Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Разработка и внутренняя валидация номограммы для прогнозирования раннего венозного тромбоза мышцы икры после перелома бедра

93 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/71963

⸱

7 августа 2026 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Nursing, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 2Department of Information Technology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 3Department of Orthopedics, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine

В этой статье

Краткое содержание

В этом ретроспективном исследовании была разработана и внутренне подтверждена номограмма с шестью переменными для оценки риска раннего тромбоза мышечных вена икрённой вены в течение 48 часов после перелома бедра. Модель учитывает нелинейные эффекты триглицеридов и может поддерживать осведомлённость о рисках до внешней проверки.

Аннотация

Ранний тромбоз мышечных вена икры (MCVT), выявленный в течение 48 часов после травмы, может повлиять на периоперационное лечение у пациентов с переломами бедра. Целью данного исследования было разработать и внутренне валидировать номограмму для оценки раннего риска MCVT в этой группе. В этом исследовании ретроспективно проводились пациенты с переломами бедра, принятые в период с 2021 по 2024 год. Пациентов классифицировали на группы с MCVT и не-MCVT на основе УЗИ, проведённого в течение 48 часов после травмы. Для выбора признаков использовалась регрессия по наименьшему абсолютному сжатию и оператору отбора (LASSO), а для оценки нелинейных ассоциаций применялись ограниченные кубические сплайны (RCS). Была построена и визуализирована многомерная логистическая регрессионная модель в виде номограммы. Производительность модели оценивалась с помощью дискриминации (площадь под кривой операционной характеристики приёмника, AUC), калибровки (балл Брайера) и клинической полезности (анализ кривой решения, DCA), с внутренней валидацией с использованием 1000 повторных выборок, исходя из руководства Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis Plus Artificial Intelligence (TRIPOD + AI). Из 665 включенных пациентов 44 (6,6%) имели ранний МКВТ. В окончательной модели прогнозирования были сохранены шесть переменных: время от травмы до госпитализации (TFIA), триглицериды (TG), общий уровень холестерина (TC), активированное частичное время тромбопластина (APTT), соотношение нейтрофилов-лимфоцитов (NLR) и отношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR). Анализ RCS выявил значительную нелинейную связь между риском TG и MCVT (p-значение для нелинейности <0,001). Модель показала хорошую различительность (AUC: 0,894; 95% CI: 0,829–0,941) и приемлемую калибровку (балл Brier: 0,041). Оптимизм-скорректированный индекс C-индекс составил 0,884. DCA предложила потенциальную клиническую чистую пользу при соответствующих пороговых вероятностях. В заключение, разработанная номограмма может способствовать ранней стратификации риска, но перед клиническим применением требуется внешняя валидация в независимых когортах.

Введение

Переломы бедра у пожилых людей представляют собой серьёзную глобальную проблему общественного здравоохранения и часто связаны с высокой заболеваемостью, смертностью и значительными расходами наздравоохранение 1. Действующие клинические рекомендации настоятельно рекомендуют ускоренное хирургическое вмешательство, желательно в течение 48 часов после поступления, чтобы облегчить боль, облегчить раннюю мобилизацию и смягчить опасные для жизниосложнения 2,3. Однако предоперационный глубокий венозный тромбоз (ТГВ) остаётся серьёзным препятствием для своевременной операции. Тромбоз мышечных вена икры (MCVT), специфический подтип дистального ТГВ, включает образование тромба в венозных сплетениях икренных мышц, главным образом в мышцах состального и гастрокнемиуса4. Хотя часто бывает бессимптомным и исторически считается менее клинически значимым, чем проксимальный ТГВ, новые данные свидетельствуют о том, что МКВТ может распространять цефалад в проксимальные вены или вызывать тромбоэмболию лёгочной артерии (ТЭ), тем самым ставя под угрозу безопасностьпациентов 5,6. В результате MCVT, выявленный рано после травмы, может потребовать отсрочки операции, продлить пребывание в больнице и усложнить периоперационное лечение за счёт необходимости использования антикоагулянтного моста или установки фильтра нижней полой вены. Таким образом, надёжный инструмент для выявления пациентов с переломами бедра с высоким риском раннего МКТ, выявленного на УЗИ, имеет клиническое значение для оптимизации хирургических путей и улучшения исходов лечения пациентов.

