Page 112 - 《中国药房》2025年5期

价诊断和预后预测等各类模型的偏倚风险和适用性。 通过数据库检索获得相关文献（n＝3 509）：中国知网（n＝76）、
万方数据库（n＝35）、维普网（n＝5）、PubMed（n＝112）、Web
1.5.1 偏倚风险评估 of Science（n＝673）、Cochrane Library（n＝426）、Embase（n＝
1 106）、Scopus（n＝1 076）
偏倚风险评估包括研究对象、预测变量、结局和统
计分析4个领域，共20个信号问题。研究者可参照标准 剔除重复文献
（n＝1 296）
以“是”“可能是”“否”“可能否”“不清楚”对各领域风险
进行评估。具体标准为：当某一领域所有信号问题的评 阅读题目和摘要初筛
判结果为“是”或“可能是”，则评定该领域为低风险偏 （n＝2 213）
倚；若该领域信号问题的评判结果出现 1 个或以上的 排除文献（n＝2 182）：指南与共识（n＝
18）、Meta 分析文章（n＝76）、病例报告
（n＝8）、与主题无关（n＝1 733）、与研究
“否”或“可能否”，则评定该领域为高风险偏倚；若该领 内 容 无 关（n＝203）、动 物 或 细 胞 研 究
（n＝11）、综述与会议（n＝131）、非中英
域信号问题的评判结果出现1个或以上的“不清楚”，同 文发表的文章（n＝2）
阅读全文筛选文献
时其他信号问题被评判为“是”或“可能是”，则评定该领 （n＝31）
域为偏倚风险不清楚。当所有领域均为低风险偏倚时，
则评定该研究整体为低风险偏倚；当某一领域为高风险 排除文献（n＝24）：与主题不符（n＝6）、
研究对象不符（n＝17）、仅为建立模型构
偏倚时，则评定该研究整体为高风险偏倚；当某一领域 建的研究（n＝1）
偏倚风险为不清楚，而其他领域为低风险偏倚时，则评 最终纳入文献
（n＝7）
定该研究整体的偏倚风险为不清楚。
图1 文献筛选流程图
1.5.2 适用性评估
适用性评估包括研究对象、预测变量和结局 3 个领 络 临 床 实 践 指 南 ，2 项 研 究 [15―16] 采 用 世 界 卫 生 组 织
域，研究者可采用“适用性好”“适用性差”或“适用性不 （World Health Organization，WHO）抗肿瘤药物急性及亚
清楚”对各领域的适用性进行评价。若所有领域均被评 急性毒性反应分度标准，2项研究 [11，17] 采用美国国家癌症
[12]
判为“适用性好”，则评定该研究整体适用性好；若任一 研究所的标准，1 项研究 采用欧洲肿瘤协会的标准。
领域被评判为“适用性差”，则评定该研究整体适用性 纳入研究的基本特征见表1。
差；若存在1个或以上的领域被评判为“适用性不清楚”， 2.3 模型建立情况
其他领域为“适用性好”，则评定该研究整体适用性不 纳入的 7 项研究 [11―17] 共构建了 12 个模型，模型的候
清楚。 选预测变量有9～27个；在连续变量处理方法中，4项研
2 结果 究 [11，15―17] 将连续变量处理成分类变量；各研究样本总量
2.1 文献筛选结果 为 119～933 例，结局事件数为 31～409 例；各研究均未
本研究通过初步检索数据库，共获取3 509篇文献， 报告缺失数据和缺失数据处理方法，均未报告数据的复
去除重复文献后剩余 2 213 篇文献。经过逐级筛选后， 杂性处理情况。模型建立方面，3 项研究 [15―17] 使用逻辑
[12]
最终纳入7篇文献 [11―17] 。文献筛选流程见图1。 回归，1 项研究 根据绝对淋巴细胞计数和绝对中性粒
[14]
2.2 纳入研究的基本特征 细胞计数自定义危险分层，1 项研究 为改良 Jenkins 模
[11]
[13]
7 篇文献涉及 7 项研究 [11―17] ，发表时间为 2008－ 型，1 项研究 使用广义估计方程，1 项研究 使用机器
2024年。其中，4项研究 [14―17] 在国内开展，另各有1项研 学习方法构建逻辑回归（logistic regression，LR）、极限梯
[13]
究在加拿大 、英国 、韩国 开展；研究类型方面，5 项 度提升（extreme gradient boosting，XGB）、最小绝对收
[11]
[12]
研究 [11―15] 为回顾性队列研究，1项研究 为回顾性病例对 缩和选择算子（least absolute shrin- kage and selection
[16]
照研究，1项研究 为前瞻性队列研究；研究对象分布方 operator，LASSO）、支持向量机（support vector machine，
[17]
面，3 项研究 [11―12，16] 对研究对象的化疗方案具有限制；在 SVM）、人工神经网络（artificial neural network，ANN）、
结局评估方面，2 项研究 [13―14] 采用美国国立综合癌症网 决策树（decision tree，DT）模型。变量筛选方面，5 项研
表1 纳入研究的基本特征
纳入研究 发表年份 国家 研究类型 研究对象 结局评估方法 预测结局
Dranitsaris [11] 2008 加拿大 回顾性队列研究 接受阿霉素或多柔比星脂质体化疗的乳腺癌患者 美国国家癌症研究所的标准 中性粒细胞减少症≥Ⅱ级、发热性中性粒细
胞减少症或中性粒细胞减少症伴感染
Jenkins [12] 2012 英国 回顾性队列研究 接受多西他赛和阿霉素联合环磷酰胺化疗方案的乳腺癌患者 欧洲医学肿瘤学会的标准 发热性中性粒细胞减少症
Cho [13] 2020 韩国 回顾性队列研究 乳腺癌术后接受化疗的患者 美国国立综合癌症网络临床实践指南 发热性中性粒细胞减少症
Chen [14] 2014 中国 回顾性队列研究 接受基于蒽环类或紫杉醇类化疗方案的乳腺癌患者 美国国立综合癌症网络临床实践指南 化疗第1个周期发热性中性粒细胞减少
李亚玲 [15] 2024 中国 回顾性队列研究 接受化疗的乳腺癌患者 WHO抗肿瘤药物急性及亚急性毒性反应分度标准 骨髓抑制
黄家良 [16] 2023 中国 回顾性病例对照研究 接受多柔比星联合环磷酰胺序贯紫杉醇化疗方案的三阴性乳腺癌患者 WHO抗肿瘤药物急性及亚急性毒性反应分度标准 骨髓抑制≥Ⅱ度
Chang [17] 2013 中国 前瞻性队列研究 接受基于蒽环类或紫杉醇类化疗方案的乳腺癌患者 美国国家癌症研究所的标准 中性粒细胞减少≥Ⅳ级、发热性中性粒细胞
减少、化疗剂量减少、化疗周期延迟、感染

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