Page 113 - 《中国药房》2025年5期
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究 [11，14―17] 采用先单因素分析后再进行多因素分析，1项研                 2.5 偏倚风险和适用性评价
            [13]
          究 采用递归特征消除结合单因素与多因素分析，1 项                              7项研究   [11―17] 的整体偏倚风险均被评为高风险；6项
              [12]
                                                                                             [13]
          研究 仅关注先前发布模型的外部验证，不适用。模型                           研究  [11―12，14―17] 总体适用性好，1 项研究 总体适用性差。
          建立情况见表2。                                           结果见表4。
          2.4 模型性能与预测变量                                      2.5.1 研究对象领域
              纳入的7项研究中，6项研究           [11，13―17] 报告了受试者工         纳入的 7 项研究中，6 项研究         [11―16] 被评为高偏倚风
          作 特 征 曲 线 下 面 积（area  under  the  receiver  operating                    [11―15]
                                                             险。原因是其中 5 项研究             为回顾性队列研究，存在
          characteristic curve，AUC），为 0.600～0.908，1 项研究 [12]
                                                             数据完整性和准确性的问题，并且存在一定的选择偏
          采用灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值来评估                                      [16]
                                                             移，1项研究 的对象来源于非巢式病例对照研究（巢式
          模型性能；模型校准方法方面，5 项研究               [11―14，17] 未报告校
                                                             病例对照研究较传统病例对照研究可以更好地确定风
          准方法，1 项研究 采用 H-L 检验并绘制校准曲线，1 项
                        [15]
                                                             险因素与结局之间的时序关系以及便于控制混杂
              [16]
          研究 只采用了H-L检验且P＞0.05，表示模型预测值与
                                                                 [18]
                                                             因素 ）。
          实际观测值之间的差异不具有统计学意义；模型验证方
                                                             2.5.2 预测变量领域
          面，5项研究    [11，13―15，17] 采用内部验证方法，其中1项研究      [13]
                                                                                                         [13]
                                                                 2 项研究   [13，16] 被评为高偏倚风险，其中 1 项研究 在
          采用了五倍交叉验证方法，2项研究              [12，16] 采用外部验证方
                                                             应用模型时，无法获得全部预测变量信息；另外 1 项研
          法。模型开发中考虑的候选预测变量包括社会人口统
                                                             究 为病例对照研究，而病例对照研究是在已发生结果
                                                               [16]
          计、实验室检查、基础疾病和治疗以及生活方式行为的
          相关因素，而最终预测模型中出现次数较多的预测变量                           的情况下，追溯性收集可能相关的预测变量信息，研究
          为年龄、化疗前淋巴细胞计数、化疗前中性粒细胞计数                           人员在数据收集时无法实现盲法操作，使得测量过程会
          等，以上预测变量容易获取和测量，在基层医疗机构也                           受到结局的潜在影响。5 项研究              [11―12，14―15，17] 被评为偏倚
          可进行评估。模型最终的呈现形式各有不同，2 项研                           风险不清楚，其预测变量的评估可能受到了偏倚影响，
          究 [12，14] 为风险分层，2 项研究  [11，17] 为风险评分，1 项研究   [15]  原因在于文献中没有明确评估者是否在不了解结局指
          为列线图，2项研究       [13，16] 未报告模型最终呈现形式。模型             标的情况下进行评估，即研究人员在预测变量的评估过
          性能与预测变量见表3。                                        程中是否采用盲法尚不能确定。

                                           表2 风险预测模型建立的基本情况
          纳入研究    候选预测变量/个 连续变量处理方法  样本例数 结局事件例数 缺失数据 缺失数据处理方法             建模方法                  变量筛选方法
          Dranitsaris [11]  10  转换为分类变量  509    39  未报告  未报告   广义估计方程                      单因素分析后多因素分析
          Jenkins [12]    9  保持连续变量   263     31  未报告    未报告   根据绝对中性粒细胞计数和绝对淋巴细胞计数自定义危险分层 不适用
          Cho [13]   27     保持连续变量    933   409   未报告    未报告   使用机器学习方法建立LR、XGB、LASSO、SVM、ANN、DT模型 递归特征消除结合单因素与多因素分析
          Chen [14]  17     保持连续变量    428     55  未报告    未报告   改良Jenkins模型                 单因素分析后多因素分析
          李亚玲 [15]   18    转换为分类变量    270   190   未报告    未报告   逻辑回归                        单因素分析后多因素分析
          黄家良 [16]     9   转换为分类变量    313   106   未报告    未报告   逻辑回归                        单因素分析后多因素分析
          Chang [17]  15   转换为分类变量    119     35  未报告    未报告   逻辑回归                        单因素分析后多因素分析
                                          表3 风险预测模型的性能及预测变量
          纳入研究                      模型性能                   校准方法    验证方法             最终预测变量            模型呈现形式
          Dranitsaris [11]  AUC＝0.74，灵敏度0.58，特异度0.787       未报告    内部验证   含阿霉素的化疗方案、年龄、WHO患者体能状况分级、前一个化  风险评分
                                                                                            －1
                                                                          疗周期中性粒细胞计数下降至≤2×10  L 、第1次接受化疗
                                                                                          9
          Jenkins [12]  灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.23、0.94、0.33、0.90  未报告  外部验证  化疗前中性粒细胞计数、化疗前淋巴细胞计数     风险分层
          Cho [13]  LR：AUC＝0.87，准确率0.781，灵敏度0.878，特异度0.696；DT：AUC＝0.855，准确率0.759，灵敏 未报告  内部五倍交叉验证 年龄、肿瘤分期、基于紫杉醇的化疗方案、化疗后5 d的淋巴细胞  未报告
                 度0.707，特异度0.804；XGB：AUC＝0.908，准确率0.816，灵敏度0.829，特异度0.804；LASSO：  计数
                 AUC＝0.862，准确率0.805，灵敏度0.805，特异度0.804；SVM：AUC＝0.88，准确率0.782，灵敏度
                 0.829，特异度0.739；ANN：AUC＝0.865，准确率0.782，灵敏度0.854，特异度0.717
          Chen [14]  ACU＝0.60，灵敏度0.382，特异度0.812             未报告    内部验证   化疗前中性粒细胞计数、化疗前淋巴细胞计数、化疗前单核细胞  风险分层
                                                                          计数
          李亚玲 [15]  AUC＝0.755，灵敏度0.523，特异度1.0              H-L检验、  内部验证   手术、化疗前白细胞计数、化疗前血红蛋白含量、化疗前血小板  列线图
                                                           校准曲线           计数
          黄家良 [16]  AUC＝0.763，准确率0.84，灵敏度0.80，特异度0.88，阳性预测值0.87，阴性预测值0.82  H-L检验  外部验证  年龄、体重指数、肿瘤分期、糖尿病病史、化疗前白蛋白含量、化  未报告
                                                                          疗前淋巴细胞计数
          Chang [17]  AUC＝0.64，灵敏度0.49，特异度0.69              未报告    内部验证   化疗方案、基础疾病、年龄、肌酐含量、胆红素含量、肿瘤分期、既  风险评分
                                                                          往发热性中性粒细胞计数减少或中性粒细胞计数减少、化疗前
                                                                          淋巴细胞计数、化疗前白蛋白含量、化疗前血红蛋白含量、卡氏
                                                                          评分、肿瘤累及骨髓、前期广泛化疗、组织感染、开放性伤口


          中国药房  2025年第36卷第5期                                                 China Pharmacy  2025 Vol. 36  No. 5    · 615 ·
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