Nomogram模型在國內(nèi)靜脈血栓栓塞癥中的應(yīng)用研究進展

項曉婷,張 會

1.安徽醫(yī)科大學(xué)護理學(xué)院,安徽 230601;2.安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院;3.安徽省公共衛(wèi)生臨床中心

靜脈血栓栓塞癥(VTE)是指血液在靜脈中的不正常凝結(jié),使靜脈管腔阻塞,導(dǎo)致靜脈回流障礙,包括肺栓塞(PT)和深靜脈血栓栓塞(DVT),是繼腦卒中和心肌梗死后第三大常見的心腦血管疾病[1-2]。血栓形成后極少數(shù)能自行消融,大多數(shù)會逐漸演變?yōu)檠ㄐ纬珊筮z癥,已經(jīng)極大地威脅到病人的生命健康[3]。此類疾病重在預(yù)防,所以有效的、方便臨床使用的風(fēng)險評估工具顯得尤為重要。本研究旨在對Nomogram模型在VTE中的應(yīng)用研究進展進行綜述。

1 Nomogram模型概述

預(yù)測模型是指使用歷史數(shù)據(jù)建立模型,將最新數(shù)據(jù)作為輸入值,得到將來的變化趨勢或?qū)?yīng)值的范圍。近年來,預(yù)測模型在腫瘤預(yù)后、轉(zhuǎn)移預(yù)測領(lǐng)域較為成熟。在腫瘤學(xué)研究中,關(guān)于復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移的預(yù)測比較多,比較成熟,其中比較常見的預(yù)測模型是Nomogram模型。Nomogram模型也稱為列線圖,是基于多因素分析繪制而成,通過綜合多個預(yù)測因子,對某個結(jié)局事件的發(fā)生概率進行預(yù)測,其預(yù)測方法是將列線圖前端的分數(shù)線上的不同預(yù)測因子的對應(yīng)值做成垂直線,而后將各預(yù)測因子的得分進行匯總,最后將總分與底部的預(yù)測線對應(yīng)得到預(yù)測風(fēng)險值。最終,預(yù)測模型以圖形形式顯示。Nomogram模型將復(fù)雜的回歸方程繪制為可直接評分的圖形,醫(yī)務(wù)人員可以簡單地根據(jù)圖形計算疾病發(fā)生概率,判斷病人的預(yù)后[4]。該模型目前已廣泛用于多種腫瘤疾病[5-7]。在VTE風(fēng)險評估領(lǐng)域,大多數(shù)評估工具是評分模型,以風(fēng)險分層的形式粗略地確定病人VTE的發(fā)生概率。VTE的多發(fā)性促進了風(fēng)險預(yù)測模型在臨床的應(yīng)用與完善,與臨床傳統(tǒng)的血栓風(fēng)險評分工具相比,Nomogram模型目前在國內(nèi)外被學(xué)者廣泛關(guān)注,主要應(yīng)用于骨科手術(shù)、腫瘤、急危重癥等易并發(fā)VTE人群的風(fēng)險評估。隨著醫(yī)務(wù)人員對Nomogram模型的深入了解,通過分析病人不同預(yù)后的獨立危險因素,得到個體化發(fā)生未知臨床事件的概率,Nomogram模型極大地滿足了醫(yī)務(wù)人員對預(yù)測模型的需要和對個體化醫(yī)療的追求,這種界面友好的模型可為臨床醫(yī)務(wù)人員作出決策。

