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护理学报 ›› 2019, Vol. 26 ›› Issue (22): 1-5.doi: 10.16460/j.issn1008-9969.2019.22.001

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Autar量表与Caprini评估模型对肿瘤患者PICC相关静脉血栓形成预测效果的对比研究

李钱玲a, 甘秀妮a, 李源b, 唐玮c   

  1. 重庆医科大学附属第二医院a.护理部; b.重症医学科; c.肾内科,重庆 400010
  • 收稿日期:2019-04-14 发布日期:2020-07-27
  • 通讯作者: 唐 玮（1980-）,女,四川广安人,硕士,主管护师,副护士长。E-mail：25653972@qq.com
  • 作者简介:李钱玲（1991-）,女,重庆人,本科学历,硕士研究生在读。
  • 基金资助:
    重庆市卫生计生委2018年医学科研项目面上项目（2018MSXM093）

Comparison of Predictive Power for PICC-related Venous Thromboembolism among Cancer Patients of Autar DVT Risk Assessment Scale and Caprini Risk Assessment Scale

LI Qian-linga, GAN Xiu-nia, LI Yuanb, TANG Weic   

  1. a. Dept. of Nursing Administration; b. Dept. of Critical Care Medicine; c. Dept. of Nephrology, the Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing 400010, China
  • Received:2019-04-14 Published:2020-07-27

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摘要： 目的 比较Autar量表与Caprini评估模型对肿瘤患者PICC相关静脉血栓形成的预测效度。方法 采用病例对照研究,收集2012—2017年125例行PICC置管肿瘤患者的一般资料、置管资料。将确诊已发生PICC相关静脉血栓的肿瘤患者作为病例组,按照肿瘤类型相同采用1∶4配对方法,选取同期留置但未发生PICC相关静脉血栓的患者作为对照组,使用Autar量表与Caprini评估模型分别对患者进行评分并记录,并分析2个量表的最佳诊断界值。结果 Caprini评估模型最佳诊断界值为7分,灵敏度为0.661,特异度为0.724,曲线下面积为0.763;Autar量表最佳诊断界值为10分,灵敏度为0.642,特异度为0.555,曲线下面积为0.632。结论 Caprini评估模型灵敏度与特异度均高于Autar量表,能够更好地预测肿瘤患者发生PICC相关静脉血栓的风险。

关键词: Autar量表, Caprini评估模型, PICC相关静脉血栓, 风险评估

Abstract: Objective To compare the predictive power for PICC-related venous thromboembolism in cancer patients of Autar DVT risk assessment scale and Caprini risk assessment scale. Methods We retrospectively collected the data of 125 cases of cancer patients from 2012 to 2017 including their general information and PICC information. Patients with confirmed PICC-related venous thromboembolism were selected as case group, and according to the same tumor type, a 1∶4 pairing method was used, those without PICC-related venous thrombosis were selected as control group. Autar scale and Caprini risk assessment scale were used and we analyzed the best diagnostic threshold value of the two scales. Results The sensitivity and specificity of Caprini risk assessment scale were 0.661 and 0.724 respectively and the best diagnostic threshold value of it was 7. The sensitivity and specificity of of Autar scale was 0.642 and 0.555 respectively and the best diagnostic threshold value 10. The area under the ROC curve of Autar scale was 0.632 and that of Caprini risk assessment scale 0.763. Conclusion The predictive power of Caprini risk assessment scale is higher than that of Autar scale, which could better predict PICC-related venous thromboembolism for cancer patients for its higher sensitivity and specificity.

Key words: Autar scale, Caprini risk assessment scale, PICC-related venous thromboembolism, risk assessment

中图分类号: 

