下肢动脉硬化闭塞症介入治疗后下肢深静脉血栓形成列线图模型建立及验证

目的 建立下肢动脉硬化闭塞症(LEASO)介入治疗后下肢深静脉血栓(DVT)形成列线图模型,并对模型进行外部验证。方法 以2020年1月至2022年12月日本血管外科学会建立的肢端缺血患者数据库(JCLIMB)中接受腔内治疗的LEASO患者434例为建模组,以本院2020年1月至2023年5月接受介入治疗的LEASO患者60例为验证组。通过电子病历系统获取患者性别、年龄、合并糖尿病、合并高血压、合并冠心病、体质量指数(BMI)、Fontaine分期、D-二聚体、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶(APTT)、血小板淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞淋巴细胞比值(NLR)等临床资料。使用R软件建立列线图模型,并以校准曲线、决策曲线(DCA)和受试者工作特征曲线评价预测模型。结果 建模组发生DVT与未发生DVT患者BMI、Fontaine分期、D-二聚体、PLR和NLR比较差异有统计学意义(P<0.05);多因素logistics回归分析结果发现,BMI、Fontaine分期、D-二聚体、PLR和NLR是LEASO患者并发DVT的独立影响因素(P<0.05)。基于logistics回归分析结果建立列线图模型,经校准曲线分析显示模型预测值与实际值基本一致,表明该列线图模型有较好的准确度。以净收益为纵坐标,以阈值为横坐标,None线代表所有LEASO患者均不会发生DVT,Nomogram model表示DVT实际发生曲线,阈值范围0.09~1.00,表明以该模型进行决策有较好的临床收益,具备临床实用性。ROC分析结果显示,本研究建立的列线图模型预测建模组、验证组LEASO患者发生DVT曲线下面积分别为0.912和0.834,灵敏度分别为96.50和和99.20,特异度分别为76.60和66.70。结论 以BMI、Fontaine分期、D-二聚体、PLR和NLR建立的LEASO患者并发DVT预测模型对于DVT发生有较好的预测价值,适宜在临床中推广应用。