Application of Logistic Regression and Decision Tree Model in Prediction of Adverse Reactions of Iodinated Contrast Medium
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摘要:
目的 采用Logistic回归与决策树模型分析碘造影剂(iodinated contrast medium,ICM)不良反应影响因素。 方法 不良反应组为2019年1月至2023年8月期间在云南省阜外心血管病医院行CT检查使用ICM并出现不良反应的患者129例,对照组为同期使用ICM未发生不良反应的患者135例,将单因素分析中有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归和决策树模型,提取引起不良反应的影响因素并进行分析。 结果 Logistic回归结果显示BMI、过敏史和肾功能不全是发生ICM不良反应的影响因素(P < 0.05),预测模型为Lggit(P) = 0.123×BMI+1.684×过敏史+2.551×肾功能不全−3.652;决策树分析筛选出3个风险变量,包括过敏史、肾功能不全和ICM种类,其中过敏史是最主要的影响因素。 结论 通过运用Logistic 回归和决策树模型预测不良反应的影响因素并将研究转变为了避免不良反应发生的主动预测,对患者安全用药有参考价值。 -
关键词:
- 碘造影剂 /
- 不良反应 /
- Logistic回归 /
- 决策树模型
Abstract:Objective Logistic regression and decision tree model were used to analyze the influencing factors of adverse reactions of iodine contrast agents. Methods The adverse reaction group consisted of 129 patients who underwent CT examination using ICM and had adverse reactions from January 2019 to August 2023 in Fuwai Yunnan Hospital. The control group consisted of 135 patients who did not have adverse reactions during the same period using ICM. The variables with statistical significance in the univariate analysis were incorporated into multi-factor Logistic regression and decision tree model to extract and analyze the influencing factors causing adverse reactions. Results Logistic regression showed that BMI, allergic history, and renal insufficiency were the influencing factors of ICM (P < 0.05). The prediction model was: Lggit (P) = 0.123×BMI+1.684×allergy history + 2.551×renal insufficiency −3.652. Decision tree analysis screened out three risk variables, including allergy history, renal insufficiency and ICM type, among which allergy history was the most important influencing factor. Conclusion Logistic regression and the decision tree model can predict the influencing factors of adverse reactions and transform the study into an active prediction to avoid adverse reactions, it has reference value for the safe drug use of patients. -
Key words:
