盛洁 李玉

（天津市中心妇产科医院，天津 300100）

深静脉血栓（Deep Venous Thrombosis， DVT）是静脉血栓栓塞症（Venous Thromboembolism,VTE）中的一种表现形式， 血液在深静脉内以非正常的形式凝结，引发静脉回流障碍，从而出现肢体的肿胀、疼痛等临床症状， 更严重者会引发肺栓塞(Pulmonary Embolism,PE)从而导致死亡[1]。 根据静脉血栓形成的三大因素，即静脉血流滞缓、血液高凝状态和静脉血管壁损伤，以及妇科手术的部位和方式等影响因素，DVT 成为妇科手术后常见并发症之一。 我国妇科手术后无预防措施的患者中DVT 的发生率高达9.2%～15.6%，DVT 患者中PE 的发生率高达46%[2]。DVT 继发的PE 导致了40%的妇科手术后患者死亡事件[3]。 DVT 的发生常具有隐匿性，无明显临床症状，容易漏诊。 因此，DVT 的预防至关重要，科学的评估工具便于早期发现风险因素。 近年来我国对深静脉血栓风险评估模型的研究逐渐深入， 对国外风险评估模型加以调适， 形成适用于我国的改良版风险评估模型，但仍处于初步研究阶段。本研究通过综述妇科术后患者DVT 风险评估工具，旨在为临床医护人员选择有效的、特异性的工具提供参考。

1 Autar 风险评估模型

1.1 Autar 风险评估模型概述 该模型由英国护理专家AUTAR[4]于1996 年研发。 包括年龄、体质量指数（BMI）、活动能力、创伤风险、特殊风险、高危疾病及外科手术7 个风险因素。 总分≤6 分为无风险，7～10分为低风险，11～14 分为中风险，≥15 分为高风险。模型的信度相关系数为0.98，敏感度为100%，特异度为81%[4-5]。2003 年AUTAR[6]进一步对模型进行了改良，将风险等级进行了重新划分，总分≤10 分为低风险，11～14 分为中风险，≥15 分为高风险。 有研究表明[7]Autar 模型的危险因素是经过最佳实践、Meta 分析和系统评价分析得出，具有良好的敏感性和特异性，是国际上广泛应用的风险评估模型工具。目前该评估模型在土耳其[8]、德国[9]等国家译化后使用，洪都等[10]2021 年对源英文模型进行汉化，并根据我国患者实际情况进行修改， 从而提高了医护人员评估的准确性。

1.2 Autar 风险评估模型的临床应用 Autar 风险评估模型在国外主要应用于骨科或创伤患者术后DVT 风险的评估，而对妇科术后患者研究较少。 在国内研究中，秦云霞等[11]应用Autar 风险评估模型进行宫颈癌围手术期患者的DVT 风险预警管理，根据风险评估等级给予相应的DVT 预防护理措施，避免了宫颈癌患者DVT 发生的风险， 降低了DVT 的发生率。 但该模型还存在一定的缺陷，辛丽等[12]研究认为虽然Autar 风险评估模型能有效的预测妇科腹腔镜术后发生DVT 的风险， 但对于高危风险因素，如高血压、糖尿病等合并症并没有在模型中体现，对临床医护人员的判定产生一定的偏差。 说明Autar 风险评估模型对于存在合并症的妇科术后患者并不能有效预测DVT 的发生风险， 易错过最佳的预防时机，从而导致DVT 的发生。 并且Autar 风险评估模型由国外引进， BMI 等风险因素未根据我国人群特点本土化改良， 而且Autar 风险评估模型仅在妇科恶性肿瘤患者及妇科腹腔镜术后患者中应用， 缺少在其他妇科术后的应用证据， 缺乏更多高质量的大样本和多中心研究的支持，限制了量表的推广应用。

2 Caprini 风险评估模型

2.1 Caprini 风险评估模型概述 模型由美国学者CAPRINI 等[13]基于普外科、泌尿科、妇科等患者研发而成，包括年龄、肥胖、卧床等38 个危险因素，2005年[14]、2010 年[15]研 发 团 队 对 手 术 时 间、BMI 进 行 改良，条目增加至40 个，并将“现患恶性肿瘤”赋值增加1 分， 有利于早期识别妇科恶性肿瘤患者术后DVT 的发生风险。 最新版本为2013 版[16]，该版本包含了与血栓形成相关的其他风险因素：如吸烟、需要胰岛素治疗的糖尿病、化疗、输血、手术时间超过2小时等条目。每项根据危险程度从低到高分别计1～5 分，所有项目得分之和即为总分。 按照总分划分为4 个 等 级：低 危（0～1 分）、中 危（2 分）、高 危（3～4分）、极高危（≥5 分）。 该评估模型被翻译成多种语言并在国际上广泛应用[17]，但我国护理学者未进行汉化及修订。