  • R473.73
[1] Luo L, Jing X, Wang G, et al.Peripherally Inserted Central Catheter-related Upper Extremity Venous Thrombosis in Oncology Patients[J]. J Ultrasound Med, 2016,35(8):1759-1763.DOI:10.7863/ultra.15.08019.
[2] Fallouh N, McGuirk H M, Flanders S A, et al. Peripherally Inserted Central Catheter-associated Deep Vein Thrombosis: A Narrative Review[J]. Am J Med, 2015,128(7):722-738.10.7863.DOI:10.1016/j.amjmed.2015.01.027.
[3] Zhang X, Huang J, Xia Y, et al.High Risk of Deep Vein Thrombosis Associated with Peripherally Inserted Central Catheters in Lymphoma[J]. Oncotarget, 2016,7(23):35404-35411.DOI:10.18632/oncotarget.8639.
[4] Menéndez J J, Verdú C, Calderón B, et al.Incidence and Risk Factors of Superficial and Deep Vein Thrombosis Associated with Peripherally Inserted Central Catheters in Children[J]. J Thromb Haemost, 2016,14(11):2158-2168.DOI:10.1111/jth.13478.
[5] Paauw J D, Borders H, Ingalls N, et al.The Incidence of PICC Line-associated Thrombosis with and without the Use of Prophylactic Anticoagulants[J]. J Parenter Enteral Nutr, 2008, 32(4):443-447.DOI:10.1177/0148607108319801.
[6] Cotogni P, Barbero C, Garrino C, et al.Peripherally Inserted Central Catheters in Non-hospitalized Cancer Patients: 5-Year Results of a Prospective Study[J]. Support Care Cancer, 2015, 23(2):403-409. DOI:10.1007/s00520-014-2387-9.
[7] 宋燕伶,何金爱,刘胤佃,等. PICC导管/静脉直径比最佳临界值的研究[J]. 中国护理管理, 2017,17(6):737-742.DOI:10.3969/j.issn.1672-1756.2017.06.005.
[8] Autar R.Nursing Assessment of Clients at Risk of Deep Vein Thrombosis (DVT): The Autar DVT Scale[J]. J Adv Nurs, 1996, 23(4):763-770.DOI:10.1111/j.1365-2648.1996.tb00049.x.
[9] Autar R.Evidence for the Prevention of Venous Thromboembolism[J]. Br J Nurs, 2006,15(18):980-986.
[10] 陈亚萍,张慧,王婷婷,等. 不同风险评估量表预测静脉血栓栓塞症风险的效果研究[J]. 护理研究, 2017,31(34):4404-4407.DOI:10.3969/j.issn.1009-6493.2017.34.026.
[11] 张成欢,李莹,刘云,等. 不同量表对髋膝关节置换患者深静脉血栓形成预测效果的对比研究[J]. 中华护理杂志,2017,52(4):503-506.DOI:10.3761/j.issn.0254-1769.2017.04.028.
[12] 张成欢,刘云. 骨科手术患者相关血栓形成风险评估的研究进展[J]. 医学研究生学报, 2015(4):445-448.DOI:10.3969/j.issn.1008-8199.2015.04.027.
[13] 万光明. Autar量表在肺癌患者经外周静脉置入中心静脉导管相关上肢静脉血栓形成风险评估中的应用[J]. 中华临床营养杂志, 2016,24(6):376-379.DOI:10.3760/cma.j.issn.1674-635X.2016.06.010.
[14] 万光明,颜美琼. 风险预警管理在预防肺癌患者经外周静脉置入中心静脉导管相关性血栓的临床观察[J]. 中华临床营养杂志, 2014,22(5):313-316.DOI:10.3760/cma.j.issn.1674-635X.2014.05.014.
[15] Caprini J A.Thrombosis Risk Assessment as a Guide to Quality Patient Care[J]. Dis Mon, 2005,51(2/3):70-78.DOI:10.1016/j.disamonth.2005.02.003.
[16] 周亚婷,史颜梅,白琳,等. 两种血栓风险评估模型在住院患者深静脉血栓形成中的预测价值研究[J]. 解放军护理杂志, 2018,35(4):27-31.DOI:10.3969/j.issn.1008-9993.2018.04.005.
[17] 朱薇,应燕萍,黄惠桥,等. 三种评分表预测PICC相关上肢深静脉血栓效果比较研究[J]. 护理学杂志, 2018,33(7):54-56.DOI:10.3807/j.ssn.1001-4152.2018.07.054.
