住院老年患者PICC相关性血栓的影响因素分析

来源期刊：广州医药 | 433-445 发布时间：2026-04-20 收稿时间：2026/5/27 15:50:22 阅读量：36

作者：: 左灿辉,

黄晓丹,

卫建宁,

黄庆,

关键词：: 老年患者 PICC相关性血栓影响因素预测模型构建; elderly patients PICC-related thrombosis influencing factors predictive model building

DOI：: 10. 20223 / j. cnki. 1000-8535. 2026. 04 006

收稿时间：: 2025-07-10
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目的调查住院老年患者因经外周静脉置入中心静脉导管（PICC）而引发的血栓情况，并分析其影响因素，为老年患者置入PICC产生的相关性血栓（PICC-CRT）和症状性血栓的评估与干预提供借鉴。方法在2023年1月—2023年12月期间，选取广州市第一人民医院接受PICC置管的317例住院老年患者。采用包括患者一般情况调查表、运动功能评定、肌力检测、 Barthel指数评定、Padua评分等多种工具进行综合评估。采用多因素 Logistic 回归构建 PICC-CRT 及症状性血栓的预测模型，并应用逐步回归法优化变量筛选过程。模型性能通过 ROC 曲线进行评估。结果去除临床资料不完整的患者40例，最终纳入277例患者的完整资料，其中123例患者出现了PICC-CRT，发生率为44.40%（123/277）。血栓分级中，I级78例，Ⅱ级37例，Ⅲ级8例。无症状血栓83例，占67.48%，发生率29.96%（83/277）；症状性血栓40例，占32.52 %，发生率14.44%（40/277）。单因素分析联合多因素Logistic回归显示，卒中史、凝血酶原时间（PT）、导管留置时间是住院老年患者PICC-CRT的关键因素（P＜0.05），预测模型ROC曲线下面积为0.719；置管史、恶性肿瘤史、导管留置时间、置管后并发症数量是住院老年患者PICC症状性血栓的独立影响因素（P＜0.05），预测模型ROC曲线下面积为0.812。结论文章总结了PICC-CRT和症状性血栓独特的影响因素，基于关键因素构建了预测模型预测其发生，为护理人员预防PICC-CRT和症状性血栓的发生提供了参考。

Objective To explore the incidence of thrombosis associated with peripherally inserted central catheter（PICC）placement in hospitalized elderly patients and to analyze its influencing factors，in order to provide a reference for the assessment and prevention of PICC-catheter related thrombosis（PICC-CRT）and symptomatic thrombosis in this population．Methods A total of 317 elderly inpatients who underwent PICC placement at a tertiary hospital in Guangzhou between January and December 2023 were enrolled．Comprehensive assessments were conducted using general patient information forms，motor function evaluation，muscle strength testing，Barthel Index，and Padua score．Multivariate Logistic regression analysis was used to construct predictive models for PICC-CRT and symptomatic thrombosis，with variable selection optimized via stepwise regression．Model performance was evaluated using receiver operating characteristic（ROC）curve analysis．Results After excluding 40 patients with incomplete clinical data，277 cases were included in the final analysis．Among them，123 patients developed PICC-CRT，with an incidence rate of 44.40%（123/277）．Thrombosis was graded as Grade I in 78 cases，Grade II in 37 cases，and Grade III in 8 cases．Asymptomatic thrombosis occurred in 83 cases（29.96%），accounting for 67.48% of PICC-CRT；symptomatic thrombosis occurred in 40 cases（14.44%），accounting for 32.52%．Univariate and multivariate Logistic regression analyses identified history of stroke，prothrombin time（PT），and catheter dwell time as key risk factors for PICC-CRT（P＜0.05），with the area under the curve（AUC）of 0.719．History of catheterization，malignancy，catheter dwell time，and number of post-catheterization complications were independent predictors of symptomatic thrombosis（P＜0.05），with an AUC of 0.812．Conclusions This study identified distinct risk factors for PICC-CRT and symptomatic thrombosis in elderly inpatients．Predictive models based on key variables may provide useful references for clinical staff in preventing the occurrence of PICC-related and symptomatic thrombosis．

