Page 114 - 《中国药房》2025年10期

PubMed（n＝74）、Embase（n＝123）、 表1 纳入文献的基本特征
Web of Science（n＝33）、中国知网
（n＝5）、万方数据（n＝9）、维普网 第一作者及发表年份 国家 患者类型 研究类型 DRPs发生率/%
（n＝7）、中国生物医学文献数据库
（n＝5） Roten 2010 [4] 瑞士 内科和老年科患者 前瞻性队列研究 64.9
Urbina 2014 [5] 西班牙 非急诊、非直接入ICU的住院患者 前瞻性队列研究 27.8
排除重复文献（n＝49）
Urbina 2014 [6] 西班牙 心内科住院患者 前瞻性队列研究 30.8
初筛获得文献（n＝207）
Ferrández 2018 [7] 西班牙 非急诊、非直接入ICU的住院患者 前瞻性队列研究 18.2
排除与研究主题不相关文献（n＝176） Kaufmann 2018 [8] 瑞士 内科、骨科、老年病房患者 前瞻性队列研究 －
复筛获得文献（n＝31） Stämpfli 2018 [9] 瑞士 老年、康复病房患者 横断面研究 98.2
排除不符合纳入标准的文献（n＝18）∶
研究对象不符（n＝9） Geeson 2019 [10] 英国 成年人 前瞻性队列研究 59.5
仅进行影响因素分析（n＝5）
研究类型不符（n＝4） Saldanha 2020 [11] 巴西 肾病科、外科等多科患者 前瞻性队列研究 14.5
最终纳入文献（n＝13）
Høj 2021 [12] 丹麦 全科患者 回顾性队列研究 52.0
图1 文献筛选流程图 Taylor 2022 [13] 澳大利亚 急诊患者 前瞻性队列研究 42.1
彭杨 2023 [14] 中国 肾病科患者 回顾性队列研究 33.4
2.2 纳入文献的基本特征 杨碧香 2023 [15] 中国 老年2型糖尿病患者 回顾性队列研究 40.91
13项研究中，8项研究为前瞻性队列研究 [4―8，10―11，13] ， 朱必敏 2023 [16] 中国 2型糖尿病患者 回顾性队列研究 37.3
4项研究为回顾性队列研究 [12，14―16] ，1项研究为横断面研 ICU：重症监护室；－：无数据。
[12]
[9]
究 ；涉及老年人群或慢病人群的研究共 7 项 [4，6，8―9，12，15―16] 。 失数据 [10，13] ；1项研究采用了敏感性分析 ；2项研究采用
13 项研究报道的 DRPs 发生率为 14.5%～98.2%。纳入 了专家评估法建模 [4，8] ，9项研究采用了Logistic回归算法
文献的基本特征见表1。 建模 [5―7，10―11，13―16] ；2 项研究为模型验证研究 [9，12] 。共纳入
[7]
2.3 模型建立情况 12 种预测模型（Ferrández 等 研究报道的模型为 Urbina
[5]
13 项研究均描述了纳入与排除标准及候选预测因 等 报道的模型的进一步应用，计为 1 种模型），所有纳
子 [4―16] 。10项研究介绍了连续性变量的处理方法或可以 入模型的 AUC 为 0.65～0.865，各模型纳入的预测因子
从统计结果中推测其连续性变量的处理方式 [5，7―8，10―16] ； 最少有3个，最多有11个预测因子。纳入模型的基本特
2项研究介绍采用了多重插补和截断法或填充法处理缺 征见表2。

