【摘 要】
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目的:本研究针对老年2型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus,T2DM）患者,了解探索该患者群体的潜在不适当用药（Potentially Inappropriate Medication,PIM）和药物不良反应（Adverse Drug Reaction,ADR）发生情况,分析PIM和ADR的潜在影响因素,并建立基于患者个体化特征的ADR预测模型。方法:收集2018年8月至20
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目的:本研究针对老年2型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus,T2DM）患者,了解探索该患者群体的潜在不适当用药（Potentially Inappropriate Medication,PIM）和药物不良反应（Adverse Drug Reaction,ADR）发生情况,分析PIM和ADR的潜在影响因素,并建立基于患者个体化特征的ADR预测模型。方法:收集2018年8月至2020年4月于四川省人民医院内分泌科和老年内分泌科住院的老年T2DM患者的医疗数据。经过数据收集和清洗,获得用于后续研究的基础数据集;随后,通过回顾性审查患者病历,对PIM和ADR的发生情况进行评价和记录,并对PIM和ADR的影响因素进行分析和讨论;最后,应用机器学习算法分别建立发生ADR和低血糖的预测模型,筛选出最佳模型,并对模型性能进行评价和验证。结果:1.共纳入1224名患者的医疗数据和259个患者特征。2.基于Beers标准和STOPP标准的PIM发生率分别是47.79%和65.11%;合并循环系统疾病、血液和造血系统用药、解热镇痛抗炎抗风湿及抗痛风药、泌尿系统用药、治疗精神障碍药、磺脲类降糖药、用药种数增加、高血压、出院带药数较多、查尔森合并症指数较高、糖尿病并发症及镁含量升高是PIM的风险因素,中成药和空腹血糖值较低是PIM的保护因素。3.发生ADR的患者有241例,发生率为19.69%,其中低血糖153例,占总ADR的63.49%;女性患者、调节水、电解质及酸碱平衡药、预混胰岛素和甘精胰岛素的使用是发生ADR的风险因素;睡眠情况越差、足动脉搏动情况越差、糖化血红蛋白越高和使用短效胰岛素是发生低血糖的风险因素。4.ADR的最佳预测模型是基于改良的随机森林数据填充、SMOTE上采样和Boruta特征筛选的集成学习模型（AUC=0.8601）;低血糖的最佳预测模型是基于改良的随机森林数据填充、Borderline-SMOTE上采样和Boruta特征筛选的集成学习模型（AUC=0.8553）。结论:本研究分析了老年T2DM患者发生PIM和ADR的影响因素,所建立的预测模型能够识别可能发生ADR和低血糖的老年T2DM患者,预测性能良好,为应对老年T2DM患者用药安全难题、开发临床安全用药的智能辅助工具提供一定理论基础和借鉴意义。
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