儿童血液系统恶性肿瘤PICC相关血栓形成列线图风险预测模型的构建与验证

这篇研究通过回顾性分析519例血液系统恶性肿瘤患儿的临床数据，构建了包含白血病、导管数量、导管置入史、全肠外营养（TPN）、导管后D-二聚体和纤维蛋白原6项独立危险因素的PICC相关血栓预测模型。该列线图模型在训练集和验证集中AUC值分别达0.844（95% CI 0.787–0.900）和0.794（95% CI 0.698–0.890），校准曲线和决策曲线分析（DCA）证实其具有良好的临床实用价值，为儿童PICC血栓的早期干预提供了量化工具。

　　

儿童血液系统恶性肿瘤PICC相关血栓的风险预测与临床管理

Abstract
外周静脉置入中心静脉导管（PICC）已成为儿童血液系统恶性肿瘤治疗的重要通路，但PICC相关血栓（PICC-RT）发生率高达18.9%，可能引发肺栓塞等严重后果。这项单中心回顾性研究通过分析519例患儿数据，首次构建了针对该人群的PICC-RT风险预测列线图模型，为临床早期识别高风险患儿提供了量化工具。

Introduction
血液系统恶性肿瘤占儿童肿瘤的30%-40%，其治疗依赖PICC进行化疗、造血干细胞移植等中长期静脉治疗。然而，这类患儿存在凝血功能异常、血小板活化等促血栓形成因素，PICC-RT发生率显著高于普通患儿（4.2%-41.5%）。目前缺乏针对儿童的特异性评估工具，亟需建立精准预测模型以指导血栓预防。

Methods
研究纳入2018-2023年同济医院519例PICC置管患儿，平均年龄6.10±3.61岁，白血病占比66.9%。通过电子病历系统收集54项潜在预测变量，包括：

1. 患者因素：白血病类型、合并感染/脓毒症等
2. 导管因素：置管部位、导管尺寸（Fr）、置管次数
3. 治疗因素：全肠外营养（TPN）、糖皮质激素使用
4. 实验室参数：导管后D-二聚体（≥1.5 μg/mL为高风险）、纤维蛋白原（≥4 g/L为高风险）

采用7:3比例随机划分训练集与验证集，通过多因素logistic回归筛选关键变量，最终构建包含6项独立危险因素的列线图模型：

• 白血病（OR=2.31, 95% CI 1.45-3.68）
• 导管数量≥2根（OR=1.89, 95% CI 1.12-3.18）
• 导管置入史（OR=2.05, 95% CI 1.25-3.36）
• TPN使用（OR=1.76, 95% CI 1.08-2.87）
• 导管后D-二聚体≥1.5 μg/mL（OR=3.42, 95% CI 2.01-5.82）
• 导管后纤维蛋白原≥4 g/L（OR=3.15, 95% CI 1.92-5.17）

Results
模型验证显示优异性能：

• 区分度：训练集AUC 0.844（敏感性79.4%，特异性79.1%），验证集AUC 0.794
• 校准度：Hosmer-Lemeshow检验P值>0.05，Bootstrap校正后平均绝对误差<0.04
• 临床效用：DCA显示当阈值概率为5%-85%时，模型能提供显著净获益

亚组分析发现，急性淋巴细胞白血病（ALL）患儿的PICC-RT风险因素与总体人群一致，但白血病亚型间无统计学差异（P>0.05）。

Discussion
该研究揭示了儿童PICC-RT的独特机制：

1. 白血病微环境：肿瘤细胞释放游离DNA（cfDNA）激活凝血因子XII，同时化疗药物降低天然抗凝蛋白C水平，形成"双重促凝效应"。
2. 导管-血管交互作用：多次置管导致静脉狭窄，使导管-静脉比>0.45时血栓风险激增。
3. TPN的促凝作用：高渗溶液（葡萄糖浓度>10%）增加血液粘度和单核细胞促凝活性，钙离子直接激活凝血级联反应。

Conclusions
该列线图模型首次将儿童血液肿瘤患者PICC-RT的预测转化为可视化评分工具。临床建议：

• 对高风险患儿（总分≥120分）加强超声监测
• 导管后D-二聚体持续升高时考虑预防性抗凝
• 避免同侧肢体重复置管

未来需通过多中心前瞻性研究验证模型的普适性，并探索基因组学标志物对预测精度的提升作用。