Page 88 - 《中国药房》2024年15期
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药智网（https：//www.yaozh.com/）。提取数据主要包括               （2）进行一致性检验：当一个选项比另一个选项吸引力
          第一作者及发表年份、样本量、研究地区或国家、干预措                           更大时，该选项得到更高的评分；每输入1个评分结果，
          施及随访时间、用量用法、结局指标等。由2位研究者独                           M-MACBETH 软件自动对评分结果进行一致性检验。
          立提取数据信息，如有异议，则由第 3 位研究者协助                          （3）形成基本标度：基本标度为各准则绩效参考水平生
          判断。                                                 成的绩效水平得分，每个准则绩效参考水平及其对应得
          1.3 数据处理                                            分可构建一个分段线性函数。分段线性函数可反映各
              采用 R4.2 软件对 4 项研究       [6―7，9―10] 的疗效和安全       准则绩效数据与得分的相关性。（4）对各准则的吸引力
          性数据进行网状 Meta 分析。二分类变量以相对危险                          强度进行排序，准则权重由所有准则绩效参考水平构成
          度（relative  risk，RR）及 其 95% 置 信 区 间（confidence      的假设性方案的总体吸引力的排序决定 。
                                                                                                [18]
          interval，CI）表 示 ，生 存 数 据 以 风 险 比（hazard  ratio，
                                                              1.5 各治疗方案的综合价值总分计算
                                      2
          HR）及其 95%CI 表示。应用 I 检验评估各研究间的                           基于可加模型（各项准则得分进行相加）计算各治
                             2
          统计学异质性，若 I ＜50%，表示各研究间无统计学                                                                n
                                                              疗方案的综合价值总分，计算公式如下：V = ∑ S ´ W 。
                                                                                                            i
                                                                                                        ij
                                                                                                j
          异质性，采用固定效应模型进行分析；反之，则采用                                                                   i = 1
                                                              式中，j表示治疗方案1，2，3……；Vj表示治疗方案j的综
          随机效应模型进行分析。生存数据需按如下公式进
                                                              合价值；i 表示准则 1，2，3……n；Sij表示治疗方案 j 在准
                             ln(UL   )+ ln(LL  )
          行 转 换 ：ln(HR)=           HR       HR  ； se ln(HR)=
                 [17]
                                     2                        则i的评分；W i表示准则i的权重。
          ln(UL HR )- ln(LL HR  )                             1.6 敏感性分析
               1.96 × 2     。式中，ln（HR）与 se ln（HR）分别           1.6.1 准则权重的敏感性分析
          指 HR 的自然对数值及其标准误，ULHR 与 LLHR 分别为
                                                                  在MCDA中，准则权重设定引入的不确定性可能会
          HR的95%CI的上、下限。
                                                              对研究结果产生影响，因此本研究应用M-MACBETH 软
          1.4 准则评分方法及准则权重
                                                              件对各准则的权重进行敏感性分析。
              首先，设定各准则的绩效参考水平，其中上限绩效
                                                              1.6.2 各治疗方案综合价值总分的稳健性分析
          参考水平为最具吸引力水平，默认分值为100分；下限绩
                                                                  由于绩效参考水平得分和各治疗方案的绩效数据
          效参考水平为最不具吸引力水平，默认分值为0分。然
                                                              均为点估计值，数据存在不确定性，因此本研究采用M-
          后，通过建立价值函数对各治疗方案的准则进行间接评
                                                              MACBETH 软件对各治疗方案的综合价值总分进行稳
          分（经济性准则中，在计算年直接医疗成本时需假设患
                                                              健性分析。
          者的体重为 50 kg），具体步骤为——（1）形成差异性判
                                                              2 结果
          断矩阵：由8位专家组成临床专家小组，包括临床医学专
                                                              2.1 纳入文献的基本信息
          业3人（肿瘤及临床疗效评价方法学方向）、中西医结合
          临床专业 3 人（肝病及肿瘤方向）和公共卫生专业 2 人                            共纳入 4 项研究     [6―7，9―10] ，合计 2 397 例患者，其中试
         （公共卫生与数理统计方向），均为副主任医师及以上职                            验组 1 381 例，对照组 1 016 例。纳入文献的基本信息
          称。经临床专家小组讨论后，设定各准则不同绩效参考                            见表1。
          水平的差异范围：绩效参考水平差异≤0.1 表示前者比                          2.2 各治疗方案的准则绩效数据
                                                                                                  2
          后者更具吸引力的差异为微弱，0.1＜绩效参考水平差                               网状 Meta 分析结果显示，各准则的 I 均小于 50%，
          异≤0.2 表示前者比后者更具吸引力的差异为中等，                           故采用固定效应模型进行分析。结果显示，各治疗方案
          0.2＜绩效参考水平差异≤0.3表示前者比后者更具吸引                         的疗效均显著优于 SF；SB、CA 方案≥3 级的 AE 发生率
          力的差异为较强，绩效参考水平差异＞0.3 表示前者比                          高于 SF，AB、DT 方案≥3 级的 AE 发生率低于 SF；年直
          后者更具吸引力的差异为非常强。同时根据差异大小                             接 医 疗 成 本 以 DT 方 案 最 高 ，CA 方 案 最 低 。 结 果
          对吸引力进行定性判断，得到各准则的权重判断矩阵。                            见表2。
                                                表1 纳入文献的基本信息
           第一作者及 研究地区  样本量/例    中位年龄（范围）/岁                      干预措施                       中位随访
                                                                                                    结局指标
             发表年份  或国家 试验组 对照组  试验组  对照组                   试验组                     对照组     时间/月
           Cheng 2022 [6]  全球  336  165  64（56～71） 66（59～71） 阿替利珠单抗1 200 mg，静脉输注＋贝伐珠单抗15 mg/kg，静脉输注，每3周1次  SF 400 mg，口服，每日2次  15.6  mOS、mPFS、≥3级的AE发生率
           Ren 2021 [7]  中国  380  191  53（21～82） 54（28～77） 信迪利单抗200 mg，静脉输注＋贝伐珠单抗类似物15 mg/kg，静脉输注，每3周1次 SF 400 mg，口服，每日2次  10.0  mOS、mPFS、≥3级的AE发生率
           Qin 2023 [9]  全球  272  271  58（48～66） 56（47～64） 卡瑞利珠单抗200 mg，静脉输注，每2周1次＋阿帕替尼250 mg，口服，每天1次  SF 400 mg，口服，每日2次  14.5  mOS、mPFS、≥3级的AE发生率
           Kudo 2022 [10]  全球  393  389  65（22～86） 64（18～88） 度伐利尤单抗1 500 mg，静脉输注＋替西木单抗300 mg，静脉输注  SF 400 mg，口服，每日2次  33.2  mOS、mPFS、≥3级的AE发生率


          · 1878 ·    China Pharmacy  2024 Vol. 35  No. 15                            中国药房  2024年第35卷第15期
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