機(jī)器人輔助骨科手術(shù)后深靜脈血栓形成的影響因素及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理研究

摘要 目的：分析骨盆骨折患者行天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)后深靜脈血栓（DVT）形成影響因素，并探討其風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理策略。方法：對(duì)2023年1月—2023年12月首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京積水潭醫(yī)院擬行天璣骨科機(jī)器人輔助手術(shù)的130例骨盆骨折患者進(jìn)行研究。根據(jù)患者術(shù)后2個(gè)月內(nèi)是否出現(xiàn)DVT分為發(fā)生組（17例）和未發(fā)生組（113例）。比較兩組患者相關(guān)指標(biāo)差異，并行Logistic回歸單因素和多因素分析，篩選術(shù)后DVT形成影響因素，構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，分析模型對(duì)患者術(shù)后DVT形成的預(yù)測(cè)價(jià)值，提出針對(duì)性管理策略。結(jié)果：與未發(fā)生組相比，發(fā)生組患者手術(shù)時(shí)間更長(zhǎng)，全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間≥3 d的比例更高，術(shù)前抗凝預(yù)防比例更低（Plt;0.05）。多因素Logistic回歸分析提示全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間過長(zhǎng)、手術(shù)時(shí)間過長(zhǎng)會(huì)增加患者術(shù)后DVT發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)（Plt;0.05）。建立術(shù)后DVT形成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警列線圖模型，該模型評(píng)估手術(shù)后DVT形成ROC曲線下面積為0.934，特異度為0.867，敏感度為0.941，Cut-off值為0.137，（Plt;0.05）。經(jīng)內(nèi)部驗(yàn)證分析發(fā)現(xiàn)，該模型有良好穩(wěn)定性與正向凈收益率。結(jié)論：全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間過長(zhǎng)、手術(shù)時(shí)間過長(zhǎng)會(huì)增加骨盆骨折患者行天璣骨科機(jī)器人輔助手術(shù)后DVT發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建基于上述因素的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型預(yù)測(cè)效能較好，可供臨床參考。

關(guān)鍵詞 骨盆骨折；深靜脈血栓；機(jī)器人輔助手術(shù)；護(hù)理干預(yù)

中圖分類號(hào) R687.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-7721（2025）02-0229-06

Influencing factors and risk warning management on DVT formation after robot-assisted orthopedic surgery

ZHANG Weinan， TIAN Ao， PENG Yajing， JIA Lili

（Department of Anesthesia， Beijing Jishuitan Hospital of Capital Medical University， Beijing 100035， China）

Abstract Objective： To analyze the influencing factors of deep vein thrombosis （DVT） formation in pelvic fracture patients who underwent TiRobot-assisted surgery and explore the risk warning management strategies. Methods： 130 pelvic fracture patients who underwent TiRobot-assisted surgery in Beijing Jishuitan Hospital of Capital Medical University from January 2023 to December 2023 were selected and divided into the occurrence group （n=17） and the non-occurrence group （n=113） according to whether the patients had DVT within 2 months after surgery. The difference of relevant indicators between the two groups of patients were compared， univariate and multivariate logistic regression analyses were performed to screen the influencing factors of postoperative DVT formation， then the risk prediction model was conducted to analyze the predictive value of the model for postoperative DVT， and targeted management strategies were proposed. Results： Compared with the non-occurrence group， the occurrence group had a longer operative time， higher proportion of general anesthesia and preoperative bed"time ≥3 d， and a lower proportion of preoperative anticoagulation prevention （Plt;0.05）. Multivariate logistic regression analysis indicated that"general anesthesia， long preoperative bed time， and long operative time would increase the risk of postoperative DVT （Plt;0.05）. A postoperative DVT formation risk prediction nomogram model was established， and the area under the ROC curve for postoperative DVT formation was assessed as 0.934， with the specificity of 0.867， sensitivity of 0.941， and cut-off value of 0.137 （Plt;0.05）. The internal validation analysis revealed that the model had good stability and a positive net return. Conclusion： General anesthesia， long preoperative bed time， and long operative time could increase the risk of DVT in pelvic fracture patients after TiRobot-assisted surgery. The risk warning model based on the above factors has good evaluation efficacy and can be used for clinical reference.

