【摘 要】
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吸入剂使用的正确性影响COPD的治疗效果。较高不良吸入的发生是COPD治疗不佳的主要原因之一。识别不良吸入的高风险人群,早期开展针对性的健康宣教是降低不良吸入的有效手段。然而,迄今为止,临床仍缺乏COPD不良吸入风险的预警模型的研究。目的:通过建立和选择COPD患者不良吸入风险预警模型,并将其嵌入不良吸入管理平台,为临床提供可用的呼吸慢病管理工具,降低不良吸入风险的发生。方法:使用国内外数据库就C
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吸入剂使用的正确性影响COPD的治疗效果。较高不良吸入的发生是COPD治疗不佳的主要原因之一。识别不良吸入的高风险人群,早期开展针对性的健康宣教是降低不良吸入的有效手段。然而,迄今为止,临床仍缺乏COPD不良吸入风险的预警模型的研究。目的:通过建立和选择COPD患者不良吸入风险预警模型,并将其嵌入不良吸入管理平台,为临床提供可用的呼吸慢病管理工具,降低不良吸入风险的发生。方法:使用国内外数据库就COPD患者吸入技术错误率及影响因素进行检索,STATA15.1和Rev Man5.3软件对纳入文献进行定量、敏感性及亚组分析。采用横断面设计,纳入COPD并使用吸入剂治疗的患者作为研究对象,收集患者的人口学特征、生活方式和疾病相关资料进行描述性统计并构成数据集。将整个数据集平均分为5份,4份为训练集,1份为测试集。其次,使用4种缺失值填充方法（不填充、简单填充、随机森林填充、改良随机森林填充）和3种特征筛选方法（不筛选、Lasso筛选、Bortua筛选）实施数据预处理。训练集与测试集分别用于模型建立和最佳模型选择。十折交叉验证和Bootstrapping算法用于模型验证。最后,依据评价指标（ROC曲线、AUC、准确率、召回率、精确率、和F1值）选择最佳模型,用于构建不良吸入风险预测平台。结果:1.本文共纳入文献21篇,共有16575例患者,Meta分析结果表明,76%的患者至少出现一个吸入技术错误,计量吸入剂技术错误率67%,95%CI（0.57,0.77）;干粉吸入剂66%,95%CI（0.57,0.74）;软雾化吸入剂技术错误的率51%,95%CI（0.38,0.64）。文化程度和COPD病程时长是患者不良吸入的影响因素。2.横断面调查的308份有效问卷中,男性243人（78.90%）,女性65人（21.10%）,平均年龄66.7±9.17岁,最小为27岁,最大为85岁。总不良吸入发生率为43.80%,其中,干粉吸入剂不良吸入发生率为41.45%,压力定量吸入剂不良吸入发生率为47.17%,软雾化吸入剂不良吸入剂发生率为61.90%。其中“吸入中未充分吸气”,“吸入前未充分呼气”,“吸入后屏气时间短”为患者存在吸入剂使用的主要技术错误。3.横断面调查获得含有33个特征变量的308名有效患者数据,通过缺失值填充与变量特征选择后得到12个不同数据集。重要特征变量汇总分析可知,吸入剂便利性、文化程度、吸入剂依从性、吸入剂满意度偏好、过去一年急性加重次数、吸入剂数量、年龄是模型构建的主要指标。12种数据集分别与18种机器学习算法构建了216个模型。在216个模型中,集成学习模型平均AUC最大为0.844±0.058,95%CI（0.843-0.845）。在预测性能方面,各算法获得的机器学习模型差异有统计学意义（P＜0.0001）。简单填充、Lasso筛选的集成学习模型和随机森林填充、Lasso筛选的集成学习模型评估指标结果相同且表现最佳,AUC:0.8693,准确率:83.87%,召回率:74.07%,精确率:86.96%,F1值0.8。基于最佳模型算法及参数,该平台前端使用渐进式Java Script框架Vue.js和Element,后端使用Python的Flask框架,构建吸入剂不良风险预测平台。结论:本研究建立COPD患者不良吸入风险预警模型及其应用平台,通过将风险模型可视化,使患者和医务人员可在多种场景中运用,从而降低不良风险发生率,为临床吸入剂宣教提供参考与指导。
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