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肺结核患者氟喹诺酮类耐药影响因素预测模型的构建与验证:基于LASSO-Logistic回归模型
被引量：
4
1
作者
秦娅莉
陈静
+4 位作者
李军
王明栋
欧维正
邱继瑶
彭燕清
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024年第30期3776-3783,共8页
背景利福平耐药/耐多药结核病(RR/MDR-TB)治疗困难,治愈率低,且传染性强,氟喹诺酮类(FQs)作为治疗RR/MDR-TB的核心药物,耐药趋势严峻,对FQs影响因素进行分析有助于提高RR/MDR-TB的治愈率,并控制准广泛耐药(pre-XDR)和广泛耐药结核病的...
背景利福平耐药/耐多药结核病(RR/MDR-TB)治疗困难,治愈率低,且传染性强,氟喹诺酮类(FQs)作为治疗RR/MDR-TB的核心药物,耐药趋势严峻,对FQs影响因素进行分析有助于提高RR/MDR-TB的治愈率,并控制准广泛耐药(pre-XDR)和广泛耐药结核病的发生。目的分析住院肺结核患者FQs耐药情况及影响因素,构建FQs耐药危险因素的列线图(Nomogram)预测模型并进行验证。方法回顾性选取于2021年1月—2022年2月在贵阳市公共卫生救治中心住院且有药物敏感试验结果的583例肺结核患者为研究对象。根据治疗史将患者分为初治组(296例)和复治组(287例);根据FQs耐药情况将患者分为FQs耐药组(63例)和FQs敏感组(520例)。分析患者对13种抗结核药物总耐药分布情况,比较FQs耐药组与FQs敏感组肺结核患者的基线特征。采用LASSO回归模型筛选特征变量后,行多因素Logistic回归分析FQs耐药的独立危险因素,并构建Nomogram预测模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校准曲线对其进行验证。结果583例患者中FQs敏感520例,耐药63例,耐药率为10.81%,仅次于一线抗结核药异烟肼、利福平、链霉素、乙胺丁醇总耐药率(36.36%、32.76%、21.61%、12.86%)。复治组患者利福平、异烟肼、乙胺丁醇、链霉素、左氧氟沙星、莫西沙星、利福平耐药(RR)、耐多药(MDR)、pre-XDR耐药率高于初治组(P<0.05)。FQs耐药组患者其他民族、复治、艾滋病、吸毒史、空洞、咯血、不规则抗结核史、MDR占比高于FQs敏感组(P<0.05)。LASSO回归筛选出6个变量:民族、治疗史、艾滋病、吸毒史、咯血、MDR;多因素Logistic回归分析结果显示,其他民族(OR=2.313,95%CI=1.153~4.640,P=0.018)、复治(OR=1.892,95%CI=1.005~3.560,P=0.048)、咯血(OR=1.941,95%CI=1.087~3.465,P=0.025)、MDR(OR=3.342,95%CI=2.398~7.862,P<0.001)是肺结核患者FQs耐药的独立危险因素;Logistic回归方程Logit(P)=-3.571+0.838×民族+0.638×治疗史+0.663×咯血+1.468×MDR,基于此构建风险Nomogram预测模型,AUC为0.796(95%CI=0.717~0.876),Bootstrap法验证平均绝对误差为0.015,通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,预测模型有较好的校准能力(χ^(2)=3.426,P=0.489)。结论肺结核患者FQs耐药率较高,其他民族、复治、咯血、MDR是肺结核患者FQs耐药的独立危险因素,构建Nomogram预测模型对于肺结核患者FQs耐药具有较好的预测价值,能够为临床诊断耐药结核病及为RR/MDR-TB制订合理治疗方案提供新思路。
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关键词
结核
肺
氟喹诺酮类
结核分枝杆菌
药物敏感试验
广泛耐药结核
耐多药结核
危险因素
列线图
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职称材料
题名
肺结核患者氟喹诺酮类耐药影响因素预测模型的构建与验证:基于LASSO-Logistic回归模型
被引量：
4
1
作者
秦娅莉
陈静
李军
王明栋
欧维正
邱继瑶
彭燕清
机构
贵州
医
科
大学
公共
卫生
与健康学院
贵州省贵阳市公共卫生救治中心结核科
贵州省
贵阳市
公共
卫生
救治
中心
检验
科
出处
