急性脑卒中患者深静脉血栓形成（DVT）风险预测模型的数量正在增加，而这些模型在临床实践和未来研究中的质量和适用性仍然未知。International Journal of Nursing Studies发表了一项系统综述，旨在筛选和回顾现有的急性脑卒中患者DVT风险预测模型，为临床实践和未来研究提供有价值的参考。

研究人员检索了CNKI、万方数据库、中国科技期刊数据库（VIP）、中华医学会、PubMed、Web of Science、The Cochrane Library、CINAHL和Embase，从建库到2022年11月7日。从选定的研究中提取数据，包括研究设计、数据来源、结果定义、样本量、预测因素、模型开发和性能。

共检索了940项研究，经过筛选，纳入了来自9项研究的9个预测模型。所有研究均采用逻辑回归建立DVT风险预测模型。急性脑卒中患者DVT发生率在0.4%-28%之间。最常用的预测因子是D-二聚体和年龄，分别出现在6个和5个模型中。其他常用的预测因素包括美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）入院时评分和性别。出血性中风、下肢肌肉力量和意识障碍分别用于2个纳入的模型。

报告的曲线下面积（AUC）范围为0.70-0.912。所有研究都被发现有很高的偏倚风险，主要是由于数据来源不当和分析领域报告不力。

只有5项研究有资格进行综合。使用随机效应模型计算合并AUC，得出的值为0.76（95%CI：0.70–0.81）。I²值为85.3%（p＜0.001），表明研究之间存在高度异质性，Egger检验值为2.17（p＝0.12），表明没有显著的发表偏倚。

尽管纳入的研究报告了急性卒中患者DVT预测模型存在一定程度的差异，但根据PROBAST检查表，所有研究都具有较高的偏倚风险。未来的研究应侧重于开发具有更大样本、严格研究设计和多中心外部验证的新模型。

原文出处：

Han Fu, Dongjiang Hou, et al, Risk prediction models for deep venous thrombosis in patients with acute stroke: A systematic review and meta-analysis, International Journal of Nursing Studies, 2023, https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2023.104623.

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