中华肿瘤杂志

作者：王延风,马飞,刘斌亮,杨科,李峻岭,于雷

关键词：癌，非小细胞肺;静脉血栓栓塞症;COMPASS-CAT;风险评估模型

基金：中国癌症基金会北京马拉松专项基金ELC2017A13

目的 探讨COMPASS-CAT风险评估模型以及新建立的预测概率模型对非小细胞肺癌(NSCLC)患者静脉血栓栓塞症(VTE)的风险预测价值。方法 收集2013年3月至2017年6月在中国医学科学院肿瘤医院住院治疗的373例NSCLC患者的临床资料，根据是否发生VTE分为VTE组(63例)和非VTE组(310例)。依据COMPASS-CAT评估模型对所有患者进行评分和危险度分级。计数资料的比较采用 检验，采用logistic回归模型分析影响VTE发生的危险因素。基于COMPASS-CAT模型纳入D-二聚体≥1.03 mg/L、血红蛋白<10 g/dl变量，构建新的COMPASS-CAT预测概率模型，分别绘制受试者工作特征(ROC)曲线，应用MedCalc软件比较ROC曲线差异，分析不同风险评估模型对预测NSCLC患者VTE风险的应用价值。 结果 全组患者VTE的发生率为16.9%(63/373)。VTE组患者的COMPASS-CAT评分为(6.37±3.40)分，高于非VTE组[(2.74 ±2.04)分]，差异有统计学意义( <0.001)。VTE组COMPAS-CAT评分≥7分、卡氏体力状态评分≤80分、心血管疾病合并症≥2种、中心静脉置管、高脂血症、血红蛋白<10 g/dl、D-二聚体≥1.03 mg/L、临床分期Ⅲ～Ⅳ期患者的比例均高于非VTE组，差异均有统计学意义(均 <0.05)。logistic回归分析显示，D-二聚体≥1.03 mg/L、COMPAS-CAT评分≥7和血红蛋白<10 g/dl均为影响VTE发生的独立危险因素(均 <0.05)。COMPASS-CAT模型和新构建的COMPASS-CAT预测概率模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.745和0.804，与COMPASS-CAT模型比较，COMPASS-CAT预测概率模型的AUC增加0.059，差异有统计学意义( ＝0.007)。 结论 对于住院治疗的NSCLC患者，COMPASS-CAT风险评估模型对VTE发生风险具有较好的预测价值，COMPASS-CAT模型纳入D-二聚体、血红蛋白变量构建新的预测概率模型可提高NSCLC患者VTE危险因素预测的准确性。

来源：2020年第04期

《中华肿瘤》期刊编辑部

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