Key words Pelvic Fracture; Deep Venous Thrombosis; Robot-assisted Surgery; Nursing Interventions

深靜脈血栓（Deep Venous Thrombosis，DVT）是骨科手術(shù)后常見并發(fā)癥之一，可導(dǎo)致肺栓塞、死亡等嚴(yán)重后果[1-2]。骨盆骨折是由于外力因素導(dǎo)致骨盆骨性結(jié)構(gòu)發(fā)生骨質(zhì)完整性破壞的損傷，臨床治療以外科手術(shù)為主[3-4]。但手術(shù)過程中的有創(chuàng)操作、靜脈壁損傷、凝血和纖溶系統(tǒng)失衡以及術(shù)后制動(dòng)等因素，都可能導(dǎo)致血液高凝狀態(tài)和血流緩慢，從而增加患者術(shù)后DVT風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)在骨折干預(yù)中廣泛應(yīng)用，逐漸成為骨折常用參考術(shù)式[5-6]。天璣?骨科機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)定位精準(zhǔn)度高，可廣泛應(yīng)用于脊柱全節(jié)段、骨盆、四肢等部分的螺釘內(nèi)固定術(shù)，確保手術(shù)路徑與規(guī)劃路徑一致，大大提高了手術(shù)的精準(zhǔn)度。但由于其創(chuàng)傷性，術(shù)后DVT風(fēng)險(xiǎn)仍然存在[7]。為了保障手術(shù)效果與患者安全，本研究通過深入分析天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)后DVT影響因素，構(gòu)建針對(duì)術(shù)后DVT風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的模型，為臨床醫(yī)生提供決策支持，降低術(shù)后DVT發(fā)生率，提高患者安全性和預(yù)后效果，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1一般資料 對(duì)2023年1月—2023年12月首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京積水潭醫(yī)院行天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)的130例骨盆骨折患者進(jìn)行研究。根據(jù)患者術(shù)后2個(gè)月內(nèi)是否出現(xiàn)DVT分為發(fā)生組（17例）和未發(fā)生組（113例）。本研究已獲醫(yī)院倫理委員會(huì)審批（審批號(hào)：積倫[K2023]第[103]號(hào)）。

納入標(biāo)準(zhǔn)：①因外傷導(dǎo)致的骨盆閉合性骨折，骨折AO/OTA分型為B、C型；②年齡18～60歲，有自主行為能力者；③入院接受初步損傷控制后，擬行天璣?骨科機(jī)器人輔助經(jīng)皮置入骶髂關(guān)節(jié)螺釘固定手術(shù)干預(yù)；④可耐受麻醉者，ASA分級(jí)為Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)；⑤術(shù)后可至少完成2個(gè)月隨訪觀察。排除標(biāo)準(zhǔn)：①患有嚴(yán)重多發(fā)傷或失血性休克等并發(fā)癥；②患有中重度骨質(zhì)疏松；③置釘部位、周圍軟組織感染；④BMI≥30 kg/m2；⑤有骨盆損傷或髖關(guān)節(jié)疾病病史；⑥臨床資料不全。

1.2方法

1.2.1資料收集方式 通過醫(yī)院電子病歷管理系統(tǒng)，詳細(xì)收集患者人口學(xué)資料：性別、年齡、BMI、文化程度、職業(yè)、居住地、吸煙、飲酒。病情相關(guān)資料：致傷原因、AO/OTA分型、創(chuàng)傷嚴(yán)重程度（Injury Severity Score，ISS）評(píng)分[8]、糖尿病史、高血壓史、靜脈血栓栓塞癥（Venous Thromboembolism，VTE）病史、既往手術(shù)史、中性粒細(xì)胞與淋巴細(xì)胞比值（Neutrophil-to-lymphocyte Ratio，NLR）、C反應(yīng)蛋白（C-Reactive Protein，CRP）、D-二聚體水平。手術(shù)相關(guān)資料：受傷至手術(shù)時(shí)間、手術(shù)時(shí)間、全身麻醉、術(shù)中出血量、術(shù)前臥床時(shí)間、術(shù)前抗凝預(yù)防。