2 Nomogram模型在國內(nèi)VTE中的應(yīng)用

2.1 Nomogram模型與其他VTE風(fēng)險評估模型的比較

目前,臨床使用的量表主要有Caprini血栓風(fēng)險評估量表(Caprini RAM)、Padua風(fēng)險評分、Autar血栓風(fēng)險評估量表、Khorana評分等。國內(nèi)有研究分析了列線圖與其他模型的對比研究,Cheng等[8]在2022年用Nomogram模型驗證前列腺切除術(shù)后病人發(fā)生VTE風(fēng)險與Caprini RAM進行比較,結(jié)果顯示Nomogram模型的預(yù)測能力優(yōu)于Caprini RAM。郭一峰等[9]采用病例對照研究使用Caprini RAM預(yù)測全膝關(guān)節(jié)置換術(shù)病人VTE發(fā)生風(fēng)險得到模型受試者工作特征(ROC)曲線下面積(AUC)術(shù)前為0.663,術(shù)后為0.680。沈瑞[10]在全膝關(guān)節(jié)置換病人血栓風(fēng)險Nomogram模型研究中得出模型AUC為0.757,對比發(fā)現(xiàn)Nomogram模型顯示較好的預(yù)測效能。Wang等[11]采用Caprini RAM、Autar評分、Padua評分、Khorana評分對實體瘤病人發(fā)生VTE的風(fēng)險進行評估,4種風(fēng)險評估模型在實體瘤病人VTE風(fēng)險預(yù)測中均提示有一定的預(yù)測價值,但每個模型也有其局限性,如不能同時實現(xiàn)特異性與敏感性均高。綜上所述,Nomogram模型與各種風(fēng)險評估模型比較具有較好的預(yù)測效能,相同情況下,Nomogram模型更加直觀、方便以及個體化。

2.2 Nomogram模型在急危重癥病人并發(fā)VTE中的應(yīng)用

陳穎等[12]構(gòu)建并評價了Nomogram模型,驗證住院危重癥病人VTE風(fēng)險預(yù)測中的有效性,研究納入了420例重癥醫(yī)學(xué)科病人作為研究對象,其中300例作為建模組,120例作為驗證組,結(jié)果發(fā)現(xiàn)建模組和驗證組風(fēng)險預(yù)測模型的AUC均達到了0.9以上,同時結(jié)果也表現(xiàn)出很高的靈敏度和特異度,提示列線圖預(yù)測效能良好。Shen等[13]進一步利用重癥監(jiān)護醫(yī)學(xué)信息市場Ⅲ數(shù)據(jù)庫來構(gòu)建危重癥病人并發(fā)VTE的Nomogram模型,經(jīng)過內(nèi)部驗證,模型的曲線下校正面積高于0.8,與陳穎等[12]研究結(jié)果一致。危重癥病人作為VTE發(fā)生的高危人群,Nomogram模型可以在早期有效地實現(xiàn)個體化評估,為提供精準(zhǔn)的血栓預(yù)防干預(yù)措施提供可靠的依據(jù)。

2.3 Nomogram模型在腫瘤并發(fā)VTE病人中的應(yīng)用

李靜[14]通過Meta分析最終獲得乳腺癌病人中VTE發(fā)生的8個危險因素,包括年齡、住院時長、體質(zhì)指數(shù)、心血管合并癥數(shù)量、新輔助化療、手術(shù)方式、同型半胱氨酸、D-二聚體,得到Nomogram模型建模組內(nèi)部驗證,AUC為0.854,驗證組內(nèi)部驗證AUC為0.805;梁惠霞等[15]探討了子宮肌瘤病人并發(fā)DVT的危險因素并構(gòu)建了列線圖結(jié)果得出模型驗證結(jié)果,顯示一致性指數(shù)為0.853,內(nèi)部驗證AUC為0.832,模型及其驗證結(jié)果呈現(xiàn)高度一致性。Nomogram模型在腫瘤并發(fā)VTE病人的應(yīng)用中同樣有很好的使用價值。

