呼吸科基于Padua风险评估模型干预对患者静脉血栓栓塞症的预防价值

目的探讨呼吸科基于Padua风险评估模型干预对患者静脉血栓栓塞症(VTE)的预防价值。方法选取2019年1月至2022年1月丰城市人民医院呼吸内科收治的85例患者作为研究对象,按照住院尾号单双数字将其分成评估组(42例)及基础组(43例)。基础组开展常规护理干预,评估组则于常规护理干预的基础上增用呼吸科Padua-VTE风险评估模式干预。分析各组VTE发生情况、凝血功能指标变化情况、心理韧性、护理满意度。结果评估组VTE发生率(7.14%)高于基础组(25.58%),差异有统计学意义(P<0.05)。评估组干预后活化部分凝血活酶时间、凝血酶原时间以及凝血酶时间长于基础组,纤维蛋白原水平低于基础组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后评估组乐观、坚韧、自强分值高于基础组,差异有统计学意义(P<0.05)。评估组时机合理性、理念个性化、措施适宜性、结局有效性分值高于基础组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论呼吸科Padua-VTE风险评估模式干预可有效预防VTE的发生,改善患者凝血功能与心理韧性,提高护理满意度。

彩色多普勒超声联合Padua预测量表对老年全膝关节置换术后下肢深静脉血栓形成的诊断价值分析

目的探讨彩色多普勒超声(color Doppler ultrasonography,CDUS)联合Padua预测量表对老年全膝关节置换术(total knee arthroplasty,TKA)术后下肢深静脉血栓形成(deep venous thrombosis,DVT)的诊断价值。方法选取2017年1月至2019年11月核工业四一六医院收治的196例行TKA的老年患者为研究对象,以静脉造影结果为判断有无DVT的金标准,评估Padua预测量表、CDUS、CDUS联合Padua预测量表对DVT的诊断效能。结果196例患者中共有39例出现DVT,发生率为19.9%,DVT发生于术后3~8 d,31例(79.5%)患者无明显临床症状,全部DVT患者均接受抗凝和溶栓处理后临床效果满意,未出现血栓复发、出血、肺栓塞、死亡等不良事件。Padua预测量表≥4分时的Youden指数最高(0.597),提示其是最佳临界值。CDUS联合Padua预测量表(以≥4分为临界值)诊断DVT的灵敏度、特异度、Youden指数分别为94.9%、96.8%、0.917,均显著高于单独应用CDUS者(84.6%、93.0%、0.776)与Padua预测量表者(76.9%、82.8%、0.597)。结论老年患者行TKA术后DVT发生率较高,CDUS可作为DVT的首选辅助检查,Padua预测量表能有效筛查DVT的发生风险,二者联合应用对DVT的诊断价值更高。

Caprini风险评估量表和Padua量表在ICU非手术病人深静脉血栓形成中的预测价值

[目的]比较Caprini风险评估量表和Padua量表对重症监护室(ICU)非手术病人深静脉血栓形成(DVT)的预测价值。[方法]采用回顾性病例对照研究,选取2013年1月—2017年12月滨州医学院附属医院在ICU住院确诊的154例非手术DVT病人作为病例组,选择同时期入住ICU的154例非手术非DVT病人作为对照组。收集两组病人的临床资料,分别采用Caprini风险评估量表和Padua量表对其血栓发生风险进行评估,比较两种量表的预测效果。[结果]Caprini风险评估量表的ROC曲线下面积(0.709±0.029)高于Padua量表的ROC曲线面积(0.616±0.032),且两种量表的ROC曲线下面积比较差异有统计学意义;两种量表对病例组病人的DVT风险评估得分均高于对照组(P<0.01),但Caprini风险评估量表筛选出的高危病人比例(70.8%)高于Padua量表(44.8%)。[结论]Caprini风险评估量表和Padua量表对ICU非手术病人DVT发生风险均有一定的预测能力,但Caprini风险评估量表的灵敏度高于Padua量表,更适用于ICU非手术病人DVT的风险评估。