Несмотря на рутинное УЗИ, ранняя стратификация риска острой MCVT у пациентов с переломами бедра остаётся клинически сложной. Предыдущие исследования пытались выявить факторы риска периоперационного тромбоза; однако большинство сосредоточились на изолированных демографических характеристиках или традиционных параметрахкоагуляции 4,7. Эти исследования часто ограничены внутренними ограничениями линейных регрессионных моделей, которые могут не отражать сложную, нелинейную динамику и сложное взаимодействие тромбовоспалительного ответа, вызванного травмой. С патофизиологической точки зрения острые переломы вызывают массовое выброс воспалительных цитокинов, которые затем активируют каскад свертывания 8,9. Хотя новые составные воспалительные индексы — такие как соотношение нейтрофилов/лимфоцитов (NLR) и соотношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR) — продемонстрировали значительную прогностическую ценность в сердечно-сосудистых и хирургических областях, их полезность для прогнозирования ранних фаз MCVT остаётся в значительной степенинедоизученной 10,11.

Для преодоления этого исследовательского разрыва необходим многомерный и индивидуализированный инструмент прогнозирования. Целью данного исследования было изучение предикторов раннего MCVT у хорошо определённой когорты пациентов с переломами бедра, госпитализированных в течение 48 часов после травмы. Используя регрессию наименьшего абсолютного сжатия и оператора отбора (LASSO) для выбора признаков и ограниченных кубических сплайнов (RCS) для характеристики сложных нелинейных ассоциаций, это исследование было направлено на разработку и внутреннюю валидацию клинически интерпретируемой номограммы. В этом исследовании выдвинула гипотезу, что интеграция системных воспалительных маркеров и метаболических профилей улучшит раннюю стратификацию рисков и поможет планировать наблюдение в острой фазе лечения переломов бедра.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Протокол исследования был утверждён Институциональным обзорным советом больницы (IRB) ([2025B], Этическое одобрение IIT No 0407).

Дизайн исследования и участники

Это ретроспективное когортное исследование с одним центром проводилось в Первой аффилированной больнице Медицинской школы Чжэцзянского университета. В этом исследовании последовательно были проверены клинические записи пациентов, принятых с переломами бедра в период с января 2021 по декабрь 2024 года. Поскольку это было ретроспективное исследование, было запрошено и предоставлено отказ от информированного согласия участников. На основе результатов рутинного цветного допплеровского УЗИ, проведённого при экстренной поступлении, пациенты были классифицированы на группы с MCVT и без MCVT.

Переломы бедра определялись как переломы проксимальной бедренной кости, включая шею бедренной кости, межручную и субтрокантерическую области, при этом переломы таза исключались. Для обеспечения чистоты исследуемой популяции критерии включения были строго определены следующим образом: (1) первичный закрытый перелом бедра, подтверждённый рентгеном или компьютерной томографией; (2) время от травмы до госпитализации (TFIA) в течение 48 часов; (3) завершение двустороннего допплеровского УЗИ глубокого цвета нижних конечностей при поступлении (обычно в течение 2 часов после рентгенового подтверждения перелома бедра и до начала антикоагулянтной терапии); и (4) планируемое хирургическое вмешательство. Пациенты исключались по следующим критериям: (1) множественные травмы (например, одновременные черепно-церебральные, грудные или абдоминальные повреждения); (2) патологические переломы (например, метастазирование костей); (3) анамнез ТГВ, ТЭЛА или антикоагулянтной/антитромбоцитарной терапии ≥ 30 дней до госпитализации; (4) тяжёлая депрессия печени или почек, значительно нарушающая синтез или метаболизм факторов коагуляции; (5) параллельные злокачественные опухоли; (6) существенные недостающие данные по первичным клиническим или лабораторным переменным; и (7) проксимальный ТГВ, выявленный при УЗИ при приеме (например, тромбоз с участием подколенных, бедренных, общих бедренных или подвздошных вен).

Сбор данных и кандидат-предикторы

Все кандидат-предикторы были ретроспективно извлечены из институциональной системы электронной медицинской карты (EMR). Для обеспечения точности и целостности данных процесс извлечения проводился независимо двумя исследователями, при этом любые несоответствия решались посредством консенсуса или консультации со старшим врачом. Собранные данные были классифицированы по следующим категориям: (1) Демографические характеристики: включая возраст, пол и индекс массы тела (ИМТ). (2) Клинические и связанные с травмами переменные: TFIA (измеряемая в часах) была точно задокументирована. Кроме того, исходные сопутствующие заболевания были количественно оценены с помощью Индекса сопутствующих заболеваний Чарлсона (CCI). (3) Лабораторные биомаркеры: Лабораторные параметры были получены из первых венозных образцов крови, собранных в течение 24 часов после поступления. Они включали общий анализ крови (CBC), анализы функции печени и почек, а также профили коагуляции. Кроме того, были рассчитаны составные системные воспалительные индексы, в частности NLR и PLR, исходя из результатов поступления при закрытии крови.