2.2 Caprini 风险评估模型的临床应用 美国胸内科医师学会第9 版指南将Caprini 风险评估模型作为整形外科及普外科手术(包括胃肠道手术、泌尿外科手术、血管、妇科、乳腺及甲状腺手术)患者DVT 风险评估工具[18]。 该模型因评估内容全面，在妇科领域应用广泛。 田亮等[19]回顾性分析了因妇科疾病行手术治疗后确诊为VTE 的53 例患者的临床资料，发现Caprini 模型能有效的识别妇科手术患者VTE 的发生风险。 虽然该评估模型在国内外广泛应用，但Caprini 风险评估模型是否可以准确的预测妇科恶性肿瘤患者术后发生DVT 风险的准确性仍存在争议。 BARBER 等[20]研 究 结 果 显 示，DVT 的 发 生 与Caprini 风险评估模型分级并无相关联系，在高危患者中，DVT 的发生率为2.5%， 而在极高危中却为1.7%，因此Caprini 风险评估模型是否可以准确地预测妇科肿瘤患者发生DVT 的风险程度仍有待证实。该模型在使用时还存在以下问题： ①模型来源于欧洲国家，部分条目与我国国情、文化、医疗现况存在差异，需进行本土化改良使其更适用于我国患者。②模型条目数量较多，所需评估时间较长，不利于临床工作人员使用。③模型条目中包含多项实验室指标，部分指标非妇科常规检查项目，若需完成评估，则增加了患者的费用。 ④模型中未包括高凝常规等实验室指标，陈学勤等[21]在319 例患者的回顾性分析研究中显示D-二聚体与纤维蛋白降解产物（FDP）对预防DVT 有诊疗意义。

3 G-Caprini 风险评估模型

3.1 G-Caprini 风险评估模型概述 该模型基于Caprini 风险评估模型，针对我国国情，根据我国人种特点、文化、妇科疾病特点进行改良制作而成[22]。该模型共有6 个条目，分别为年龄、高血压、静脉曲张、手术时间≥3 小时，术后卧床时间≥48 小时、开腹手术，每个危险因素分值为1 分，根据患者情况进行选择，各条目相加得总分。 根据分值划分为：低危（0 分）、中危（1 分）、高危（2 分）、极高危（≥3 分）4个风险评估等级。

3.2 G-Caprini 风险评估模型的临床应用 GUO 等[23]验证了Caprini 风险评估模型与G-Caprini 风险评估模型在妇科手术患者术后VTE 发病率和风险水平之间的相关性，结果显示Caprini 风险评估模型的术后VTE 发病率和风险水平的相关系数为0.500（P=0.667），G-Caprini 的风险评估模型的术后VTE发病率和风险水平的相关系数为1.000（P＜0.01），从而得出结论G-Caprini 风险评估模型和Caprini 风险评估模型一样适用于妇科手术患者的VTE 风险评估，且该模型具有条目简单，易操作，使用方便，对低危人群识别更准确的优点。 但目前研究样本比较局限，缺乏大样本前瞻性研究的验证，且模型的条目在临床中比较常见， 对于高风险患者的识别有一定局限性。

4 Wells DVT 风险评估模型

4.1 Wells DVT 风险评估模型概述 该模型是加拿大学者WELLS 等[24]于1995 年基于循证理论和临床经验开发， 是国内早期普遍应用的风险评估模型。Wells DVT 风险评估模型包括肿瘤、制动、手术、卧床、DVT 相关症状和鉴别诊断等10 个条目，除“类似或与下肢深静脉血栓形成相近的诊断” 得分为-2分，其余条目均为1 分。 各条目得分之和即为总分，总分越高，DVT 的风险程度越高。 得分≤0 分为低危，得分1～2 分为中危，得分≥3 分为高危，该量表可以有效区分DVT 风险等级。

4.2 Wells DVT 风险评估模型的临床应用 该模型在国外最早用于门诊患者， 后逐渐应用于创伤患者[25]。MAKSIMOVIC[26]对疑有DVT 发生的31 例卵巢癌术后患者进行了研究， 经Wells DVT 风险评估模型评分后有20 例患者为高风险人群，但仅有9 例患者发生了DVT，表明该模型与妇科肿瘤术后患者发生DVT 的风险无明显相关性，因此Wells DVT 风险评估模型对于妇科恶性肿瘤术后DVT 评估的有效性有待商榷。 在国内研究中，2017 年中华医学会发布的深静脉血栓形成的诊断和治疗指南（第3 版）中，将其推荐用于DVT 风险评估[27]。孙少君等[28]研究表明，Wells DVT 风险评估模型结合D-二聚体对DVT 的预测效果较单独使用Wells DVT 评估模型更佳，其危险因素部分包含了内科与外科情况，适用范围更广。 王鑫丹等[29]在研究中将Wells DVT 评估模型与其他评估模型进行比较， 结果显示，Wells DVT 评估模型能有效地鉴别DVT 高风险人群，而此模型的价值在于结合实验室检查D-二聚体及血管超声检查排除可能是DVT 患者。 因此，此模型单独使用不具有特异性， 而且Wells DVT 评估模型的条目中部分词语描述比较模糊，如“凹陷性水肿”“延深静脉走向局部疼痛”等，判断标准尚不够明确，临床医护人员理解有差异，评估结果因人而异，可能影响临床使用效度，需进一步完善条目。