qPadua量表对急诊观察室高危病人深静脉血栓形成的预测价值

目的:探讨qPadua量表对急诊观察室深静脉血栓形成(DVT)高危病人发生DVT的预测效果。方法:选取2019年1月—2020年3月急诊观察室DVT高危病人145例,入观察室时分别给予Padua量表、qPadua量表评分以及血清D-二聚体检测,以病人入观察室3 d内多普勒超声结果为诊断标准,运用受试者工作特征曲线(ROC)分析比较Padua评分、qPadua评分以及Padua评分联合血清D-二聚体对急诊观察室DVT高危病人发生DVT的预测效果。结果:急诊观察室DVT高危病人留观期间发生DVT59例,未发生DVT病人86例;Padua量表对急诊观察室病人DVT的最佳临界值为5分,灵敏度为67.8%,特异度为60.5%,约登指数为0.283,ROC曲线下面积为0.709[95%CI(0.625,0.794)];qPadua量表最佳临界值为5分,灵敏度为55.9%,特异度为90.7%,约登指数为0.466,ROC曲线下面积为0.811[95%CI(0.739,0.883)];Padua量表联合血清D-二聚体检测的灵敏度为55.9%,特异度为83.7%,约登指数为0.396,ROC曲线下面积为0.749[95%CI(0.669,0.828)];qPadua量表的ROC曲线面积显著高于Padua量表和Padua量表联合D-二聚体检测(P<0.05)。结论:Padua量表、qPadua量表以及Padua量表联合D-二聚体检测在一定程度上能预测急诊观察室DVT高危病人DVT的发生,其中qPadua评分的预测能力较理想,使用简单,但灵敏度较低。

3种量表预测急性髓系白血病患者有症状性PICC相关血栓形成风险效果的比较

目的比较Padua量表、Autar量表与Caprini量表在预测急性髓系白血病患有症状性PICC相关血栓风险的预测效能。方法采用便利抽样法,选取2019年3月—2021年3月在广州市南方医科大学南方医院血液科留置PICC的265例急性髓系白血病患者作为研究对象,采用一般资料调查表、Padua量表、Caprini量表、Autar量表和PICC导管维护随访表收集资料,计算3种评估量表的接受者操作特征曲线下面积并进行两两比较,计算量表的最佳临界值、灵敏度、特异度和约登指数。结果265例急性髓系白血病患者中,37例患者发生有症状性PICC相关血栓,发生率约14.0%;血栓发生时间为置管后第19.00(9.00,61.00)天。Padua量表、Caprini量表和Autar量表预测该类患者有症状性PICC相关血栓风险时ROC曲线下面积分别是0.784,0.633和0.648,且Padua量表ROC曲线下面积显著高于另外2种量表(P<0.05)。Padua量表的最佳临界值为4分,灵敏度为0.757,特异度为0.680,约登指数为0.437;Caprini量表最佳临界值为8分,灵敏度为0.676,特异度为0.548,约登指数为0.224;Autar量表最佳临界值为10分,灵敏度为0.595,特异度为0.693,约登指数为0.288。结论相较于Caprini量表和Autar量表,Padua量表能够更好地预测急性髓系白血病患者有症状性PICC相关血栓风险,但未来仍需针对具体疾病人群制定特异性的导管相关血栓风险评估工具以提高预测的准确性。

四种不同量表对住院肿瘤患者深静脉血栓形成的预测价值

目的:应用Padua、Caprini、Wells DVT及Autar评分量表分别评价住院肿瘤患者深静脉血栓形成(DVT)的预测价值,并进行比较。方法:选取2013年1月至2019年3月就诊于承德市中心医院并通过多普勒超声诊断为DVT的150例住院肿瘤患者作为血栓组,同期选择150例无DVT的住院肿瘤患者作为阴性对照。对两组患者分别采用Padua、Caprini、Wells DVT和Autar量表进行评分及比较,进一步绘制ROC并计算曲线下面积AUC,并进行两两比较。结果:两组患者根据量表所得评分进行比较:血栓组Padua、Caprini和Wells DVT量表所得评分均明显高于对照组(P<0.001),而Autar量表所得评分两组未见明显差异(P=0.704);Padua量表AUC明显高于Caprini(P<0.0001)、Wells DVT(P<0.0001),Caprini量表AUC高于Wells DVT量表,差异具有统计学意义(P=0.0012)。结论:Padua、Caprini和Wells DVT评分量表均可较准确地预测住院肿瘤患者发生DVT的风险,其中Padua量表预测价值最高,Caprini量表次之。

