Тромбоз остаётся одной из ведущих причин осложнений и летальности в клинической практике. Своевременная оценка индивидуального риска образования тромбов позволяет эффективно использовать профилактические и терапевтические меры, минимизируя угрозу для здоровья пациента. Основным инструментом прогнозирования являются специальные модели риска, основанные на анализе анамнестических, клинических и лабораторных данных.
В последнее десятилетие наблюдается стремительное развитие новых моделей оценки риска тромбоза. Однако их точность и практическая ценность могут значительно различаться не только в зависимости от характеристик самой модели, но и от клиники, где она применяется. Это связано с различиями в популяции пациентов, уровне оснащенности, стандартных протоколах ведения и других факторах. Данная статья посвящена сравнению точности моделей оценки риска тромбоза на основе ретроспективных данных двух крупных клиник.
Методология исследования
Для корректной оценки и сравнения точности моделей риска тромбоза был проведён анализ данных пациентов, наблюдавшихся в двух медицинских центрах: многопрофильной клинике «А» и специализированной кардиологической клинике «Б». Были отобраны взрослые пациенты с предполагаемым или подтвержденным риском развития венозного тромбоза, прошедшие полный цикл обследования.
В исследование включались только те случаи, в которых верификация диагноза тромбоза производилась на основании инструментальных методов (ультразвуковая ангиография, КТ-ангиография и др.). Также были стандартизированы требования к сбору анамнеза и анализу лабораторных показателей, чтобы минимизировать влияние субъективных факторов при заполнении исходных шкал риска.
Выбранные модели риска
В анализе использовалось две признанные модели риска тромбоза — шкала Caprini и шкала Padua. Каждая из них включает комплекс факторов (возраст, сопутствующие заболевания, мобильность, хирургические вмешательства и др.) и признана в международной практике.
Оценка и присваивание баллов производились сертифицированными клиницистами в обеих клиниках. Далее по каждой модели рассчитывались чувствительность, специфичность, положительная и отрицательная прогностическая ценность — все эти показатели применялись для межклинического сравнения.
Статистический анализ и подходы
Основной инструмент сравнения — ROC-анализ (Receiver Operating Characteristic curve), позволяющий оценивать диагностическую ценность моделей. Строились ROC-кривые для каждой модель-клиника-пациенты, анализировалась площадь под кривой (AUC, Area Under Curve). Чем выше AUC, тем выше точность модели по предсказанию тромбоза.
В отдельную категорию анализировались группы повышенного риска — пациенты с онкологическими патологиями, ожирением, беременные женщины, пациенты, перенесшие хирургическое вмешательство в последние 30 дней. Это позволяло оценить универсальность моделей и их предсказательную способность в сложных клинических сценариях.
Описание клиник и характеристика пациентов
Клиника «А» — крупный многопрофильный центр, обслуживающий преимущественно городское население с широким спектром заболеваний. В выборку вошли 820 пациентов, средний возраст — 58 лет, женщины составляют 44%. Частота сопутствующих заболеваний (диабет, ХБП) — более 30%.
Клиника «Б» — специализированный кардиологический центр, обслуживающий преимущественно пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. В выборке 570 пациентов, средний возраст — 61 год, женщины — 52%. Преобладают пациенты после операций на сердце, в том числе протезирование клапанов и стентирование.
Сравнение точности моделей по ключевым метрикам
На основании анализа данных были получены количественные значения основных диагностических метрик для двух моделей в каждой из клиник. Результаты представлены в таблице:
| Клиника | Модель | AUC (95% ДИ) | Чувствительность (%) | Специфичность (%) | |
|---|---|---|---|---|---|
| Основная группа | Группа высокого риска | ||||
| Клиника «А» | Caprini | 0.84 (0.80-0.88) | 0.81 (0.77-0.86) | 87 | 72 |
| Клиника «А» | Padua | 0.77 (0.73-0.81) | 0.75 (0.70-0.80) | 81 | 68 |
| Клиника «Б» | Caprini | 0.81 (0.77-0.86) | 0.78 (0.72-0.82) | 83 | 69 |
| Клиника «Б» | Padua | 0.73 (0.69-0.79) | 0.71 (0.66-0.76) | 75 | 65 |
Как видно, модель Caprini демонстрирует более высокие значения области под ROC-кривой (AUC), а также чувствительность в обеих клиниках. Однако отличия между клиниками достаточно заметны: показатели чуть выше в клинике «А», что может быть обусловлено более широким профилем пациентов и большим объёмом данных.
Шкала Padua ожидаемо демонстрирует несколько меньшую точность. Наибольшие сложности отмечены при обнаружении случаев у пациентов без типичных факторов риска. Это указывает на ограниченную универсальность данной модели при использовании в различных клинических условиях.
Влияние клинических и демографических факторов
При детальном анализе выявлено, что на точность моделей существенно влияют сопутствующие заболевания, возраст пациентов и исходное состояние здоровья. К примеру, у пациентов с ожирением или диабетом модель Caprini остается информативной, однако у онкологических больных её чувствительность несколько снижается.
