2014年7月，发表在《BMJ》上的一项研究建立并验证了用于预测全科诊所中使用和不使用抗凝药物的21～99岁患者上消化道和颅内出血绝对风险的模型(QBleed)。

目的：对社区医疗机构中使用和不使用抗凝药物的21～99岁患者，建立并验证预测上消化道和颅内出血绝对风险的模型(QBleed)。

设计：开放队列研究采用自2008年1月1日至2013年10月1日为期5年期间，全科诊所常规收集的与住院发作相关数据的及死亡数据。

实验场所：采用国家QResearch数据库中英格兰565家全科医疗诊所的数据建立预测模型，采用该数据库中另外188家全科医疗诊所的数据验证该预测模型。收集以上753家全科医疗诊的所有患者住院及死亡相关数据。

终点指标：与死亡或住院记录相关的消化道出血和颅内出血事件。

受试者：模型建立队列中入选4,400,000患者，随访16,400,000人年。在随访期间，21,641名患者发生上消化道出血，9,040名患者发生颅内出 血。模型验证队列入选1,400,000名患者，随访4,900,000人年。在随访期间，6,600名患者发生上消化道出血，2,820名患者发生颅内出血。研究排除了无有效Townsend评分者与入选前180天使用抗凝药物者。

风险因素：入选队列前数据库中登记的信息，包括患者个人资料（年龄、性别、Townsend评分、种族），生活方式指标（吸烟、酗酒），慢性疾病，使用药物，临床指标（体质指数、收缩压），以及实验室检查结果（血红蛋白、血小板）。我们还纳入了入选研究前出血病史。

结果：最终，QBleed预测模型纳入21项变量。当用于验证队列时，算法能够解释女性患者上消化道出血40%的差异与颅内出血58%的差异。相应的D 统计量为1.67和2.42，ROC AUC分别为0.77和0.86。

结论：QBleed预测模型能够有效预测使用及不使用抗凝药物患者消化道和颅内出血的风险。尚需进一步的研究来评价上述预测模型用于全科医疗的临床结局及成本效果。

（选题审校：李潇潇 编辑：刘爱菊）

（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

（专家点评：既往出血风险算法未纳入已明确的危险因素或在临床工作中难以实施，该新算法通过量化危险因素，在一定程度上能够有效预测上消化道和颅内出血的风险。由于公式中纳入了种族，尚需我国的科研工作者在此算法的基础上对中国人的数据进行校正。）