栓塞所有评分的多算法系统 (MOSE) (MOSE)

术语静脉血栓栓塞用于定义静脉系统内伴或不伴肺栓塞 (PE) 的任何血栓形成事件。 深静脉血栓形成 (DVT) 连同可能由其引起的 PE 仍然是可能发生在特定风险患者中的最常见和最严重的并发症之一。

当前的诊断系统可以更快、更频繁地验证 DVT 的存在；此外，DVT 和 PE 如果没有及时诊断，会低估其真实发病率，从而对发病率和死亡率产生负面影响。

所提出的系统在监测血栓栓塞性疾病的复发风险方面也可以特别敏锐，目前专门用于生物预测诊断（d-二聚体等）或诊断成像（超声、血管 ct 等）。 这些监测方法往往会产生过多的误报，而且无论如何，卫生系统的成本并不总是负担得起。

通过简单的重复评估，建议将该创新系统作为监控和风险管理工具。

VTE 是仅次于心脏病发作和中风的第三大心血管死亡原因，在意大利，估计每年每 100,000 名居民有 100 例新病例。 VTE 风险标准目前在科学界通过使用普遍接受和验证的血栓风险表（如 PADUA、CAPRINI、KHORANA 等）在科学界共享。

计算出的分数将患者置于风险带（低/中/高）中，该风险带由检测到的风险因素的总和获得的数字表示。 VTE 风险水平（低/中/高）的识别涉及根据 ACCP（美国胸科医师学会 2016 年）进行治疗（抗血小板和/或抗凝剂）。

在过去的几年中，已经提出了几种评分系统。 这些系统旨在对具有显着差异的患者的血栓形成风险进行分层。 特别是，一些评分系统考虑了其他人未考虑的风险因素，并且一些评分系统应用于呈现已知 VTE 高风险的患者群体。

患者的风险评分评估不能仅基于二元问题的测量（例如 真或假）或在生理变量分析中使用严格的标准；这涉及产生评估错误的可能性，特别是在患者表现出介于实际风险和相对正常情况之间的边缘情况的情况下。

MOSE 提出了一种识别多风险（包括 VTE 和 BLD）的创新方法，该方法考虑了当前评分系统无法描述的一系列变量和情况。

拟议的研究想要测试一个系统，该系统可以像 DSS（决策支持系统）一样支持医生为患者选择最佳治疗以预防 VTE 事件。 此外，该研究还想评估风险因素在确定 VTE 中的实际作用。

该系统适用于研究具有 VTE 风险的患者的出血风险以及研究两种风险（VTE 与 BLD）作为时间和治疗的函数。

该研究是回顾性的，对总计 15208 名患者的全科医生门诊患者进行了分析。 为了符合资格，患者必须到医生办公室就健康障碍进行咨询，并满足以下纳入标准：年龄≥18 岁、合作态度以及签署知情同意书，允许使用他们的个人健康数据。

根据 BLD 风险的风险评分 PADUA、CAPRINI、KHORANA 和 IMPROVE，将对确定的人群进行 VTE 风险评估。

本研究的目的是实施一个基于模糊逻辑的预测系统，能够识别具有发生 VTE 事件风险的患者。

在研究的第一部分，研究人员将隐藏 VTE 事件的存在与否。

计算 MOSE 风险评分后，结果将与实际发生 VTE 事件的患者交叉，然后将结果与研究中使用的评分系统（PADUA、CAPRINI、KHORANA）进行比较。