基于血栓生物标志物的联合模型早期识别膝关节置换术后深静脉血栓的鉴别诊断性能研究

《BMC Surgery》：Early identification of deep vein thrombosis after knee arthroplasty based on novel thrombosis biomarkers

　　

摘要

目的

本研究旨在开发并内部验证一种基于血栓生物标志物的模型，用于早期识别膝关节置换术后经超声检测出的深静脉血栓（DVT），并评估其鉴别诊断性能和潜在的临床应用价值。

方法

本研究共纳入376名接受膝关节置换术的患者，其中无血栓患者268例，有血栓患者108例。采用单变量和多变量逻辑回归分析筛选血栓生物标志物。利用受试者工作特征（ROC）曲线评估各单项生物标志物及随后建立的联合生物标志物模型的鉴别诊断性能。采用Bootstrap方法对模型进行进一步验证。通过计算曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度和Brier评分来评估其鉴别诊断性能，并利用校准曲线评估其校准度。

结果

DVT组患者年龄较高、血小板计数较低（p < 0.05），而D-二聚体、凝血酶-抗凝血酶复合物（TAT）、纤溶酶-α2-纤溶酶抑制剂复合物（PIC）和组织型纤溶酶原激活剂-纤溶酶原激活剂抑制剂-1复合物（t-PAIC）水平显著升高（p < 0.001）。多变量逻辑回归分析显示，TAT和t-PAIC与术后DVT仍独立相关，而D-二聚体呈边缘性相关。基于上述指标的联合模型AUC约为0.75，表明具有中等鉴别能力。该模型校准度总体可接受，在0.10–0.40的阈值概率范围内提供正的净收益，Brier评分为0.18，表明总体性能可接受。

结论

纳入D-二聚体、TAT和t-PAIC的联合生物标志物模型在早期识别膝关节置换术后经超声检测出的DVT方面表现出中等鉴别能力和可接受的总体性能。该模型可能有助于术后早期风险分层，并帮助识别需要密切监测或进一步影像学检查的患者。然而，在推广应用前，尚需外部验证以确认其泛化能力和临床应用价值。