Page 112 - 《中国药房》2022年19期
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2.3 Meta分析结果 的差异有统计学意义[OR=1.04,95%CI(1.02,1.06),
2.3.1 用药时间对替加环素致低 FIB 血症的影响 用 P=0.000 5],表明高龄患者发生替加环素致低 FIB 血症
药时间对替加环素致低 FIB 血症的影响方面,共纳入 5 的风险高于年龄较小的患者,详见图4。
项研究 [6,8―9,11―12] ,各研究间存在统计学异质性(P=0.01,
2
I =70%),采用随机效应模型进行 Meta 分析。结果显
示,用药时间在 2 组间的差异有统计学意义[OR=1.10,
95%CI(1.00,1.22),P=0.04],表明用药时间长的患者发 图4 年龄对替加环素致低 FIB 血症影响的 Meta 分析
生替加环素致低 FIB 血症的风险高于用药时间短的患 森林图
者,详见图1。
2.3.5 基线 FIB 水平对替加环素致低 FIB 血症的影响
基线 FIB 水平对替加环素致低 FIB 血症的影响方面,共
纳入2项研究 [11―12] ,各研究间无统计学异质性(P=0.64,
I =0),采用固定效应模型进行 Meta 分析。结果显示,
2
基线 FIB 水平在 2 组间差异有统计学意义[OR=0.54,
图1 用药时间对替加环素致低 FIB 血症影响的 Meta
95%CI(0.42,0.69),P<0.000 01],表明基线 FIB 水平越
分析森林图
低的患者发生替加环素致FIB水平降低的风险越高,详
2.3.2 腹腔感染对替加环素致低 FIB 血症的影响 腹 见图5。
腔感染对替加环素致低 FIB 血症的影响方面,共纳入 3
项研究 [6,9,11] ,各研究间存在统计学异质性(P<0.000 01,
2
I =93%),采用随机效应模型进行 Meta 分析。结果显
示,腹腔感染在 2 组间的差异无统计学意义[OR=4.35,
图5 基线 FIB 水平对替加环素致低 FIB 血症影响的
95%CI(0.75,25.18),P=0.10],详见图2。
Meta分析森林图
2.4 亚组分析
对用药时间与替加环素致低 FIB 血症的关系进行
亚组分析。将用药时间按是否按照二分类变量管理进
图2 腹腔感染对替加环素致低 FIB 血症影响的 Meta 行亚组分析。当用药时间按照二分类变量管理时,各研
分析森林图 究间无统计学异质性(P=0.45,I =0),采用固定效应模
2
2.3.3 单次给药剂量与替加环素致低FIB血症的关系 单 型进行Meta分析。结果显示,用药时间(是否>14 d)在
次给药剂量对替加环素致低FIB血症的影响方面,共纳 2 组间的差异有统计学意义[OR=2.72,95%CI(1.34,
入 3 项研究 [7,10―11] ,各研究间无统计学异质性(P=0.34, 5.53),P=0.006]。当用药时间未按照二分类变量管理
2
2
I =7%),采用固定效应模型进行 Meta 分析。结果显 时,各研究组间存在中度异质性(P=0.43,I =66%),采
示,单次给药剂量在 2 组间差异有统计学意义[OR= 用随机效应模型进行Meta分析。结果显示,2组间差异
2.87,95%CI(2.04,4.02),P<0.000 01],表明单次给药剂 有统计学意义[OR=1.08,95%CI(1.01,1.16),P=0.03]。
量大的患者发生替加环素致低 FIB 血症的风险高于单 2.5 敏感性分析
次给药剂量小的患者,详见图3。 2.5.1 腹腔感染 对腹腔感染因素进行敏感性分析。
结果发现,张青贵等 的研究是造成研究异质性的主要
[9]
来源,剔除该研究之后再次进行Meta分析。结果发现,
2
各研究间无统计学异质性(P=0.80,I =0),采用固定效
应模型进行Meta分析。结果显示,腹腔感染在2组间差
图3 单次给药剂量对替加环素致低 FIB 血症影响的 异有统计学意义[OR=9.43,95%CI(4.24,20.95),P<
Meta分析森林图 0.000 01],表明腹腔感染的患者发生替加环素致低 FIB
2.3.4 年龄对替加环素致低 FIB 血症的影响 年龄对 血症的风险高于非腹腔感染的患者,详见图6。
替加环素致低 FIB 血症的影响方面,共纳入 2 项研 2.5.2 单次给药剂量 对单次给药剂量因素进行敏感
2
究 [8,12] ,各研究间无统计学异质性(P=0.80,I =0),采用 性分析。结果显示,分别逐一剔除单项原始研究后,各
固定效应模型进行Meta分析。结果显示,年龄在2组间 结局指标均未发生显著变化,提示所得结果较稳健。
·2406· China Pharmacy 2022 Vol. 33 No. 19 中国药房 2022年第33卷第19期