目的：本研究旨在评估基于联合凝血-纤溶生物标志物(coagulation–fibrinolysis biomarkers)构建的围手术期下肢深静脉血栓(deep vein thrombosis, DVT)预测模型在髋部骨折患者中的临床效用，以期提高DVT高危人群的识别能力。方法：研究人员开展一项回顾性队列研究，纳入2023年9月至2025年1月于苏州大学附属第二医院收治的210例髋部骨折患者。依据围手术期多普勒超声检查结果，将患者分为DVT组(n=79)与非DVT组(n=131)。收集围手术期凝血及纤溶生物标志物包括凝血酶-抗凝血酶复合物(thrombin–antithrombin complex, TAT)、纤溶酶-α2抑制物复合物(plasmin–α2 inhibitor complex, PIC)、血栓调节蛋白(thrombomodulin, TM)、组织型纤溶酶原激活物-抑制物复合物(tissue-type plasminogen activator inhibitor complex, t-PAIC)及相关临床资料。采用多因素Logistic回归分析确定DVT独立危险因素并构建预测模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析评估模型预测效能，并构建列线图(Nomogram)用于风险可视化及临床应用。结果：Logistic回归分析确定TAT(OR=1.048)、PIC(OR=1.682)、t-PAIC(OR=1.089)及D-二聚体(D-dimer, OR=1.094)为DVT独立危险因素(P<0.05)。联合生物标志物模型显示出良好的判别能力，ROC曲线下面积(area under the ROC curve, AUC)为0.829。预测模型校准度良好，决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)显示其具有 favorable临床净获益。结论：整合TAT、PIC、t-PAIC及D-二聚体的预测模型可有效对髋部骨折患者围手术期DVT进行风险分层。动态监测上述生物标志物可进一步指导个体化抗凝策略并支持临床决策。
论文解读：基于凝血-纤溶生物标志物的髋部骨折患者围手术期深静脉血栓风险预测模型研究
本文发表于《Current Problems in Surgery》。随着人口老龄化加剧，髋部骨折发生率显著上升，其围手术期严重并发症——下肢深静脉血栓(deep vein thrombosis, DVT)可导致肺栓塞及猝死，且部分患者无典型症状易造成漏诊。传统临床评分工具（如Caprini评分、Wells评分）在老年创伤患者中预测精度有限，常规凝血指标（如D-二聚体）特异性不足。因此，研究人员拟通过整合反映凝血-纤溶动态平衡的新型生物标志物——凝血酶-抗凝血酶复合物(thrombin–antithrombin complex, TAT)、纤溶酶-α2 抑制物复合物(plasmin–α2 inhibitor complex, PIC)、血栓调节蛋白(thrombomodulin, TM)及组织型纤溶酶原激活物-抑制物复合物(tissue-type plasminogen activator inhibitor complex, t-PAIC)，构建并验证髋部骨折患者围手术期DVT风险预测模型，为早期个体化抗凝提供依据。
研究人员采用回顾性队列研究设计，样本队列来源于苏州大学附属第二医院关节外科2023年9月至2025年1月收治的行手术治疗的210例≥60岁髋部骨折患者（排除开放性/病理性骨折、恶性肿瘤、长期抗凝史及既往VTE史者）。所有患者术前及术后行双下肢彩色多普勒超声确诊DVT，采集术前外周血检测常规凝血指标及TAT、PIC、TM、t-PAIC（化学发光法）。采用单因素及多因素Logistic回归筛选独立危险因素构建预测模型并绘制列线图(Nomogram)；通过Bootstrap自抽样(1000次)进行内部验证；绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线计算曲线下面积(area under the curve, AUC)，校准图及决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评价模型效能与临床净获益；对术后新发DVT患者进行术前术后标志物配对比较。
研究结果
Comparison of clinical characteristics（临床特征比较）
