Page 79 - 《中国药房》2025年20期

TGC与DIC的相关性。该量表包括用药至发病的时间、 表1 训练集和测试集患者的基本资料比较
停药后的肝功能变化、潜在危险因素（如饮酒史、患者 指标 训练集（n＝566） 测试集（n＝141） χ /Z P
2
年龄[M（P 25，P 75）]/岁 61（49，72） 63（50，76） －1.453 0.146
年龄）、合并用药、怀疑药物既往致肝损伤的发生情况、
性别/例（%） 0.267 0.605
其他肝损伤原因以及再用药反应 7 个方面；评分＞8 分 男性 398（70.32） 96（68.09）
为极可能，6～8 分为很可能，3～5 分为可能，1～2 分为 女性 168（29.68） 45（31.91）
合并疾病 /例（%）
a
[11]
不太可能，≤0 分为可排除 。本研究将符合 DIC 诊断
高血压 146（25.80） 45（31.91） 2.144 0.143
标准且 RUCAM 量表评分≥6 分的 DIC 判定为与 TGC 糖尿病 101（17.84） 23（16.31） 0.183 0.669
相关。 冠心病 20（3.53） 7（4.96） 0.629 0.428
呼吸衰竭 157（27.74） 48（34.04） 2.179 0.140
1.6 统计学方法 恶性肿瘤 147（25.97） 41（29.08） 0.558 0.455
采用 SPSS 22.0 软件和 R 4.0 软件对数据进行统计 高脂血症 1（0.18） 0（0） － 1.000
高尿酸血症 2（0.35） 1（0.71） － 0.487
分析。计数资料以例数或率表示，采用χ 检验或Fisher’s
2
心力衰竭 23（4.06） 8（5.67） 0.698 0.403
精确检验；非正态分布的计量资料以M（P25，P75 ）表示，采 肾衰竭 15（2.65） 6（4.26） 0.529 0.467
用Mann-Whitney U检验。以是否发生TGC相关DIC为 脑梗死 128（22.61） 32（22.70） ＜0.001 0.984
a
合并用药 /例（%）
结局变量、“1.3”项下收集的信息为自变量，采用最小绝
质子泵抑制剂 305（53.89） 82（58.16） 0.830 0.362
对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection 碳青霉烯类 178（31.45） 41（29.08） 0.297 0.586
多黏菌素类 59（10.42） 14（9.93） 0.030 0.863
operator，LASSO）回归分析从自变量中筛选非零系数预
磷霉素类 79（13.96） 15（10.64） 1.079 0.299
测变量；以方差膨胀系数（variance inflation factor，VIF） 氨基糖苷类 38（6.71） 5（3.55） 1.983 0.159
检验自变量之间的共线性（VIF＜10 表示不存在共线 头孢菌素类 37（6.54） 5（3.55） 1.807 0.179
青霉素类 383（67.67） 105（74.47） 2.441 0.118
性），再采用多因素Logistic回归模型分析TGC相关DIC
大环内酯类 13（2.30） 1（0.71） 0.762 0.383
的独立危险因素 。采用R 4.0软件中的“rms”包绘制列 抗真菌药伏立康唑 277（48.94） 76（53.90） 1.126 0.569
[12]
线图预测模型，采用受试者操作特征曲线（receiver ope- 利奈唑胺 96（16.96） 18（12.77） 1.469 0.226
糖肽类 111（19.61） 26（18.44） 0.099 0.753
rator characteristic curve，简称“ROC 曲线”）及其曲线下 TGC大剂量给药 /例（%） 288（50.88） 70（49.65） 0.069 0.792
b
面积（area under the curve，AUC）评估模型的预测性能， 机械通气/例（%） 126（22.26） 28（19.86） 0.383 0.536
入住重症监护室/例（%） 126（22.26） 28（19.86） 0.383 0.536
AUC 越接近 1，表明模型的预测准确度越高；若 AUC＞
合并用药种类[M（P 25，P 75）]/种 19（14，24） 19（15，23） －0.425 0.671
[13]
0.7，则 提 示 模 型 预 测 价 值 较 高 。 采 用 Hosmer- TGC用药时间[M（P 25，P 75）]/d 9（5，13） 8（5，12） －1.501 0.133
Lemeshow 拟合优度检验和校准曲线评估模型的准确 用药前肝功能
AST[M（P 25，P 75）]/（U/L） 29（15，50） 27（17，41） －0.618 0.537
度，校准曲线的平均绝对误差越小，表明模型的准确度
ALT[M（P 25，P 75）]/（U/L） 25（13，55） 21（15，50） －0.697 0.486
[14]
越高 。采用决策曲线分析（decision curve analysis， ALP[M（P 25，P 75）]/（U/L） 149（123，182） 136（101，258） －0.995 0.320
DCA）评估模型的临床净收益 。检验水准α＝0.05。 GGT[M（P 25，P 75）]/（U/L） 78（56，110） 82（38，139） －0.264 0.792
[15]
TBil[M（P 25，P 75）]/（μmol/L） 12（7，20） 12（8，19） －0.481 0.630
2 结果 DBil[M（P 25，P 75）]/（μmol/L） 7（4，14） 5（3，14） －1.753 0.080
2.1 纳入患者的基本资料 a：同一患者可能同时罹患多种合并症或同时使用多种药物，故合
计值＞该组样本量；b：TGC以100 mg，q12 h维持治疗；“－”：采用
共纳入707例患者，其中男性494例（69.87%），女性
Fisher’s精确检验。
213 例（30.13%）；平均年龄为（59.40±16.67）岁；平均合
0.037 6；在此最优λ值下，筛选得到8个非零系数预测变
并疾病数为（19.60±7.38）种 ；TGC 平均用药时间为
量，分别为性别、年龄、合并使用抗真菌药伏立康唑、入
（9.72±6.72）d。707例患者中，93例患者发生DIC，发生
率为13.15%。 住重症监护室、TGC 用药时间、AST、TBil、TGC 大剂量

将 707 例患者分为训练集（566 例）和测试集（141 给药。结果见图1。
例）。训练集与测试集患者的年龄、性别等基本资料比 2.2.2 TGC相关DIC的危险因素分析结果
较，差异均无统计学意义（P＞0.05）。结果见表1。 共线性分析结果显示，“2.2.1”项下所得 8 个自变量
2.2 TGC相关DIC影响因素分析 的 VIF 均小于 10，表明上述自变量之间不存在共线性。
2.2.1 非零系数预测变量的筛选 多因素 Logistic 回归分析结果显示，性别、年龄、合并使
将训练集患者上述 34 个因素作为自变量，纳入 用抗真菌药伏立康唑、入住重症监护室、TGC 用药时
LASSO 回归分析。通过十折交叉验证确定最优 λ 值为 间、TGC 大剂量给药是发生 TGC 相关 DIC 的独立危险

中国药房 2025年第36卷第20期 China Pharmacy 2025 Vol. 36 No. 20 · 2557 ·