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024年第30期3776-3783,共8页
基金
“十三五”国家重大新药创制项目(2017ZX09304009)
贵阳市科技计划项目(筑科合同[2018]1-47号)。
文摘
背景利福平耐药/耐多药结核病(RR/MDR-TB)治疗困难,治愈率低,且传染性强,氟喹诺酮类(FQs)作为治疗RR/MDR-TB的核心药物,耐药趋势严峻,对FQs影响因素进行分析有助于提高RR/MDR-TB的治愈率,并控制准广泛耐药(pre-XDR)和广泛耐药结核病的发生。目的分析住院肺结核患者FQs耐药情况及影响因素,构建FQs耐药危险因素的列线图(Nomogram)预测模型并进行验证。方法回顾性选取于2021年1月—2022年2月在贵阳市公共卫生救治中心住院且有药物敏感试验结果的583例肺结核患者为研究对象。根据治疗史将患者分为初治组(296例)和复治组(287例);根据FQs耐药情况将患者分为FQs耐药组(63例)和FQs敏感组(520例)。分析患者对13种抗结核药物总耐药分布情况,比较FQs耐药组与FQs敏感组肺结核患者的基线特征。采用LASSO回归模型筛选特征变量后,行多因素Logistic回归分析FQs耐药的独立危险因素,并构建Nomogram预测模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校准曲线对其进行验证。结果583例患者中FQs敏感520例,耐药63例,耐药率为10.81%,仅次于一线抗结核药异烟肼、利福平、链霉素、乙胺丁醇总耐药率(36.36%、32.76%、21.61%、12.86%)。复治组患者利福平、异烟肼、乙胺丁醇、链霉素、左氧氟沙星、莫西沙星、利福平耐药(RR)、耐多药(MDR)、pre-XDR耐药率高于初治组(P<0.05)。FQs耐药组患者其他民族、复治、艾滋病、吸毒史、空洞、咯血、不规则抗结核史、MDR占比高于FQs敏感组(P<0.05)。LASSO回归筛选出6个变量:民族、治疗史、艾滋病、吸毒史、咯血、MDR;多因素Logistic回归分析结果显示,其他民族(OR=2.313,95%CI=1.153~4.640,P=0.018)、复治(OR=1.892,95%CI=1.005~3.560,P=0.048)、咯血(OR=1.941,95%CI=1.087~3.465,P=0.025)、MDR(OR=3.342,95%CI=2.398~7.862,P<0.001)是肺结核患者FQs耐药的独立危险因素;Logistic回归方程Logit(P)=-3.571+0.838×民族+0.638×治疗史+0.663×咯血+1.468×MDR,基于此构建风险Nomogram预测模型,AUC为0.796(95%CI=0.717~0.876),Bootstrap法验证平均绝对误差为0.015,通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,预测模型有较好的校准能力(χ^(2)=3.426,P=0.489)。结论肺结核患者FQs耐药率较高,其他民族、复治、咯血、MDR是肺结核患者FQs耐药的独立危险因素,构建Nomogram预测模型对于肺结核患者FQs耐药具有较好的预测价值,能够为临床诊断耐药结核病及为RR/MDR-TB制订合理治疗方案提供新思路。
关键词
结核
肺
氟喹诺酮类
结核分枝杆菌
药物敏感试验
广泛耐药结核
耐多药结核
危险因素
列线图
Keywords
Tuberculosis,pulmonary
Fluoroquinolones
Mycobacterium tuberculosis
Drug susceptibility testing
Extensively drug-resistant tuberculosis
Multidrug-resistant tuberculosis
Risk factors
Nomograms
分类号
R521 [医药卫生—内科学]
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肺结核患者氟喹诺酮类耐药影响因素预测模型的构建与验证:基于LASSO-Logistic回归模型
秦娅莉
陈静
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欧维正
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彭燕清
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024
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