[18] 陈亚萍,马玉芬,邢颖,等. 不同风险评估量表预测骨科术后病人静脉血栓栓塞症风险的研究[J].护理研究, 2018(15):2485-2487.DOI:10.3969/j.issn.1009-6493.2017.34.026.
[19] 张成欢,李莹,刘云,等. 关节置换患者围手术期深静脉血栓形成预防现状的多中心研究[J]. 中国护理管理, 2016, 16(2):180-185.DOI:10.3969/j.issn.1672-1756.2016.02.009.
[20] 张晓勤,何丹,黎嘉嘉,等. Caprini血栓风险评估量表评估重症住院患者静脉血栓栓塞风险的有效性研究[J]. 四川大学学报(医学版), 2015,46(5):732-735.DOI:10.13464/j.scuxbyxb.2015.05.017.
[21] 陈小兰,王勇,潘磊. Caprini评估模型筛选老年重症肺炎深静脉血栓的有效性[J]. 北京医学, 2016,38(10):989-993.DOI:10.15932/j.0253-9713.2016.10.006.
[22] 马军,吴一龙,秦叔逵,等. 中国肿瘤相关静脉血栓栓塞症预防与治疗专家指南(2015版)[J]. 中国实用内科杂志, 2015,35(11):907-920.DOI:10.3969/j.issn.1000-8179.2015.20.015.
[1] 张庆伟, 杨巧芳, 于漫. 风险评估和预警工具在心血管系统疾病中临床应用与思考[J]. 护理学报, 2019, 26(16): 34-37.
[2] 张亚,李琳,孟嘉,刘云,张成欢,李倩倩,赵泽华,马娜. 骨科大手术术前Autar评分联合D-二聚体值在深静脉血栓形成风险评估中的应用研究[J]. 护理学报, 2018, 25(5): 12-14.
[3] 刘瑞红,张霞,万晶晶,谭文红. 肾移植术后妊娠风险评估研究进展[J]. 护理学报, 2018, 25(2): 33-36.
[4] 吴巧媚,张利娟,郑静霞. 基于Delphi法ICU患者误吸风险评估体系的构建[J]. 护理学报, 2018, 25(2): 1-6.
[5] 胡娟娟,高兴莲,杨英,马琼. 基于手术室护理信息系统的手术压疮风险评估模块的应用[J]. 护理学报, 2018, 25(18): 27-29.
[6] 林嘉琪,吴桂丽. Morse跌倒风险评估量表的临床应用研究进展[J]. 护理学报, 2018, 25(13): 42-45.
[7] 赵喜兰,罗晓,黎明,杨国莉. 应用家属版压疮风险评估表对卧床慢性心力衰竭患者家属健康教育的效果观察[J]. 护理学报, 2017, 24(7): 69-71.
[8] 罗斯莉,马莹. 防暴力技能训练和暴力风险评估对精神科职场暴力的影响[J]. 护理学报, 2017, 24(6): 44-47.
[9] 韩斌如,李秋萍. 老年患者手术风险评估工具的应用进展[J]. 护理学报, 2017, 24(24): 31-34.
[10] 钟慈芳,刘志琴,区燕云,林海妮,张宇凌. 广东省6家医院呼吸科护士误吸知识水平现状的调查[J]. 护理学报, 2015, (13): 32-34.
[11] 许建芬,陈正香,常青,陈丽萍,翁燕敏. 深静脉血栓管理组的建立和临床应用[J]. 护理学报, 2015, (12): 20-21.
[12] 田杏音,萧蕊英,杨富英,朱颖洁. 神经外科住院患者跌倒风险评估管理中的品管圈实践[J]. 护理学报, 2014, (5): 25-27.
[13] 沈彩琴,周琦,匡晓红. 老年护理院中使用误吸风险评估表的效果观察[J]. 护理学报, 2014, (18): 57-59.
[14] 刘祚燕,王英,淳雪丽,陈龑,陈茜,胡秀英. 跌倒危险因素评估量表在住院老年患者安全管理中的应用[J]. 护理学报, 2013, (18): 7-9.
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Cited
  Shared   
[1] 徐慧娜, 桂意华. ICU护士血液净化技术培训应用PBL教学法结合能力进阶模式的效果观察[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 1 -5 .
[2] 汤琳, 孟爱凤, 智晓旭, 邾萍, 浦亚楼, 路莉静. 癌症青年患者社会心理干预的研究进展[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 10 -13 .
[3] 严晓晶, 陈璐, 陈雁. 社区专科护士培训现状及研究进展[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 14 -17 .
[4] 卢舒颖, 刘宁, 魏璐华, 梁冬梅, 李妍. 产后出血预防及管理的最佳证据总结[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 18 -22 .
[5] 刘小成, 应文娟, 刘智利, 郑锐华, 许诺, 刘慧. 生命末期患者性与亲密关系评估的最佳证据总结[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 23 -27 .
[6] 林慧菁, 倪平. 932名武汉市民对生命维持治疗的态度现状及影响因素分析[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 28 -32 .
[7] 朱一凡, 陈芷谦, 郭巧红, 苏娅丽. 196例乳腺癌化疗患者尊严现状及影响因素分析[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 33 -37 .
[8] 潘国翠, 李梅. 决策疲劳量表的汉化及其应用于ICU患者家属的信度效度评价[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 38 -41 .
[9] 贺芳, 温秀兰, 林艳, 刘会, 郭晓萍, 张喆. 新生儿重症监护病房噪音水平调查与对策[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 42 -45 .
[10] 田凡立, 李惠玲, 杜美兰, 蒋芳琴, 张新梅, 殷雪群. 新型冠状病毒肺炎下援鄂男护士情绪体验的质性研究[J]. 护理学报, 2020, 27(12): 46 -49 .