- Iodinated contrast medium /
- Adverse reactions /
- Logistic regression /
- Decision tree model
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碘造影剂(iodinated contrast medium,ICM)是为增强显影效果在CT扫描中最常使用的检查药物,全世界每年有上亿人次使用[1]。虽然低渗型和等渗型非离子型ICM的问世显著降低了其不良反应发生率[2],但是ICM所导致的不良反应仅次于抗癌药,排在第二位[3]。据报道,临床常用的非离子型ICM不良反应的发生率为0. 34%~1.52%,严重不良反应的发生率为0. 01%[4-6],且有发生严重的致死亡的可能性[7-8],因此对ICM的不良反应进行预测尤为重要。
国内外虽然对ICM不良反应发生的危险因素有相关研究,但研究的因素不全面,且很少有剂量、合并用药方面的研究。本研究旨在通过文献调研对有意义的独立危险因素进行进一步的汇总分析,且首次运用Logistic回归与决策树预测模型结合的方式对真实世界中ICM的不良反应风险进行预测,从而为检查前发现ICM不良反应高危人群并尽早干预提供参考。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
回顾性分析2019年1月至2023年8月期间在云南省阜外心血管病医院行CT检查且使用ICM患者的数据,检查共计44 624例。研究对象纳入标准:(1)行CT检查且使用ICM的患者;(2)ICM不良反应的判断标准符合《碘对比剂使用指南》[9]中的规定;(3)ICM使用前经过37 ℃预热。排除标准:(1)ICM使用前未经过37 ℃预热的患者;(2)合并严重系统性疾病的患者;(3)资料不全的患者。出现不良反应的患者165例,排除不符合标准的36例,共计纳入129例作为不良反应组,同时利用SPSS随机抽样出未发生不良反应的137例,排除不符合标准的2例,其余135例作为对照组。本研究已通过云南省阜外心血管病医院伦理委员会审批(2024-010-01)。
1.2 数据收集
统计资料包含患者一般资料以及通过文献调研[10-12]对既往报道中有意义的独立危险因素进行汇总后确定,包括患者性别、年龄、BMI、血钾、肌酐、用药时间、ICM种类、既往史(过敏史、吸烟史、饮酒史)、伴发疾病(有无高血压、糖尿病、高脂血症、冠脉疾病、高尿酸血症、肝功能异常、肾功能异常)、合并用药(阿司匹林、α受体阻断剂、β受体阻滞剂、ACEI/ARB)。由2位独立的专职人员从医院信息化管理系统中提取患者相关信息。
1.3 统计学处理
数据通过Excel进行整理并由SPSS 24.0统计软件进行处理。计量资料用“中位数(四分位数)[M(P25,P75)] ”表示,选择秩和检验;计数资料用“比值比[n(%)]”表示,选择χ2检验;P < 0.05为差异有统计学意义。将单因素中具有统计学意义的因素纳入多因素Logistic回归分析,建立Logistic回归模型。
以是否发生不良反应为因变量,将单因素分析中有统计学意义的因素作为自变量,采用SPSS 24.0软件进行决策树分析。条件设定选项中父节点最小个案数为25,子节点最小个案数为5。
2. 结果
2.1 ICM不良反应基本情况
不良反应组包括男性76例,女性53例,平均年龄(52.81±1.35)岁。对照组包括男性85例,女性50例,平均年龄(50.61±1.85)岁。
44624 例使用ICM检查的患者中有166例发生不良反应,不良反应发生率为0.37%,其中碘海醇为0.21%,碘帕醇为0.40%,碘克沙醇为0.27%,碘普罗胺为0.63%。2.2 ICM不良反应影响因素的单因素分析
结果显示不良反应组与对照组间性别、年龄、血钾、肌酐、用药时间、吸烟史、饮酒史、伴发疾病(有无高血压、糖尿病、高脂血症、冠脉疾病、高尿酸血症、肝功能不全)、合并用药(阿司匹林、β受体阻滞剂、ACEI/ARB)差异无统计学意义(P > 0.05)。2组间BMI、ICM种类、过敏史、伴发肾功能不全、合用α受体阻断剂,差异有统计学意义(P < 0.05),见表1。
变量 n 不良反应组(n = 129) 对照组(n = 135) χ2/Z P 性别 男 161 76(58.9) 85(63.0) 0.454 0.500 女 103 53(41.1) 50(37.0) 年龄(岁) 264 53(43,66) 55(46,67) 0.326 0.568 BMI(kg/m2) 259 24.49(22.14,26.57) 23.12(20.05,25.32) 12.107 0.001* 血钾(mmol/L) 261 4.03(3.80,4.26) 4.07(3.85,4.30) 1.493 0.222 肌酐(μmol/L) 260 75.8(61.5,90.4) 73.4(59.8,87.9) 0.956 0.328 用药时间 第一季度 37 16(12.40) 21(15.56)
