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    基于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型指導(dǎo)2型糖尿病患者藥物治療管理模式構(gòu)建及評(píng)價(jià)研究

    2023-12-13 06:06:28朱必敏游必波皮桃英
    實(shí)用藥物與臨床 2023年11期
    關(guān)鍵詞:依從性用藥曲線

    朱必敏,趙 平,張 露,游必波,皮桃英,彭 楊*

    0 引言

    流行病學(xué)調(diào)查顯示,我國18歲及以上人群糖尿病的患病率為11.2%[1],其中2型糖尿病(T2DM)占比高達(dá)90%以上[2]。T2DM共患疾病多,患者往往同時(shí)服用多種藥物,有50%以上T2DM患者存在藥物相關(guān)問題(Drug-related problems,DRPs)[3],包括適應(yīng)證不適宜、藥物相互作用、重復(fù)用藥等,這些DRPs已經(jīng)或可能干擾預(yù)期的治療效果,增加不必要的住院率、致死率以及醫(yī)療支出[4-5]。T2DM患者用藥安全問題逐漸突出,亟需一種前瞻性、系統(tǒng)性的風(fēng)險(xiǎn)管理方法規(guī)范用藥,從而改善患者的藥物治療效果,促進(jìn)臨床合理用藥,目前,國內(nèi)關(guān)于T2DM患者用藥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的研究較少,而藥學(xué)服務(wù)形式多樣,尚未形成藥物治療管理(MTM)標(biāo)準(zhǔn)化模式。本研究擬通過構(gòu)建T2DM患者發(fā)生DRPs的臨床預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)患者用藥風(fēng)險(xiǎn),并制定分級(jí)管理策略,擬為MTM模式提供新的思路。

    1 對(duì)象與方法

    1.1 研究對(duì)象 回顧性收集2020年10月至2021年12月期間,于重慶市墊江縣人民醫(yī)院內(nèi)分泌科就診的596例T2DM患者的臨床資料,按照7∶3的比例將其劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;另選2022年4-6月于內(nèi)分泌科就診的T2DM患者82例,分為干預(yù)組和對(duì)照組,MTM干預(yù)后至少隨訪1次。

    1.2 納入和排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn):①符合中國2型糖尿病防治指南(2020年版)的診斷標(biāo)準(zhǔn)[6];②年齡≥18歲;③語言溝通、交流無障礙。排除標(biāo)準(zhǔn):①非醫(yī)囑出院;②患者失訪;③超說明書用藥。

    1.3 研究方法 由2名經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)的臨床藥師收集患者的一般情況和臨床相關(guān)資料,篩選患者發(fā)生DRPs的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子并構(gòu)建臨床預(yù)測(cè)模型,利用構(gòu)建的模型進(jìn)行用藥風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià),根據(jù)預(yù)測(cè)概率將其分為低?;颊?預(yù)測(cè)概率<50%)和高?;颊?預(yù)測(cè)概率≥50%),臨床藥師作為藥物治療管理的主要負(fù)責(zé)人,對(duì)不同患者實(shí)施個(gè)體化的藥物治療管理,詳見表1。

    1.4 觀察指標(biāo) 通過收集患者信息(人口學(xué)信息、家族史、生活習(xí)慣等)、疾病診斷(主訴、既往病史、現(xiàn)病史、營養(yǎng)狀況等)、用藥信息(目前用藥情況、既往用藥史、過敏史、接種史)、實(shí)驗(yàn)室檢查數(shù)據(jù)等,評(píng)估疾病治療效果、用藥依從性和藥物治療相關(guān)問題。評(píng)估患者經(jīng)臨床藥師實(shí)施分級(jí)管理策略后的用藥依從性(Morisky量表進(jìn)行評(píng)估[7])和糖化血紅蛋白變化。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 應(yīng)用SPSS 26.0及R語言(version4.2.1)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析,正態(tài)分布的計(jì)量資料以均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示,數(shù)據(jù)比較采用t檢驗(yàn)。采用Logistic回歸進(jìn)行單因素及多因素分析,將篩選得到的變量構(gòu)建臨床預(yù)測(cè)模型,并繪制列線圖。通過受試者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積(Area under curve,AUC)、校準(zhǔn)曲線、臨床決策曲線分析(DCA)分別評(píng)價(jià)模型的區(qū)分度、校準(zhǔn)度和臨床適用性,檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

