120例利奈唑胺致血小板减少的危险因素分析及风险预测模型构建OACSTPCD

目的:采用Logistic模型和受试者工作特征曲线(ROC),探讨接受利奈唑胺治疗的患者发生血小板减少的危险因素,并预测该不良反应发生风险。方法:回顾性收集并分析2017年6月至2022年5月昆明医科大学第一附属医院符合标准的接受利奈唑胺治疗的120例患者的临床资料。使用多因素Logistic回归法分析利奈唑胺致血小板减少的危险因素,建立Logistic模型,联合ROC曲线预测血小板减少发生风险。结果:120例患者使用利奈唑胺治疗期间,29例(占24.17%)发生血小板减少。多因素Logistic回归分析结果表明,血小板减少的独立危险因素有利奈唑胺谷浓度、基础血小板计数、白蛋白水平、肌酐清除率和用药时间,利用独立危险因素建立Logistic回归方程,方程变换后得到联合预测因子计算公式,联合预测因子=0.172×利奈唑胺谷浓度-0.019×基础血小板计数-0.184×白蛋白水平-0.023×肌酐清除率+0.222×用药时间,联合预测因子ROC曲线下面积(0.928,95%CI=0.972~0.984,P<0.001)优于其他指标,具有一定预测价值,Youden指数最大时(0.766)的切点为ROC曲线上的最佳界值(-2.63)。结论:利奈唑胺谷浓度、基础血小板计数、白蛋白水平、肌酐清除率和用药时间是血小板减少的独立危险因素。临床使用利奈唑胺时,可用独立危险因素计算联合预测因子,预测血小板减少的发生风险,便于及时调整治疗方案。