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中华医学超声杂志（电子版）

中华医学超声杂志（电子版） ›› 2024, Vol. 21 ›› Issue (03) : 310 -318. doi: 10.3877/cma.j.issn.1672-6448.2024.03.010

介入超声影像学

淋巴瘤患者超声引导下颈内静脉置管术后静脉血栓形成的危险因素评估
曹琨芃1, 王昕玥1, 吴柳希1, 邓红艳1, 李璐1, 徐超丽1, 叶新华1,†()   
  1. 1. 210029　南京，南京医科大学第一附属医院（江苏省人民医院）超声诊断科
  • 收稿日期:2023-06-19 出版日期:2024-03-01
  • 通信作者: 叶新华

Risk factors for internal jugular venous thrombosis in patients with lymphoma after ultrasound-guided internal jugular vein catheterization

Kunpeng Cao1, Xinyue Wang1, Liuxi Wu1, Hongyan Deng1, Lu Li1, Chaoli Xu1, Xinhua Ye1,†()   

  1. 1. Department of Ultrasound, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, 210029, China
  • Received:2023-06-19 Published:2024-03-01
  • Corresponding author: Xinhua Ye
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引用本文：

曹琨芃, 王昕玥, 吴柳希, 邓红艳, 李璐, 徐超丽, 叶新华. 淋巴瘤患者超声引导下颈内静脉置管术后静脉血栓形成的危险因素评估[J]. 中华医学超声杂志（电子版）, 2024, 21(03): 310-318.

Kunpeng Cao, Xinyue Wang, Liuxi Wu, Hongyan Deng, Lu Li, Chaoli Xu, Xinhua Ye. Risk factors for internal jugular venous thrombosis in patients with lymphoma after ultrasound-guided internal jugular vein catheterization[J]. Chinese Journal of Medical Ultrasound (Electronic Edition), 2024, 21(03): 310-318.

目的

探讨淋巴瘤患者在超声实时引导下行颈内静脉置管（IJVC）术后颈内静脉血栓形成的危险因素。

方法

回顾性分析2021年2月至2023年3月于南京医科大学第一附属医院超声诊断科接受超声引导下IJVC的108例淋巴瘤患者的临床及超声资料。根据术前超声检查颈内静脉内是否有血栓形成分为无血栓组（62例）和血栓组（46例）。采用单因素分析（独立样本t检验、Mann-Whitney非参数检验和χ2检验）比较2组临床资料及超声特征的差异。应用多因素Logistic回归筛选血栓形成的独立危险因素。基于独立危险因素及高危因素构建血栓形成的风险预测模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）评估风险预测模型和各独立危险因素的预测效能，最后使用列线图将风险模型可视化并通过校准曲线和临床决策曲线分析验证量化模型的应用价值。

结果

单因素分析结果表明，与无血栓组比较，血栓组使用14G导管管径比例（67.4% vs 30.6%）、使用单腔管比例（73.9% vs 46.8%）、纤维蛋白原（FIB）水平[（3.36±1.01）g/L vs（2.80±0.75）g/L]、D-二聚体水平[5.04（3.49，1.89）mg/L vs 0.18（0.10，0.58）mg/L]、侵袭性淋巴瘤比例（91.3% vs 75.8%）、糖尿病患者比例（93.5% vs 77.4%）更高，血管管径[10.6（7.8，14.1）mm vs 8.8（7.5，11.3）mm]更大，活化部分凝血活酶时间（APTT）[28.30（26.08，30.55）s vs 30.05（27.60，31.50）s]更短，差异均具有统计学意义（χ2=15.672，P=0.001；χ2=8.002，P=0.005；t=-3.328，P=0.001；Z=-3.483，P<0.001；χ2=4.375，P=0.036；χ2=5.135，P=0.023；Z=-2.262，P=0.024；Z=-2.206，P=0.027）。多因素回归分析显示血管管径（OR=1.175，95%CI：1.016~1.358，P=0.029）、FIB（OR=2.332，95%CI：1.185~4.590，P=0.014）、糖尿病（OR=4.904，95%CI：1.017~23.652，P=0.048）与淋巴瘤患者接受超声引导下IJVC后血栓形成独立相关。风险预测模型预测淋巴瘤患者血栓形成的AUC为0.831，敏感度为78.3%，特异度为72.6%，约登指数为0.509，较各独立危险因素具有更好的诊断效能。列线图模型在内部验证中预测血栓形成的风险表现出良好的拟合度。

结论

血管管径、FIB、糖尿病是IJVC术后静脉血栓形成的独立危险因素。上述独立危险因素联合APTT、导管管径、D-二聚体、淋巴瘤生物学行为建立的风险预测模型结合淋巴瘤患者的一般情况，可在IJVC术前评估静脉血栓形成的风险，能为临床IJVC后颈内静脉血栓形成的预防及治疗提供指导。

关键词: 淋巴瘤, 超声引导, 颈内静脉置管, 静脉血栓形成
Objective

To identify risk factors for internal jugular venous thrombosis in patients with lymphoma after real-time ultrasound-guided internal jugular vein catheterization (IJVC) to provide guidance for its clinical prevention and treatment.