    2 結(jié)果

    2.1 訓(xùn)練集和驗(yàn)證集觀察指標(biāo)比較 訓(xùn)練集413例患者中,154例(37.3%)發(fā)生DRPs,驗(yàn)證集183例患者中,81例(44.3%)發(fā)生DRPs,訓(xùn)練集與驗(yàn)證集患者的DRPs發(fā)生率比較,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.108)。另外,訓(xùn)練集和驗(yàn)證集患者年齡、性別、BMI、病程、并發(fā)癥、用藥數(shù)量、用藥依從性、低血糖發(fā)生率、糖化血紅蛋白等指標(biāo)比較,差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),見表2。

    表2 訓(xùn)練集和驗(yàn)證集觀察指標(biāo)比較[例(%)]

    2.2 DRPs的危險(xiǎn)因素分析 單因素Logistic分析結(jié)果顯示,年齡≥65歲、病程≥5年、用藥數(shù)量多于5種、用藥依從性低于6分、未接受MTM與DRPs的發(fā)生有關(guān)(P<0.1)。以T2DM患者發(fā)生DRPs為因變量,將單因素分析篩選得到的指標(biāo)作為自變量,構(gòu)建多因素Logistic回歸預(yù)測(cè)模型,結(jié)果顯示,年齡≥65歲、病程≥5年、用藥數(shù)量多于5種、用藥依從性低于6分、未接受MTM是T2DM患者發(fā)生DRPs的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(P<0.05),見表3。將篩選的預(yù)測(cè)因子繪制Nomogram,如圖1所示。

    圖1 T2DM患者發(fā)生DRPs風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型列線圖

    表3 DRPs的單因素分析和多因素分析結(jié)果

    2.3 預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證及評(píng)價(jià) 根據(jù)Logistic回歸模型對(duì)患者進(jìn)行DRPs風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),并分別繪制訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的ROC曲線,如圖2A和2B所示。其中,訓(xùn)練集的AUC為0.713(95%CI:0.663~0.764),驗(yàn)證集的AUC為0.728(95%CI:0.656~0.800),表明該模型具有一定的判別能力。分別繪制訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的校準(zhǔn)曲線,見圖2C和2D,通過Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗(yàn)得到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的P值分別是0.986和0.772,結(jié)果顯示,預(yù)測(cè)模型的擬合度較好。

    圖2 預(yù)測(cè)模型的受試者工作特征曲線及校準(zhǔn)曲線

    繪制訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的臨床決策曲線,如圖3A和3B所示。訓(xùn)練集的DCA曲線顯示離開點(diǎn)與融入點(diǎn)之間的概率范圍為0.16~0.72,驗(yàn)證集的DCA曲線顯示離開點(diǎn)與融入點(diǎn)之間的概率范圍為0.15~0.84,在此區(qū)間范圍內(nèi),應(yīng)用該模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)并實(shí)施分級(jí)管理策略,預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)更好的凈獲益。

    2.4 預(yù)測(cè)模型的臨床應(yīng)用 82例患者中,56例患者預(yù)測(cè)概率高于50%,26例患者預(yù)測(cè)概率低于50%,經(jīng)臨床藥師實(shí)施分級(jí)藥物治療管理后,患者用藥依從性評(píng)分從入院時(shí)(5.34±2.26)分變化為(5.98±1.64)分,差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=3.128,P=0.002)。患者糖化血紅蛋白從入院時(shí)(9.7±1.6)%降低至(9.1±1.3)%,差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=5.875,P<0.001)。

    3 討論

    藥物治療管理作為現(xiàn)代藥學(xué)服務(wù)的重要拓展形式,與患者用藥的安全性、有效性和合理性密切相關(guān)。DRPs的有效管理在藥物-藥物相互作用、藥物-疾病相互作用、藥品不良反應(yīng)等多方面為臨床用藥提供幫助[8-9]。因此,對(duì)T2DM患者發(fā)生DRPs的有效預(yù)測(cè)有助于提高藥物治療效果。

