基于临床特征构建下肢静脉曲张患者髂静脉压迫综合征的预测模型及验证

本研究针对下肢静脉曲张(VVLE)患者中髂静脉压迫综合征(IVCS)诊断困难的问题，通过回顾性队列研究构建了包含深静脉血栓(DVT)史、血管干预史、疼痛症状和CEAP分级≥4的预测模型。该nomogram模型在训练集和验证集的AUC分别为0.79和0.74，为门诊早期识别高风险IVCS患者提供了简便工具，对个体化治疗决策具有重要临床价值。

　　

髂静脉压迫综合征(IVCS)作为下肢静脉曲张(VVLE)的潜在致病因素，常因症状隐匿和诊断依赖昂贵影像学检查而漏诊。九江大学附属医院联合南昌市人民医院的研究团队在《Scientific Reports》发表研究，通过分析732例VVLE门诊患者数据，首次构建了基于常规临床指标的IVCS预测模型。

研究采用回顾性队列设计，收集2014-2023年确诊VVLE患者的临床资料，通过多因素logistic回归筛选预测因子。关键技术包括：1) 建立含732例患者的训练集(n=512)和验证集(n=220)；2) 采用CT/MRI确认≥50%髂静脉狭窄作为IVCS诊断标准；3) 使用R软件构建nomogram并进行ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)。

研究结果显示：1) 单因素分析发现IVCS组在DVT史(14.3% vs 3.5%)、血管干预史(42.9% vs 10.0%)和CEAP≥4分级(85.7% vs 60.6%)等方面显著差异；2) 多因素回归确定四个独立预测因子：DVT史(OR=3.66)、血管干预史(OR=4.63)、疼痛症状(OR=1.61)和CEAP≥4(OR=3.38)；3) 开发的nomogram在训练集(AUC=0.79)和验证集(AUC=0.74)均表现良好，DCA显示临床适用性广泛。

Hong-Hua Zhou和Lili Hu等作者在讨论中指出，该模型首次将CEAP分级≥4作为IVCS预测指标，凸显严重静脉病变与髂静脉压迫的关联。尽管存在样本量限制和疼痛评估主观性等局限，这种无需复杂检查的筛查工具可显著提升门诊IVCS检出率。研究为优化VVLE患者分层管理提供了循证依据，未来需通过多中心研究验证模型普适性，并探索联合生物标志物的改进方案。