脑膜瘤手术深静脉血栓（DVT）综合风险评估模型：精准预测、临床价值与应用突破

深静脉血栓（DVT）是脑膜瘤手术的严重并发症，现有预测模型精准度有限。研究人员开展单中心回顾性队列研究，构建预测模型。该模型预测准确性高，能减少不必要筛查和抗凝用药，节省成本，为临床提供有力支持。

　　深静脉血栓（Deep Vein Thrombosis，DVT）是脑膜瘤手术中一个不可小觑的并发症，据报道其发生率在 10 - 30%。目前针对这一特定人群的预测模型，准确性欠佳，急需更精准的风险评估工具。在 2019 - 2024 年开展的这项单中心回顾性队列研究中，研究人员分析了 126 位接受脑膜瘤手术的患者，将他们平均分为 DVT 组和对照组。
研究人员运用多元回归分析，综合临床、实验室以及手术相关参数，构建了一个预测模型。并通过 1000 次自.bootstrap 重采样对模型进行验证，主要观察指标是经超声检查确诊的 DVT。结果显示，该模型在判别能力上表现优异（推导队列：曲线下面积（Area Under Curve，AUC） = 0.83，95% 置信区间（Confidence Interval，CI）：0.78 - 0.89；验证队列：AUC = 0.81，95% CI：0.75 - 0.87），远超现有的风险评估工具。
研究还发现，术前血小板计数 > 400,000/μL（优势比（Odds Ratio，OR）：3.4，95% CI：2.1 - 5.8）、D - 二聚体 > 1000ng/mL（OR：3.0，95% CI：2.0 - 4.8）、长时间制动 > 48 小时（OR：2.7，95% CI：1.6 - 4.4）、肿瘤大小 > 4cm（OR：2.3，95% CI：1.5 - 3.7）以及手术时间延长 > 180 分钟（OR：2.1，95% CI：1.4 - 3.5），都是独立的预测因素。
在临床应用方面，这个模型发挥了大作用。它使不必要的筛查减少了 28%，预防性抗凝药物的使用降低了 35%，每位患者的总体成本节省了 42%。这个综合风险评估模型对脑膜瘤患者术后 DVT 的预测准确性极高，极大地优化了风险分层和医疗资源利用。其出色的判别能力和成功的验证，为临床实践的应用提供了坚实的依据 。