预测模型用于识别患有阿片类药物相关危害高风险的成年患者:系统性审查
Malede Berihun Yismaw1, Gregory M Peterson2, Belayneh Kefale3,2
1Department of Pharmacy, College of Medicine and Health Sciences, Bahir Dar University, Bahir Dar, Ethiopia. malepharm@gmail.com.
与阿片类药物相关的危害 (ORHs) 的预测模型在识别有风险的患者方面显示了中度至高的准确性. 在临床实施之前需要进一步验证以提高患者的安全性.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 公共卫生 公共卫生
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 阿片类药物经常被处方用于止痛,但具有重大风险.
- 与阿片类药物有关的危害 (ORHs) 需要有效的风险预测策略.
- 现有的模型旨在识别ORHs高风险的患者.
研究的目的:
- 系统地审查和评估ORH预测模型的方法质量.
- 评估这些模型中使用的性能和常见预测因素.
主要方法:
- 按照PRISMA指南进行系统的文献审查.
- 在Scopus,PubMed,Embase和谷歌学者中搜索相关研究.
- 使用预测模型风险偏差评估工具 (PROBAST) 评估研究质量.
- 使用AUC,灵敏度和特异性等指标评估模型性能.
主要成果:
- 包括36项研究,重点关注阿片类药物使用障碍,过量服用和呼吸系统抑郁.
- 大多数模型表现出中等至高的预测能力 (AUC > 0.70).
- 常见的预测因素包括阿片类药物使用史,年龄,并发症和精神问题.
结论:
- 经过审查的预测模型显示,ORH风险查具有有前途的区分能力.
- 在不同的临床环境中进行改进和验证对于实际应用至关重要.
- 需要进一步的研究,以确保可靠的转化到临床实践.
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