2.4 Nomogram模型在創(chuàng)傷及圍術(shù)期病人中的應(yīng)用

Nomogram模型在創(chuàng)傷及圍術(shù)期并發(fā)DVT的人群中應(yīng)用最為廣泛。朱曉光等[16]回顧性收集了半年的多發(fā)傷病人臨床資料,回歸分析篩選5個危險因素并構(gòu)建Nomogram模型,模型AUC提示該模型具有良好的預(yù)測準(zhǔn)確性,對模型進行重復(fù)抽樣驗證,得到校準(zhǔn)曲線,也顯示與參考線有良好的擬合度,表明該模型預(yù)測多發(fā)傷病人VTE發(fā)生情況與研究人群實際VTE發(fā)生情況具有良好的一致性。Cheng等[17]從骨科手術(shù)部位感染數(shù)據(jù)庫獲得常規(guī)臨床數(shù)據(jù),構(gòu)建和驗證用于預(yù)測孤立性跟骨骨折病人術(shù)前DVT風(fēng)險的Nomogram模型,結(jié)果顯示其AUC在建模集中為0.870,在驗證集中為0.905。經(jīng)內(nèi)部驗證,校正后的C指數(shù)為0.846。校準(zhǔn)曲線和決策曲線分析在訓(xùn)練集和驗證集中都表現(xiàn)良好,更加驗證了其準(zhǔn)確性和臨床實用性。王干梅等[18]探討婦科腹腔鏡術(shù)后并發(fā)DVT的危險因素并構(gòu)建了Nomogram模型,該模型預(yù)測婦科腹腔鏡術(shù)后DVT發(fā)生的AUC為0.859,靈敏度為85%,特異度為79%,其良好的預(yù)測效能也為未來臨床設(shè)計個體化干預(yù)方案提供了有力的參考。劉苗苗等[19]在構(gòu)建婦科腹腔鏡術(shù)后DVT列線圖后采用隨機對照試驗研究方法納入了100例擬行婦科腹腔鏡手術(shù)的病人,隨機分為干預(yù)組50例和對照組50例,對照組術(shù)后實施常規(guī)護理,干預(yù)組在對照組基礎(chǔ)上實施基于DVT風(fēng)險Nomogram模型的護理方案,比較干預(yù)前、干預(yù)后第3天、第5天兩組病人血漿D-二聚體水平和術(shù)后第3天、第5天DVT發(fā)生率,基于Nomogram模型的護理干預(yù)后,干預(yù)組術(shù)后第3天、第5天血漿D-二聚體含量均低于對照組;術(shù)后第5天,干預(yù)組DVT發(fā)生率為2%,遠低于對照組的14%,提示基于Nomogram模型的護理干預(yù)措施可以有效降低婦科腹腔鏡術(shù)后DVT發(fā)生率。李榮會等[20]也采用隨機對照試驗將剖宮產(chǎn)分娩的產(chǎn)婦作為研究對象,隨機分為對照組和干預(yù)組,對照組行常規(guī)護理,干預(yù)組在此基礎(chǔ)上實施護理干預(yù),而干預(yù)措施則來自發(fā)生風(fēng)險Nomogram模型中的各預(yù)測因素,比較兩組DVT發(fā)生情況以及護理滿意度,結(jié)果干預(yù)組DVT發(fā)生率低于對照組,護理滿意度高于對照組,表明基于發(fā)生風(fēng)險Nomogram模型的護理干預(yù),可以降低剖宮產(chǎn)產(chǎn)婦DVT的發(fā)生率,并且能夠獲得產(chǎn)婦認可。綜上所述,Nomogram模型在圍術(shù)期的應(yīng)用已從構(gòu)建模型轉(zhuǎn)變?yōu)榛谀Ｐ椭贫▊€體化的護理干預(yù)方案,并且效果良好。

2.5 Nomogram模型在老年病人VTE研究中的應(yīng)用

部分學(xué)者將Nomogram模型應(yīng)用于老年病人中,Zhang等[21]回顧性分析了老年髖部骨折病人的入院數(shù)據(jù),建立了DVT的Nomogram模型,結(jié)果顯示C指數(shù)為0.808,實際概率與預(yù)測概率高度一致,表明在并發(fā)DVT的老年髖部骨折人群中應(yīng)用具有較高的預(yù)測價值。胡鋼等[22]分析了老年髖部骨折病人DVT形成風(fēng)險的獨立危險因素,構(gòu)建了預(yù)測老年髖部骨折病人DVT形成風(fēng)險的Nomogram模型,得出糖尿病、臥床時間、D-二聚體是老年髖部骨折病人DVT形成的獨立危險因素,這與Zhang等[21]的研究結(jié)果呈現(xiàn)部分一致,以此構(gòu)建的Nomogram模型ROC曲線圖顯示該評估模型AUC為0.920,具有良好的診斷性能及準(zhǔn)確度。李海燕等[23]為了解老年病人院內(nèi)發(fā)生VTE的危險因素,按1∶2配比選取病人進行病歷回顧,并進行Nomogram模型的構(gòu)建,通過外部驗證,結(jié)果顯示該模型可以對中老年病人院內(nèi)發(fā)生VTE起到一定的輔助預(yù)測作用。老年病人因其身體機能的衰退容易出現(xiàn)血管內(nèi)皮損傷,血液更易凝固,更易形成血栓,加之出現(xiàn)骨折等相關(guān)情況,使得血栓發(fā)生風(fēng)險更高。精準(zhǔn)的Nomogram模型可以實現(xiàn)精準(zhǔn)的早期預(yù)測,對于老年病人來說,早期的風(fēng)險預(yù)測對治療、護理以及預(yù)后都起到舉足輕重的作用。

