本記事では、術後の下肢深部静脈血栓症（DVT）のリスクが高い整形外科手術患者を特定するため、D-dimerで補完した術前の超音波由来静脈C2/A測定について解説します。
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この記事について
サマリー
要約
深部静脈血栓症（DVT）は、整形外科手術後の一般的な合併症です。本前向き観察研究では、術前の静脈周径の2乗対断面積比（C2/A）の単回ベースライン測定が、単独またはD-dimerと併用した場合に、術後7日間に検出されたDVTと関連しているかを評価しました。整形外科手術を受ける成人150名が登録され、37名にDVTが発症し、113名は発症しませんでした。術前の周径（C）および断面積（A）は、同一の収集サイクル中に、超音波システムの組み込み測定パッケージを用いて、呼気終末に個別に測定されました。研究者はC2/Aを、C2をAで除して算出しました。このルールを保持された参加者レベルのデータセットに一貫して適用するため、すべての修正分析では、保持されたCおよびAのフィールドから再計算されたC2/Aを使用しました。術後の超音波検査は、アウトカムの確定のみに使用される、事前に規定された強化研究監視スケジュールに基づき、7日間にわたり12時間間隔で実施されました。受信者動作特性曲線下の面積（AUC）は、総大腿静脈C2/Aで0.893、大腿浅静脈C2/Aで0.817、膝窩静脈C2/Aで0.906、D-dimerで0.834でした。当初規定された大腿浅静脈C2/AとD-dimerを組み合わせたモデルの見かけ上のAUCは0.887であり、層化5分割交差検証によるout-of-fold AUCは0.877でした。5変数による探索的モデルのout-of-fold AUCは0.938でした。コホートから導出された閾値（大腿浅静脈C2/Aで16.26、D-dimerで2.15 mg/L FEU）を用いた結果、DVTは、いずれのマーカーも上昇していなかった78名中0名に、一方のみが上昇していた50名中15名に、そして両方が上昇していた22名中22名に発生しました。術前の静脈C2/AおよびD-dimerは術後早期のDVTと関連していましたが、これらの閾値およびモデルは探索的なものであり、外部妥当性の検証が必要です。
概要
下肢深静脈血栓症（DVT）は、整形外科手術後の主要な周術期合併症であり続けています。手術による外傷、活動性の低下、局所的な静脈うっ滞、および術後の凝固亢進状態が複合的に作用して静脈血栓塞栓症のリスクを高め、血栓の増大や塞栓化は肺塞栓症や重大な罹患につながる可能性があります1,2。薬物療法、運動療法、および機械的予防戦略が広く用いられていますが、術後DVTは依然として発生しており、非侵襲的かつ局所の静脈環境と密接に関連した術前マーカーの必要性が示唆されています3,4。
現在のスクリーニングは、ドップラー超音波検査およびD-dimer測定に大きく依存しています5,6。超音波検査は非侵襲的で繰り返し実施可能であり、DVT診断の中心となりますが、直径や血流などの従来の測定値は、血栓形成後または血行動態の乱れがすでに明らかになった後に解釈されることが多くあります7,8。D-dimerは血栓性疾患に対して感度が高いものの、周術期患者における特異度は限定的です。これは、年齢、外傷、炎症、および手術に関連したフィブリン溶解により、確定的なDVTがなくとも血中濃度が上昇し得るためです9,10。最近の年齢調整済みD-dimerに関する研究では、年齢が解釈に大きく影響することが強調されていますが、これらの閾値は術前の予測ではなく、診断的な除外を目的として設計されたものです11。Capriniスコアなどの臨床リスクスコアは、全身的および既往のリスク要因を要約しますが、局所的な静脈幾何学の微細な変化を直接的に定量化するものではありません12。
静脈の断面積の幾何学的形状は、局所的な解剖学的構造と血栓症リスクを繋ぐ妥当な指標となります。断面積の円周の2乗を断面積で除して算出される形態指数C2/Aは、血管の円形度が低下したり、歪みが大きくなったりするにつれて増加します。この値が高いことは、扁平化、壁コンプライアンスの低下、外部からの圧迫、または異常な経壁圧を反映している可能性があります13。静脈疾患の形態学的研究により、静脈壁および管腔構造が臨床的な静脈機能不全に関連していることが支持されています13。したがって、C2/Aは局所的な構造的脆弱性を捉えることができる一方で、D-dimerは全身性のフィブリン代謝回転を反映します。Capriniなどの臨床スコアと組み合わせることで、これら2つのマーカーは術前のより包括的なリスク評価を提供できる可能性があります14。そこで本研究では、整形外科手術後の深部静脈血栓症（DVT）に対する、総大腿静脈（CFV）、浅大腿静脈（SFV）、および膝窩静脈（POV）で測定した単一のベースライン術前C2/Aの予測能を調査し、C2/AとD-dimerを組み合わせることで識別能が向上するかどうかを検討しました。
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プロトコル
