利用全国电子健康记录（EHR）数据验证癌症相关血栓形成的风险评分

《JAMA Network Open》：Validation of a Risk Score for Cancer-Associated Thrombosis Using Nationwide EHR Data

电子健康记录（EHR）构建的癌症相关血栓风险评分（EHR-CAT）在多中心队列中显著优于Khorana评分，准确性提升20%，且在不同亚组和医疗系统间校准一致。

　　

要点

问题 能否利用来自不同医疗系统的常规收集的电子健康记录（EHR）数据来评估癌症相关血栓形成（CAT）的风险？

研究结果 在这项预后研究中，研究人员回顾性分析了2018年至2023年间来自184个医疗系统的732,594名接受系统治疗的癌症患者的数据。结果显示，EHR-CAT评分的表现显著优于基准Khorana评分，准确率提高了20%。该模型在不同人口亚组、医疗系统以及按出血风险分层的队列中均具有稳定的评估效果。

意义 这些结果表明，来自不同医疗系统的标准化结构化EHR数据可以支持CAT风险评估的规模化验证和实施。

摘要

重要性 静脉血栓栓塞（VTE）会增加癌症患者的死亡率和发病率。现有的风险预测模型通常只在个别医疗系统中进行验证，这种碎片化的方法限制了其临床应用。

目的 旨在在全国范围内的癌症患者队列中，比较电子健康记录癌症相关血栓形成（EHR-CAT）评分与基准Khorana评分的效果，研究时间涵盖治疗前后，同时排除出血高风险患者。

研究设计、环境和参与者 这项预后研究纳入了2018年1月至2023年12月期间全国电子健康记录数据库中的患者，随访持续至2025年4月。研究对象为新诊断的侵袭性实体瘤或血液系统恶性肿瘤患者（根据《国际疾病统计分类第十版临床修订版[ICD-10-CM]》算法确定），且正在接受系统治疗（以首次使用的抗肿瘤药物为准）。排除有急性VTE病史或抗凝剂处方记录的患者。

研究指标 研究指标包括人口统计学特征、风险模型变量以及常见的抗凝剂试验排除标准（作为识别出血高风险人群的依据），这些数据均在索引治疗开始之日或之前提取。

主要结果 6个月内的VTE发生情况和出血结果均依据《ICD-10-CM》算法进行定义。

结论 共有732,594名患者（中位年龄[四分位数范围]为65.0 [56.9-73.0]岁；女性425,124人[58.0%]；亚洲人25,634人[3.5%]，黑人94,269人[12.9%]，西班牙裔48,266人[6.6%]，白人583,047人[76.9%]），他们在2018年至2023年间从184个医疗系统接受了系统治疗。中位随访时间为676天（[340-1151天]），6个月内的VTE发生率为4.7%（34,499例患者），出血发生率为3.7%（26,993例患者），死亡率为8.4%（60,239例患者）。符合抗凝剂试验排除标准的患者中（占26.0%，即190,413人），出血风险更高（7.2% vs 2.4%；风险比，2.5 [95%置信区间，2.5-2.5]）。无论是否排除出血高风险患者，EHR-CAT评分都能将患者有效分为不同的风险组（C统计量，0.70-0.71）。与基准Khorana评分（C统计量，0.63）相比，EHR-CAT将20%的患者重新分类到更准确的类别中，提高了预测准确性。此外，EHR-CAT模型在不同年龄、性别、种族、民族和医疗系统中的评估效果均保持一致。

总结 这项关于EHR-CAT风险评分的预后研究证明了使用易于获取的结构化EHR数据来评估癌症患者VTE风险的可行性和外部有效性。