Page 90 - 《中国药房》2024年3期

但不同工具之间定义肥胖的BMI阈值却不尽相同，包括 预。纳入的工具均进行了方法学验证，主要采用内部验
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BMI≥16～19 kg/m （n＝1） 、＞25 kg/m （n＝2） [12，16] 、 证（n＝8） [5―6，9―12，15，17] 、内 外 部 验 证（n＝1） 、外 部 验 证
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[5―7]
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＞30 kg/m（n＝1） 、≥35 kg/m（n＝3） ；VTE 既往史 （n＝1） 、对比验证（n＝3） [7―8，18] 和引导验证（n＝1） 。9
包括 VTE 个人史（n＝6） [8，11―12，15―16，18] 、PTE 或下肢深静脉 个工具以风险评分的方式呈现 [5―11，15―16] ，2个以列线图模
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血栓史（n＝1） 。原发性肿瘤部位是风险评估工具中 型量化 [14，17] ，3个工具结果呈现形式不明确 [12―13，18] 。另外，
常见的影响因素（n＝5） [5―7，12―13] ，胃癌、胰腺癌归为极高 在工具性能方面，4 个工具 [11―12，17―18] 采用曲线下面积
危风险因素，肺癌、淋巴瘤、妇科肿瘤等归为高危风险因 （area under the curve，AUC）（0.73～0.85）检验工具的区
素，其赋予权重评分也不同。实验室指标中：血红蛋白 分度，AUC值＞0.7提示预测性能较好；5个工具 [5，9，13―14，16]
和血小板计数是常见的风险因素，分别有4个工具将此 采用 C 统计量（0.66～0.88），C 统计量＜0.7 提示工具性
纳入最终风险预测因子。2个工具将活动能力下降作为 能较弱，＞0.8提示工具性能较优秀；2个工具 [10，15] 采用相
最终的预测因子 [9，18] ，但不同工具对此项目的定义差异 关系数进行检验；另有 3 个工具 [6―8] 未提及其性能指标。
较大。CAT 风险评估工具的评价维度和风险因素比较 同时进行了特异性、敏感性、阴性预测值（negative pre‐
详见表2。 dictive value，NPV）、阳 性 预 测 值（positive predictive
表2 风险评估工具评价维度和风险因素比较 value，PPV）和 AUC 或 C 统 计 量 分 析 的 工 具 仅 有 7
含有该风险因 [5，9，11―13，17―18]
评价维度 风险因素 风险评估工具名称 占比 /% 个 ，见表3。
a
素的工具数量
患者因素 表3 工具预测因子及性能指标比较
基本特征 种族 D、K、L 3 21.43 性能指标
BMI A、B、C、E、H、L、M 7 50.00 编号 风险评估 预测因 C统 相关 风险 是否 赋予权 列线图
年龄 K、M 2 14.29 工具名称 子数量 特异性 敏感性 NPV PPV AUC 计量 系数 分层 验证 重评分 量化
基因 H、N 2 14.29 1 Khorana 6 √ √ √ √ √ √ √ √
合并症 活动能力下降 E、N 2 14.29 2 Vienna 8 √ √ √ √ √ √ √
病史 VTE既往史 D、F、G、H、K、L、N 7 50.00 3 Protecht 8 √ √ √
疾病因素 4 Canclot 8 √ √ √
肿瘤相关 肿瘤压迫/侵犯血管 D、F 2 14.29 5 Throly 7 √ √ √ √ √ √ √ √
肿瘤部位 A、B、C、H、I 5 35.71 6 Onkotev 4 √ √ √ √
肿瘤分期 G、N 2 14.29 7 Compass-cat 8 √ √ √ √ √ √ √ √
肿瘤诊断时间≤6个月 D、G 2 14.29 8 Tic-onco 4 √ √ √ √ √ √
转移 D、F、J 3 21.43 9 Pabinger 2 √ √ √ √ √ √
纵隔受累 E、N 2 14.29 10 Mdacc-cat 2 √ √ √
治疗因素 11 Saved 6 √ √ √ √
药物因素 联用地塞米松的剂量 K、L 2 14.29 12 Impede 9 √ √ √ √
促红细胞生成素刺激剂 J、L 2 14.29 13 A nomogram model 5 √ √ √ √ √ √ √
手术治疗 手术史 D、K、M 3 21.43 14 Tic-lympho 7 √ √ √ √ √ √
其他治疗 CVC D、G、L 3 21.43 3 讨论
实验室指标
检验指标 D-二聚体≥ULN B、I 2 14.29 3.1 现有CAT风险评估工具的方法学质量有待提高
Hb＜100 g/L A、B、C、E 4 28.57 3.1.1 工具构建偏倚风险较高
PLT≥350×10 L －1 A、B、C、G 4 28.57
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WBC≥11×10 L －1 A、B、C 3 21.43 大部分工具（n＝13） [5―6，8―18] 均明确了研究对象的纳
a：含有该风险因素的工具数量/14×100%；CVC：中心静脉导管 排标准，以减少选择性偏倚，提高工具适用性；但部分工
（central venous catheter）；ULN：正常上限值（upper limit of normal）；
具 [5，7，17] 构建纳入患者信息不完整、未报告盲法、未恰当
Hb：血红蛋白（hemoglobin）；PLT：血小板（platelet）；WBC：白细胞（white
blood cell）；风险评估工具名称编号的字母代表：A——Khorana，B—— 处理缺失数据、缺少性能评估、随访时间不足，增加了偏
Vienna，C——Protecht，D——Canclot，E——Throly，F——Onkotev， 倚风险。9 个工具 [5，8―9，11―12，14―15，17―18] 构建采用 Logistic 回
G——Compass-cat，H——Tic-onco，I——Pabinger，J——Mdacc-cat，
K——Saved，L——Impede，M——A nomogram model，N——Tic- 归模型，虽适用性较好，但整体偏倚风险高。而部分工
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lympho。 具研发仅基于专家意见或经验 ，主观性较强；或是根本
2.5 CAT风险评估工具预测因子及性能指标 未报告其建立的具体方法和细节，导致偏倚风险较高。
纳入工具的预测因子数量为2～9个，占比较高的是 3.1.2 工具验证结果异质性较大
VTE 既 往 史 和 BMI。 其 中 9 个 工 具 进 行 了 风 险 分 研究设计类型（包括前瞻性、回顾性、多中心研究）
层 [5―11，15―16] ，即根据权重加和评分或风险预测因子数量 及纳入人群基本特征的不同是导致异质性增加的主要
区分 CAT 高、中、低风险，以便识别高危患者并及早干 原因。再者 VTE 定义存在差异：某些工具 [5，15―16] 仅使用

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