1.2.2 DVT診斷標(biāo)準(zhǔn) 對(duì)患者進(jìn)行術(shù)后2個(gè)月隨訪，記錄隨訪期間患者出現(xiàn)DVT的概率。DVT診斷標(biāo)準(zhǔn)包括臨床表現(xiàn)、體征檢查、影像學(xué)檢查。①臨床癥狀：患肢腫脹、發(fā)硬、疼痛，活動(dòng)后加重；患肢皮膚顏色變深，皮溫增加；部分患者伴有發(fā)熱、心動(dòng)過速癥狀[9]。②體格檢查：血栓部位壓痛；沿血管可捫及索狀物；血栓遠(yuǎn)側(cè)肢體或全肢體腫脹，皮膚可呈青紫色；足背、脛后動(dòng)脈搏動(dòng)可減弱或消失。③影像學(xué)檢查：通過彩色多普勒超聲檢查觀察血管內(nèi)是否有血流和異常回聲填充。如果發(fā)現(xiàn)血管內(nèi)無(wú)血流，并可見中回聲或低回聲填充，可判斷為DVT[10]。

經(jīng)本研究確診的DVT患者存在相關(guān)臨床癥狀，且最終經(jīng)超聲完成診斷。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 所有數(shù)據(jù)采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，計(jì)數(shù)資料采用例數(shù)（百分比）[n（%）]表示，組間進(jìn)行 χ2檢驗(yàn)；符合正態(tài)分布的計(jì)量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，行t檢驗(yàn)。采用Logistic回歸分析相關(guān)影響因素，并構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；建立受試者工作特征曲線（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）評(píng)估模型預(yù)測(cè)效能，Plt;0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。繪圖采用GraphPad Prism 8軟件。

2 結(jié)果

2.1患者相關(guān)資料比較 比較兩組患者人口學(xué)資料、病情相關(guān)資料及手術(shù)相關(guān)資料，結(jié)果顯示，兩組在手術(shù)時(shí)間、全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間、術(shù)前抗凝預(yù)防方面的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05）。與未發(fā)生組相比，發(fā)生組患者手術(shù)時(shí)間更長(zhǎng)，全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間≥3 d的比例更高，術(shù)前抗凝預(yù)防比例更低，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05），見表1。

2.2術(shù)后DVT形成單因素分析 將表1中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)進(jìn)行單因素Logistic回歸分析，賦值見表2。結(jié)果顯示全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間、術(shù)前抗凝預(yù)防、手術(shù)時(shí)間為手術(shù)后DVT形成的相關(guān)影響因素（Plt;0.05），見表3。

2.3術(shù)后DVT形成多因素分析 將表3相關(guān)影響因素作為自變量，組別為因變量，進(jìn)行多因素Logistic回歸分析。結(jié)果顯示，全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間過長(zhǎng)、手術(shù)時(shí)間過長(zhǎng)會(huì)增加患者術(shù)后DVT發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)（Plt;0.05），見表4。

2.4術(shù)后DVT預(yù)警模型ROC曲線分析 根據(jù)表4建立術(shù)后DVT形成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警列線圖模型，如圖1。ROC曲線評(píng)估顯示模型效能高曲線下面積為0.934，特異度0.867，敏感度0.941，Cut-off值為0.137（Plt;0.05），

如圖2。內(nèi)部驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，Bootstrap（B=1000）驗(yàn)證提示校準(zhǔn)曲線與理想曲線較為一致，模型有良好穩(wěn)定性（如圖3）。決策曲線分析提示該模型具有正向凈收益率，閾值0.02～0.67（如圖4）。

3 討論

骨盆骨折是臨床常見的外傷骨折，占骨折總數(shù)的1%～3%，致殘率高達(dá)50%～60%[11-13]。DVT作為骨科手術(shù)后的常見并發(fā)癥之一，給患者帶來(lái)了額外的健康風(fēng)險(xiǎn)[14-15]。近年來(lái)，天璣?骨科手術(shù)機(jī)器人的應(yīng)用為骨盆骨折治療提供了新方法，提高了手術(shù)成功率和患者治療效果[16]。然而，術(shù)后并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)依舊存在，尤其是DVT的發(fā)生。本研究聚焦于天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)后DVT的形成因素，旨在為臨床提供更精準(zhǔn)的治療策略。

在本研究中，通過單因素和多因素分析，最終發(fā)現(xiàn)全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間過長(zhǎng)以及手術(shù)時(shí)間過長(zhǎng)是增加DVT發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。這與羅雪峰