本研究は、機関の人体研究ガイドラインに従って実施された。本研究は、空軍医科大学西京病院の倫理委員会によって承認された（承認番号：KY20232031-F-1）。すべての参加者に研究手順について説明し、登録前に書面によるインフォームドコンセントを得た。主要な機器、アッセイ、ソフトウェア、およびRRIDステータスは、以下に記載されている。 材料一覧本研究は実験的介入を伴わない前向き観察研究であるため、別途の実験的対照群を設ける必要はなかった。
研究デザインおよび参加者
この前向き観察研究では、2023年12月から2024年7月の間に空軍軍医大学第一附属病院で整形外科手術を予定していた患者150名を登録した。適格患者は、術前に下肢深部静脈血栓症（DVT）がなく、標準的な超音波検査を完了できる者とした。既存のDVT、DVTの既往歴、下肢の血管損傷または変形、深部静脈弁機能不全、心不全、骨盤内または腹部腫瘍による下肢静脈高血圧、凝固異常、長期的な抗凝固療法、検査への協力が困難な重度の骨折、または意識障害のある患者は除外した。術後にDVTを発症しなかった患者を対照群とした。
術前の臨床および検査データ
ベースラインの臨床変数には、年齢、性別、BMI、既往歴、Capriniスコア、C反応性タンパク質、血小板数、Dダイマー、手術時間、止血帯の使用時間、および安静期間が含まれた。Dダイマーは、術前空腹時の静脈血検体を用い、全自動凝固分析装置による免疫比濁法で測定し、mg/L fibrinogen-equivalent units (FEU) として報告した。製造業者、分析装置のモデル、および測定の詳細については、材料表に記載している。
超音波検査およびC2/A測定
すべての超音波検査は、静脈イメージングモードに設定した12–3 MHz高周波リニアアレイプローブを備えたカラードップラー超音波診断装置を用いて実施した。患者は仰臥位とし、下肢を外旋させた。総大腿静脈（CFV）、浅大腿静脈（SFV）、および膝窩静脈（POV）を、あらかじめ指定した解剖学的レベルで順次スキャンした。静脈の目に見える変形を避けるため、プローブの圧迫は可能な限り低く維持した。製造業者ならびに装置およびプローブの正確なモデルは、材料表に記載している。
各静脈セグメントについて、呼気終末における横断像において、ベッドサイド超音波診断装置の内蔵測定パッケージを用いて、断面積周長（C）と断面積（A）を個別に測定した。CおよびAは同一の取得サイクル内で取得された。1セグメントあたり3回の取得を行い、その結果を保持した被験者レベルの表にまとめた。研究者はC2および無次元の形態指数C2/Aを算出し、外部の計算ソフトは使用しなかった。再解析では、規定の計算ルールを保持された数値フィールドに一律に適用し、保持されたC値の2乗を保持されたA値で除してC2/Aを算出した。CとAは、共有のデジタル輪郭から解析的に出力された周長・面積のペアではなく、デバイスから個別に導出された測定値であるため、C2/Aは測定導出形態指数として解釈される。直径、血流速度、および血流量は縦断像で測定した。すべての術前検査は、5年以上の経験を持ち、測定時にベースラインの臨床データおよび検査データをブラインド化された同一の超音波診断専門医によって実施された。正式な検者内および検者間再現性分析は、前向きには実施されなかった。術後サーベイランスは、DVT（深部静脈血栓症）の転帰を確認するためのみに使用された。
術後監視およびアウトカムの定義
術後の下肢静脈超音波検査は、術後7日目まで12時間間隔という、あらかじめ規定された強化監視スケジュールに従って実施されました。監視はDVTが最初に検出された時点で停止しました。1日2回のスケジュールは、参加者間でのアウトカム判定の機会を標準化し、早期または無症候性DVTの検出における時間的分解能を向上させるために選択されました。この研究スケジュールは、通常の臨床監視よりも高頻度であり、アウトカム判定のみを目的に使用されたものであるため、臨床的なモニタリングの推奨事項として解釈されるべきではありません。
統計解析
連続変数は平均値 ± 標準偏差としてまとめ、Welchの2標本t検定を用いてDVT群と非DVT群の間で比較した。性別分布はピアソンのカイ二乗検定を用いて比較した。識別能を評価するために、受信者動作特性（ROC）曲線を用いた。本開発コホートにおいて、Youden J指数を最大化することで最適閾値を選択し、閾値と等しい値は陽性と分類した。AUCの95%信頼区間は3,000回の層化ブートストラップ再サンプリングから算出し、感度および特異度の信頼区間は正確なClopper-Pearson間隔を用いて算出した。全コホートにおける見かけの複合マーカー確率は、ロジスティック回帰を用いて推定した。探索的な内部検証には層化5分割交差検証を用い、各トレーニングフォールド内でStandardScalerおよびL2正則化ロジスティック回帰を適合させた後、ホールドアウトフォールドに対するアウトオブフォールド確率を生成した。37件のイベントにより1変数あたり7.4件のイベントであったため、5変数モデルは過学習しやすいと考えられた。すべての検定は両側検定とし、p < 0.05を統計的有意とした。固定版解析には、Python 3.9.6、pandas 2.3.3、NumPy 2.0.2、SciPy 1.13.1、scikit-learn 1.6.1、statsmodels 0.14.6、Matplotlib 3.9.4、およびopenpyxl 3.1.5を使用した。
