高血压合并脑梗死老年患者潜在用药安全风险及Lasso-logistic回归分析

作     者：叶根深 吴纪霞 余兴群 宦娣 刘忠明 李佳会 忻志鸣 YE Gen-shen;WU Ji-xia;YU Xing-qun;HUAN Di;LIU Zhong-ming;LI Jia-hui;XIN Zhi-ming

作者机构：蚌埠市第一人民医院药学部安徽蚌埠233000 蚌埠市第一人民医院神经内科安徽蚌埠233000 

出 版 物：《中国新药与临床杂志》 (Chinese Journal of New Drugs and Clinical Remedies)

年 卷 期：2024年第43卷第7期

页      面：529-534页

学科分类：1007[医学-药学(可授医学、理学学位)] 1006[医学-中西医结合] 100706[医学-药理学] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学] 

基　　金：2021年度蚌埠市科技创新指导类项目(20210304) 

主　　题：高血压 脑梗死 潜在不当用药清单 logistic模型 列线图 

摘      要：目的探讨高血压合并脑梗死老年患者潜在不适当用药(PIM)情况并建立影响因素Lasso-logistic回归列线图模型。方法纳入2020年1月至12月高血压合并脑梗死多重用药治疗的出院患者105例,以《中国老年人潜在不适当用药判断标准》评价PIM情况,Lasso-logistic回归分析PIM风险影响因素,建立PIM风险影响因素列线图模型,评价模型区分度和准确度。结果105例患者PIM为85例(81.0%),涉及26种药品、184例次,排第1位是氯吡格雷48例次(26.1%)。Lasso-logistic回归提示,用药种数(P=0.003,OR=1.412,95%CI:0.582~2.868)、糖尿病(P0.001,OR=0.081,95%CI:-3.899~-1.129)对PIM影响显著。ROC曲线下面积(AUC)为85.3%(95%CI:0.772~0.933),提示模型精准度和区分度良好;Bootstrap法(重采样次数B=1000)内部验证提示模型预测能力一般。结论基于Lasso-logistic回归构建的PIM风险影响因素列线图能较好识别PIM风险,高血压合并脑梗死多重用药治疗住院老年患者PIM风险高,有必要减少用药种数以降低PIM风险。