    目前,臨床預(yù)測(cè)模型已廣泛應(yīng)用于各類疾病的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[10-11],包括預(yù)測(cè)因子的選擇、建模的策略、模型性能的評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié),利用多因素模型估算患有某病的概率或者將來某結(jié)局發(fā)生的概率。預(yù)測(cè)結(jié)果以列線圖展示,界面簡(jiǎn)單、直觀、易于理解,并且具有較高的準(zhǔn)確性和臨床適用性[12],可指導(dǎo)臨床醫(yī)生制定更好的決策。

    臨床研究顯示,DRPs的發(fā)生率為45.05%[13],本研究訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的DRPs發(fā)生率分別是44.3%和37.3%,與既往研究結(jié)果基本一致。臨床研究顯示,患者的年齡、用藥數(shù)量、用藥依從性、并發(fā)癥數(shù)量等均與T2DM發(fā)生DRPs相關(guān)[14-15]。此外,有研究發(fā)現(xiàn),多重用藥顯著增加老年慢病患者的潛在不適當(dāng)用藥[16-17]。本研究發(fā)現(xiàn),患者年齡≥65歲、病程≥5年、用藥數(shù)量多于5種、用藥依從性低于6分、未接受MTM是T2DM患者發(fā)生DRPs的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。根據(jù)這些獨(dú)立影響因子構(gòu)建列線圖預(yù)測(cè)模型并驗(yàn)證了模型的區(qū)分度、校準(zhǔn)度和臨床適用性,其中訓(xùn)練集的AUC為0.713,內(nèi)部驗(yàn)證集的AUC為0.728,表明該預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。同時(shí),訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的校準(zhǔn)曲線均顯示出預(yù)測(cè)概率與實(shí)際值的良好一致性。臨床決策曲線也提示,在閾值概率16%~72%范圍內(nèi)時(shí),預(yù)測(cè)模型的凈獲益率高,提示具有較好的臨床適用性。因此,對(duì)于T2DM患者,識(shí)別DRPs發(fā)生的危險(xiǎn)因素,可顯著降低T2DM發(fā)生DRPs的風(fēng)險(xiǎn)。

    藥物治療管理與患者用藥安全性和有效性密切相關(guān),有效的管理可顯著提升藥物治療效果,最終降低患者發(fā)生DRPs的風(fēng)險(xiǎn)[18]。研究顯示,臨床藥師通過加入多學(xué)科診療團(tuán)隊(duì),共同制定個(gè)體化藥物治療方案,結(jié)合循證醫(yī)學(xué)證據(jù),為癌痛患者提供全程藥學(xué)監(jiān)護(hù),最終提升藥物治療的效果和安全性[19]。郭夢(mèng)園等[20]探索了藥物重整為核心的藥物治療管理模式在門診患者的臨床應(yīng)用,結(jié)果顯示,該模式可提升患者滿意度。謝欠等[21]通過對(duì)老年慢性病患者進(jìn)行藥物治療管理,發(fā)現(xiàn)干預(yù)組患者的用藥數(shù)量和藥品費(fèi)用均有明顯降低,用藥合理性得以提高。本研究提示,接受MTM的T2DM患者相比未接受MTM的患者,其DRPs的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)降低,差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。上述結(jié)果表明,MTM是T2DM發(fā)生DRPs的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,對(duì)于發(fā)生DRPs風(fēng)險(xiǎn)較高的患者,應(yīng)盡早給予藥物治療管理,保障患者藥物治療效果最大化。

    本研究存在一定的不足之處:①研究只納入本單位的T2DM患者作為研究對(duì)象并進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證,存在一定的選擇偏倚;②本研究立足T2DM患者發(fā)生DRPs的危險(xiǎn)因素分析,其遠(yuǎn)期預(yù)后影響需要進(jìn)一步證實(shí);③本研究納入的風(fēng)險(xiǎn)因素主要基于既往的臨床研究,未進(jìn)一步結(jié)合專家咨詢的結(jié)果。

    綜上所述,本研究構(gòu)建了包含患者年齡、糖尿病病程、用藥數(shù)量、用藥依從性和MTM等5個(gè)預(yù)測(cè)因子的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,其區(qū)分度、校準(zhǔn)度和臨床適用性均顯示該模型有一定的預(yù)測(cè)能力,能有效預(yù)測(cè)存在用藥安全風(fēng)險(xiǎn)的患者,并指導(dǎo)臨床制定相關(guān)的分級(jí)管理策略,具有一定的參考價(jià)值。

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