在中国的住院患者中,开发和内部验证一个用于预测赛福拉/苏尔巴克坦相关凝血障碍的模型
An Fu1,2, Feng Ge3, Yanwei Wang2,4
1Department of Pharmacy, Medical Supplies Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing, 100853, China.
BMC pharmacology & toxicology
|July 12, 2024
概括
这项研究开发了一种模型来预测与塞福拉/苏尔巴克坦 (CPZ/SAM) 相关的凝血障碍. 该模型识别了有风险的患者,有助于对维生素K依赖的凝血问题进行早期干预.
科学领域:
- 药物监督 药物监督 药物监督
- 临床药理学 临床药理学
- 内部医学 内部医学
背景情况:
- 塞福拉/苏尔巴克坦 (CPZ/SAM) 治疗可能导致维生素K依赖的凝血障碍和出血.
- 对这些不良事件的现有预测工具缺乏.
- 这项研究解决了对CPZ/SAM相关凝血障碍的预测模型的需求.
研究的目的:
- 开发和内部验证一种预测模型,用于治疗与塞福拉/苏尔巴克坦 (CPZ/SAM) 相关的凝血障碍.
- 确定中国住院患者中CPZ/SAM诱导的凝血异常的关键预测因子.
主要方法:
- 一项涉及11,092名接受CPZ/SAM治疗的成年住院患者的病例控制研究.
- 倾向性得分匹配 (1:1) 用于选择对照.
- 单变量和多变量逻辑回归分析确定了预测因素,通过引导重新抽样进行内部验证.
主要成果:
- 与CPZ/SAM相关的凝血障碍的发生率为11.8% (258/2184).
- 发现的关键预测因素包括营养不良,最近出血史,治疗持续时间,同时使用卡巴胺和血清肌氨酸.
- 经过验证的模型显示出良好的区分 (AUC=0.723) 和校准.
结论:
- 为CPZ/SAM相关的凝血障碍开发了一种经过验证的预测模型.
- 该模型显示出良好的性能,可以帮助个人进行风险评估.
- 建议进行进一步的外部验证,以支持临床干预.
