Page 59 - 《中国药房》2026年4期

表3 巴曲酶相关严重 HFIB 的单因素 Logistic 回归分 到总分，最后将总分转换为巴曲酶相关严重 HFIB 的预
析结果 测概率。结果见图1。
变量 OR（95%CI） P 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
分值/分
男性 1.178（0.955，1.453） 0.126
年龄
年龄 1.014（1.006，1.022） ＜0.001 10 30 50 70 90
首剂量/10 kg体重
治疗疾病 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4
1
是否有维持剂量
耳鼻喉科疾病 0 1
是否合用糖皮质激素
血栓性疾病 0.117（0.034，0.403） 0.001 0
FIB基线值
肾病 0.267（0.069，1.037） 0.056 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2
总分/分
合并用药 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
严重HFIB发生风险
糖皮质激素 4.412（3.184，6.114） ＜0.001 0.01 0.05 0.2 0.5 0.7 0.9
银杏叶提取物 1.311（0.936，1.837） 0.115 图1 巴曲酶相关严重HFIB风险预测模型的列线图
抗凝药 0.692（0.389，1.232） 0.211
抗血小板药物 0.579（0.317，1.056） 0.075 2.5.2 列线图风险预测模型的内部验证
七叶皂苷 1.602（1.282，2.001） ＜0.001 列线图风险预测模型的ROC曲线结果（图2）显示，
前列地尔 1.230（0.968，1.563） 0.090
其他可能导致HFIB药物 2.381（0.661，8.571） 0.184 风险预测模型的 AUC＝0.760，95%CI 为（0.735，0.785），
首剂量/10 kg体重 4.804（3.549，6.503） ＜0.001 P＜0.01，提示该模型具有良好的区分度。列线图风险
维持剂量 4.184（2.002，8.743） ＜0.001 预测模型的校准曲线结果（图 3）显示，校准曲线的平均
实验室指标
FIB基线值 0.583（0.492，0.690） ＜0.001 绝对误差为 0.006，提示模型的预测概率与实际概率高
ALT基线值＞2倍ULN 0.705（0.341，1.458） 0.346 度一致，校准度良好。Hosmer-Lemeshow 检验结果显
AST基线值＞2倍ULN 0 1.000
TBil基线值＞ULN 1.478（0.783，2.790） 0.228 示，风险预测模型的预测值与实测值比较，差异无统计
TT基线值＞ULN 0.237（0.063，0.899） 0.034 学意义（P＝0.609），表明模型的拟合优度良好。
APTT基线值＞ULN 0.957（0.339，2.704） 0.934
1.0
PT基线值＞ULN 0.637（0.159，2.558） 0.525
PTA基线值＞ULN 1.279（0.116，14.139） 0.841
INR基线值＞ULN 0.639（0.129，3.179） 0.585 0.8
D-dimer基线值＞ULN 0.713（0.476，1.069） 0.101
0.6
2.4.2 多因素分析 灵敏度
多因素Logistic回归分析结果显示，年龄增长、较高 0.4
的首剂量/10 kg 体重、使用维持剂量以及合并使用糖皮
0.2 AUC：0.760
质激素是巴曲酶相关严重 HFIB 的独立危险因素（P＜ 95%CI：0.735～0.785
0.001），较 高 的 FIB 基 线 值 为 其 独 立 保 护 因 素（P＜ 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.001）。结果见表4。 1－特异度
图2 列线图风险预测模型的ROC曲线
表4 巴曲酶相关严重 HFIB 的多因素 Logistic 回归分
析结果
0.8
变量 B SE Wald χ 2 OR 95%CI P
年龄增长 0.027 0.005 35.438 1.027 1.018～1.036 ＜0.001 实际概率 0.4 理想曲线
较高的首剂量/10 kg体重 1.849 0.171 117.114 6.354 4.546～8.881 ＜0.001 表观曲线
偏差校正曲线
使用维持剂量 1.566 0.437 12.831 4.789 2.033～11.283 ＜0.001 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
合并使用糖皮质激素 1.683 0.185 82.857 5.380 3.745～7.729 ＜0.001
预测概率
较高的FIB基线值 －0.648 0.100 42.201 0.523 0.430～0.636 ＜0.001
图3 列线图风险预测模型的校准曲线
B：回归系数；SE：标准误。
2.5 巴曲酶相关严重 HFIB 风险预测模型的建立与内 3 讨论
部验证 3.1 巴曲酶相关HFIB的发生情况
2.5.1 列线图风险预测模型的建立 本研究共纳入1 472例患者，其中1 445例使用巴曲
以多因素Logistic回归分析获得的独立影响因素构 酶后发生 HFIB，包括严重 HFIB 患者 895 例。多数患者
建巴曲酶相关严重 HFIB 风险预测模型并绘制列线图。 （1 194/1 472）在巴曲酶用药 3 d 内出现 HFIB，56.9%
通过多因素Logistic回归系数对每个独立影响因素赋予 （838/1 472）患者的FIB在5 d内降至最低。鉴于巴曲酶
0～100的分值，列线图中各影响因素对应线段上的刻度 通常为隔日给药，提示在第2或第3次给药前，若患者的
代表该影响因素取值范围，线段长度代表该影响因素对 FIB 可能已出现显著下降，建议每次给药前监测 FIB 水
结局变量发生概率的贡献。将各影响因素分值求和得 平，以及时调整治疗方案。

中国药房 2026年第37卷第4期 China Pharmacy 2026 Vol. 37 No. 4 · 465 ·