Thromboelastography and prediction of venous thromboembolism in orthopedic inpatients: development and internal validation of a clinical prediction model
本研究开发并内部验证了一个针对骨科住院患者静脉血栓栓塞症的临床预测模型，结果发现，尽管血栓弹力图（TEG）参数反映了高凝表型，但与基于年龄、住院时长、性别以及骨折/创伤状态的精简模型相比，它们并未显著提高风险预测能力。
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在医学领域，身体停止出血的能力是一种微妙的平衡，这一系统必须既足够精准，能瞬间封堵伤口，又必须足够灵活，以确保血液能在静脉中自由流动。当这种平衡过度向凝固倾斜时，就会出现一种被称为静脉血栓栓塞症的危险情况。在这种情况下，血栓会在深静脉（通常在腿部）形成，并可能脱落随血液流向肺部，导致潜在致命的阻塞。对于因骨折或关节手术被收治到骨科病房的患者而言，由于受伤带来的创伤、手术的压力以及随后的长期卧床，发生此类血栓的风险特别高。长期以来，医生一直依赖于标准患者信息（如年龄和住院时长）来推测谁可能处于风险之中。然而，一种名为血栓弹力图（thromboelastography）的新技术已经出现，成为一种潜在工具，能够实时观察血凝过程，提供关于血块形成速度及其强度的动态图像。现代医学面临的问题是，这种复杂的、实时的血凝观察视角，是否比医生早已掌握的简单、日常事实具有显著优势。
中国石岩太和医院的一组研究人员致力于回答这个问题，他们调查了 2025 年 1 月至 10 月期间收治到其骨科部门的 1,186 名连续患者的记录。他们想看看，如果将血栓弹力图提供的详细数据添加到标准的患者概况中，是否能比仅凭概况更准确地预测谁会发生血栓。研究人员收集了每位患者的广泛信息，包括年龄、性别、入院原因以及住院时间。至关重要的是，他们还收集了入院两天内进行的血栓弹力图测试中的六项特定测量值。这些测量值追踪了凝血过程的不同阶段，从血块开始形成的初始时间，到其增长的速度，再到最终的强度，以及身体开始分解血块的速度。
研究发现，在 1,186 名患者中，有 64 人在住院期间出现了确诊的血栓，发生率约为 5.4%。当研究人员在没有进行任何复杂调整的情况下观察数据时，他们看到了一个清晰的模式：发生血栓的患者通常血液凝固更快且形成的血块更强。具体而言，血块开始形成所需的时间较短，血块增长较快，且最终结构更致密。这证实了该技术确实捕捉到了高凝状态这一生物学特征，即血液处于易于凝固的状态。然而，真正的考验在于研究人员尝试构建预测模型时。他们首先建立了一个仅使用基本临床事实的简单模型：患者的年龄、住院时长、性别以及是否有骨折或创伤。这个简单的模型已经相当擅长区分哪些人会发生血栓，哪些人不会。
当团队将四项最相关的血栓弹力图测量值添加到这个简单的临床模型中时，预测准确性的提升微乎其微，在统计学上与随机概率无法区分。该模型正确识别高风险患者的能力仅增加了极小的比例，这种变化如此微小，以至于未达到被视为具有意义的改进的阈值。事实上，研究人员发现，一旦知道了患者的年龄和住院时长，这项血液测试提供的额外信息基本上没有增加新的价值。仅依赖年龄和住院时长的简单模型，其表现与包含了先进血液测试的复杂模型一样好。研究人员还检查了这一结果在不同类型的患者（例如骨折患者与患有其他疾病的患者）中是否依然成立，发现其表现保持了一致性。
研究结论认为，虽然这种先进的血液测试成功识别了身体易于凝血的生物学迹象，但它并不能比医生现有的基本信息更好地预测谁会真正发生血栓事件。研究人员建议，对于普通骨科患者群体，常规订购这些昂贵且耗时的测试来筛查风险，可能不是一种具有成本效益的医疗资源利用方式。相反，最有效的方法似乎是关注年龄和住院时长这两个直观的临床因素。作者强调，他们的研究结果基于单一医院以及对过往记录的回顾性研究，这意味着在这些结论可以普遍应用之前，需要进行涉及多中心和前瞻性设计的进一步研究。在进行此类更广泛的验证之前，对于未筛选的骨科患者，将这种复杂的血液测试常规用于风险分层仍是一个开放性问题，而目前的证据指向了使用更简单、更易获取的数据已足够。
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