Page 95 - 《中国药房》2025年9期

1 000 预测的高风险人数 3.2 预测因素重要性评估
（ 人/千人 ） 800 性。本研究结果显示，胃肠疾病史是难治性 CINV 最重
实际发生难治性CINV的人数
SHAP 分析揭示了各预测因素对模型的相对重要
600
人数/ 400 要的预测因素，这与以往的研究结果 [19―20] 一致。患者患
200
0 有胃肠道疾病可能会增加其对化疗药物的敏感性，导致
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
风险阈值 更严重的CINV发生。化疗致吐风险分级为第2重要的
1∶100 1∶5 2∶5 3∶4 4∶3 5∶2 5∶1 100∶1 预测因素，这符合临床经验和指南推荐 [6，21] 。高致吐风
成本∶效益比
注：红色曲线表示在不同风险阈值下被模型预测为高风险的患 险的化疗方案通常与更高的 CINV 发生率相关，凸显了
者数量，蓝色虚线表示这些高风险患者中实际发生难治性CINV的患 基于致吐风险分级实施个体化预防策略的必要性。电
者数量。 解质水平为第3重要的预测因素，这表明维持电解质平
图5 列线图预测模型的临床影响曲线 衡在难治性 CINV 预防中的潜在重要性，该预测结果与

[22]
类型（0.566）、预期性恶心呕吐（0.509）、单次化疗时间 Warr 研究发现的电解质紊乱与CINV的发生显著相关
（0.410）、化疗药数量（0.383）、阿片类镇痛药物使用情况 的结果相似。预期性恶心呕吐为重要的预测因素，这也
[23]
（0.371）、转移情况（0.346）、高血脂病史（0.295）和性别 与以往文献报道 一致。本研究发现，无肿瘤转移的患
（0.229）。 者反而具有较高的难治性 CINV 发生风险，其原因可能
为无肿瘤转移的患者多处于疾病的早、中期。本研究前期
SHAP值
[24]
胃肠疾病史 0.924 发现，近期确诊、初次化疗患者的CINV发生风险更高 。
化疗致吐风险分级 0.866
而近期确诊的早期肿瘤患者可能存在较高水平的焦虑
电解质水平 0.581
情绪，这种焦虑情绪与CINV的发生有显著正相关性 [25―26] 。
肿瘤类型 0.566
特征值
预期性恶心呕吐 0.509 1.00 本研究还发现，有高血脂病史与难治性 CINV 的发
0.75
单次化疗时间 0.410
0.50 生呈负相关，这与高血脂患者可能正在服用他汀类药物
化疗药数量 0.383 0.25
0
阿片类镇痛药物使用情况 0.371 有关。有研究表明，他汀类药物可能具有抗炎和保护神
转移情况 0.346 经的作用，这可能会潜在地减少CINV的发生 ，但仍需
[27]
高血压病史 0.295
进一步验证。
性别 0.229
4 结语
图6 列线图预测模型的SHAP摘要图
本研究所建难治性CINV的列线图预测模型纳入了
3 讨论 多个预测因素，如电解质水平和阿片类镇痛药物使用情
3.1 列线图预测模型的预测性能 况等，能为临床干预提供潜在的靶点。对于被识别为高
本 研 究 建 立 的 列 线 图 预 测 模 型 的 AUC 为 0.80 风险的患者，可以在化疗前积极纠正其电解质紊乱，或
[11]
[95%CI为（0.76，0.84）]，表明模型具有良好的区分度 。 考虑调整其止痛策略，以降低难治性CINV的发生风险。
本研究所建预测模型较其他研究者建立的CINV预测模 本研究的局限性：首先，本研究为单中心回顾性研究，可
型 的预测性能略有优势。这可能与本研究纳入的预 能存在选择偏倚，未来需要多中心、前瞻性研究进一步
[15]
测因素更全面，即纳入了患者的既往病史和生理状态因 验证模型的外部有效性。其次，虽然本研究所建列线图
素有关。 预测模型显示出良好的预测性能，但在实际临床决策中
校准曲线分析结果显示，列线图预测模型具有良好 的应用效果还需要通过干预性研究来评估。未来可以
的校准度，平均误差为0.036，表明模型预测的概率与实 设计随机对照试验，比较使用该预测模型指导的个体化
际观察到的事件发生率高度一致，证实了模型的可靠 预防策略与标准预防方案的效果差异。
[16]
性 。 DCA 结 果 表 明 ，在 大 部 分 风 险 阈 值 范 围 内 参考文献
（0.05～0.85），使用本研究建立的列线图预测模型可以 [ 1 ] RAZVI Y，CHAN S，MCFARLANE T，et al. ASCO，
[17]
带来较高的临床净收益，这与 Mosa 等 的研究结果相 NCCN，MASCC/ESMO：a comparison of antiemetic
[18]
似。Zhou 等 建立的关于重症 COVID-19 预测模型的 guidelines for the treatment of chemotherapy-induced nau‐
sea and vomiting in adult patients[J]. Support Care Can‐
结果也显示，当风险阈值为0.10～0.90时，预测模型的表
cer，2019，27（1）：87-95.
现最佳。临床影响曲线分析结果显示，当风险阈值为
[ 2 ] HERRSTEDT J，LINDBERG S，PETERSEN P C. Preven‐
0.5 时，被列线图预测模型识别为高风险的患者中约
tion of chemotherapy-induced nausea and vomiting in the
80%发生了难治性CINV。这种预测能力可以帮助医生 older patient：optimizing outcomes[J]. Drugs Aging，2022，
更好地分配医疗资源，为高风险患者提供更密切的监测 39（1）：1-21.
和更强化的预防方案。 [ 3 ] ROILA F，MOLASSIOTIS A，HERRSTEDT J，et al. 2016

中国药房 2025年第36卷第9期 China Pharmacy 2025 Vol. 36 No. 9 · 1109 ·