等人[17]的研究結(jié)論有相似之處。全身麻醉可能影響患者的凝血系統(tǒng)，使其血液處于高凝狀態(tài)，也會(huì)因肌肉松弛和術(shù)后長(zhǎng)時(shí)間臥床而減緩血液流動(dòng)，為血栓的形成創(chuàng)造條件[17]。術(shù)前臥床時(shí)間的延長(zhǎng)同樣會(huì)導(dǎo)致下肢靜脈血液流動(dòng)減慢，增加血栓形成的概率，同時(shí)也可能對(duì)靜脈壁造成損傷，進(jìn)一步促進(jìn)血栓的形成[18]。而手術(shù)時(shí)間的延長(zhǎng)則會(huì)使機(jī)體處于應(yīng)激狀態(tài)，血液更容易凝固，同時(shí)增加術(shù)后恢復(fù)和臥床休息的時(shí)間，限制患者活動(dòng)，減緩血液循環(huán)[19]。與張雷等人[20]的研究結(jié)論不同，本研究未發(fā)現(xiàn)年齡對(duì)天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)后DVT的形成有顯著影響，這可能與本研究患者年齡集中、跨度小有關(guān)。

基于上述因素構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，該模型在評(píng)估天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)后DVT發(fā)生方面表現(xiàn)出良好的效能，ROC曲線下面積達(dá)到0.934，并經(jīng)過內(nèi)部驗(yàn)證確認(rèn)其穩(wěn)定性和正向凈收益率。在臨床應(yīng)用中，該預(yù)警模型可幫助醫(yī)生在術(shù)前收集患者關(guān)鍵信息，以準(zhǔn)確評(píng)估患者DVT發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[21-25]。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)人群，應(yīng)更積極地采取預(yù)防措施，如盡量減少全身麻醉、縮短麻醉和手術(shù)時(shí)間、給予抗凝藥物、鼓勵(lì)患者盡早活動(dòng)等[26-28]。對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)人群，也不應(yīng)忽視DVT的預(yù)防，可采取常規(guī)預(yù)防措施，如使用彈力襪，定期評(píng)估患者下肢腫脹情況等[29-30]。

綜上所述，全身麻醉、術(shù)前臥床時(shí)間過長(zhǎng)、手術(shù)時(shí)間過長(zhǎng)會(huì)增加骨盆骨折患者行天璣?骨科機(jī)器人輔助手術(shù)后DVT的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建基于上述因素的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型評(píng)估效能較好，可供臨床參考。然而，由于樣本量限制，本研究未能充分納入所有影響DVT形成的因素。為了獲得更準(zhǔn)確、可靠的研究結(jié)論，未來(lái)還需進(jìn)一步增加樣本量，并進(jìn)行外部驗(yàn)證，以確保研究結(jié)論能夠更廣泛地應(yīng)用于臨床中。

利益沖突聲明：本文不存在任何利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：張瑋楠負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)論文框架，起草論文；張瑋楠，田奡，彭亞靜，賈利利均參與該項(xiàng)目具體操作及研究過程的實(shí)施；田奡，彭亞靜，賈利利負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析、繪制圖表；張瑋楠負(fù)責(zé)論文修改；張瑋楠負(fù)責(zé)擬定寫作思路，指導(dǎo)撰寫文章并最后定稿。

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收稿日期：2024-06-25

編輯：魏小艷

基金項(xiàng)目：北京市科委首都臨床特色應(yīng)用研究項(xiàng)目（Z171100001017135）

Foundation Item： Capital Clinical Characteristic Applied Research Project of Beijing Municipal Committee of Science and Technology （Z171100001017135）

引用格式：張瑋楠，田奡，彭亞靜，等.機(jī)器人輔助骨科手術(shù)后深靜脈血栓形成的影響因素及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理研究[J]. 機(jī)器人外科學(xué)雜志（中英文），2025，6（2）：229-234.

Citation： ZHANG W N， TIAN A， PENG Y J， et al. Influencing factors and risk warning management on DVT formation after robot-assisted orthopedic surgery[J]. Chinese Journal of Robotic Surgery， 2025， 6（2）： 229-234.

通訊作者（Corresponding Author）：張瑋楠（ZHANG Weinan），Email：zhangweinan119@163.com