全球范围内，老年人口的慢性病共病现象日益普遍，据研究显示，65岁及以上的老年人中有40%~56%同时患有多种慢性疾病^［1］。在我国该比例高达60%^［2］，多重慢性病的存在使得老年住院患者对静脉治疗和长期输液的依赖程度显著增加^［3-4］。经外周静脉置入的中心静脉导管（peripherally inserted central catheters，PICC）因其操作便捷、维持时间长等优势被广泛应用于临床静脉治疗中^［5］，然而，PICC虽具便利性，但也伴随血栓等并发症风险，特别是在老年群体中更需关注其安全性与风险防控。在众多并发症中，经外周置入中心静脉导管相关性血栓形成（peripherally inserted central catheter–related thrombosis，PICC-CRT）是临床最需警惕的一类，其形成机制较为复杂，可能涉及深静脉血栓形成（deep vein thrombosis，DVT）和肺血栓栓塞症（pulmonary thromboembolism，PTE），并受到置管操作、导管刺激以及患者基础状况等多种因素影响^［6］。目前，PICC-CRT主要分为四类：DVT、血栓性浅静脉炎、无症状血栓、血栓性导管失功。其中，无症状血栓在老年患者中尤为常见，约占70%。这与其痛觉敏感性下降、认知障碍或沟通能力减退等生理特点密切相关，极易出现漏诊或延迟治疗。而有症状性的血栓尤其要注意，这可能会给老年患者带来致命性的危险^［7］。与此同时，老年群体在抗凝治疗方面也受限于出血风险（如脑淀粉样血管病、消化道溃疡病史），使抗凝治疗面临平衡困难。因此，老年患者在PICC使用中面临血栓高发、症状隐匿与治疗受限等问题，现有管理策略难以有效应对其复杂风险。

尽管已有研究探讨了PICC相关血栓的发生机制及危险因素，但多数研究聚焦于肿瘤或ICU患者^［8］。在老年患者，尤其是≥80岁超高龄人群中，PICC的应用越来越普遍，血栓风险亦不容忽视^［9］。部分研究提示老年人可能面临更高的血栓风险，但其样本量有限，且缺乏专门针对该群体的系统评估与风险预测模型构建^［10］。此外，目前大多数血栓筛查仍依赖症状驱动，可能低估了无症状血栓的真实发生率。老年人群PICC-CRT的真实负担及其特异性风险因素仍未被充分识别，个体化防控策略尚待建立。老年群体在临床中PICC使用率较高，但血栓发生的真实特征及风险因素仍不明确，有必要开展针对该人群的系统研究。

因此，本研究旨在探讨住院老年患者PICC-CRT的发生特征及影响因素，以期为该人群的风险评估与导管管理提供依据。研究以≥60岁住院老年患者为对象，系统分析PICC相关血栓的发生情况，并识别关键风险因素，旨在为老年患者的PICC临床管理提供风险分层依据，推动老年静脉治疗向个体化、循证化转型。

1 资料与方法

1.1 调查对象

本研究为基于回顾性数据的横断面观察性研究，伦理审批通过时间为2024年7月29日。本研究选取了2023年1月—12月在广州市第一人民医院老年科住院的317例PICC置管患者作为研究对象。纳入标准：（1）由具备PICC置管资质的护理团队执行置管操作；（2）年龄≥60岁；（3）患者能进行正常的沟通与交流。排除标准：（1）存在认知障碍或精神疾病；（2）患有其他危重疾病，无法配合完成调查；（3）置管后经胸部X线片或CT检查确定导管位置未位于上腔静脉下段1/3处；（4）导管被非计划性拔除。去除临床资料不完整的患者，本研究共纳入277例老年患者，样本量估算基于构建Logistic回归预测模型的需要。根据传统经验法则，每纳入1个自变量至少需10个结局事件（EPV≥10），预计需要分析的变量数k约为8项，结合PICC-CRT在老年人群中约40%~45%的预期发生率，估算所需总样本数不低于180例。估算的过程如下：（1）Emin=EPV×k=10×8=80；（2）根据文献及预实验，取P=0.45，所需的最小总样本量为Nmin=Emin/P≈180。除主要结局PICC-CRT外，本研究还计划开展按血栓类型分层的亚组分析。最低样本要求提高至约260例。最终纳入277例患者，满足建模分析的统计学要求。研究已获得医院伦理委员会审批（批件号：BA2024060），所有患者均签署知情同意书。