7.725
0.052第二季度 66 25(19.38) 41(30.37) 第三季度 89 53(41.09) 36(26.67) 第四季度 72 35(27.13) 37(27.41) ICM种类 碘海醇 145 61(47.29) 84(62.22)
16.973
0.001*碘克沙醇 20 13(10.08) 7(5.19) 碘帕醇 45 17(13.18) 28(20.74) 碘普罗胺 54 38(29.46) 16(11.85) 过敏史 有 62 48(37.21) 14(10.37) 26.443 < 0.001* 无 202 81(62.79) 121(89.63) 吸烟史 有 105 51(39.53) 54(40.0) 0.006 0.938 无 159 78(60.47) 81(60.0) 饮酒史 有 60 32(24.81) 28(20.74) 无 204 97(75.19) 107(79.26) 高血压 有 138 75(58.14) 63(46.67) 3.480 0.062 无 126 54(41.86) 72(53.33) 糖尿病 有 43 16(12.40) 27(20.0) 无 221 113(87.60) 108(80.0) 高血脂 有 129 65(50.39) 64(47.41) 0.234 0.628 无 135 64(49.61) 71(52.59) 冠脉疾病 无 132 69(53.49) 63(46.67) 1.228 0.268 有 132 60(46.51) 72(53.33) 高尿酸血症 有 73 36(27.91) 37(27.41) 0.008 0.928 无 191 93(72.09) 98(72.59) 肝功能不全 有 2 2(1.55) 0(0) 2.109 0.146 无 262 127(98.45) 135(100) 肾功能不全 有 12 11(8.53) 1(0.74) 9.218 0.002* 无 252 118(91.47) 134(99.26) 合用阿司匹林 有 101 43(33.33) 58(42.96) 2.590 0.108 无 163 86(66.67) 77(57.04) 合用α受体阻断剂 有 4 4(3.10) 0(0) 4.250 0.039* 无 260 125(96.90) 135(100) 合用β受体阻滞剂 有 95 41(31.78) 54(40) 1.934 0.164 无 169 88(68.22) 81(60) 合用ACEI/ARB 有 76 33(25.58) 43(31.85) 1.265 0.261 无 188 96(74.42) 92(68.15) *P < 0.05。 2.3 ICM不良反应影响因素的多因素Logistic分析
以是否发生ICM不良反应作为因变量(1: 发生;0: 未发生),根据单因素分析结果,将P < 0.05的变量设为自变量(自变量赋值见表2)进行多因素Logistic分析。结果共筛选出3个独立影响因素,包括BMI、过敏史和肾功能不全,见表3。结果显示BMI值越高,患者发生ICM不良反应的可能性越大;有过敏史的患者发生ICM不良反应的危险性是无过敏史患者的5.387倍(95%CI:2.689~10.791);伴有肾功能不全患者发生ICM不良反应的危险性是无肾功能不全患者的12.822倍(95%CI:1.541~106.664)。患者使用ICM发生不良反应的预测模型为:Lggit(P) = 0.123 × BMI+ 1.684 ×过敏史+ 2.551 ×肾功能不全−3.652,其中P为不良反应发生的概率。
自变量 赋值方式 ICM种类 碘海醇 = 1,碘克沙醇 = 2,碘帕醇 = 3,碘普罗胺 = 4 过敏史 否 = 0,是 = 1 肾功能不全 否 = 0,是 = 1 变量 β S.E. Waldχ2 P OR 95%CI BMI 0.123 0.040 9.595 0.002* 1.131 1.046~1.223 ICM种类 0.107 0.121 0.782 0.377 1.113 0.878~1.412 过敏史 1.684 0.354 22.575 < 0.001* 5.387 2.689~10.791 肾功能不全 2.551 1.081 5.571 0.018* 12.822 1.541~106.664 常量 −3.652 0.897 16.570 < 0.001* 0.026 − *P < 0.05。 2.4 ICM不良反应影响因素的决策树分析结果
将单因素分析中有统计学意义的因素BMI、ICM种类、过敏史、伴发肾功能不全、合用α受体阻断剂纳入决策树分析。建立的ICM不良反应影响因素的决策树模型共6个节点,4个终节点,树的深度为3,见图1。与ICM不良反应相关的因素依次为过敏史、肾功能不全和ICM种类。
