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研究背景:肺癌是世界上恶性肿瘤的头号杀手,其发病率为11.4%,及死亡率高达18%[1]。静脉血栓（Venous thromboembolism,VTE）是肺癌常见的并发症之一,其发病率约为2%。肺癌并发VTE不仅增加晚期肺癌患者的住院时间,而且提高晚期肺癌患者死亡率。目前临床上常用的预测肺癌并发VTE风险的方法包括Caprini风险评估量表、Rogers评估量表、Kucher风险电子评估量表与Padua预测评分表[2]。随着医学信息化手段和技术的不断发展,基于临床真实资料构建评估个体化的VTE风险预测和评估越来越受到青睐。临床决策支持系统（Clinical Decision Support System,CDSS）是通过运用系统的临床知识和患者病历资料,以进一步提升医疗相关的行动决策能力,从而提高医疗质量和医疗服务水平的信息化智能应用系统[3]。国内外早已引进CDSS系统进行多个行业的信息化智能辅助管理,但是基于CDSS来预测晚期肺癌患者并发VTE风险性的研究目前未见报道。本研究通过分析长海医院真实世界的临床数据,旨在构建信息智能化的基于CDSS的晚期肺癌并发VTE的风险预警系统,充分借助CDSS系统的优势,以实现晚期肺癌并发VTE的早发现、早诊断、早治疗。研究目的:本研究从晚期肺癌患者并发VTE防治的视角出发,通过文献分析和真实临床数据采集并分析,建立晚期肺癌并发VTE最佳临床实践库,结合CDSS体系,构建基于CDSS的晚期肺癌患者VTE风险预警系统并投入临床使用。研究方法:1、基于CDSS的晚期肺癌并发VTE风险预警系统的构建方法检索国内外文献数据库,得出初步的肺癌并发VTE的高危因素,邀请呼吸科两位高年资专家讨论分析,归纳总结出晚期肺癌患者并发VTE的高危因素指标和VTE的诊治措施,构建基于循证医学的晚期肺癌并发VTE高危因素知识库,包括人口基线特征影响因素模块、晚期肺癌并发VTE的高危因素模块、VTE诊治模块。严格按照纳排标准收集真实世界临床数据,通过CDSS对临床数据进行清洗、质控及分析,构建真实世界的晚期肺癌并发VTE最佳实践库（即真实世界的三大基本模块）;通过Logistic回归性分析,构建晚期肺癌并发VTE预测风险系数方程。最后将最佳实践库、预测风险系数方程与CDSS体系结合,构建基于CDSS的晚期肺癌患者VTE风险预警系统。2、统计学处理方法采用R统计软件对数据进行二元Logistic回归分析,检验水准α=0.05,检验结果以P＜0.05为差异有统计学意义。根据逐步回归法和AIC筛查影响因素并建立晚期肺癌并发VTE的风险预警系统。两预测模型间对比通过Z检验比较,计算ROC曲线下面积（Area Under ROC Curve,AUC）,并由约登指数（Youden index）确定最佳截断值（Cutoff）。研究结果:1、晚期肺癌并发VTE的高危因素通过检索国内外文献数据库,共检索出“肺癌”相关文献90785篇,“静脉血栓”相关文献25744,剔除个案、书籍、会议报告、指南解读等部分内容,共筛选“肺癌并发VTE”相关文献共189篇。借助文献评估量表和专家意见归纳出理论上晚期肺癌并发VTE的可能相关影响因素,最终纳入45个危险因素进行分析。2、晚期肺癌并发VTE高危因素的三大基本因素模块通过我院电子病历系统采集2010年至2020年期间长海医院呼吸内科首次因肺癌入院治疗的患者共12222例,按排除标准去除多次入院、信息不完整、不公开等数据,实际纳入3320例。按照理论上三大基本因素模块具体内容收集患者临床资料包括患者一般情况、患者并发VTE临床特征、肿瘤相关情况、实验室检验数据和影像学检查情况等影响因素。通过CDSS对临床真实数据进行清洗、质控,按照影响因素类型形成晚期肺癌并发VTE高危因素的临床最佳实践库,包括真实世界的三大基本因素模块:人口基线特征影响因素模块、晚期肺癌并发VTE的高危因素模块、VTE诊治模块。各真实世界的三大基本因素模块包含影响因素指标和真实临床数据。3、晚期肺癌并发VTE的单因素危险因素的分析将入组的3320例患者分为肺癌并发VTE组67例和未并发VTE组3253例,两组比较结果显示晚期肺癌并发VTE组患者危险因素包括丙氨酸氨基转移酶、D-二聚体、凝血酶原时间、CA-199、细胞角蛋白19片段、纤维蛋白降解产物、鳞状细胞癌相关抗原、白蛋白、肺癌靶向治疗（P＜0.05）。4、晚期肺癌并发VTE的多因素危险因素分析及VTE预测风险系数方程Logistic回归多因素分析显示肺癌靶向治疗、下肢静脉曲张、纤维蛋白降解产物、丙氨酸氨基转移酶为晚期肺癌并发VTE的独立危险因素。再纳入临床上与VTE发生相关的因素,根据逐步回归法和AIC,构建晚期肺癌并发VTE预测风险系数方程:In（P/1-P）=-4.911+2.779*下肢静脉曲张+0.686*肺癌靶向治疗+0.109*D-二聚体+0.385*CA-199+1.175*纤维蛋白降解产物。5、基于CDSS的晚期肺癌并发VTE的风险预警系统的构建结合晚期肺癌并发VTE三大基本因素模块、晚期肺癌并发VTE预测风险系数方程和CDSS体系,初步建立基于CDSS的晚期肺癌并发VTE的风险预警系统。6、基于CDSS的晚期肺癌并发VTE的风险预警系统与Caprini风险评估量表对比分析该预警系统经外部验证（验证集）的AUC为0.756（95%CI:0.726-0.785）,灵敏度0.688,特异度0.693,阳性预测值0.042,阴性预测值0.991。Caprini风险评分量表对同一验证集测试结果示AUC为0.654（95%CI:0.638-0.670）,灵敏度0.672,特异度0.637,阳性预测值0.036,阴性预测值0.990。提示所构建的基于CDSS系统在晚期肺癌并发VTE的预警效能优于Caprini风险评估量表。研究结论:1.通过大量国内外文献检索分析和CDSS对真实临床数据的清洗、质控,形成晚期肺癌并发VTE风险预测的三大基本因素模块,包括人口基线特征影响因素模块、晚期肺癌并发VTE高危因素模块和VTE诊治模块。2.通过单因素和多因素回归分析,建立了晚期肺癌并发VTE的预测风险系数方程为In（P/1-P）=-4.911+2.779*下肢静脉曲张+0.686*肺癌靶向治疗+0.109*D-二聚体+0.385*CA-199+1.175*纤维蛋白降解产物。3.结合晚期肺癌并发VTE三大基本因素模块、晚期肺癌并发VTE的预测风险系数方程和CDSS体系,初步建立基于CDSS的晚期肺癌并发VTE风险预警系统。与Caprinin风险评估量表比较,结果示本预警系统在晚期肺癌并发VTE的风险预测性能呈现优势。