Methods

The clinical and ultrasonic data of 108 patients with lymphoma who received ultrasound-guided IJVC at The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University from February 2021 to March 2023 were collected. Based on whether there was thrombosis in the internal jugular vein assessed by vascular ultrasound before operation, the patients were divided into two groups: non-thrombotic group (n=62) and thrombus group (n=46). Differences in clinical and ultrasonic characteristics between the two groups were compared by univariate analysis. Independent risk factors were identified by multivariate logistic regression. A risk prediction model was constructed based on the identified independent risk factors and high-risk factors, and the predictive efficacy of the model and each independent risk factor was quantified by using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC). Finally, a nomogram was constructed based on multivariate logistic regression models to visualize the prediction model, and its prediction accuracy was evaluated using a calibration curve. Clinical effectiveness of the nomogram was evaluated by decision curve analysis.

Results

Univariate analysis demonstrated that the proportion of patients using 14G catheter (67.4% vs 30.6%) and single lumen tube (73.9% vs 46.8%), the levels of fibrinogen (FIB) [(3.36±1.01) g/L vs (2.80±0.75) g/L] and D-dimer [5.04 (3.49, 1.89) mg/L vs 0.18 (0.10, 0.58) mg/L], and the proportion of patients with aggressive lymphoma (91.3% vs 75.8%) and diabetes (93.5% vs 77.4%) were significantly higher, vascular diameter [10.6 (7.8, 14.1) mm vs 8.8 (7.5, 11.3) mm] was significantly larger, and activated partial thromboplastin time (APTT) [28.30 (26.08, 30.55) s vs 30.05 (27.60, 31.50) s] was significantly shorter in the thrombus group than in the non-thrombotic group (χ2=15.672, P=0.001; χ2=8.002, P=0.005; t=-3.328, P=0.001; Z=-3.483, P<0.001; χ2=4.375, P=0.036; χ2=5.135, P=0.023; Z=-2.262, P=0.024; Z=-2.206, P=0.027). Multivariate regression analysis showed that vascular diameter (odds ratio [OR]=1.175, 95% confidence interval [CI]: 1.016-1.358, P=0.029), FIB (OR=2.332, 95%CI: 1.185-4.590, P=0.014), and diabetes (OR=4.904, 95%CI: 1.017-23.652, P=0.048) were independently associated with thrombosis in lymphoma patients after ultrasound-guided IJVC (P<0.05 for all). The risk prediction model had an AUC of 0.831, sensitivity of 78.3%, specificity of 72.6%, and Yoden index of 0.509, providing better diagnostic efficacy than each independent risk factor. The nomogram model showed good fit in internal validation for predicting the risk of thrombosis in patients with lymphoma after ultrasound-guided IJVC.

Conclusion

Vascular diameter, FIB, and diabetes are independent risk factors for venous thrombosis after IJVC. The risk model established based on the above independent risk factors combined with APTT, catheter diameter, DD2, and lymphoma biological behavior, together with the general condition of lymphoma patients, can predict the risk of venous thrombosis before IJVC surgery, and provide guidance for clinical prevention and treatment of thrombosis.