1.2 调查工具

1.2.1 患者一般情况调查表本研究变量基于研究目的及相关文献，从人口学特征、疾病相关因素及导管相关因素等方面进行设定，经老年医学、血管护理及流行病学等多学科专家讨论后最终确定。为增强变量纳入的科学性，进一步结合既往PICC-CRT相关文献^［11-12］进行回顾分析，变量涵盖基本人口学资料（姓名、性别、年龄、医疗费用支付方式、生活方式、婚姻状况、职业、文化程度等），疾病相关资料［诊断、合并症、血栓史、中心静脉置管史、置管静脉、置管肢体肌力、运动功能评定、抗凝史、导管留置时间、基本生活活动能力（Basic Activities of Daily Living，BADL）量表等］和置管前实验室指标［白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白、血小板计数、凝血酶原时间（prothrombin time，PT）、国际标准化比值、纤维蛋白原、D-二聚体等］。实验室指标均取自PICC置管前或置管当日的首次血液及凝血功能检测结果。

1.2.2 运动功能评定本研究采用Brunnstrom运动功能评定方法^［13］对患者上下肢及手部运动功能进行细致评估。该方法将运动功能恢复分为6个等级：I级为弛缓，Ⅱ级为痉挛，Ⅲ级为共同运动，Ⅳ级为部分分离运动，V级为分离运动，Ⅵ级为正常功能。I～Ⅵ级分别赋值1～6分，分值越高，反映患者的运动功能恢复越佳。

1.2.3 肌力评估采用徒手肌力检查（manual musle testing，MMT）^［14］评估患者上下肢体肌力。根据肌力的表现，采用标准化的六级评分系统，其中0级表示无肌肉收缩；1级为肌肉有轻微收缩，但不足以产生关节运动；2级允许在减重状态下完成关节的全范围活动；3级能够抵抗重力做关节全范围运动但无法抗外部阻力；4级能在抗重力的同时抵抗一定程度的外部阻力；5级则表示肌

力足以抵抗重力和外部阻力进行正常运动。对应地，0～5级分别被赋予0～5分的分值，以量化反映患者的肌力水平。

1.2.4 Barthel指数评定量表本研究采用了由Mahoney等^［15］开发、侯东哲等^［16］翻译并汉化版本量表，旨在全面评估患者的日常生活自理能力。该表涵盖了排便控制、排尿控制、修饰、进食、洗澡、穿衣、如厕、转移、步行、上下楼梯共10个关键项目，每一项目根据患者自理程度的不同，分别赋予15、10、5或0分，总分为0~100分。具体来说，100分表示患者能够完全独立自理生活；61~99分表明患者对生活有轻度依赖；41~60分则反映患者存在中度依赖；≤40分则意味着患者对日常生活有重度依赖。该版本Barthel指数评定量表的Cronbach’s α系数为0.916，显示了良好的内部一致性。此量表评估节点包括患者入院或转入时；手术当天、术后第1天、出院时，以及在患者病情发生变化时，确保评估的及时性和准确性。本研究中量表评估及体格检查指标均取自PICC置管前或置管当日的首次评估结果。

1.2.5 深静脉血栓风险评估 Padua预测评分（Padua Prediction Score，Padua评分）是一种专门设计的临床工具，用于预测患者发生DVT的风险。具体的危险因素：活动减少（计3分）、已知的易栓症（计3分）、近一个月内发生的创伤或手术（计2分）、年龄≥70岁（计1分）、心力衰竭和（或）呼吸衰竭（计1分）、急性心肌梗死或缺血性脑卒中（计1分）、急性感染和（或）风湿性疾病（计1分）、肥胖（BMI≥30 kg/m2）（计1分），以及正在接受性激素或糖皮质激素治疗（计1分）。若某项因素评估结果为“否”，则该项得0分；若为“是”，则累加相应分数。根据总分，患者被划分为低度风险（总分＜4）和高度风险（总分≥4）两个等级。

1.2.6 导管功能状态评估本研究中，PICC导管均为美国巴德公司生产的三向瓣膜式4Fr导管及MST穿刺套件包，并统一采用由本院静脉输液治疗专科护理小组PICC护理小组制定、经护理部及相关专科专家审议通过的PICC维护单，对导管的功能状态进行每日的细致观察和记录。观察的关键指标：导管是否能顺利回抽血液，推注时是否存在异常阻力，穿刺点的刻度及导管外露的长度，置管侧肢体的围度变化（以及对侧肢体的围度作为对照），还包括患者的相关临床症状和所采取的护理措施。

