左髂总静脉受压继发髂股静脉.形成风险预测模型构建和评价_朱桥华.pdf
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1、目的构建并评价左髂总静脉(LCIV)受压继发髂股静脉血栓形成的风险预测模型。方法回顾性分析2012年11月至2019年12月在南方医科大学顺德医院接受血管内介入治疗的血栓性髂静脉受压综合征患者临床资料。根据纳入和排除标准选取治疗组和对照组,两组患者按年龄-性别11进行匹配。根据CT横断面上所测LCIV和右髂总静脉最小短径计算LCIV受压比例。采用Padua量表评分评估静脉血栓栓塞症(VTE)危险因素,多因素logistic回归分析构建左髂股静脉血栓形成风险预测模型,受试者工作特征曲线(ROC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验及k折交叉验证评价模型预测效能。结果治疗组共纳入93例患者
2、,其中男23例,女70例,年龄(57.116.9)岁(2288岁)。治疗组、对照组LCIV受压比例分别为(77.1012.88)%、(42.1121.22)%(P0.01),LCIV受压与髂股静脉血栓形成呈相关性,并与VTE危险因素间存在协同作用。所构建预测模型:P(髂股静脉血栓形成概率)exp(logit P)/1+exp(logit P),logit P9.070.61VTE危险因素评分0.13LCIV受压比例。logit P的ROC曲线下面积为0.940(0.9080.971),Hosmer-Lemeshow拟合优度为P=0.563,k折交叉验证训练准确度为0.8710.007,预测准确
3、度为0.8440.048。结论基于LCIV受压比例和Padua危险因素评分所建左髂股静脉血栓形成风险模型具有良好的预测效能。【关键词】髂静脉受压;髂股静脉血栓形成;风险预测模型;预测效能中图分类号:R654.4文献标志码:B文章编号:1008-794X(2023)-04-0371-05Establishment and evaluation of a risk prediction model used for predicting iliofemoral venousthrombosis secondary to compression of the left common iliac ve
4、inZHU Qiaohua,YANG Lun,HUANGJiangyuan,LIU Yonggang,HUANG Wei,LUO Meihua,CHEN Dehua,YU Qirong.Department ofOncology and Vascular Intervention,Shunde Hospital,Southern Medical University,Foshan,GuangdongProvince 528308,ChinaCorresponding author:ZHU Qiaohua,E-mail:【Abstract】ObjectiveTo establish and ev
5、aluate a risk prediction model used for predicting iliofemoralvenous thrombosis secondary to compression of the left common iliac vein(LCIV).MethodsThe clinical dataof patients with thrombotic iliac vein compression syndrome,who received endovascular intervention therapyat the Shunde Hospital of Sou
6、thern Medical University of China between November 2012 and December2019,were retrospectively analyzed.According to the inclusion and exclusion criteria,patients of study groupand control group were selected.The patients were matched by age-sex at 1:1 ratio in both groups.The LCIVcompression ratio w
7、as calculated based on the minimum short diameters of LCIV and right common iliac vein,which were measured on CT transverse images.Padua scale score was used to assess the risk factors for venousthromboembolism(VTE).Multivariate logistic regression analysis was used to establish the risk prediction
8、modelforleftiliofemoralveinthrombosis,thereceiveroperatingcharacteristic(ROC)curve,Hosmer-Lemeshowgoodness-of-fit test and-fold cross validation were used to evaluate the model performance.ResultsA total of 93 patientswere included in the study group,including 23 males and 70 females,with a mean age
9、 of(57.116.9)years(range of 22-88 years).The compression ratio of LCIV in study group and control group was(77.1012.88)%左髂总静脉受压继发髂股静脉血栓形成风险预测模型构建和评价朱桥华,杨轮,黄江远,刘勇刚,黄维,罗美华,陈德华,余启荣 临床研究Clinical research DOI:103969jissn1008794X202304013基金项目:广东省医学科学技术研究基金(B2022125)作者单位:528308广东佛山南方医科大学顺德医院肿瘤和血管介入科(朱桥华、黄江
