目的评估续配和服药依从性量表(Adherence to Refills and Medications Scale,ARMS)在中国老年2型糖尿病住院患者中的应用,并构建以用药依从性评价预测老年2型糖尿病患者合理用药效能的诊断模型。方法对2018年7月-2019年1月于复旦大学...目的评估续配和服药依从性量表(Adherence to Refills and Medications Scale,ARMS)在中国老年2型糖尿病住院患者中的应用,并构建以用药依从性评价预测老年2型糖尿病患者合理用药效能的诊断模型。方法对2018年7月-2019年1月于复旦大学附属华东医院内分泌病房住院的老年2型糖尿病患者进行访视,在患者入院24 h内进行8项Morisky用药依从性量表(MMAS-8)、ARMS量表以及合理用药效能量表(SEAMS)评估,并进行统计分析。结果研究共纳入505名患者,其中合理用药效能充足组161人(31.9%)、效能不足组344人(68.1%);两组患者在性别、病程、MMAS-8评分和ARMS评分上均有显著性差异(P<0.05),Spearman相关性检验表明患者用药依从性与合理用药效能呈显著相关(MMAS-8显著正相关;ARMS显著负相关);二元Logistic回归影响因素结果显示患者的用药依从性与合理用药效能显著相关(ARMS:r=0.249,OR=1.282;MMAS-8:r=-1.417,OR=0.242);受试者工作特征曲线(ROC曲线)检验结果显示,与MMAS-8相比(AUC=0.155,P<0.001,95%CI:0.121~0.189),ARMS评分具有较高的特异性和敏感性(AUC=0.851,P<0.001,95%CI:0.818~0.885),其约登指数值为16,理论敏感度80.5%、特异性77.6%;该风险预测模型在验证人群中的灵敏度为96.3%、特异性为73.9%、准确率为86.0%,Kappa一致性检验结果显示该风险预测模型与实际情况存在较高一致性。结论相比MMAS-8量表,ARMS量表不仅更适合老年糖尿病患者用药依从性的评估,还可以准确预判患者是否存在合理用药效能不足的情况,可应用于中国老年2型糖尿病患者用药依从性及合理用药管理能力的评估。展开更多
目的:分析服用利伐沙班后的出血不良反应与凝血指标和出血风险因素的相关性,以提高其临床用药的安全性。方法:回顾性分析2018年12月至2019年12月复旦大学附属华东医院服用利伐沙班的176例住院患者资料,对可能引起出血不良反应的危险因...目的:分析服用利伐沙班后的出血不良反应与凝血指标和出血风险因素的相关性,以提高其临床用药的安全性。方法:回顾性分析2018年12月至2019年12月复旦大学附属华东医院服用利伐沙班的176例住院患者资料,对可能引起出血不良反应的危险因素进行单因素及Logistic回归分析,并在此基础上建立出血风险预测模型。结果:85例(48.30%)存在出血不良反应,其中实际观察到的出血不良反应39例,隐匿性出血不良反应46例。Logistic回归分析结果显示,凝血酶原时间(prothombin time,PT)、性别、联用非甾体抗炎药(NSAIDs)/抗血小板药物等4个影响因素对利伐沙班致出血不良反应有显著性影响(P<0.05)。进一步得到出血风险联合预测因子Y=-15.087+1.115×XPT-1.468×X性别+1.645×X联合NSAIDs+1.395×X联合抗血小板药物,其ROC曲线的AUC值为0.880,表明具有较好的预测能力。约登指数计算结果显示PT值超过12.75 s (灵敏度为0.762,特异度为0.725)易出现出血不良反应事件。结论:在服用利伐沙班时应加强患者出血风险因素的评估,以保证临床用药的安全性。展开更多
文摘目的评估续配和服药依从性量表(Adherence to Refills and Medications Scale,ARMS)在中国老年2型糖尿病住院患者中的应用,并构建以用药依从性评价预测老年2型糖尿病患者合理用药效能的诊断模型。方法对2018年7月-2019年1月于复旦大学附属华东医院内分泌病房住院的老年2型糖尿病患者进行访视,在患者入院24 h内进行8项Morisky用药依从性量表(MMAS-8)、ARMS量表以及合理用药效能量表(SEAMS)评估,并进行统计分析。结果研究共纳入505名患者,其中合理用药效能充足组161人(31.9%)、效能不足组344人(68.1%);两组患者在性别、病程、MMAS-8评分和ARMS评分上均有显著性差异(P<0.05),Spearman相关性检验表明患者用药依从性与合理用药效能呈显著相关(MMAS-8显著正相关;ARMS显著负相关);二元Logistic回归影响因素结果显示患者的用药依从性与合理用药效能显著相关(ARMS:r=0.249,OR=1.282;MMAS-8:r=-1.417,OR=0.242);受试者工作特征曲线(ROC曲线)检验结果显示,与MMAS-8相比(AUC=0.155,P<0.001,95%CI:0.121~0.189),ARMS评分具有较高的特异性和敏感性(AUC=0.851,P<0.001,95%CI:0.818~0.885),其约登指数值为16,理论敏感度80.5%、特异性77.6%;该风险预测模型在验证人群中的灵敏度为96.3%、特异性为73.9%、准确率为86.0%,Kappa一致性检验结果显示该风险预测模型与实际情况存在较高一致性。结论相比MMAS-8量表,ARMS量表不仅更适合老年糖尿病患者用药依从性的评估,还可以准确预判患者是否存在合理用药效能不足的情况,可应用于中国老年2型糖尿病患者用药依从性及合理用药管理能力的评估。
文摘目的:分析服用利伐沙班后的出血不良反应与凝血指标和出血风险因素的相关性,以提高其临床用药的安全性。方法:回顾性分析2018年12月至2019年12月复旦大学附属华东医院服用利伐沙班的176例住院患者资料,对可能引起出血不良反应的危险因素进行单因素及Logistic回归分析,并在此基础上建立出血风险预测模型。结果:85例(48.30%)存在出血不良反应,其中实际观察到的出血不良反应39例,隐匿性出血不良反应46例。Logistic回归分析结果显示,凝血酶原时间(prothombin time,PT)、性别、联用非甾体抗炎药(NSAIDs)/抗血小板药物等4个影响因素对利伐沙班致出血不良反应有显著性影响(P<0.05)。进一步得到出血风险联合预测因子Y=-15.087+1.115×XPT-1.468×X性别+1.645×X联合NSAIDs+1.395×X联合抗血小板药物,其ROC曲线的AUC值为0.880,表明具有较好的预测能力。约登指数计算结果显示PT值超过12.75 s (灵敏度为0.762,特异度为0.725)易出现出血不良反应事件。结论:在服用利伐沙班时应加强患者出血风险因素的评估,以保证临床用药的安全性。