1.2.7 随访评估及血栓诊断标准由具备广东省静脉输液治疗专科资质的护士定期随访，确保评估的一致性和准确性。在每次随访中，均由专业的超声医师进行诊断。诊断标准^［17-20］：（1）静脉管腔内血流信号的消失或减少；（2）管腔内出现实性低回声、透声性差；（3）静脉管径增大，且在压迫下不闭合；（4）血流频谱失去正常的期相性变化。血栓的严重程度按以下标准分级^［21］：I级表示血管管腔横断面狭窄在1%~30%；Ⅱ级为31%~50%的狭窄；Ⅲ级则指狭窄超过50%。随访频率：置管后前8周每周1次，第9~16周每2周1次，17周起每月1次，直至拔管。若患者出现置管侧肢体肿胀、疼痛、皮肤颜色发亮或发绀等症状，立即进行血管超声检查。

1.3 收集资料方法

在征得患者或其法定代理人知情同意后，由研究人员发放并指导填写患者一般情况调查表，由患者或其照护者完成。肌力评估、运动功能评定及Barthel指数等功能性量表均由经统一培训的医护人员进行现场评估。影像学检查结果由专业超声医师判读，实验室指标及影像学资料同步通过医院信息系统获取。本研究共发放277份问卷，所有患者的问卷均被统一回收存放作后续的数据收录和分析。

1.4 统计学方法

本研究的数据录入和整理工作采用Excel软件，经双人核对后导入SPSS 26.0软件进行统计学分析。计量资料采用Shapiro-Wilk检验其分布类型：正态分布数据以均值±标准差

表示，采用独立样本t检验进行组间比较；偏态分布的计量资料采用M（P₂₅，P₇₅）描述，其中M代表中位数，P₂₅和P₇₅分别代表第一四分位数和第三四分位数，组间比较采用Mann-Whitney U检验；计数资料采用频数、百分率描述；组间比较采用χ²检验或Fisher确切概率法。单因素分析中P＜0.05的变量纳入逐步回归模型（stepwise法），在建模过程中，当变量进入模型时需满足P≤0.05，若在后续调整中其显著性减弱至P＞0.10，则从模型中剔除。最终使用多因素Logistic回归分析识别PICC-CRT及症状性血栓的影响因素，报告OR值及95%CI。模型拟合度通过Hosmer-Lemeshow检验评估，变量间多重共线性通过方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）排查（VIF＜10为无共线性）。判别能力通过受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线与曲线下面积（area under the curve，AUC）值评估。所有检验均为双侧检验，以P＜0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 住院老年患者PICC-CRT现状

本研究共纳入277例患者，年龄平均为（89.76±10.82）岁，其中男性187例（67.5%）、女性90例（32.5%），患者合并卒中史194例（70%）、血栓史101例（36.5%）、恶性肿瘤80例（28.9%），患者有深静脉导管置入史165例（59.6%）。彩色多普勒超声显示，PICC-CRT总发生率为44.40%（123/277），其中I级发生率为28.16%（78/277），Ⅱ级为13.36%（37/277）37例，Ⅲ级为2.89%（8/277）。无症状血栓83例，占全部血栓的67.48 %（83/123），发生率为29.96%（83/277）；症状性血栓40例，占比32.52%（40/123），发生率为14.44%（40/277）；未见血栓性导管失功病例。发生PICC-CRT的患者导管留置时间显著延长，平均为（185.0±111.6）天，而未发生者为（132.9±89.9）天（P＜0.05）。

单因素分析显示，PICC-CRT的发生与患者性别、共病数量、肿瘤史、血栓史、纤维蛋白原水平、血小板计数、白细胞计数等因素无关（P＞0.05），而年龄、卒中史、抗凝用药史、置管后抗凝治疗、运动功能评级、PT值和导管留置时间与PICC-CRT发生有关（P＜0.05）（见表1）。

