Page 115 - 《中国药房》2025年10期
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续表2
          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）
          Taylor 2022 [13]  9  转变为分类 填充法 Logistic回归算法 评分系统  bootstraps 内 28/616  急诊部住院患者预测模 －  10个：年龄、性别、在家给药、用药依从性、过去6
                      变量                         部验证         型：AUC＝0.84，SN＝80%，        个月门诊次数、医药福利（养老金/优惠）卡持有
                                                             SP＝70%；急诊部出院患             人、近4周内有住院、急诊科或短期住院病房的用
                                                             者预测模型：AUC＝0.78，           药方案改变、急诊停留时长、给药的患者/护理人
                                                             SN＝82%，SN＝57%             员有阅读药物标签的困难
          彭杨 2023 [14]  6  转变为分类 －  Logistic回归算法 列线图  外部验证  524/223  AUC＝0.707  AUC＝0.660  6个：年龄、慢性肾病病程、用药数量、用药依从性、
                      变量                                                               近12个月治疗方案是否调整、近12个月内是否感染
          杨碧香2023 [15]  10  保持连续性 －  Logistic回归算法 回归方程  内部验证  132/－  AUC＝0.786  －      5个：年龄、并发症数量、用药种类、抑郁评分、用药
                                                                                       依从性
          朱必敏2023 [16]  11  转变为分类 －  Logistic回归算法 列线图  外部验证  413/183  AUC＝0.713  AUC＝0.728  5个：年龄、病程、用药数量、用药依从性、未接受治
                      变量                                                               疗药物管理
          －：不清楚具体验证方法；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。
          2.4 纳入文献的方法学质量评价                                   究为高适用性风险        [8―9，12，14―16] ；在预测因子方面，5项研究
          2.4.1 偏倚风险评估                                       为 低 适 用 性 风 险    [10―13，15] ，8 项 研 究 为 高 适 用 性 风
              偏倚风险评估结果显示，在研究对象方面，7项研究                        险 [4―9，14，16] ；在 结 果 方 面 ，9 项 研 究 为 低 适 用 性 风
                                          [4]
          为低风险    [5―8，10―11，13] ，1项研究为不清楚 ，5项研究为高风          险 [4―6，8―11，13，15] ，4项研究为高适用性风险  [7，12，14，16] 。整体上，
          险 [9，12，14―16] ；在预测指标方面，3 项研究为低风险       [4，9―10] ， 5  10 项研究为高适用性风险       [4―9，12，14―16] ，3 项研究为低适用
          项研究为不清楚       [8，13―16] ，5 项研究为高风险  [5―7，11―12] ；在临  性风险 [10―11，13] 。结果见表3。
          床结局方面，5 项研究为低风险             [4，8―11] ，5 项研究为不清     2.5 用药风险预测因子
          楚 [5―7，13，15] ，3 项研究为高风险 [12，14，16] ；在统计方法方面，          汇总各研究纳入的预测因子，排除重复因子后，得
          2项研究为低风险       [4，10] ，2项研究为不清楚   [8―9] ，9项研究为     到 DRPs 预测因子共 31 个，包括患者基础信息 15 个、检
          高风险   [5―7，11―16] 。整体上，1 项研究为低风险 ，2 项研究            验指标3个、用药信息5个、其他8个。结果见表4。
                                               [10]
          为 不 清 楚  [4，8] ，10 项 研 究 为 高 风 险 [5―7，9，11―16] 。 结 果  3 讨论
          见表3。                                               3.1 系统评价成人住院患者用药风险预测模型的意义
          2.4.2 临床适用性评估                                          药物治疗是住院患者疾病管理的核心干预手段，其
              临床适用性评估结果显示，在研究对象方面，6项研                       “双刃剑”效应日益凸显：药物治疗虽然能够为患者带来
                                                  [4]
          究为低适用性风险        [5―7，10―11，13] ，1项研究为不清楚 ，6项研      获益，也可能引发药物相关伤害。因此，对住院患者的
                                   表3 纳入文献的偏倚风险、临床适用性及整体风险评价
                                             偏倚风险                                      临床适用性
          第一作者及发表年份
                          研究对象     预测指标      临床结局     统计方法       整体      研究对象      预测因子      结果        整体
          Roten 2010 [4]  不清楚       低风险      低风险       低风险      不清楚       不清楚     高适用性风险   低适用性风险    高适用性风险
          Urbina 2014 [5]  低风险      高风险      不清楚       高风险      高风险     低适用性风险    高适用性风险   低适用性风险    高适用性风险
          Urbina 2014 [6]  低风险      高风险      不清楚       高风险      高风险     低适用性风险    高适用性风险   低适用性风险    高适用性风险
          Ferrández 2018 [7]  低风险   高风险      不清楚       高风险      高风险     低适用性风险    高适用性风险   高适用性风险    高适用性风险
          Kaufmann 2018 [8]  低风险    不清楚      低风险       不清楚      不清楚     高适用性风险    高适用性风险   低适用性风险    高适用性风险
          Stämpfli 2018 [9]  高风险    低风险      低风险       不清楚      高风险     高适用性风险    高适用性风险   低适用性风险    高适用性风险
          Geeson 2019 [10]  低风险     低风险      低风险       低风险      低风险     低适用性风险    低适用性风险   低适用性风险    低适用性风险
          Saldanha 2020 [11]  低风险   高风险      低风险       高风险      高风险     低适用性风险    低适用性风险   低适用性风险    低适用性风险
          Høj 2021 [12]   高风险       高风险      高风险       高风险      高风险     高适用性风险    低适用性风险   高适用性风险    高适用性风险
          Taylor 2022 [13]  低风险     不清楚      不清楚       高风险      高风险     低适用性风险    低适用性风险   低适用性风险    低适用性风险
          彭杨 2023 [14]    高风险       不清楚      高风险       高风险      高风险     高适用性风险    高适用性风险   高适用性风险    高适用性风险
          杨碧香 2023 [15]   高风险       不清楚      不清楚       高风险      高风险     高适用性风险    低适用性风险   低适用性风险    高适用性风险
          朱必敏 2023 [16]   高风险       不清楚      高风险       高风险      高风险     高适用性风险    高适用性风险   高适用性风险    高适用性风险
                                             表4 用药风险预测因子汇总表
          类别   预测因子个数  预测因子
          基础信息   15个   性别、年龄、既往过敏史、不良反应史、主要诊断（慢性心脏病、慢性呼吸系统疾病、糖尿病、心力衰竭、认知障碍或痴呆、循环系统疾病）、心率＞80次/min、查尔森合并症指数、慢性肾病病程、首次入院、择
                       期手术入院、急诊停留时长、过去6个月门诊次数、近4周内有住院、近12个月治疗方案是否调整、近12个月内是否感染
          检验指标    3个   白细胞计数、肝损伤、肾功能损害
          用药信息    5个   多重用药（＞5种药物）、住院期间用药数量、治疗药物分类（接受肝药酶诱导剂或抑制剂、使用高危药物、使用地高辛伴有低血钾、使用感染药物、对乙酰氨基酚服用＞3 d、使用癫痫药、使用凝血药、使用
                       非甾体抗炎药等特殊药物）、药物造成伤害/相互作用的风险、剂量遗漏
          其他      8个   对药物依赖性的担忧、医药福利（养老金/优惠）卡持有人、急诊科或短期住院病房的用药方案改变、给药的患者/护理人员有阅读药物标签的困难、在家给药、用药依从性、未接受治疗药物管理、抑郁评分


          中国药房  2025年第36卷第10期                                              China Pharmacy  2025 Vol. 36  No. 10    · 1257 ·
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