 相关性血栓的影响因素。提示护理人员, 对于年龄较大，肥胖，既往有高血压、糖尿病等基础疾病的患者，以及进行化学治疗的患者，要加强重点护理。该模型可用于临床上评估PICC 置管患者的PICC 相关性血栓发生风险，以便及早识别高风险人群并采取一定的预防干预措施，如身体全面评估、血管评估、饮食管理、置管侧肢体功能活动管理、PICC 维护、Caprini 评分和D-二聚体动态监测等。同时，护理人员要加强对高风险人群的PICC 置管健康教育和对需要出院带管的患者进行不间断的随访，并对患者进行带管情况记录指导，做到有的放矢，可通过互联网平台等方式提醒患者定期门诊PICC 维护，确保患者安全有效带管，最大程度减少PICC 相关性血栓的发生。

4 结论

本研究通过单因素分析和二元Logistic 回归分析来确定PICC 置管患者的危险因子，并分别比较了Caprini 评分单独预测、D-二聚体单独预测和两者联合预测的预测效能，并对最佳的两者联合预测结果结合其余影响因素共同进行可视化预测模型的构建。该模型具有较好的区分度、校准度，临床实用性较强，以期早期识别PICC 相关性血栓患者，为降低PICC 相关性血栓发生率，提前采取有针对性的干预措施提供参考。然而，此研究资料集为回顾性资料，且研究对象仅来自一家医院，样本代表性有限，未来需针对此模型进行多中心、大样本及前瞻性的研究，以验证模型的可靠性。

[致谢] 感谢安徽医科大学公共卫生学院潘发明教授对本文统计学方面的指导！