Page 113 - 《中国药房》2026年6期

续表1
是否超警戒值
变量 总计（n＝254）
２
超警戒值组（n＝49） 非超警戒值组（n＝205） χ /t/Z P
糖皮质激素/例（%） 34（13.39） 5（10.20） 29（14.15） 0.530 0.467
促胃动力药/例（%） 45（17.72） 17（34.69） 28（13.66） 12.004 ＜0.001
二氢吡啶类钙通道阻滞剂/例（%） 51（20.08） 14（28.57） 37（18.05） 2.729 0.099
去乙酰毛花苷/例（%） 32（12.60） 11（22.45） 21（10.24） 5.350 0.021
抗生素/例（%） 159（62.60） 34（69.39） 125（60.98） 1.195 0.274
钙盐制剂/例（%） 25（9.84） 7（14.29） 18（8.78） 1.351 0.245
镁盐制剂/例（%） 53（20.87） 13（26.53） 40（19.51） 1.180 0.277
华法林/例（%） 32（12.60） 4（8.16） 28（13.66） 1.085 0.298
抗凝药（不包含华法林）/例（%） 125（49.21） 30（61.22） 95（46.34） 3.505 0.061
抗血小板药物/例（%） 95（37.40） 18（36.73） 77（37.56） 0.012 0.914
COPD：慢性阻塞性肺疾病；AECOPD：慢性阻塞性肺疾病急性加重期；ACEI：血管紧张素转换酶抑制剂；NSAIDs：非甾体抗炎药；促胃动力药包括：多潘立酮、伊托必利、莫沙必利；抗凝药包括：肝素类药物、新型口服抗凝药、直接口服抗凝药。
2.2 多因素Logistic回归分析 表3 SDC 超警戒值独立危险因素的多因素 Logistic 回
对临床基线特征中P＜0.1的20个自变量进行多重 归预测模型参数
共线性诊断，结果显示，CrCl（VIF＝5.186）存在共线性，
变量 回归系数 标准误差 Wald χ ２ P 比值比 95%置信区间
体重（VIF＝3.035）与单位体重日剂量高度相关，故剔除 单位体重日剂量 1.896 0.357 28.262 ＜0.001 6.658 3.31～13.393
CrCl 和体重；其余 18 个变量的 VIF 均小于 5，提示无多 年龄 0.086 0.019 21.259 ＜0.001 1.090 1.051～1.130
合并冠心病 1.150 0.424 7.348 0.007 3.158 1.375～7.253
重共线性。因此，以这18个变量为自变量、SDC是否超
血肌酐 0.013 0.004 8.112 0.004 1.013 1.004～1.022
警戒值为因变量，进行多因素Logistic回归分析，结果显 合并使用胺碘酮 1.637 0.545 9.015 0.003 5.140 1.765～14.966
示，单位体重日剂量增加、年龄增长、合并冠心病、血肌 合并使用去乙酰毛花苷 1.181 0.543 4.736 0.030 3.257 1.124～9.433
常量 －15.226 2.325 42.879 ＜0.001 ＜0.001
酐水平升高、合并使用胺碘酮、合并使用去乙酰毛花苷
为患者 SDC 超警戒值发生的独立危险因素（P＜0.05）。 分值 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
单位体重日剂量/[μg/（kg·d）]
结果见表2。 年龄/岁 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
1
表2 SDC 超警戒值影响因素的多因素 Logistic 回归分 合并冠心病 0
血肌酐/（μmol/L）
是
析结果 合并使用胺碘酮 否 0 50 100 150 200 250 300 350
合并使用去乙酰毛花苷 否 是
变量 回归系数 标准误 Waldχ ２ P 比值比 95%置信区间 总分值
单位体重日剂量 1.922 0.358 28.818 ＜0.001 6.838 3.389～13.796 SDC超警戒值发生概率 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
年龄 0.084 0.019 19.593 ＜0.001 1.087 1.048～1.129 图1 SDC超警戒值发生风险的列线图
合并冠心病 1.197 0.435 7.577 0.006 3.309 1.411～7.757
总钙 －2.929 1.533 3.652 0.056 0.053 0.003～1.078 2.4 列线图预测模型的区分度及校准度评估
血肌酐 0.014 0.005 9.015 0.003 1.014 1.005～1.023 ROC 曲线分析结果（图2）显示，该列线图预测模型
合并使用胺碘酮 1.608 0.552 8.474 0.004 4.993 1.691～14.744
合并使用去乙酰毛花苷 1.343 0.560 5.758 0.016 3.830 1.279～11.470 ROC 曲 线 的 AUC 为 0.869，95% 置 信 区 间 为 0.818～
常量 －8.870 3.878 5.230 0.022 ＜0.001 0.920；Youden 指数最大值下的最佳截断值为 0.235，敏
2.3 SDC超警戒值预测模型的构建 感度为 0.796，特异性为 0.842，提示模型具有良好的区
采用Enter法，基于上述多因素Logistic回归分析结 分度。
果构建SDC超警戒值发生概率的预测模型，其回归方程 1.0
为：LogitP＝－15.226+1.896×单位体重日剂量+0.086× 0.8
年龄+1.150×合并冠心病+0.013×血肌酐+1.637×合并
0.6
使用胺碘酮+1.181×合并使用去乙酰毛花苷[式中，P表 敏感度
示SDC超警戒值发生的概率；单位体重日剂量、年龄、血 0.4
AUC＝0.869（95%置信区间：0.818～0.920）
肌酐为连续变量，按原值录入；合并冠心病、合并使用胺 0.2
碘酮、合并使用去乙酰毛花苷为二分类变量（是，赋值1； 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
否，赋值 0）]。SDC 超警戒值独立危险因素的多因素 1－特异性
Logistic回归预测模型参数见表3。 图2 列线图预测模型的ROC曲线
同时，基于上述独立危险因素绘制列线图：通过多 Hosmer-Lemeshow检验结果显示，预测概率与实际
因素Logistic回归系数对每个独立危险因素赋予0～100 概率比较的差异无统计学意义（χ ＝6.695，P＝0.570）；
2
的连续分值，再对各独立危险因素分值求和得总分值， 基于 Bootstrap 法的校准曲线分析结果（图 3）显示，预测
最后再将总分值转化为 SDC 超警戒值发生概率，具体 值与实测值高度一致，校准曲线与理想曲线贴合紧密，
见图1。 MAE为0.012，表明模型的准确度和拟合优度良好。

中国药房 2026年第37卷第6期 China Pharmacy 2026 Vol. 37 No. 6 · 791 ·