Определение результатов и диагностические критерии

Основной итоговой точкой этого исследования стало выявление раннего MCVT, определяемого как тромбоз, выявленный при первичной оценке при поступлении. Все пациенты проходили двустороннее доплеровское УЗИ нижних конечностей при поступлении, до начала терапии антикоагулянтами. Обследование проводилось с использованием EPIQ-5 с eL18-4. Пациентов осматривали в положении лежа на спине и/или латеральном положении, как это было терпимо. Диагноз был установлен с помощью рутинного двустороннего цветного допплеровского УЗИ нижних конечностей. Согласно установленным сонографическим критериям острой фазы, положительный диагноз MCVT был подтверждён на основании следующихпроявлений: 12: (1) значительное расширение и искривлённость мышечных венозных люменов икры; (2) наличие внутрилюминальных флокулентных или однородных гипоэхо-эхо, проявляющихся в виде множества круглых или овальных масс на поперечных срезах; (3) полная несжимаемость вены под давлением преобразователя; (4) отсутствие спонтанных или фазовых сигналов кровотока, при отсутствии обнаруживаемого потока даже при увеличении конечности (ручное сжатие); и (5) чёткое разграничение между тромбозированным сегментом и прилегающей мышечной тканью. Двустороннее допплеровское ультразвуковое исследование нижних конечностей проводилось при поступлении сертифицированными врачами по УЗИ по стандартизированному институциональному протоколу. Неоднозначные случаи рассматривались старшим врачом по ультразвуку.

Статистический анализ

Все статистические анализы проводились с использованием программного обеспечения R (версия 4.5.2). Нормальность непрерывных переменных оценивалась с помощью теста Шапиро-Уилка. Непрерывные данные представлялись как средние ± стандартных отклонений (SD) или медианы с межквартилными диапазонами (IQR), в зависимости от необходимости. Категориальные переменные выражались в виде частот и процентов.

Переменные с p-значением < 0,01 в однопеременном анализе и клинически значимые переменные были внесены в регрессию LASSO. Кандидат-предикторы были отобраны на основе клинической значимости и доступности на момент поступления. Непрерывные переменные были стандартизированы до регрессии LASSO. В процедуре LASSO было оценено одиннадцать кандидатских признаков, включающих девять непрерывных переменных и две фиктивные переменные типа перелома. Логистическая регрессия LASSO с 10-кратной перекрёстной валидацией была использована для уменьшения размерности и экранирования переменных в финальной многомерной модели. Были изучены значения lambda.min и lambda.1se, а окончательное удержание переменных определено с использованием штрафного отбора вместе с клинической значимостью и последующей оценкой RCS. Связи между предикторами и MCVT количественно оценивались с помощью коэффициентов шансов (OR) и соответствующих 95% доверительных интервалов (CI).

На основе предикторов, выявленных в многомерной логистической регрессии, была создана клиническая номограмма для облегчения индивидуальной оценки раннего риска MCVT. Предсказательная эффективность номограммы была всесторонне оценена по трём измерениям: различение, калибровка и клиническая полезность. Дискриминация количественно оценивалась с помощью площади под кривой рабочей характеристики приёмника (AUC). Калибровка оценивалась с помощью калибровочных графиков с 1000 bootstrap образцов для оценки соответствия между предсказанными вероятностями и наблюдаемыми результатами; также был рассчитан балл Бриера для оценки общей предсказательной точности. Наконец, был проведен анализ кривой принятия решения (DCA) для определения клинической чистой пользы модели в широком диапазоне пороговых вероятностей. Все статистические анализы были двусторонними, и p-значения < 0,05 считались статистически значимыми.