本研究决策树模型共生成4条规则:(1)有过敏史患者,ICM不良反应发生率为78.0%;(2) 无过敏史,肾功能不全患者,ICM不良反应发生率为87.5%;(3)无过敏史,无肾功能不全,使用碘帕醇或碘海醇或碘克沙醇的患者,ICM不良反应发生率为31.1%;(4)无过敏史,无肾功能不全,使用碘普罗胺注射液的患者,ICM不良反应发生率为59.5%。
3. 讨论
目前,国内外对于ICM不良反应的研究方法大多集中在Logistic回归研究,既往报道的影响ICM不良反应的因素主要包括患者年龄、性别、过敏史、哮喘史、ICM类型,有文献中[13]还纳入了剂量、种族和CT类型,但缺少心血管合并用药相关数据。本研究首次运用多因素Logistic回归模型与决策树模型,同时利用心血管专科医院优势纳入了多项合并用药。
3.1 Logistic回归与决策树模型分析
本研究建立了多因素Logistic回归模型与决策树模型,共同对ICM不良反应的影响因素进行预测。最初,单因素分析结果中有统计学意义的因素为BMI、ICM种类、过敏史、伴发肾功能不全、合用α受体阻断剂。其中过敏史和伴发肾功能不全均在多因素Logistic回归与决策树模型2种分析方法中出现,说明两者对不良反应的发生有重要意义,合用α受体阻断剂均未在2种分析方法中再出现。BMI和ICM种类-在多因素Logistic回归和决策树模型中差异均有统计学意义(P < 0.05)。Logistic回归与决策树模型在实际计算中有明显差异[14],因为Logistic回归对整体关系的拟合较好,注重体现线性关系,但容易受到极端值的影响。而决策树使用的是分割验证法,能更深入的了解数据细节[15]并给出预测概率。因此,综合以上2种方法,BMI和ICM种类均可列为ICM不良反应的独立危险因素。
3.2 ICM不良反应独立危险因素分析
3.2.1 过敏史
决策树模型提示,既往有过敏史(包括药物、食物、花粉等)是ICM不良反应中最重要的危险因素。而国内外多项研究均显示,过敏史是ICM急性不良反应的高危人群[16-17],尤其是有ICM过敏史的患者不良反应发生率比没有ICM过敏史的患者高约20倍。一些研究还提出伴随食物过敏史(尤其是贝类和海鲜)或药物过敏史的患者也是ICM超敏反应的高危人群[18-19],其机制可能与IgE介导的I型超敏反应有关[20]。因此过敏史可作为高危患者被引起重视,检查前可预先使用糖皮质激素或抗组胺药H1受体阻断剂来预防不良反应[21]。
3.2.2 肾功能不全
本研究显示,合并慢性肾功能不全患者更易发生ICM不良反应,而最终引起的反应不一定是肾功能损伤,也有可能是皮疹、瘙痒、呼吸困难等。虽然造影剂肾病多有报道,但本项研究提示不良反应组与对照组相比肌酐值差异无统计学意义(P > 0.05)。因此,肾功能正常患者不必对ICM引起肾功能损伤相关不良反应有过度的担心,而合并肾功能不全患者应引起重视。中华医学放射学分会《碘造影剂使用指南》[9]和欧洲泌尿放射学会的《造影剂使用指南》[22] 也将慢性肾功能不全列为了ICM不良反应的主要危险因素。
3.2.3 用药剂量
因为本研究医院根据患者BMI来计算用药剂量,实际上BMI在侧面反映的是ICM的使用剂量。目前对于ICM使用剂量与不良反应之间关系的相关研究较少。即使较小剂量的ICM也可发生不良反应,但本研究发现事实上ICM的发生与用药剂量有关,增加ICM的使用剂量会增加不良反应发生的风险。
3.2.4 ICM种类
本研究提示碘普罗胺是ICM不良反应的危险因素,相较碘海醇、碘帕醇、碘克沙醇的不良反应发生率高。该结果与An J[23]、林小玲[10]、冉超等[24]的研究结果一致,其中An J对11 712 796例使用ICM的患者进行了统计,发现碘普罗胺的不良反应发生率为0.59%,高于碘海醇(0.01%)和碘帕醇(0.3%),与本研究中碘普罗胺发生率0.63%相似,其具体原因不清,可能与其预热效果、粘度、水溶性等有关。
综上所述,Logistic回归与决策树模型可以为ICM不良反应预测提供参考。有过敏史及伴有肾功能不全患者应作为高危因素,在检查前排查,必要时预防应用糖皮质激素或抗组胺药。对于有过敏史或肾功能不全的患者应尽量避免选用碘普罗胺,检查过程中适当减少ICM用量可降低不良反应的发生。本研究通过回顾性预测因素的研究转变为了避免不良反应发生的主动预测,对患者安全用药有参考价值。
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表 1 不良反应组与对照组单因素分析结果[n(%)/M(P25,P75)]
Table 1. Results of one-way analysis of variance between adverse reaction group and control group [n(%)/M(P25,P75)]
