首都医科大学附属北京天坛医院神经外科的谢坚教授等建立基于术前外周血液炎症生物标志物和其它因素的列线图模型预测胶质瘤手术后的急性VTE风险。期望列线图有助于临床医生判别VTE高风险患者，以采取预防术后急性VTE的措施，改善患者的生活质量。结果发表在2023年2月的《Thrombosis Research》在线。
——摘自文章章节
【Ref: Zhang C, et al. Thromb Res. 2023 Apr;224:21-31. doi: 10.1016/j.thromres.2023.02.002. Epub 2023 Feb 9.】
围手术期并发症可以影响患者的生活质量和预后。静脉血栓栓塞症（VTE）是癌症患者的一种常见并发症。VTE在术后2-4周内的住院期间发生，则为急性VTE，是癌症患者死亡的重要原因之一。与其他癌症患者相比，脑胶质瘤患者的VTE发病率相对较高，约为20%，是胶质瘤患者的常见并发症。既往研究报道，伴发VTE的胶质瘤患者两年后的死亡风险在30%以上。VTE预防措施包括，药物抗凝、机械预防和术后适量活动。然而，使用抗凝剂与出血风险的增加相关。对于脑胶质瘤患者，颅内出血（ICH）是抗凝治疗的并发症。因此，胶质瘤患者的抗凝药物具有高风险，必须建立一个模型，准确地、独立地预测胶质瘤手术后急性VTE的发病率。首都医科大学附属北京天坛医院神经外科的谢坚教授等建立基于术前外周血液炎症生物标志物和其它因素的列线图模型预测胶质瘤手术后的急性VTE风险。期望列线图有助于临床医生判别VTE高风险患者，以采取预防术后急性VTE的措施，改善患者的生活质量。结果发表在2023年2月的《Thrombosis Research》在线。
该研究共纳入435例脑胶质瘤患者，随机分为两组，309例（70%）患者为训练集组，126例（30%）患者为数据测试集组。训练集的数据用于开发预测模型和评分，测试集数据用于评估其预测性能。作者收集患者术前临床资料和血液生化指标，包括年龄、性别、BMI、肿瘤大小、手术时间、白细胞计数、淋巴细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数、红细胞比积、D-二聚体、红细胞分布宽度标准差和系统性免疫炎症指数（SII）等。使用单因素和多因素分析确定与急性VTE风险相关的因素。随后，作者使用这些因素开发一个计算评分的预测模型。每个因素的每个参数都赋予一个分数，最终计算出累积总风险分数。通过绘制ROC曲线和计算C统计量评估评分模型的预测性能。
研究发现，手术前白细胞计数、淋巴细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数、红细胞比积、D-二聚体、红细胞分布宽度标准差和系统性免疫炎症指数（SII）等生化指标与急性VTE风险显著相关。其中，SII是一个新的生化指标，其结合中性粒细胞计数、淋巴细胞计数和血小板计数，作为反映肿瘤相关炎症状态的指标。接着，进一步将这些因素用于开发评分模型；使用ROC曲线评估其预测性能。训练集组评分模型的ROC曲线下面积为0.85；测试集组ROC曲线下面积为0.83；表明该评分模型具有良好的预测性能，并且可以帮助临床医生识别高风险VTE患者。此外，在多因素分析中，作者发现年龄、性别、BMI、肿瘤大小和手术时间等因素与急性VTE风险相关，但这些因素在评分模型中没有纳入。这是因为该评分模型主要基于生化指标预测急性VTE风险，而上述因素的影响可能已由生化指标反映。最后，使用决策曲线分析确定评分模型在不同风险阈值下的临床应用效果；结果显示，在训练集和测试集中，当风险阈值为0.1-0.5时，使用评分模型进行VTE风险预测可以获得更多的净收益。
综上所述，该研究开发基于生化指标和临床特征的评分模型预测脑胶质瘤术后急性VTE风险。该模型具有良好的预测性能，可以帮助临床医生识别高风险VTE患者，采取个体化措施预防急性术后VTE。
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