3 Nomogram模型在VTE應(yīng)用中的優(yōu)勢及不足

3.1 優(yōu)勢

Nomogram模型是一種可視化模型,根據(jù)多因素分析結(jié)果,將具體指標(biāo)圖形化、可視化和量化,相較于傳統(tǒng)的模型,該模型的應(yīng)用價值更高[24-28]。也有學(xué)者針對Nomogram模型預(yù)測惡性腫瘤病人PICC導(dǎo)管相關(guān)血栓風(fēng)險,結(jié)果顯示效果良好,可為臨床導(dǎo)管相關(guān)血栓的風(fēng)險評估提供參考[29-30]。結(jié)合以上人群的血栓風(fēng)險預(yù)測結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),Nomogram模型在各類人群中基本展現(xiàn)較高的預(yù)測效能,這對有效識別高風(fēng)險人群,制訂個體化的干預(yù)策略具有指導(dǎo)意義。國內(nèi)的研究已將 Nomogram模型應(yīng)用于臨床多科室、多類型病人研究,與其他模型相比,亦表現(xiàn)出高敏感性[12-13],其自身也在不斷地完善,以適用于更廣泛的病人。由于其可視化、量化的特點,不僅可用于醫(yī)務(wù)人員進行風(fēng)險預(yù)測,還可以用于病人本人,如延續(xù)護理方面,實現(xiàn)不間斷的動態(tài)評估,為動態(tài)調(diào)整干預(yù)策略提供快速、準(zhǔn)確的參考。

3.2 不足

Nomogram模型在臨床應(yīng)用不斷擴大,但仍有許多需要改進的地方。首先,Nomogram在模型構(gòu)建上有一定的局限性,嵌入的變量存在一定的主觀性,嵌入變量的過程中可能會缺少一些相關(guān)變量。另外,Nomogram模型的研究數(shù)據(jù)具有多樣性,一部分來源于研究者工作場所收集的數(shù)據(jù),另一部分則來自一些公共數(shù)據(jù)庫[13,17]。目前,越來越多模型的建立是基于公共數(shù)據(jù)庫,而各種公共數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)并不相同,如研究對象的遺傳背景、居住地區(qū)以及醫(yī)療衛(wèi)生水平不同,往往導(dǎo)致模型驗證效果不理想。另外,并不是納入模型的變量越多,模型的預(yù)測準(zhǔn)確性越高,在變量評定存在差異的情況下,模型的預(yù)測準(zhǔn)確性與變量的數(shù)量成反比[31]。其次,Nomogram模型的應(yīng)用也存在一定的不足,在建模中預(yù)測效果好的模型在臨床實用性方面可能未必好。因此,模型的實際使用性能需要拿到臨床中進行外部驗證。另外,部分模型基于不適合于較低醫(yī)療水平的醫(yī)院或臨床上難以接受通常檢查的項目的預(yù)測因子而構(gòu)建的,因為在較低醫(yī)療水平的醫(yī)院中,可能無法提供檢測這些變量的設(shè)備或?qū)＜?。因?為了克服Nomogram模型的局限性,研究者在研究設(shè)計過程中應(yīng)保證其嚴謹性,同時構(gòu)建模型使用的數(shù)據(jù)應(yīng)統(tǒng)一收集標(biāo)準(zhǔn)。

4 展望

Nomogram模型的應(yīng)用能否在臨床實踐中為病人帶來益處,有待進一步驗證。如果模型內(nèi)置的預(yù)測指標(biāo)不同,則預(yù)測指標(biāo)本身的測量精度直接影響預(yù)測的精度。隨著對各種人群血栓發(fā)生風(fēng)險研究的深入,一些新的相關(guān)變量正在逐步更新。因此,用于預(yù)測血栓風(fēng)險的Nomogram模型也需要更新,以獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測效果。綜上所述,Nomogram模型在血栓風(fēng)險預(yù)測、評估中的應(yīng)用越來越廣泛,對病人和醫(yī)務(wù)人員都有重要價值,有望成為臨床診療中的重要組成部分。但在臨床應(yīng)用前,必須對其預(yù)測能力、適用性和局限性等進行嚴格的評估和驗證,才能對臨床結(jié)局作出正確的預(yù)測。