Page 94 - 《中国药房》2025年9期

表3 基于多因素 Logistic 回归分析的难治性 CINV 预 1.0
测模型 0.8

项目 分类 B 标准误差 Wald P OR（95%CI）
0.6
性别 男
女 0.39 0.30 1.64 0.200 1.47（0.81，2.67） 灵敏度
0.4
胃肠疾病史 无
有 1.40 0.34 16.62 ＜0.001 4.06（2.07，7.95）
0.2
高血脂病史 无
有 0.48 0.31 2.37 0.124 0.62（0.34，1.14） 0
肿瘤类型 肺癌 11.34 0.078 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1-特异性
肝癌 0.45 0.53 0.72 0.397 1.56（0.56，4.38） 图2 列线图预测模型内部验证的ROC曲线
黑色素瘤 2.22 1.19 3.50 0.061 9.19（0.90，93.77）
结直肠癌 0.93 0.66 1.99 0.158 2.54（0.70，9.26） 1.0
乳腺癌 0.75 0.55 1.84 0.175 2.11（0.72，6.21） 0.8
胃食管癌 0.18 0.68 0.07 0.790 1.20（0.31，4.59） 0.6
其他 2.04 0.80 6.55 0.011 7.72（1.61，36.95） 实测概率 0.4
转移情况 否 表观曲线
偏倚校正曲线
0.2 理想曲线
是 0.64 0.28 5.46 0.019 0.53（0.31，0.90）
0
预期性恶心呕吐 否 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
是 1.98 0.56 12.51 ＜0.001 7.25（2.42，21.71） 预测概率
化疗致吐风险分级 低、轻微 16.74 ＜0.001 图3 列线图预测模型的校准曲线
中 1.26 0.40 9.76 0.002 3.53（1.6，7.79）
高 1.78 0.44 16.74 ＜0.001 5.96（2.53，140） 测模型始终优于“治疗所有患者”和“不治疗任何患者”
化疗药数量 1种 策略；当风险阈值＞0.85 时，3 种策略的净收益趋于一
≥2种 0.63 0.38 2.79 0.095 0.53（0.26，1.11） 致，均接近于 0。结果显示，在大部分风险阈值范围内
单次化疗时间 1 d （0.05～0.85），列线图预测模型提供了较高的临床净收
≥2 d 0.55 0.32 2.99 0.084 1.73（0.93，3.22）
电解质水平 正常 益，表明使用该模型进行预测和决策可能带来更多临床
异常 0.98 0.27 12.90 ＜0.001 2.67（1.56，4.56） 获益。
阿片类镇痛药物使用情况 未使用
0.6 预测模型
使用 0.55 0.29 3.56 0.059 1.73（0.98，3.04）
0.5 治疗所有患者
常量 2.31 0.64 12.92 ＜0.001 0.10 0.4 不治疗任何患者
净收益 0.3
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
得分 0.2
女 0.1
性别
男 有 0
胃肠疾病史
无 无
高血脂病史 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
有 乳腺癌 其他 结直肠癌
肿瘤类型 风险阈值
胃食管癌 肺癌 否 黑色素瘤 肝癌
转移情况 图4 列线图预测模型的DCA结果
是 是
预期性恶心呕吐
否 中
化疗致吐风险分级 2.3.4 列线图预测模型在不同风险阈值下的临床价值
低、轻微 1种 高
化疗药数量
≥2种 ≥2 d
单次化疗时间 评估
1 d 异常
电解质水平
正常 使用 列线图预测模型的临床影响曲线见图5。由图5可
阿片类镇痛药物使用情况
未使用
总分 知，当风险阈值为 0～0.2 时，预测模型将大多数患者
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
线性预测值
－3 －2 －1 0 1 2 3 4 5 6 （800～1 000人/千人）识别为高风险，而实际发生难治性
预测概率
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
CINV的患者为550～570人/千人；当风险阈值为0.5 时，约
图1 难治性CINV的列线图
有570人/千人的患者被识别为高风险，而实际发生难治性
Bootstrap 验证结果显示，预测模型的平均误差为 CINV 的患者约为 440 人/千人；当风险阈值为 0.8 时，被
0.036，均方误差为0.001 55，表明模型的预测误差较小。 预测模型识别为高风险的患者数量降至约290人/千人，
0.9分位数的绝对误差为0.049，表明90%的预测误差≤ 而实际发生难治性 CINV 的患者约为 240 人/千人；当
0.049，进一步说明模型的校准度较好。结果见图3。 风险阈值＞0.9时，被预测模型识别为高风险的患者数量
2.3.3 列线图预测模型在不同风险阈值下3种策略的临 迅速减少，但这些患者中绝大多数发生了难治性CINV。
床价值评估 2.3.5 列线图预测模型中各因素的贡献度评估
列线图预测模型的 DCA 结果见图 4。由图 4 可知， 列线图预测模型的 SHAP 摘要图见图 6。由图 6 可
当风险阈值＜0.05时，“治疗所有患者”策略与预测模型 知，胃肠疾病史（0.924）和化疗致吐风险分级（0.866）是
提供的净收益基本一致；当风险阈值为0.05～0.85时，预 较为重要的预测因素，而后为电解质水平（0.581）、肿瘤
· 1108 · China Pharmacy 2025 Vol. 36 No. 9 中国药房 2025年第36卷第9期