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免疫性血小板减少症（ITP）患者术前出血风险备受关注。研究人员开展血小板输注对 ITP 患者术后出血风险影响的研究，发现术后出血风险主要取决于手术本身和患者状况，而非血小板输注。这为合理减少术前血小板输注提供依据。
在医疗领域，免疫性血小板减少症（Immune Thrombocytopenia，ITP）是一种棘手的病症。它是由于抗体介导的血小板破坏，同时伴随着血小板生成受损，表现为血小板计数降低，且没有其他明显病因 。对于 ITP 患者来说，出血风险是他们面临的重大问题，尤其是在进行手术等操作时。一旦出血，可能会引发一系列严重后果，影响患者的康复甚至危及生命。
目前，ITP 的治疗存在诸多争议。当血小板计数低于 20 - 30×10<sup>9</sup>/L ，或者出现大出血、合并增加出血风险的疾病时，通常会进行治疗，目标是将血小板计数维持在 20 - 30×10<sup>9</sup>/L 以上 。然而，针对手术时的血小板阈值，缺乏足够的研究依据。在临床实践中，往往借鉴普通人群手术时的血小板阈值标准，比如大手术时血小板计数需＞50×10<sup>9</sup>/L ，神经外科和部分眼科手术则要求＞80 - 100×10<sup>9</sup>/L 。在术前调整血小板阈值时，常用的静脉注射免疫球蛋白（Intravenous Immunoglobulin，IVIG）和血小板生成素受体激动剂（Thrombopoietin Receptor Agonists，TPO - RA）等治疗方法，需要 3 天到 2 周多的时间才能纠正血小板计数，因此血小板输注在术前经常被使用，但它的临床益处却存在很大争议。在这种情况下，明确血小板输注对 ITP 患者术后出血风险的影响，以及找出预测出血的指标，显得尤为重要。
韩国大学医学院等机构的研究人员开展了相关研究。他们利用韩国国家健康保险（National Health Insurance，NHI）数据库，这一数据库覆盖了约 98% 的韩国人口，具有广泛的代表性。研究人员从数据库中筛选出符合特定标准的 ITP 患者数据进行分析。
研究人员首先确定了 34 个与手术中出血风险相关的独立因素，包括患者的年龄、性别、社会经济地位、ITP 的阶段、是否进行过脾切除、ITP 的治疗方式、血小板输注量、手术的出血风险等级、抗血小板或抗凝药物的使用情况、是否患有某些增加出血风险的疾病（如 4 或 5 期慢性肾病、肝硬化、癌症）以及其他基础疾病等。然后，他们运用机器学习分析中的随机森林方法来预测红细胞（Red Blood Cell，RBC）输注情况，以此评估出血风险。同时，借助随机森林特征重要性和 Shapley 可加性解释（Shapley Additive Explanations，SHAP）值两种方法，对模型进行评估和可视化分析 。
在患者基线特征方面，研究共分析了 3848 名接受手术的 ITP 患者。这些患者的中位年龄为 58 岁，女性占比 66.4%。从 ITP 阶段来看，新诊断、持续性和慢性 ITP 患者分别占 10.7%、10.4% 和 78.8%。在术前接受过至少一种 ITP 治疗的患者占 28.2%，其中使用类固醇的有 825 人，使用 IVIG 或抗 - D 的有 356 人，使用 TPO - RA 的有 23 人，使用利妥昔单抗的仅有 1 人，且所有治疗均在手术日期前 1 周内开始 。此外，2.9% 的患者进行了全脾切除术。
在术后 RBC 输注量方面，当综合考虑所有手术时，平均每人的 RBC 输注量为 0.86 包。按照手术出血风险等级分类，低、中、高风险手术的平均输注量分别为 0.59 包、0.10 包和 1.81 包 。
机器学习分析结果显示，随机森林模型预测 RBC 输注的受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）达到 93.6% 。在随机森林特征重要性分析中，对整个模型而言，影响出血风险的变量重要性依次为血小板输注量、高风险手术、仅使用抗凝药物、未使用抗血小板或抗凝药物、贫血、年龄、低风险手术、中风险手术、ITP 治疗和新诊断的 ITP 。SHAP 值分析表明，对模型有贡献的变量依次为高风险手术、血小板输注量、未使用抗血小板或抗凝药物、贫血、仅使用抗凝药物、中风险手术、低风险手术、ITP 治疗和新诊断的 ITP 。进一步分析发现，高风险手术、血小板输注量、贫血、使用抗凝药物、ITP 治疗和新诊断的 ITP 与接受 RBC 输注的概率呈正相关；而未使用抗血小板或抗凝药物以及中、低风险手术与 RBC 输注的可能性呈负相关。在 SHAP 依赖图中，血小板输注量与高风险手术相关，且在高风险手术患者中，RBC 输注的可能性随年龄增加而增加；在非高风险手术患者中，年龄与 RBC 输注可能性的相关性较弱 。
综合研究结果，研究人员得出结论：ITP 患者术后出血风险主要由手术本身的出血风险和患者的身体状况决定，而非血小板输注。血小板输注量的增加与 RBC 输注量的减少并无明显关联，这表明血小板输注并不能显著降低所有 ITP 患者的出血风险，但对于某些特定患者，可能因基础状况和联合用药等因素而有益。此外，研究还发现高风险手术、贫血、抗凝药物使用和新诊断的 ITP 是术后出血风险增加的重要因素，而未使用抗血小板或抗凝药物以及进行中、低风险手术的患者术后出血风险较低。
该研究具有重要意义。它为临床医生提供了关键信息，有助于减少术前不必要的血小板输注，避免医疗资源的浪费和潜在风险。同时，研究强调了关注手术出血风险和患者自身因素的重要性，为制定更合理的术前治疗策略提供了依据。不过，研究也存在一定局限性。由于使用的是医保报销数据，ITP 的诊断可能不准确，且数据中缺少一些关键的临床指标，如血小板减少的严重程度、手术前的出血倾向等。此外，研究通过 RBC 输注来评估出血风险可能存在偏差，贫血也可能作为混杂变量影响结果。但总体而言，该研究利用大规模全国性数据集，为 ITP 患者术前血小板输注和出血风险评估提供了有价值的参考。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：一是利用韩国国家健康保险（NHI）数据库获取大量 ITP 患者的相关数据，这些数据涵盖了患者的诊断、治疗、手术等多方面信息；二是运用机器学习中的随机森林方法构建预测模型，对术后出血风险进行评估；三是借助随机森林特征重要性和 SHAP 值分析方法，对模型中的变量进行评估和可视化，以确定各因素对出血风险的影响 。