В кардиологической клинике («Б») общий уровень специфичности обеих моделей был ниже, что объясняется множественными факторами риска, свойственными данной когорте пациентов. Это подтверждает мысль о необходимости проведения локальной валидации шкал риска перед их широким клиническим применением.
Анализ ошибочных решений моделей
Особое внимание уделялось случаям, когда модель не определила пациента как высокого риска, и у него развился тромбоз (ложноотрицательные результаты). Анализ показал, что такие ошибки чаще происходили у пациентов без явных факторов риска, особенно у лиц моложе 50 лет и при отсутствии длительного постельного режима.
В обеих клиниках отмечены случаи завышения риска по шкале Padua, что приводило к избыточному применению профилактических антикоагулянтов. Эти наблюдения подчёркивают необходимость сочетания автомодельных расчетов и экспертизы врача для повышения точности и безопасности подходов.
Практические рекомендации и возможности совершенствования
На основании проведённого исследования предложены следующие рекомендации для практической работы клиник:
- Проводить регулярную внешнюю и внутреннюю валидацию используемых моделей на данных конкретной клиники;
- Адаптировать использование стандартных шкал с учетом демографических и клинических особенностей локальной популяции пациентов;
- Вмешательство врача-эксперта в каждый случай высокого или пограничного риска тромбоза;
- Использовать интегративные подходы, совмещая алгоритмические оценки с клинической оценкой;
- Рассматривать внедрение современных методов машинного обучения для создания более универсальных и точных предиктивных моделей риска.
Также важно отслеживать долгосрочные исходы пациентов, оценивать не только фактическую частоту тромбозов, но и побочные эффекты профилактических вмешательств, с учётом моделируемого риска по выбранным алгоритмам.
Возможные направления дальнейших исследований
Одним из ключевых направлений для будущих исследований остаётся вопрос адаптации существующих моделей к различным популяциям. Разработка гибридных шкал с использованием региональных данных может повысить точность и снизить риск избыточного лечения.
Дополнительно перспективным выглядит внедрение автоматизированных систем сбора и анализа информации из электронных историй болезни, что позволит более оперативно и точно формировать предикторы риска и снижать зависимость от человеческого фактора.
Заключение
Проведённое исследование показало, что точность оценки риска тромбоза по стандартным моделям (Caprini, Padua) может значительно различаться в зависимости от клиники, структуры пациентов и организационных особенностей медицинского учреждения. Модель Caprini продемонстрировала лучшую точность и универсальность, особенно в условиях многопрофильной клиники. Однако даже лучшие современные модели нуждаются в локальной адаптации и клинической верификации на каждом уровне применения.
Необходимо оценивать не только диагностическую эффективность, но учитывать возможность избыточного применения профилактики и риск осложнений у пациентов. Использование интегративных клинико-алгоритмических подходов и постоянный аудит точности моделей являются залогом повышения качества и безопасности медицинской помощи при тромбозе. В будущем стоит ожидать появления более совершенных моделей, учитывающих индивидуальные особенности каждого пациента и специфику медицинского учреждения.
Какие модели риска тромбоза были сравнены в исследовании?
В исследовании были проанализированы и сравнены несколько широко применяемых моделей оценки риска тромбоза, включая модели на основе клинических факторов и лабораторных данных. Основное внимание уделялось моделям, которые используются в повседневной практике двух клиник для прогнозирования тромбоза у пациентов с различными хроническими и острыми заболеваниями.
В чем заключаются основные различия в точности моделей между двумя клиниками?
Различия в точности моделей риска тромбоза между клиниками связаны с особенностями пациентов, условиями сбора данных и применяемыми методами диагностики. Например, одна клиника использовала более комплексные маркеры и расширенный набор клинических переменных, что повысило чувствительность модели, тогда как в другой клинике упор делался на быстрое и простое применение, что отражается на специфичности оценки риска.
Как результаты сравнения моделей могут повлиять на клиническую практику?
Выбор наиболее точной и адаптированной к локальным условиям модели позволяет улучшить прогноз тромбоза и подобрать адекватные меры профилактики или лечения. Внедрение оптимальной модели в практику снижает количество осложнений, связанных с тромбозом, и помогает рациональнее распределять ресурсы здравоохранения.
Какие рекомендации можно дать для дальнейшего улучшения моделей риска тромбоза?
Для повышения точности моделей рекомендуется интегрировать данные из различных источников — клинических, лабораторных и генетических. Также важно проводить регулярную валидацию моделей на новых когортах пациентов и адаптировать их под особенности конкретных популяций и условий работы клиник.
Можно ли применять результаты исследования в других регионах и клиниках?
Результаты исследования дают ценное представление, однако перед применением моделей в других регионах необходимо провести локальную валидацию с учетом демографических и эпидемиологических особенностей популяции. Это поможет обеспечить точность и надежность оценки риска тромбоза в новых условиях.