10、远、刘勇刚、黄维、罗美华),影像诊断科(陈德华);珠海市慢性病防治中心(杨轮);广州中医药大学顺德医院放射科(余启荣)通信作者:朱桥华E-mail:371介入放射学杂志2023年4月第32卷第4期J Intervent Radiol 2023,Vol32,No4髂静脉压迫性病变是一 种 左 髂 总 静 脉(leftcommoniliacvein,LCIV)受到右髂总动脉和腰骶椎压迫引起的下肢和盆腔静脉回流障碍性疾病1-2。研究显示LCIV受压是左髂股静脉血栓形成的危险因素,理论上LCIV受压程度越大,静脉回流所受阻力就越大,发生左下肢深静脉血栓形成(deep vein thrombosis,D
11、VT)的可能性就越大3。然而部分LCIV严重受压患者并未发生下肢DVT,反而有些受压不那么严重患者却发生血栓形成4-6。静脉血栓栓塞症(venousthromboembolism,VTE)属多因素疾病,由多种先天性和获得性危险因素相互作用引起7-8。因此,在探究LCIV受压是否继发DVT时应整合其他VTE危险因素进行分析。本研究分析LCIV受压与其他VTE危险因素间相关作用,明确各自风险权重,构建并验证LCIV受压继发左髂股静脉血栓形成风险预测模型。1材料与方法1.1研究对象收集2012年11月至2019年12月在南方医科大学顺德医院接受血管内介入治疗的血栓性髂静脉受压综合征患者临床资料。介入
12、治疗前根据相关指南或专家共识推荐意见评估患者9-10。治疗组纳入标准:急性左髂股静脉血栓形成,出现左下肢肿胀或胀痛至就诊时间14 d;介入治疗(受压LCIV球囊扩张和支架植入)前接受全腹或下腹部CT平扫和增强扫描。共纳入93例患者,其中男23例,女70例,年龄(57.116.9)岁。对照组选取与治疗组患者年龄-性别11匹配的同期收治患者,纳入标准:在院期间接受全腹或下腹部CT平扫和增强扫描;无下肢DVT;无下肢肿胀、静脉淤滞性皮炎及浅静脉曲张等。治疗组和对照组排除标准:无法获取完整病案信息;肿瘤、脓肿或血肿等病理解剖因素所致LCIV受压。收集两组患者CT测量参数和VTE危险因素评分。1.2 L
13、CIV受压比例测算CT扫描部位最低至会阴部水平。由2名医师分 别 通 过CT图 像 在LCIV最 大 受 压 层 面 测 量LCIV最 小 短 径,在LCIV和 右 髂 总 静 脉(rightcommon iliac vein,RCIV)汇合部下方1 cm层面测量RCIV最小短径(图1),取两者所测均值。LCIV受压比例(RCIV最小短径-LCIV最小短径)/RCIV最小短径100%。1.3DVT临床危险因素选择和评分获取根据Padua血栓风险评估模型选取VTE危险因素并进行赋值11。赋值1分项目:年龄70岁;心脏和/或呼吸衰竭;急性心肌梗死和/或缺血性脑卒中;急性感染和/或风湿性疾病;肥胖(
14、体质量指数30 kg/m2);正在接受激素治疗。赋值2分项目:近期(1个月内)创伤或外科手术。赋值3分项目:活动性恶性肿瘤,先前有局部或远处转移和/或6个月内接受过化疗或放疗;既往血栓栓塞症;and(42.1121.22)%respectively(P0.01),the compression degree of LCIV was correlated with the iliofemoralvein thrombosis and had a synergistic interaction with the VTE risk factors.In the established predict
15、ive model,P(iliofemoral vein thrombosis probability)=exp(logit P)1+exp(logit P),logit P=-9.07+0.61VTE risk factorscore+0.13LCIV compression ratio.The area under ROC curve of logit P was 0.940(0.908-0.971),Hosmer-Lemeshow goodness of fit was P=0.563,-fold cross-validation training accuracy was(0.8710
16、.007),andprediction accuracy was(0.8440.048).ConclusionThe risk prediction model,which is established based onLCIV compression ratio and Padua risk factors,has a good predictive efficacy.(J Intervent Radiol,2023,32:371-375)【Key words】iliac vein compression;iliofemoral vein thrombosis;risk prediction
17、 model;predictionefficacy蓝线条代表LCIV受压最大层面;LCIV受压最大横断面;蓝箭头间距离代表LCIV最小短径;黄线条代表下腔静脉分叉平面下1 cm;RCIV测量平面;黄箭头间距离代表RCIV最小短径图1LCIV和RCIV最小短径测量示意图372介入放射学杂志2023年4月第32卷第4期J Intervent Radiol 2023,Vol32,No4表2LCIV受压及VTE危险因素评分与髂股静脉血栓形成发生风险的回归分析变量参数多因素分析OR(95%CI)P值OR(95%CI)P值LCIV最小短径每减少1 mm2.30(1.822.90)0.012.35(1.84
18、3.02)0.01LCIV受压比例每增加10%3.23(2.344.45)0.013.50(2.435.05)0.01VTE危险因素评分每增加1分1.60(1.262.03)0.011.98(1.332.95)0.01单因素分析制动、因身体原因或遵医嘱需卧床休息至少3 d;有血栓形成倾向(高凝状态、易栓症)。通过医院病案信息系统获取人口学数据和危险因素,系统内缺失相关信息则通过电话追踪获得。1.4统计学方法采用SAS 9.4和R3.4.2软件进行统计学分析。正态分布计量资料以均数标准差表示,组间比较用t检验;非正态分布计量资料以M(P25,P75)表示,组间比较用Wilcoxon秩和检验。采用
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