В соответствии с ретроспективным дизайном, размер выборки определялся доступностью последовательных данных пациентов за четырёхлетний период исследования, а не априорным расчётом мощности. Учитывая относительно низкую частоту положительных событий MCVT (n = 44), весь набор данных использовался для разработки модели без разбиения на отдельные наборы обучения и валидации для поддержания статистической мощности. Для снижения риска перенагона, связанного с этой частотой событий, была использована регрессия LASSO для выбора признаков и регуляризации усадки. Финальная модель включала шесть предикторов, но семь параметров регрессии, исключая перехват, поскольку TG представлялся двумя сплайнными членами; следовательно, параметрический EPV составлял примерно 6,3. Модель не соответствовала традиционной эвристике событий на кандидата (EPV) ≥10, которая сейчас считается скорее грубым ориентиром, чем абсолютным критерием. Поэтому в этом исследовании дополнительно оценивалось переподгонка с использованием скорректированных с помощью bootstrap оценок производительности и калибровочного наклона. Внутренняя валидация была проведена с использованием 1000 bootstrap resamples для оценки и корректировки с учётом оптимистического смещения. Это исследование было проведено в соответствии с руководством по отчётности TRIPOD+AI 13.

Для облегчения независимой валидации и реализации в таблице 1 приведено полное уравнение модели, включая пересечение, коэффициенты регрессии, коэффициенты сплайнов триглицеридов (TG) и расположение узлов RCS. Предсказанная вероятность раннего MCVT рассчитывалась как P = 1 / [1 + exp(-LP)], где LP — линейный предиктор.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Демографические данные

Всего 665 пациентов с переломами бедра соответствовали критериям включения и были зачислены в это исследование (рисунок 1). Среди них 44 пациента (6,6%) были диагностированы с ранним МКВТ, выявленным на УЗИ в течение 48 часов после травмы. Подробное сравнение демографических и клинических характеристик между группами с MCVT и не-группами изложено в таблице 2.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

После перелома бедра ограниченная подвижность нижней части конечностей может снижать функцию помпы гастрокнемиума и скорость венозного кровотока. Из-за относительно малого диаметра и малого количества клапанов мышечные икры подвержены стазису крови и могут стать ранним центром обнаружения тромба. Предыдущее исследование Чжао и др. сообщило о предоперационной заболеваемости MCVT 23,5% у пациентов с переломамибедра 14. Для сравнения, заболеваемость в когорте была ни...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У авторов нет конфликта интересов, которые можно было бы заявлять.

Благодарности

Мы искренне благодарим все отделы за их ценную помощь.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Ультразвуковая система с цветным допплеровским исследованиемPhilipsEPIQ-5 с eL18-4Обнаружение и диагностика МСВТ
Коагуляционный анализаторStagoSTAR MAX (https://www.stago-cn.com)Измерение АЧТВ
Анализатор гематологииCobas8000 (https://www.cobase.com/)Определение количества клеток крови, NLR, PLR
Лабораторный биохимический анализаторSysmexBC7500 (https://www.sysmex.com.cn/)Измерение ТГ и ТХ
Microsoft ExcelMicrosoft2023 (https://www.microsoft.com)Организация данных
Программное обеспечение RR Foundationhttps://www.r-project.org/Статистический анализ
Пакет R glmnetCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.htmlРегрессия LASSO
Пакет R rmsCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/rms/index.htmlRCS, номограмма, калибровка
Пакет R pROCCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/pROC/index.htmlАнализ ROC
Пакет R rmda / dcurvesCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/dcurves/index.htmlАнализ кривых решений