Key words: Lymphoma, Ultrasound-guided, Internal jugular vein catheterization, Venous thrombosis
图1 超声测量血管管径及流速示意图。图a、b分别为颈内静脉长轴内径及血流流速测值
图2 颈内静脉血栓超声声像图表现。图a：右侧颈内静脉附壁血栓长轴；图b：右侧颈内静脉附壁血栓短轴
图3 颈内静脉血栓二维超声及彩色多普勒超声表现。图a：右侧颈内静脉絮状低回声充填，图b：彩色多普勒成像显示血流充盈缺损
表1 血栓组与非血栓组淋巴瘤患者临床特征比较
资料 血栓组（46例） 无血栓组（62例） 统计值 P值
性别[例（%）] χ2=0.500 0.823
男 24（52.2） 31（50.0）
女 22（47.8） 31（50.0）
年龄[岁，M（QR）] 53.50（36.50，53.50） 63.00（46.75，69.00） Z=-1.638 0.101
导管管径[例（%）] χ2=15.672 0.001
14G 31（67.4） 19（30.6）
16G 3（6.5） 10（16.1）
7F 12（26.1） 29（46.8）
5F 0（0） 4（6.5）
导管管腔数[例（%）] χ2=8.002 0.005
单腔 34（73.9） 29（46.8）
双腔 12（26.1） 33（53.2）
APTT[s，M（QR）] 28.30（26.08，30.55） 30.05（27.60，31.50） Z=-2.206 0.027
FIB（g/L，） 3.36±1.01 2.80±0.75 t=-3.328 0.001
D-二聚体[mg/L，M（QR）] 5.04（3.49，1.89） 0.18（0.10，0.58） Z=-3.483 <0.001
白细胞计数[/L，M（QR）] 0.53（0.25，1.18） 0.17（0.10，0.57） Z=-1.190 0.234
血小板计数[/L，M（QR）] 183.00（108.25，251.75） 183.00（144.25，212.50） Z=-0.025 0.980
淋巴瘤分型[例（%）] χ2=0.988 0.320
HL 5（10.9） 11（17.7）
NHL 41（89.1） 51（82.3）
淋巴瘤生物学行为[例（%）] χ2=4.375 0.036
惰性 4（8.7） 15（24.2）
侵袭性 42（91.3） 47（75.8）
临床分期[例（%）] χ2=0.597 0.440
Ⅰ~Ⅱ期 15（32.6） 16（25.8）
Ⅲ~Ⅳ期 31（67.4） 46（74.2）
临床分组[例（%）] χ2=1.081 0.298
A组 34（73.9） 40（64.5）
B组 12（26.1） 22（35.5）
糖尿病[例（%）] χ2=5.135 0.023
有 43（93.5） 48（77.4）
无 3（6.5） 14（22.6）
高血压[例（%）] χ2=0.597 0.440
有 11（23.9） 19（30.6）
无 35（76.1） 43（69.4）
冠心病[例（%）] χ2=1.400 0.237
有 5（10.9） 3（4.8）
无 41（89.1） 59（95.2）
表2 血栓组与非血栓组的淋巴瘤患者超声特征比较[M（QR）]
组别 例数 血管管径（mm） 血流流速（cm/s）
血栓组 46 10.6（7.8，14.1） 39.4（23.2，60.5）
无血栓组 62 8.8（7.5，11.3） 31.5（22.9，52.3）
Z值 -2.262 -0.616
P值 0.024 0.538
表3 接受超声引导下中心静脉置管术的淋巴瘤患者血栓形成因素的多因素回归分析
项目 回归系数 标准误 OR值（95%CI） P值
血管管径 0.161 0.074 1.175（1.016~1.358） 0.029
14G导管 0.730 0.522 2.076（0.747~5.770） 0.161
16G导管 -1.142 0.917 0.319（0.053~1.927） 0.213
5F导管 -21.066 18 275.846 0.000（0.000~lnf） 0.999
APTT -0.102 0.071 0.903（0.786~1.038） 0.152
FIB 0.847 0.345 2.332（1.185~4.590） 0.014
D-二聚体 0.255 0.214 1.290（0.848~1.963） 0.234
侵袭性淋巴瘤 1.264 0.763 3.539（0.794~15.779） 0.097
有糖尿病 1.590 0.803 4.904（1.017~23.652） 0.048
常量 -4.399 2.445 - 0.072
图4 风险预测模型及各独立危险因素预测淋巴瘤患者血栓形成的受试者操作特征曲线
表4 风险模型与各独立危险因素预测淋巴瘤患者血栓形成的预测效能
特征 曲线下面积 敏感度（%） 特异度（%） 约登指数 标准误差 95%CI
风险预测模型 0.831 78.3 72.6 0.509 0.038 0.756~0.906
血管管径 0.628 37.0 88.7 0.257 0.057 0.517~0.738
纤维蛋白原 0.676 87.0 40.3 0.273 0.052 0.575~0.777
糖尿病 0.580 93.5 22.6 0.161 0.055 0.473~0.688
图5 预测超声引导下颈内静脉置管（IJVC）术后淋巴瘤患者血栓形成风险的列线图模型。每例患者根据其自身情况计算每个变量对应的得分，其总分为对应患者出现血栓的概率（图a）。图b：例1，血管管径6.0 mm，使用16G导管，活化部分凝血活酶时间31.3 s，纤维蛋白原3.3 g/L，D-二聚体0.28 mg/L，侵袭性淋巴瘤，有糖尿病病史，根据列线图计算每一项得分后（红色箭头所指），总分约122.75分，形成血栓风险约25%（蓝色箭头所指），后续随访过程中患者IJVC后未形成颈内静脉血栓。图c：例2，血管管径20.0 mm，使用14G导管，活化部分凝血活酶时间25.0 s，纤维蛋白原2.79 g/L，D-二聚体0.4 mg/L，侵袭性淋巴瘤，有糖尿病病史，根据列线图计算每一项得分后（红色箭头所指），总分约165.75分，形成血栓风险约86%（蓝色箭头所指），后续随访过程中患者IJVC术后形成颈内静脉血栓
图6 预测淋巴瘤患者发生血栓列线图模型的临床验证。图a：校准图表明列线图预测血栓发生的概率与实际结果的一致性较好。图b：决策曲线分析表明列线图在血栓发生预测中产生了净收益
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