伏立康唑血药浓度偏高的风险预测模型的构建

摘要

目的：构建和验证伏立康唑血药浓度偏高发生风险的预测模型，指导临床伏立康唑个体化用药。方法：基于医院信息系统（HIS）的真实世界数据，收集本院2017年8月至2021年8月期间接受伏立康唑治疗并进行了伏立康唑血药浓度监测的住院患者的病例信息。对纳入的影响因素进行单因素和多因素Logistic回归分析，同时为了最大限度地减少变量间的潜在共线性和过拟合度，采用最小绝对收缩和选择算子回归进行潜在预测变量的筛选。Logistic回归分析进行伏立康唑血药浓度偏高发生风险预测模型的构建，使用C-指数、校准图和临床决策曲线分析评价模型的区分度、一致性和临床可用性，并绘制列线图。结果：纳入147例患者，筛选出血浆白蛋白、降钙素原作为预测变量进行Logistic回归分析，构建预测模型，建立回归方程为logit(P)=2.965+0.508×PCT-0.144×白蛋白。绘制预测伏立康唑血药浓度偏高发生风险列线图。受试者操作特征曲线显示，预测模型预测伏立康唑血药浓度偏高发生风险的AUC为0.787(95%CI 0.663-0.911)。伏立康唑血药浓度偏高的发生率截止值为33.06%，敏感度为63.64%，特异度为87.65%，阳性预测值58.33%，阴性预测值为89.87%。校准曲线显示较好的一致性，临床决策曲线得出在阈值概率介于6.67%～99.99%时，模型具有正的净效益。结论：伏立康唑血药浓度偏高发生风险的预测模型具有良好的预测效能，可为临床伏立康唑的个体化用药提供指导。

关键词

伏立康唑 / 血药浓度 / 降钙素原 / 血浆白蛋白 / 预测模型

基金资助

邵阳市本级指导性科技计划项目（2021066ZD）; 湖南省自然科学基金区域联合基金项目（2023JJ50252）