Ссылки

  1. de Ronde AJN, et al. Complication overview following hip fracture surgery: insights from a prospective multicenter cohort study. Injury. 2026; 57(4):113107.
  2. van Rijckevorsel VAJIM, de Jong L, Verhofstad MHJ, Roukema GR. Influence of time to surgery on clinical outcomes in elderly hip fracture patients: an assessment of surgical postponement due to non-medical reasons. Bone Joint J. 2022; 104-B (12):1369-78.
  3. Kjaervik C, et al. Waiting time for hip fracture surgery: hospital variation, causes, and effects on postoperative mortality: data on 37,708 operations reported to the Norwegian Hip Fracture Register from 2014 to 2018. Bone Jt Open. 2021; 2(9):710-20.
  4. Hu X, Li X, Xu H, et al. Development of risk prediction model for muscular calf vein thrombosis with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease. Int J Gen Med. 2022; 15:6549-60.
  5. Kim SM. Clinical presentation of isolated calf deep vein thrombosis in inpatients and prevalence of associated pulmonary embolism. J Vasc Surg Venous Lymphat Disord. 2022; 10(5):1037-43.
  6. Gillet JL, Perrin MR, Allaert FA. Short-term and mid-term outcome of isolated symptomatic muscular calf vein thrombosis. J Vasc Surg. 2007; 46(3):513-19.
  7. Hang L, Haibier A, Kayierhan A, Abudurexiti T. Risk factors for deep vein thrombosis of the lower extremity after total hip arthroplasty. BMC Surg.2024; 24(1):256.
  8. Bortolotti P, Faure E, Kipnis E. Inflammasomes in tissue damages and immune disorders after trauma. Front Immunol. 2018; 9:1900.
  9. Borgel D, et al. Inflammation in deep vein thrombosis: a therapeutic target? Hematology. 2019; 24(1):742-50.
  10. Diao S, et al. Risk factors and new inflammatory indicators of deep vein thrombosis after adult patella fractures. Front Surg. 2022; 9:1028542.
  11. Tort M, Sevil FC, Sevil H, Becit N. Evaluation of systemic immune-inflammation index in acute deep vein thrombosis: a propensity-matched study. J Vasc Surg Venous Lymphat Disord. 2023; 11(5):972-77. e1.
  12. Su LY, Guo FJ, Xu G, et al. Differential diagnosis of isolated calf muscle vein thrombosis and gastrocnemius hematoma by high-frequency ultrasound. Chin Med J (Engl). 2013; 126(23):4448-52.
  13. Collins GS, et al. TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods. BMJ. 2024; 385: q902.
  14. Zhao W, et al. Incidence and risk factors of preoperative isolated calf deep venous thrombosis following hip fractures. Medicine (Baltimore). 2022; 101(12): e29140.
  15. Moore EE, et al. Trauma-induced coagulopathy. Nat Rev Dis Primers. 2021; 7(1):30.
  16. Shin WC, et al. Preoperative prevalence of and risk factors for venous thromboembolism in patients with a hip fracture: an indirect multidetector CT venography study. J Bone Joint Surg Am. 2016; 98(24):2089-95.
  17. Navarrete S, et al. Pathophysiology of deep vein thrombosis. Clin Exp Med. 2023; 23(3):645-54.
  18. Feingold KR, et al. Effect of inflammation and infection on lipids and lipoproteins. In: Endotext. South Dartmouth (MA): MDText.com, Inc.; 2000.
  19. Liu S, Gao X, Wang G. Non-demographic dependent mechanisms of DVT formation in patients with traumatic limb fractures: an exploratory cohort study based on limited variable matching. Am J Transl Res. 2025; 17(10):8421-38.
  20. Gando S, Levi M, Toh CH. Trauma-induced innate immune activation and disseminated intravascular coagulation. J Thromb Haemost. 2024; 22(2):337-51.
  21. Hayakawa M. Pathophysiology of trauma-induced coagulopathy: disseminated intravascular coagulation with the fibrinolytic phenotype. J Intensive Care. 2017; 5:14.
  22. Joseph BC, et al. An engineered activated factor V for the prevention and treatment of acute traumatic coagulopathy and bleeding in mice. Blood Adv. 2022; 6(3):959-69.
  23. Hayakawa M. Dynamics of fibrinogen in acute phases of trauma. J Intensive Care. 2017; 5(1):3.
  24. Jiang J, Xing F, Luo R, et al. Risk factors and prediction model of nomogram for preoperative calf muscle vein thrombosis in geriatric hip fracture patients. Front Med. 2023; 10:1236451.
  25. Pan S, Zhou S, Ruze XYD, et al. Preoperative prevalence and risk factors for calf muscular vein thrombosis in elderly patients with hip fracture. Orthop Surg. 2023; 15(7):1806-13.
  26. Zhang L, He M, Jia W, et al. Analysis of high-risk factors for preoperative DVT in elderly patients with simple hip fractures and construction of a nomogram prediction model. BMC Musculoskelet Disord. 2022; 23(1):441.
  27. Hayssen H, Cires-Drouet R, Englum B, et al. Systematic review of venous thromboembolism risk categories derived from Caprini score. J Vasc Surg Venous Lymphat Disord. 2022; 10(6):1401-09. e7.
  28. Vittinghoff E, McCulloch CE. Relaxing the rule of ten events per variable in logistic and Cox regression. Am J Epidemiol. 2007; 165(6):710-18.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

234234
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.