预测华法林剂量需求的方法比较
2014年12月,发表在《Ther Drug Monit》的一项研究比较了不同华法林剂量调整方法的预测能力。总体来说,包括某些测量INR应答(INR反馈算法和贝叶斯方法)的华法林剂量调整方法能够得出非偏倚和更精确的剂量预测值。在需求剂量>8mg/天的患者中,贝叶斯预测方法得出了正偏倚的剂量预测值。
背景:本研究的目的为比较不同华法林剂量调整方法的预测能力。
方法:46名起始华法林治疗的患者数据纳入到本分析中。我们对包含8个剂量预测算法和1个贝叶斯预测方法的9个最近发表的剂量调整工具进行了相互比较,看其对预测实际维持剂量的能力。剂量调整工具包括基于患者特征(2个临床和2个基因型为主的算法)的4个算法、基于INR应答反馈和患者特征的4个算法(2个临床和2个基因型为主的算法)和1个贝叶斯预测方法。应用偏倚的测量值(平均预测误差(MPE))和不准确性的测量值(均方根预测误差(RMSE))进行比较。
结果:Horne等和Lenzini等开发的2个基因型为主的INR反馈算法(RMSE分别为1.16和1.19mg/天,P<0.05),比Gage等和Klein等开发的基因型为主的算法和贝叶斯方法(RMSE分别为1.60、1.62和1.81mg/天),能够得出更精确的维持剂量预测值。Gage等、Klein等和Horne等开发的临床和基因型为主的算法得出的剂量预测值都为负偏倚。仅有Lenzini等开发的INR反馈算法(临床和基因型)得出了非偏倚的剂量预测值。总体来说,贝叶斯方法得出的剂量预测值都为非偏倚的(MPE,+0.37mg/天(95% CI,0.89~-0.15)),但是在需求剂量>8mg/天的患者中,得出了过高的剂量预测值。
结论:总体来说,包括某些测量INR应答(INR反馈算法和贝叶斯方法)的华法林剂量调整方法能够得出非偏倚和更精确的剂量预测值。在需求剂量>8mg/天的患者中,贝叶斯预测方法得出了正偏倚的剂量预测值。当应用贝叶斯或INR为主的算法预测华法林剂量时,需要进一步的研究评估在临床终点上的差异。
(选题审校:李慧博 编辑:吴刚)
(本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校,环球医学资讯编辑完成。)
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