不同量表在脑卒中患者深静脉血栓形成风险评估中的预测价值

目的研究Padua量表,Autar量表和Caprini量表在脑卒中患者深静脉血栓形成(DVT)风险评估中的预测价值。方法回顾性分析162例脑卒中患者临床资料,根据多普勒超声检查结果将患者分为DVT组和对照组,分别采用Padua量表,Autar量表和Caprini量表评估DVT发生风险,比较两组各量表评估结果,并采用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)分析各量表对脑卒中患者DVT形成风险预测价值。结果 162例脑卒中患者出现37例DVT,发生率为22. 84%。DVT组Padua量表评分及高危患者比例高于对照组,Autar量表评分及高危患者比例高于对照组,Caprini量表评分及极高危患者比例高于对照组,差异均有统计学意义。Padua量表AUC大于Autar量表,差异无统计学意义。Padua量表AUC大于Ca-prini量表,差异有统计学意义。Autar量表AUC大于Caprini量表,差异无统计学意义。结论 Padua量表,Autar量表和Capri-ni量表用于脑卒中患者DVT发生风险评估均具有较高准确性,有助于识别DVT高危因素和采取针对性预防措施。

Padua量表与Wells量表对脑卒中并发深静脉血栓形成预测效果的对比分析

目的比较Padua量表与Wells量表对脑卒中患者DVT的预测能力。方法采用方便抽样法,收集2016年11月—2017年11月于北京大学第三医院院神经内科住院治疗的脑卒中患者300例患者作为研究对象,同时使用Padua量表和Wells量表进行评估,以深静脉彩色多普勒超声检查结果为是否发生血栓的标准,评价2种量表对脑卒中DVT预测能力;同时构建受试者工作特征曲线(ROC曲线)模型,比较2种量表的灵敏度、特异度、ROC曲线下面积(AUC),并计算出2个量表的阳性预测值、阴性预测值。结果2个量表均可预测脑卒中后DVT的风险(P<0.01)。Padua量表、Wells量表的AUC分别为0.802(95%CI=0.704~0.900)、0.746(95%CI=0.642 ~0.851),最佳切点的Padua量表、Wells量表的灵敏度分别为80.00%、64.00%,特异度分别为58.18%、77.82%,计算得出的阳性预测值分别为14.81%、20.78%,阴性预测值分别为96.96%、95.96%。结论Padua量表更适合用于脑卒中患者下肢深静脉血栓的风险预测。

不同风险评估量表预测恶性肿瘤手术患者静脉血栓栓塞症的效果研究

目的:比较4种风险评估量表对恶性肿瘤患者术后静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism,VTE)的预测价值。方法:通过医院检索系统收集2015年10月1日至2020年10月1日在中国医学科学院肿瘤医院诊断恶性肿瘤并接受手术,术后发生VTE患者70例作为观察组,另按照1∶2比例随机选取同期术后未发生VTE的恶性肿瘤手术患者140例作为对照组。采用自行设计的一般资料调查表记录两组患者基本资料,分别采用Caprini 2005版、Caprini 2010版、Autar、Padua量表对两组患者进行VTE风险评分,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线以评价4种风险评估量表对恶性肿瘤患者术后VTE的预测价值。结果:ROC曲线结果显示,Caprini 2005版、Caprini 2010版、Autar、Padua量表预测恶性肿瘤手术后发生VTE的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.576、0.725、0.573、0.547,仅Caprini 2010版量表评分的AUC为0.725(>0.7),其敏感度得分0.757,特异度得分0.400。比较VTE发生组与未发生组患者的四个量表评估结果的风险级别分层情况,结果显示仅Caprini2005版量表对VTE发生组和未发生组患者的不同风险级别分层差异有统计学意义(P<0.05)。结论:采用Caprini 2010版风险评估量表对恶性肿瘤患者术后发生VTE具有一定预测价值,其敏感性较好,但是特异性较差,在本次研究中其现行的风险分层方法未能对恶性肿瘤患者手术后VTE风险进行有效分层预测。