变量 n 不良反应组(n = 129) 对照组(n = 135) χ2/Z P 性别 男 161 76(58.9) 85(63.0) 0.454 0.500 女 103 53(41.1) 50(37.0) 年龄(岁) 264 53(43,66) 55(46,67) 0.326 0.568 BMI(kg/m2) 259 24.49(22.14,26.57) 23.12(20.05,25.32) 12.107 0.001* 血钾(mmol/L) 261 4.03(3.80,4.26) 4.07(3.85,4.30) 1.493 0.222 肌酐(μmol/L) 260 75.8(61.5,90.4) 73.4(59.8,87.9) 0.956 0.328 用药时间 第一季度 37 16(12.40) 21(15.56)
7.725
0.052第二季度 66 25(19.38) 41(30.37) 第三季度 89 53(41.09) 36(26.67) 第四季度 72 35(27.13) 37(27.41) ICM种类 碘海醇 145 61(47.29) 84(62.22)
16.973
0.001*碘克沙醇 20 13(10.08) 7(5.19) 碘帕醇 45 17(13.18) 28(20.74) 碘普罗胺 54 38(29.46) 16(11.85) 过敏史 有 62 48(37.21) 14(10.37) 26.443 < 0.001* 无 202 81(62.79) 121(89.63) 吸烟史 有 105 51(39.53) 54(40.0) 0.006 0.938 无 159 78(60.47) 81(60.0) 饮酒史 有 60 32(24.81) 28(20.74) 无 204 97(75.19) 107(79.26) 高血压 有 138 75(58.14) 63(46.67) 3.480 0.062 无 126 54(41.86) 72(53.33) 糖尿病 有 43 16(12.40) 27(20.0) 无 221 113(87.60) 108(80.0) 高血脂 有 129 65(50.39) 64(47.41) 0.234 0.628 无 135 64(49.61) 71(52.59) 冠脉疾病 无 132 69(53.49) 63(46.67) 1.228 0.268 有 132 60(46.51) 72(53.33) 高尿酸血症 有 73 36(27.91) 37(27.41) 0.008 0.928 无 191 93(72.09) 98(72.59) 肝功能不全 有 2 2(1.55) 0(0) 2.109 0.146 无 262 127(98.45) 135(100) 肾功能不全 有 12 11(8.53) 1(0.74) 9.218 0.002* 无 252 118(91.47) 134(99.26) 合用阿司匹林 有 101 43(33.33) 58(42.96) 2.590 0.108 无 163 86(66.67) 77(57.04) 合用α受体阻断剂 有 4 4(3.10) 0(0) 4.250 0.039* 无 260 125(96.90) 135(100) 合用β受体阻滞剂 有 95 41(31.78) 54(40) 1.934 0.164 无 169 88(68.22) 81(60) 合用ACEI/ARB 有 76 33(25.58) 43(31.85) 1.265 0.261 无 188 96(74.42) 92(68.15) *P < 0.05。 表 2 ICM不良反应的变量赋值
Table 2. Variable assignment of ICM adverse reactions
自变量 赋值方式 ICM种类 碘海醇 = 1,碘克沙醇 = 2,碘帕醇 = 3,碘普罗胺 = 4 过敏史 否 = 0,是 = 1 肾功能不全 否 = 0,是 = 1 表 3 多因素Logistic回归分析
Table 3. Multivariate Logistic regression analysis
变量 β S.E. Waldχ2 P OR 95%CI BMI 0.123 0.040 9.595 0.002* 1.131 1.046~1.223 ICM种类 0.107 0.121 0.782 0.377 1.113 0.878~1.412 过敏史 1.684 0.354 22.575 < 0.001* 5.387 2.689~10.791 肾功能不全 2.551 1.081 5.571 0.018* 12.822 1.541~106.664 常量 −3.652 0.897 16.570 < 0.001* 0.026 − *P < 0.05。 -
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