表2 纳入模型的基本特征
第一作者及 候选变量 连续性变量 数据清 样本量
建模方法 模型呈现方式 验证方法 模型预测性能（建模） 模型预测性能（验证） 预测因子（个数及具体因子）
发表年份 数量/个 处理方法 洗方法 （建模/验证）
Roten 2010 [4] 6 － － 专家评估法 Electronic queries：外部验证 －/501 － SP＝60.4%，SN＝85.1% 7个：接受肝药酶诱导剂或抑制剂、使用高危药物、
筛查条目 肾功能损害、使用地高辛伴有低血钾、静脉输注抗
感染药物＞3 d、对乙酰氨基酚服用＞3 d、老年患
者接受多药治疗（≥80岁和＞10种药物）
Urbina 2014 [5] 5 转变为分类 － Logistic回归算法 评分模型 外部验证 8 713/4 058 AUC＝0.778 AUC＝0.776 5个：年龄＞60岁、查尔森合并症指数＝2、住院期
变量 间用药数＞10、主要诊断分类、治疗药物分类
Urbina 2014 [6] 12 － － Logistic回归算法 回归方程 内部验证 842/－ AUC＝0.788 － 4个：性别、首次入院、用药品种数、治疗药物分类
Ferrández 2018 [7] 5 转变为分类 － Logistic回归算法 评分系统 外部验证 －/34 672 － AUC＝0.751，SP＝77.7%，SN＝ 5个：年龄＞60岁、查尔森合并症指数＝ 2、住院期
变量 60.98% 间用药数＞10、主要诊断分类、治疗药物分类
Kaufmann 2018 [8] 19 保持连续性 － 专家评估法 评 分 系 统（DART 外部验证 164/31 SP＝27%～100%，SN＝ SP＝88%，SN＝67%，PPV＝ 11个：肝功能损害、肾功能损害、慢性心脏病、慢性
V2） 21%～100%，PPV＝26%～ 74.0%，NPV＝86.0% 呼吸系统疾病、糖尿病、认知障碍或痴呆、多重用
100%，NPV＝20%～100% 药（＞5种药物）、不良反应史、使用抗癫痫药、使用
抗凝血药、使用非甾体抗炎药
Stämpfli 2018 [9] 35 － － 无（模型验证研 评分系统（DART） 外部验证 －/110 － AUC＝0.865 5个：糖尿病病史、多重用药（＞5种药物）、剂量遗
究） 漏、对药物依赖性的担忧、心力衰竭
Geeson 2019 [10] 11 保持连续性 多重插 Logistic回归算法 评分系统（MOAT） bootstrap重抽 1 503 C指数＝0.657；区分低和 － 9个：合并症数量、估计肾小球滤过率、白细胞计
补和截 样内部验证 中 风 险 患 者 时 ：SP＝ 数、既往过敏、神经系统和精神障碍、呼吸系统、胃
断法 30.2%，SN＝89.9%，PPV＝ 肠道系统、使用氨基糖苷和糖肽类药物、使用其他
46.8%；区分中和高风险患 全身抗菌药物
者 时 ：SP＝61.0%，SN＝
66.2%，PPV＝53.7%
Saldanha 2020 [11] 13 转变为分类 － Logistic回归算法 回归方程 外部验证 1 124/562 AUC＝0.71，SP＝67.2%，AUC＝0.65，SP＝65.2%， 7个：择期手术入院、主要诊断为循环系统疾病、心
变量 SN＝63.8%，PPV＝24.8%，SN＝51.6%，PPV＝21.2%， 率＞80次/min、第2天使用＞7种药物、第1天使用
NPV＝91.6% NPV＝89.7% 消化系统药物、第2天使用消化系统药物、第1天
使用全身抗感染药物
Høj 2021 [12] 3 保持连续性 敏感性 无（模型验证研 评分系统（MERIS） 外部验证 －/489 － AUC＝0.70，SP＝81%，SN＝ 3个：肾功能、用药数量、单个药物造成伤害/相互
分析 究） 52%，PPV＝75%，NPV＝39% 作用的风险
－：无；SP：特异性；SN：敏感性；PPV：阳性预测值；NPV：阴性预测值；DART：药物相关风险工具；MOAT：药物优化评估工具；MERIS：用药风
险评分。

· 1256 · China Pharmacy 2025 Vol. 36 No. 10 中国药房 2025年第36卷第10期