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呼吸

一种COPD药物依从性指数预测模型的开发和验证

来源:环球医学编译    时间:2021年03月09日    点击数:    5星

尽管很好吸入性药物是慢性阻塞性肺疾病(COPD)的治疗基石,但实际应用过程中其依从性较低。2021年2月,发表在《J Manag Care Spec Pharm》的一项研究,建立了一种专门用于预测COPD患者未来对长效支气管扩张药依从性状态的药物依从性指数(DAI)模型。

背景:吸入性药物是COPD的治疗基石。尽管它们很重要,但对这些药物的依从性较低。依从性差与恶化率、死亡率、医疗资源使用率的增加相关,并最终增加成本。药物依从性指数(DAI)是一种预测模型工具,可鉴别出最可能改变依从性状态的患者,以便将他们作为支持计划的目标。Optum之前已经开发了用于糖尿病、高血压、高胆固醇的DAI工具。本研究中,研究者开发了COPD特异性的DAI。该DAI工具可用于更好地针对需要药物依从性支持的COPD患者,从而增加依从性。

目的:研发一个COPD专用的DAI并验证其效能。

方法/设计:这是一项回顾性观察性研究,使用的数据为美国Medicare Advantage PartD中COPD受益人的医保报销数据。在1年的基线期测量了依从性的潜在预测因素。依从性结局是在随后1年的风险期测量的。对长效支气管扩张药依从定义为覆盖天数比例(PDC)≥80%。非依从定义为PDC <80%。根据基线时的依从性状态对患者进行分层,并为每组患者分别开发了逻辑回归模型。还是用入组、医疗和药房变量(首要目的)或仅使用入组和药房变量(次要目的)建立单独的模型。

结果:总共61507名患者符合所有的入排标准。对于首要目的,基线时,31142名患者为依从,而30365人为非依从。最终用于预测未来非依从性的DAI模型纳入30个协变量,其中7个预测因素来自医保数据。经验证的模型c统计量为0.752。最终用于预测未来依从性的DAI模型包括29个协变量,仅有4个预测因素来自医保数据。经验证的模型c统计量为0.691。仅使用入组和药房变量时,次要目的的结果相似。

结论:该DAI的建立和验证是专门用于预测COPD患者未来对长效支气管扩张药依从性状态的。 DAI模型在预测非依从性方面比预测依从性更好。具有医学和药学数据的组织以及仅具有药学数据的组织,都可以利用DAI工具来针对患者进行依从性计划,因为无论是否使用医学变量,结果都是相似的。


(选题审校:王冠儒 编辑:贾朝娟)
(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。)

 

参考资料:
J Manag Care Spec Pharm. 2021 Feb;27(2):198-209.
Development and validation of a drug adherence index for COPD
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33506734/
 

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