下肢骨折术后DVT风险预测模型构建及预防方案和效果的探讨

目的探讨下肢骨折术后深静脉血栓形成(DVT)风险预测模型构建及流程系统化干预下被动运动方案的预防效果。方法随机选取我院2022年01月至2024年01月因下肢骨折就诊的患者共234例作为研究对象,按随机数字表法将全部病人分成对照组(n=117)和研究组(n=117),对照组予以常规护理,研究组在对照组护理基础上实施Logistics回归分析相关预测模型的流程系统化干预下被动运动方案,收集所有患者性别、年龄、伴有糖尿病、高血压、心脑血管疾病、骨折侧、美国麻醉医师协会(ASA)分级、AO分型、受伤至手术的时间、静脉发生血栓的栓塞史、术后是否使用抗凝药物、术后感染、长时间的卧床情况,检测术后5d的D-二聚体(D-D)水平,采用Logistic回归以及受试者工作特性曲线(ROC)评估该方法的预测价值。记录术后两组病人发生DVT的时间及发生率。结果234例下肢骨折患者中,术后发生DVT共99例,发生率为42.31%。Logistic回归结果表明外伤术前时间、手术后D-D水平是出现DVT的独立影响因素;预测模型在DVT出现风险预测方面的AUC是0.974(95%CI:0.952~0.996),敏感度为92.90%,特异度为94.80%;研究组术后DVT发生时间明显长于对照组(P<0.05),DVT出现的概率较对照组低(P<0.05)。结论基于Logistics回归分析相关预测模型的流程系统化干预情况下的被动运动方案可指导临床护理,并减少术后DVT的发生。