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目的:研究利奈唑胺治疗重症感染患者发生血小板减少的危险因素.方法:采用逻辑回归分析方法,结合TDM技术,针对患者用药治疗前生理特点、治疗期间临床指标特征情况、治疗药物监测结果、感染类型与合并用药情况这五个方面,通过构建Logistic回归模型,并联合ROC曲线对血小板减少症的发生情况进行预测分析.结果:108例患者(男性65例,女性43例),35例患者出现了血小板减少症状.采用逐步回归的Logistic分析法显示,患者年龄、血肌酐浓度、血小板基线值、谷浓度是发生血小板减少症的独立危险因素.综合上述独立危险因素,建立Logistic回归方程:Logit (P)=0.056×Xc-0.094×XpLT+0.086×XScr-0.082×XAge+1.927,并通过构建联合预测因子的ROC曲线,对Logistic回归方程进行变换得到联合预测因子的计算公式,y联合=Xc-1.678×XpLT+1.535×XScr-1.464×XAge.结论:患者应用利奈唑胺治疗时,可将该患者的年龄、血肌酐浓度、血小板基线值、谷浓度代入方程中(Y联合=Xc-1.678×XpLT+1.535×Xscr-1.464×XAge),若计算出的结果小于520.62(ROC最佳临界值),则该患者在治疗期间出现血小板减少症的风险较高,此时需要加强血常规监测,并根据结果及时调整给药方案.

作者:张永煌;李宇;张蕾;邱季;史天陆

来源:中国医院药学杂志 2019 年 39卷 14期

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作者:
张永煌;李宇;张蕾;邱季;史天陆
来源:
中国医院药学杂志 2019 年 39卷 14期
标签:
利奈唑胺 血小板减少 危险因素 TDM Logistic回归
目的:研究利奈唑胺治疗重症感染患者发生血小板减少的危险因素.方法:采用逻辑回归分析方法,结合TDM技术,针对患者用药治疗前生理特点、治疗期间临床指标特征情况、治疗药物监测结果、感染类型与合并用药情况这五个方面,通过构建Logistic回归模型,并联合ROC曲线对血小板减少症的发生情况进行预测分析.结果:108例患者(男性65例,女性43例),35例患者出现了血小板减少症状.采用逐步回归的Logistic分析法显示,患者年龄、血肌酐浓度、血小板基线值、谷浓度是发生血小板减少症的独立危险因素.综合上述独立危险因素,建立Logistic回归方程:Logit (P)=0.056×Xc-0.094×XpLT+0.086×XScr-0.082×XAge+1.927,并通过构建联合预测因子的ROC曲线,对Logistic回归方程进行变换得到联合预测因子的计算公式,y联合=Xc-1.678×XpLT+1.535×XScr-1.464×XAge.结论:患者应用利奈唑胺治疗时,可将该患者的年龄、血肌酐浓度、血小板基线值、谷浓度代入方程中(Y联合=Xc-1.678×XpLT+1.535×Xscr-1.464×XAge),若计算出的结果小于520.62(ROC最佳临界值),则该患者在治疗期间出现血小板减少症的风险较高,此时需要加强血常规监测,并根据结果及时调整给药方案.