Page 93 - 《中国药房》2025年6期
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1.5 样本量计算                                          联。当使用药物与结局指标存在显著关联时,进一步分
              本研究采用 1∶1 倾向评分匹配(propensity score              析具体药物品种的潜在影响。敏感性分析以PS作为协
          matching,PSM)策略,根据文献[8]和公式(1)估算研究                  变量纳入回归模型,以验证结果的稳健性。
          对象的总样本量(N),其中 k=1,把握度 β 取 0.9,Zα=                  2 结果
          1.644 9,Zβ=1.281 6;pe为给药组患病率,取0.313;pc为对           2.1 基线资料比较

          照组患病率,取 0.164;p=(pe+pc )/2。同时,考虑到 1.5 的                PSM 前,根据纳排标准收集到 709 例孕妇,其中给
          设计效应和 20% 的无响应率,本研究至少需要调查 529                      药组265例,对照组444例。两组人群在孕前BMI 、本次
          例患者。
                                                             是否为意外怀孕方面存在显著差异(P<0.05)。PSM
                 (Z + Z )(1 + 1/k)p(1 - p)
                        2
              N=   α  β               ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ (1)  后,最终纳入512例孕妇,对照组、给药组各256例,两组
                        (p - p ) 2
                             c
                          e
                                                             孕妇基线资料比较,差异均无统计学意义(P>0.05),具
          1.6 结局指标
                                                             有可比性。PSM前后差异部分基线资料见表1。
              OGTT在妊娠晚期(第24~28周)进行,收集两组孕
                                                                表1 两组孕妇PSM前后差异部分基线资料比较
          妇 GDM 发生情况、空腹(禁食 8 h 以上)血糖值,以及
                                                                                  PSM前             PSM后
          OGTT 1、2 h血糖值。                                      项目           对照组   给药组    2     对照组  给药组    2
          1.7 统计学方法                                                        (n=444) (n=265)  χ  P  (n=256) (n=256)  χ  P
                                                              孕前BMI/例(%)             20.346 <0.001      1.008 0.799
              所有统计分析均采用SPSS 26.0软件和R 4.3.2软件
                                                                    2
                                                               <18.5 kg/m(偏轻)  287(64.64) 135(50.94)  138(53.91) 135(52.73)
          进行,检验水准设定为双侧,α=0.05。计数资料以例数                          18.5~24 kg/m(正常)  66(14.86) 37(13.96)  32(12.50) 37(14.45)
                                                                     2
                                                                     2
                                                               >24~28 kg/m(超重)  64(14.41) 58(21.89)  62(24.22) 56(21.88)
                                     2
          或率(%)表示,组间比较采用χ 检验。为控制混杂偏倚
                                                               >28 kg/m(肥胖)  27(6.08) 35(13.21)  24(9.38) 28(10.94)
                                                                   2
          并增强组间的可比性,本研究应用PSM法,通过Logistic                      本次是否为意外怀孕/例(%)          7.555 0.006       0.009 0.924
          回归模型估计倾向评分[propensity score,PS;根据年龄、                 否           259(58.33) 182(68.68)  177(69.14) 176(68.75)
                                                               是           185(41.67) 83(31.32)  79(30.86) 80(31.25)
          孕前体重指数(body mass index,BMI)估计],卡钳值为
                                                             2.2 平衡性检验
          Logistic回归转换后标准差的25%。采用PSM法对患者
                                                                 PSM 前后样本概率密度分布图(图 1A)显示,两组
          进行1∶1匹配(匹配内容包括年龄、孕前BMI、月收入、教
          育水平、孕早期孕激素水平、月经是否规律、受孕方式、                          数据在匹配前的重合面积较小,峰度和偏度也存在部分
          孕次、产次、异常生育次数、本次是否为意外怀孕、吸烟、                         差异,这些均在匹配后得到了改善;协变量平衡分析图
          饮酒),以均衡两组间的基线资料。平衡性检验采用概                          (图1B)显示,两组间各基线变量在匹配后的AMD均小
          率密度分布图和绝对均值差(absolute mean differences,            于0.05,表明各基线变量间的平衡性较好。
          AMD)等描述匹配前后的 PS 差异。对于 PSM 后的数                      2.3 口服孕激素类药物与GDM发生风险的关联性
          据,采用先单因素后多因素回归的方式进行关联性分                                PSM 后的单因素模型中,使用口服孕激素类药物
          析。采用 Logistic 回归评估药物因素(是否使用孕激素                     [比值比(odds ratio,OR)=1.84,95% 置信区间(confi‐
          类药物、药物品种、剂量、服药天数)与GDM发生之间的                         dence interval,CI)(1.09,3.09)]、剂量[OR=1.02,95%CI
          关联,采用线性回归探讨药物因素与血糖值之间的关                           (1.01,1.04)]与 GDM 的发生存在关联性(P<0.05)。纳

                                对照组                  对照组
             4
                                给药组                  给药组           BMI(正常)                             匹配前
                                                                                                       匹配后
                                                                    意外怀孕
             3                                                     BMI(超重)
                                                                   BMI(肥胖)
            密度  2                                         月收入(>0.45万~0.90万)
                                                               月收入(≤0.45万)
                                                                   异常生育史
             1
                                                                     饮酒史
                                                               月收入(>0.90万)
             0                                                     BMI(偏轻)
                 0.2   0.4    0.6     0.2   0.4    0.6
                       距离                   距离                             0                           0.1                        0.2                       0.3                        0.4
                     a. PSM前               b. PSM后                                        AMD
                       A. PSM前后两组样本概率密度分布图                                           B.协变量平衡分析图
                                                 图1 平衡性检验结果


          中国药房  2025年第36卷第6期                                                 China Pharmacy  2025 Vol. 36  No. 6    · 723 ·
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