表1 住院老年患者PICC-CRT的单因素分析单因素分析 [`x ± s，n(%) ]
影响因素	发生CRT组（n=123)	无发生CRT组(n=154)	检验值	P
性别			<0.001	0.993
男	83（67.48）	104（67.53）
女	40（32.52）	50（32.47）
卒中史			19.798	<0.001
无	20（16.3）	70（45.5）
有	103（83.7）	84（54.5）
血栓史			0.084	0.772
无	77（62.6）	99（64.3）
有	46（37.4）	55（35.7）
置管史			0.453	0.501
无	47（38.2）	65（42.2）
有	76（61.8）	89（57.8）
恶性肿瘤史			2.172	0.141
无	93（75.6）	104（67.5）
有	30（24.4）	50（32.5）
使用抗凝药物			6.389	0.011
无	22（17.9）	48（31.2）
有	101（82.1）	106（68.8）
肢体运动功能分级			16.914	0.005
I级	9（7.3）	20（13.0）
Ⅱ级	9（7.3）	24（15.6）
Ⅲ级	23（18.7）	26（16.9）
Ⅳ级	48（39.0）	34（22.1）
V级	26（21.1）	28（18.2）
Ⅵ级	8（6.5）	22（14.3）
置管静脉			3.951	0.413
贵要静脉	59（48.0）	106（68.8）
肱静脉	56（45.5）	36（23.4）
头静脉	2（1.6）	3（1.9）
大隐静脉	5（4.1）	9（5.8）
股静脉	1（0.8）	0
置管肢体			0.981	0.806
右上肢	75（61.0）	89（57.8）
左上肢	42（34.1）	54（35.1）
右下肢	3（2.4）	7（4.5）
左下肢	3（2.4）	4（2.6）
年龄 / 岁			1.930	0.031
60～<70	5（4.0）	12（7.8）
70～80	6(4.9）	16（10.4）
＞80	112(91.1)	126（81.8）
共病数量（个）			1.105	0.568
≦3	83（67.5）	104（67.5）
＞3	40（32.5）	50（32.5）
导管留置时间（天）	184.96±96.18	132.88±75.44	10.900	<0.001
VTE评分（分）			0.563	0.419
<4	54（43.9）	68（44.2）
≧4	69（56.1）	86（55.8）
白细胞计数（×109/L）			0.905	0.600
<3.5	8（6.5）	15（9.7）
3.5 ～ 9.5	88（71.5）	113（73.4）
＞9.5	27（22.0）	26（16.9）
血小板计数（×109/L）			0.750	0.417
<125	20（16.3）	31（20.1）
125 ～ 350	96（78.0）	119（77.3）
＞350	7（5.7）	4（2.6）
PT/ 秒			10.480	<0.001
<11	1（0.8）	0
11-14.5	88（71.5）	100（64.9）
＞14.5	34（27.6）	54（35.1）
INR值			6.404	0.049
0.8-1.2	101（82.1）	116（75.3）
＞1.2	22（17.9）	38（24.7）
FIB（g/L）			3.184	0.412
<2	6（4.8）	6（3.9）
2-4	58（47.2）	87（56.5）
＞4	59（48.0）	61（39.6）
D二聚体（ug/L）			0.599	0.443
<500	13(10.6)	22（14.3）
500-1000	32(26.0)	36(23.4)
＞1000	78(63.4)	96(62.3)
BADL评分/ 分			3.454	0.532
≦40	95（77.2）	108（70.1）
41-60	28（22.8）	46（29.9）

2.2 住院老年患者PICC-CRT的多因素回归分析与预测模型构建

以PICC-CRT发生为因变量，单因素分析有统计学意义（P＜0.05）的变量作为自变量，纳入Logistic回归分析。结果显示，卒中史、PT值与导管留置时间为其影响因素（P＜0.05，见表2）。回归模型为：Logit（P）=0.927+1.059×卒中史+0.004×留置导管时间-0.189×PT值（其中P为PICC-CRT发生概率，卒中史赋值：1=存在，0=无；留置导管时间、PT值为连续变量）。Hosmer-Lemeshow检验P=0.576（＞0.05），表明模型拟合良好。

表2 住院老年患者PICC-CRT的Logistic回归分析（n=123）
	偏回归系数	标准误	Wald统计量	P	OR	95%CI
	偏回归系数	标准误	Wald统计量	P	OR	下限	上限
常量	0.927	1.659	0.312	0.576	2.526	0.098	65.1
卒中史	1.059	0.352	9.067	0.003	2.883	1.45	5.75
导管留置时间	0.004	0.001	8.631	0.003	1.004	1.002	1.006
使用抗凝药物	0.307	0.347	0.781	0.377	1.359	0.69	2.68
肢体运动功能分级	0.069	0.092	0.563	0.453	1.072	0.97	1.03
年龄	0.000	0.015	0.000	0.991	1.000
PT	-0.189	0.087	4.779	0.029	0.828	0.70	0.98
INR值	-0.280	0.384	0.531	0.466	0.756	0.36	1.61