5 Khorana 风险评估模型

5.1 Khorana 风险评估模型的概述 该风险评估模型由KHORANA[30]团队于2008 年提出， 包括肿瘤种类、血小板计数、血红蛋白、白细胞计数、BMI 5 个危险因素，每个危险因素分别赋予1～2 分，所得结果为各危险因素相加之和，风险等级分为低危（0 分）、中危（1～2 分）和高危（≥3 分）。

5.2 Khorana 风险评估模型的临床应用 该模型在国外多用于肿瘤患者，被纳入到美国肿瘤学会VTE实践指南。 李云鹏[31]验证了Khorana 风险评估模型在内科住院癌症患者中的适用性。 黄静[32]的研究显示，Khorana 评估模型对妇科恶性肿瘤患者DVT 的发生具有较强的预测能力，且该模型评估指标较少，简便易行。 但该模型没有充分考虑患者的临床特征和治疗方式， 因为妇科恶性肿瘤及其治疗的复杂性和特殊性， 其在妇科恶性肿瘤患者中的推广应用还有待进一步研究。 邝允勋等[33]的研究中将Khorana模型与Caprini 模型进行了比较，结果表明，两者均具有一定的预测价值，区分度无差异，但前者更倾向于非手术的化疗患者。 因此，Khorana 风险评估模型适用于所有肿瘤领域的DVT 风险评估，涉及肿瘤范围较广泛，但对不同病种、不同病理诊断及治疗方案所产生DVT 风险的预测能力均为统一概论，缺乏专一性， 故使用Khorana 风险评估模型对妇科术后患者DVT 风险评估仍需进一步证实。

6 其他风险评估工具

6.1 Padua 风险评估模型 此模型是意大利帕多瓦大学血栓栓塞中心专家BARBAR[34]于2010 年研发，包含11 个条目，如活跃癌症、VTE 病史、活动度降低、血栓形成倾向的病情等，每个条目评分1～3 分，根据各危险因素所得分数的总和，将患者分为2 组：高危≥4 分，低危＜4 分。 在国外研究中并未对妇科术后患者发生DVT 的风险程度进行预测，而国内也未进行相应的汉化，佟彤等[35]对93 例妇科患者比较了4 种风险评估模型的预测价值， 结论表明Padua风险评估模型侧重于评估内科患者的合并症， 缺乏对手术时间以及手术方式的进一步测量， 故对妇科术后患者的预测价值不高。

6.2 Rogers 风险评估模型 此模型是ROGERS[36]于2007 年针对心血管和胸外科手术患者研发，制定包含手术类型、美国麻醉医师协会分级、患者性别与工作单位等15 项DVT 危险因素及其评分细则, 该模型中的每项DVT 危险因素赋值为1～9 分, 按15 项DVT 危险因素的评估总分, 将患者分为低危组（＜7分）、中危组（7～10 分）和高危组(10 分)。 国外对该风险模型的研究相对较少， 主要应用于患有心血管病的患者。 而HEFT[37]的研究表明，对于妇科术后患者DVT 高危风险的评估中难以有效的进行准确的风险评估分层，易造成较大误判，表明该风险评估模型并不适用于妇科人群的使用。

7 小结

DVT 是术后严重的并发症， 众多的研究证明，早期发现并预防有助于减少并发症的发生。 妇科术后患者作为DVT 的高发人群已经逐渐受到我国重视。 目前已有妇科术后患者的专家共识， 推荐应用G-Caprini 风险评估模型对妇科术后患者进行DVT风险评估，但未在妇科肿瘤患者DVT 风险评估进行有效预测，从而使之局限于妇科术后患者的应用，其预测能力仍需优化。国际认可度最高的Caprini 风险评估模型在多领域适用性较好，应用范围较广泛，并涵盖了针对大部分患者易发DVT 的高危因素， 但在评估分级，地域、种族特征等方面和我国国情存在差异。 因此，优化风险评估模型，准确地预测其风险等级，可以尽早预防以降低患者DVT 发生率，提高患者的生存质量，降低治疗负担，保障患者的生命安全。