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結果
研究デザインおよび参加者
解析には150人の患者が含まれ、そのうち69人が男性、81人が女性であった。平均年齢は55.01歳 ± 14.25歳であった。術後DVTは37人の患者（24.7%）に認められた一方、超音波監視期間中にDVTを発症しなかった患者は113人（75.3%）であった。図1に、術前の登録から術後の転帰確認および解析までのワークフローを示す。
図1: 研究デザインおよ...
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ディスカッション
この前向き観察研究により、術前の静脈C2/Aが高いほど、整形外科手術後の下肢深部静脈血栓症（DVT）と関連することが明らかになりました。保存されたCおよびAのフィールドに明示的な計算ルールを一貫して適用した結果、POVおよびCFVのC2/Aが単一マーカーとして最強の識別能を示しました。当初指定されていたSFV C2/AとD-ダイマーを組み合わせたモデルは、静脈セグメントを事後的に変更することなく維持され、良好な見かけの識別能および内部クロスバリデーションによる識別能を示しました。すべての閾値およびリスク層は、同一の小規模な単一センターコホートから導出されています。したがって、C2/Aは、Capriniスコアリング5などの確立されたリスク評価に代わるものや抗凝固療法の強化根拠としてではなく、探索的な補助手段として解釈されるべきです。
C2/Aは、単なる直径ではなく、断面の形状を表している。一定の面積において、扁平化や輪郭の不規則...
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開示事項
著者は利益相反がないことを宣言します。
謝辞
本研究は、中国国家自然科学基金（No. 82071932）の支援を受けて行われました。
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材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| C²/A 計算 | 研究者により算出 | 適用外 | CおよびAは超音波システム測定パッケージで測定し、C²/AはC²をAで除して算出した |
| カラードプラ超音波診断装置 | Philips | CX50 | |
| D-DI2, Tina-quant D-Dimer Gen.2 | Roche Diagnostics | Material No. 07429410190 | |
| Dダイマー分析装置 | Roche Diagnostics | cobas t 711 coagulation analyzer | |
| IBM SPSS Statistics | IBM Corp. | Version 25.0 | RRID:SCR_016479。元の統計要約に使用 |
| L12-3 広帯域リニアアレイ超音波トランスデューサ | Philips | L12-3; 12–3 MHz | |
| Matplotlib | Matplotlib Development Team | Version 3.9.4 | RRID:SCR_008624。改訂分析における図の作成に使用 |
| NumPy | NumPy Developers | Version 2.0.2 | RRID:SCR_008633。改訂分析における数値演算に使用 |
| openpyxl | openpyxl Developers | Version 3.1.5 | RRIDは利用不可。スプレッドシートの入出力に使用 |
| pandas | pandas Development Team | Version 2.3.3 | RRID:SCR_018214。データ処理および表作成に使用 |
| Python プログラミング言語 | Python Software Foundation | Version 3.9.6 | RRID:SCR_008394。改訂分析の実行環境として使用 |
| scikit-learn | scikit-learn Developers | Version 1.6.1 | RRID:SCR_002577。クロスバリデーションおよびROCモデリングに使用 |
| SciPy | SciPy Community | Version 1.13.1 | RRID:SCR_008058。統計検定に使用 |
| statsmodels | statsmodels Developers | Version 0.14.6 | RRID:SCR_016074。ロジスティック回帰および統計ユーティリティに使用 |
参考文献
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