2.3 住院老年患者PICC-CRT预测模型的ROC曲线分析

基于回归方程计算PICC-CRT风险评分并绘制ROC曲线（图1），AUC为0.719（95%CI：63.5%～80.3%），表明模型具有中等区分度。最佳截断值对应的灵敏度为68%（95%CI：62%～74%），特异度为68%（95%CI：61%~73%），Youden指数为0.36。

2.4 住院老年患者PICC症状性血栓的单因素分析

针对PICC-CRT中的症状性血栓进行进一步的单因素分析。结果显示，其发生与置管史、恶性肿瘤及置管后是否使用抗凝药物、导管留置时间、白细胞计数、血栓分级、置管后并发症数量等因素相关（P＜0.05）（表3）。

表3 住院老年患者PICC症状性血栓的单因素分析 [`x ± s，n(%) ]
影响因素	有症状血栓组（n=40）	无症状血栓组（n=83）	检验值	P值
性别			0.681	0.409
男	29（72.5）	54（65.1）
女	11（27.5）	29（34.9）
卒中史			0.067	0.796
无	13（）	7（8.4）
有	27（）	76（91.6）
血栓史			1.463	0.226
无	22（55.0）	55（66.3）
有	18（45.0）	28（33.7）
置管史			5.126	0.024
无	21（52.5）	26（31.3）
有	19（47.5）	57（68.7）
恶性肿瘤史			4.544	0.033
无	35（87.5）	58（69.9）
有	5（12.5）	25（30.1）
使用抗凝药物			4.354	0.037
无	3（7.5）	19（22.9）
有	37（92.5）	64（77.1）
肢体运动功能分级			5.890	0.317
I级	2（5）	7（8.4）
Ⅱ级	3（7.5）	6（7.2）
Ⅲ级	8（20）	15（18.1）
Ⅳ级	20（50）	28（33.7）
V级	4（10）	22（26.5）
Ⅵ级	3（7.5）	5（6.0）
置管静脉			4.431	0.351
贵要静脉	24（60）	35（42.2）
肱静脉	15（37.5）	41（49.4）
大隐静脉	1（2.5）	4（4.8）
头静脉	0	2（2.4）
股静脉	0	1（1.2）
置管肢体			1.482	0.686
右上肢	25（62.5）	50（60.2）
左上肢	14（35）	28（33.7）
右下肢	1（2.5）	2（2.4）
左下肢	0	3（3.6）
年龄/岁			3.626	0.108
60～<70	0	5（6.0）
70～80	3（7.5）	3（3.6）
＞80	37（92.5）	75（90.4）
共病数量/个			1.430	0.156
≦3	29（72.5）	54（65.1）
＞3	11（13.3）	29（34.9）
导管留置时间/天	247.3±98.12	156.29±79.67	2.919	<0.001
VTE评分/分			1.974	0.581
<4	21（52.5）	33（39.8）
≧4	19（47.5）	50（60.2）
白细胞计数（×109/L）			6.000	0.009
<3.5	2（5.0）	6（7.2）
3.5 ～ 9.5	34（85.0）	54（65.1）
＞9.5	4（10.0）	23（27.7）
血小板计数（×109/L）			3.879	0.297
<125	5（12.5）	15（18.1）
125 ～ 350	35（87.5）	61（73.5）
＞350	0	7（8.4）
PT/秒			3.237	0.498
<11	1（2.5）	0
11-14.5	32（80.0）	56（67.5）
＞14.5	7（17.5）	27（32.5）
INR值			6.083	0.063
0.8-1.2	37（92.5）	64（77.1）
＞1.2	3（7.5）	19（22.9）
FIB（g/L）			0.908	0.074
<2	4（10.0）	2（2.4）
2-4	21（52.5）	37（44.6）
＞4	15（37.5）	44（53.0）
D二聚体（ug/L）			0.013	0.729
<500	5（12.5）	8（9.6）
500-1000	12（30.0）	20（24.1）
＞1000	23（57.5）	55（66.3）
BADL评分/分			0.124	0.692
≦40	29（72.5）	66（79.5）
41-60	11（27.5）	17（20.5）
并发症数量/个			4.530	0.004
1-2	29（72.5）	54（65.1）
≧3	11（27.5）	29（34.9）
血栓分级			19.615	<0.001
I级	0	78（94.0）
II级	32（80.0）	5（6.0）
III级	8（20.0）	0