210例患者中DVT总发生率为37.6%（79/210），其中术前检出22.4%、术后新发32例。组间比较显示DVT组年龄显著更大（77.61±10.10 vs 72.38±11.64岁, P=0.001），糖尿病比例更高(32.9% vs 19.8%, P=0.034)，受伤至手术时间>5天者DVT发生率更高(36.7% vs 22.1%, P=0.022)；性别、BMI、骨折类型及手术方式无显著差异。
Comparison of Laboratory Parameters（实验室参数比较）
DVT组术前TAT、PIC、t-PAIC、纤维蛋白原(Fib)及D-二聚体水平均显著高于非DVT组（均P<0.05）；TM无显著差异(P>0.05)。DVT组红细胞(red blood cell, RBC)计数及白蛋白(albumin, Alb)更低，C反应蛋白(C-reactive protein, CRP)更高。常规凝血时间(PT、APTT、TT)两组无差异。
Multivariate logistic regression analysis of perioperative lower extremity DVT（围手术期下肢DVT的多因素Logistic回归分析）
多因素分析最终纳入TAT(OR=1.048, 95%CI:1.011–1.086)、PIC(OR=1.682, 95%CI:1.044–2.711)、t-PAIC(OR=1.089, 95%CI:1.025–1.156)及D-二聚体(OR=1.094, 95%CI:1.001–1.196)为DVT独立危险因素。拟合模型公式为：logit(P)=−3.936+0.047×TAT(ng/mL)+0.52×PIC(μg/mL)+0.085×t-PAIC(ng/mL)+0.09×D-dimer(μg/mL)。方差膨胀因子(VIF)<2，事件数每变量比(events-per-variable, EPV)≈19.8，Hosmer-Lemeshow检验示模型拟合良好(P>0.05)。
ROC curve analysis of individual risk factors and the combined predictive model（单个危险因素及联合预测模型的ROC曲线分析）
单项指标AUC分别为TAT 0.661、PIC 0.721、t-PAIC 0.727、D-二聚体 0.725；四标志物联合模型表观AUC为0.829(95%CI:0.771–0.886)，Bootstrap校正后AUC为0.809，显著优于任一单项指标(DeLong检验P<0.05)。最佳截断值：TAT≥9.400 ng/mL、PIC≥1.645 μg/mL、t-PAIC≥10.235 ng/mL、D-二聚体≥4.835 μg/mL。灵敏度70.9%，特异度82.4%。
Construction and validation of the nomogram model（列线图模型的构建与验证）
基于四变量构建Nomogram，校准曲线显示预测概率与实际发生概率吻合良好（校准截距=0.000，校准斜率=1.000）。DCA显示模型在阈值概率10%–30%范围内较"全部干预"或"不干预"策略具有更大临床净获益。
Comparison of thrombosis markers in patients with newly developed postoperative DVT（术后新发DVT患者血栓标志物的比较）
32例术后新发DVT患者配对比较发现，术后t-PAIC及TM水平较术前显著升高（P<0.05及P<0.001），PT、APTT延长，Fib升高，TT缩短；而TAT、PIC、D-二聚体术前术后无显著变化。
讨论与结论总结
讨论指出高龄、伤后等待手术时间>5天及糖尿病是DVT危险因素；贫血、低蛋白血症及炎症状态与血栓相关。虽然年龄等因素单因素有意义，但未进入多因素模型，可能通过影响凝血-纤溶系统间接起作用。TAT反映凝血酶生成，PIC反映纤溶激活代偿，t-PAIC反映纤溶抑制，联合D-二聚体可从凝血激活与纤溶抑制双维度评估血栓风险，优于单一指标。局限性为单中心回顾性、缺乏外部验证及未与传统Caprini评分直接比较。
结论：研究人员构建了整合TAT、PIC、t-PAIC及D-二聚体的髋部骨折围手术期DVT风险预测模型，该模型判别能力良好(AUC=0.829)，校准度佳且具有临床净获益。基于该模型绘制的Nomogram可用于个体化DVT风险分层，术后动态监测t-PAIC及TM有助于评估血栓演变，为多标志物策略指导骨科高危患者个体化抗凝提供了依据。
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