老年2型糖尿病药物相关问题现状以及风险预测模型的构建与验证

目的:分析老年2型糖尿病(T2DM)患者药物相关问题(DRPs)现状与影响因素,并构建风险预测模型。方法:采用便利抽样法选取2021年2月至2022年8月门诊治疗的老年T2DM患者132例,采用欧洲医药保健网分类系统(PCNE)对DRPs及其影响因素进行分析,构建风险预测模型,并对模型预测效能进行验证。结果:132例老年T2DM患者中,54例发生DRPs,共发生DRPs 102例次,每个患者平均0.77例次。DRPs类别中与疗效相关61例次,占比59.80%,与治疗安全相关18例次,占比17.65%。DRPs发生原因中,药物选择47例次,占比33.10%,剂量选择62例次,占比43.66%。单因素和多因素分析显示:年龄、并发症数量、用药种类、抑郁自评量表(SDS)评分均可能为老年T2DM患者发生DRPs的风险因素,用药依从性则可能为保护性因素,OR值分别为1.444、2.880、2.875、1.234、0.589(P<0.05)。年龄、并发症数量、用药种类、SDS评分与DRPs呈正相关,相关系数(r)值分别为0.315、0.374、0.296、0.282,用药依从性与DRPs呈负相关,r值为-0.302(均P<0.05)。老年T2DM患者DRPs风险预测模型:P=1/{1+EXP[-(-16.009+0.367×年龄+1.331×并发症数量+1.056×用药种类-0.529×用药依从性+0.210×SDS评分)]},模型预测曲线下面积(AUC)为0.786(0.575~0.896),与随机面积0.500比较,差异有统计学意义(Z=3.751,P=0.000),H-L检验χ^(2)=1.525,P=0.363。当切割点为0.512时,模型预测敏感度为75.93%,特异性为74.30%,准确率为75.00%。结论:老年T2DM患者DRPs较为突出,构建的DRPs风险预测模型有较好的预测效能。

抗菌药物临床合理应用研究进展

在临床上使用的抗菌药物众多,抗菌药物的滥用情况较为普遍,若在疾病的治疗过程中不合理使用抗生素则容易使致病菌产生耐药性。在临床上合理应用抗菌药物对减少药物不良反应,提升抗菌药物疗效、减少病菌的耐药性具有重要意义,本文参考相关文献,结合抗菌药物的特点,研究临床上抗菌药物的合理应用,以此为改善抗菌药物治疗效果,提升用药安全性提供科学参考。