2.5 住院老年患者PICC症状性血栓的多因素回归分析与预测模型构建

以发生PICC症状性血栓为因变量，单因素分析有统计学意义（P＜0.05）的变量作为自变量纳入逐步Logistic回归分析。结果显示，症状组与非症状组在置管史、恶性肿瘤史、导管留置时间、置管后并发症数量等差异显著（P＜0.05，见表4）。回归模型为：Logit（P）= 0.239+0.007×导管留置时间-1.551×恶性肿瘤-1.085×置管史-0.924×并发症数量（其中P为PICC症状性血栓发生概率，恶性肿瘤、置管史赋值：1=存在，0=无；留置导管时间、并发症数量为连续变量）。Hosmer-Lemeshow检验P=0.777（＞0.05），表明拟合优度良好。

表4 住院老年患者PICC症状性血栓的逐步回归分析

	偏回归系数	标准误	Wald统计量	P	OR	95%CI
	偏回归系数	标准误	Wald统计量	P	OR	下限	上限
常量	0.239	0.843	0.080	0.777	1.270	0.243	6.624
导管留置时间	0.007	0.002	11.267	0.001	1.007	1.003	1.011
恶性肿瘤	-1.551	0.605	6.573	0.010	0.212	0.065	0.694
置管史	-1.085	0.469	5.343	0.021	0.338	0.135	0.848
并发症数量	-0.924	0.399	5.375	0.020	0.397	0.182	0.867

2.6 住院老年患者PICC症状性血栓预测模型的ROC曲线分析

基于回归方程生成住院老年患者PICC症状性血栓风险评分，绘制ROC曲线（图2），AUC为0.812（95%CI：72.5%～89.9%），表明模型具有良好区分度。通过ROC曲线确定最佳诊断阈值，此时灵敏度为72%（95%CI：67%～77%），特异度为70%（95%CI：64%～75%），Youden指数为0.42。

图 2 住院老年患者 PICC 症状性血栓预测模型的 ROC 曲线

3 讨论

3.1 住院老年患者PICC-CRT发生率较高、无症状血栓占比高

本研究显示，住院老年患者PICC - CRT发生率为44.40%，显著高于既往文献报道（11.11%）^{［11，22］}，可能与本研究样本年龄更高（中位年龄91岁）、共病负担更重（卒中史70%，恶性肿瘤史28.9%）以及未排除血栓史有关。PICC - CRT的高发潜在机制^［23-24］包括共病叠加致血流淤滞、内皮修复能力下降、凝血功能亢进。值得关注的是无症状血栓比例显著高于症状性血栓，提示以症状驱动的筛查策略存在局限性。在预测效能方面，PICC-CRT总体预测模型的AUC为0.719，提示其具有中等区分度；而症状性血栓预测模型AUC为0.812，显示出较好的判别能力，提示对不同血栓亚型分别建模可能更具临床价值。结果支持共识^［25］提出的“易栓路径”，提示未来需探索亚型特异性生物标志物和更精准的预测模型。

3.2 PICC-CRT与症状性血栓的独立危险因素分析

通过多因素回归分析，本研究明确了PICC-CRT及症状性血栓的独立危险因素：

（1）卒中史：卒中后血小板活化及纤维蛋白原合成增加^［26］，叠加偏瘫后肢体静脉回流减少（血流速度降低60%~80%），共同导致血栓风险升高（OR=2.883）。临床建议对卒中患者优先选择健侧肢体置管，并联合间歇性气压泵治疗改善血流动力学。

（2）PT值：PT缩短（OR=0.828）反映外源性凝血途径激活，可能与老年患者肠道菌群紊乱及维生素K依赖性凝血因子合成异常相关^［27］。建议动态监测PT-INR，调整抗凝剂用量。

（3）导管留置时间：导管留置时间延长与内皮损伤积累相关，血栓风险随之升高^［28］。建议对长期置管患者实施风险分层管理，结合影像和实验室指标，定期评估并调整治疗策略。

（4）置管史：老年患者损伤修复延迟^［28］，既往置管^［29］会导致静脉内膜增生，二次置管时易引发湍流。因而临床建议对多次置管患者，优先选择上肢管径粗、血流快的静脉。

（5）恶性肿瘤史：恶性肿瘤患者体内存在促凝微环境与治疗毒性的叠加，包括凝血酶激活^［30］与血小板异常活化，其无症状血栓发生率远高于较非肿瘤患者的VTE风险^［31］。而本研究未发现肿瘤史与症状性血栓呈现正相关，可能与以下因素有关：认知障碍或沟通困难患者（如阿尔茨海默病）可能漏报症状，合并糖尿病患者疼痛感知能力可能减弱而间接影响疼痛管理^［32］导致血栓相关肿胀及疼痛信号不易被感知，患者对疼痛认知偏差而瞒报^［33］可致症状识别延迟。本研究人群为老年患者且年龄中位数为91岁，老年人亦是慢性病共病患者，故漏报症状的偏倚较非老年患者群体明显。

（6）置管后并发症数量：好比炎症风暴的“多米诺骨牌效应”，临床建议对并发症≥2种的患者，立即启动导管拔除评估及其动态监测^［29］。

3.3 局限性及改进方向

本研究是一项单中心回顾性研究，存在样本量有限等不足：药物使用存在混杂偏倚，未校正抗血小板药物影响，未区分抗凝药物的预防性与治疗性剂量，且缺乏药物特异性出血预警模型。风险评估依赖静态、症状驱动方式，缺乏动态、多时点指标。未探索血栓形成与炎症因子、内皮功能的交互机制，且未构建生物标志物联合预测模型。PICC-CRT预测模型的ROC曲线下面积仅达中等判别水平，需结合更多机器学习方法优化。

本研究建立的PICC-CRT风险预测模型具有中等判别能力，可为临床提供初步的风险识别工具，辅助护理人员在置管管理中进行针对性预警与干预，以降低严重血栓事件（如肺栓塞）风险。未来研究可在此基础上，结合动态指标（如凝血功能变化、导管并发症记录）优化风险模型，提高预测能力。此外，可探索将风险评估纳入电子病历系统，实现个体化护理路径推荐。

本研究构建的住院老年患者PICC-CRT预测模型虽显著优于传统评分工具（如Caprini评分），但仍有优化空间，未来可引入内皮损伤指标（如sTM）以提升预测性能。

3.4 结论和意义

在患者PICC-CRT的研究领域，现有文献多聚焦于肿瘤或ICU患者，虽有部分研究涉及老年患者，但针对60岁及以上老年人群的系统性风险评估仍有限。本研究基于277例老年住院患者数据，尝试从临床特征、发生率与影响因素等方面，补充该人群患者PICC-CRT的相关证据。结果显示，无症状血栓在血栓中占比较高，提示症状驱动筛查策略存在局限性。导管留置时间与血栓风险显著相关，需加强导管留置时间管控，以降低患者PICC-CRT的发生风险。

基于关键变量构建患者PICC-CRT风险预测模型在本研究中显示出优于传统评分工具（如Caprini评分）的鉴别能力，具有临床应用前景。未来可进一步结合动态监测数据、人工智能评估工具与生物学敏感指标，构建集“血管结构-血液状态-功能表现”于一体的老年患者PICC全程管理策略，为血栓事件的早期预警与精准干预提供支持与路径。

综上所述，卒中史与PT值可作为老年住院患者患者PICC-CRT风险的预测指标，提示脑血管既往事件和凝血功能状态可能在血栓形成中发挥协同作用。这为进一步探索患者PICC血栓发生的多因素机制提供了线索。未来研究可在此基础上，构建融合血管状态与血流动力学特征的多维风险评估模型，推动患者PICC血栓识别从“症状后验”逐步转向“机制先导”。为提升模型的灵敏度与适用性，亦可考虑引入动态监测指标、生物标志物等前瞻性变量，进一步识别无症状血栓的生物学基础。通过加强个体化风险识别与护理干预，有望实现患者PICC治疗的精准预防与风险平衡，优化老年患者的临床管理与资源配置效率。

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《广州医药》公众号

住院老年患者PICC相关性血栓的影响因素分析

Analysis of influencing factors for PICC-related thrombosis in hospitalized elderly patients