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血小板输注是广泛用于预防和治疗各种PLT减少或功能障碍导致出血的重要临床措施,是提高病人(特别是血液疾病与肿瘤病人)血小板计数最为快速有效的方法[1-2]。有报道[3-4]指出,临床上推荐对血小板低下的病人进行预防性血小板输注,目前血液病病人中有近67%接受过输注。但是临床中部分输注的病人会出现输注无效或耐受等现象,即血小板输注无效(platelet transfusion refractoriness,PTR),血小板输注并不是对所有病人都有效,输注无效的发生率在某些病例中可达50%甚至更高。既往研究引起血小板输注效果影响因素较多,主要分为非免疫性因素和免疫性因素。非免疫性因素主要包括病人本身因素如发热、感染、脾肿大、弥散性血管内凝血等,有研究[1]表明脾肿大病人较脾正常病人血小板输注有效率降低。涉及的免疫性因素,如反复输注血小板容易引起血小板抗体产生等。临床上,对如何分析不同病人血小板输注疗效的影响因素及探究提高血小板输注有效率的研究亦有报道[5],但是缺少疗效预测模型的构建,研究对临床实践指导有限。故本研究通过分析2016-2021年本院病人治疗过程中的病人情况、血小板输注情况,对病人输注疗效、发生PTR的影响因素进行探究,并构建疗效预测模型和验证,为指导临床合理使用血小板提供一定的参考,现作报道。
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纳入分析的血液疾病或肿瘤疾病病人共200例,共输注单采血小板次数为384例次,有效次数为302例次(输注24hCCI≥4.5×109/L),有效率为77.80%。200例病人血小板输注有效例数为150例(73.80%)。384例次中91例次为1人1次输注,其余为1人多次输注,中位输注次数为2次,血小板输注最多的是12次。150例输注有效组病人共输注血小板298次,平均每例病人输注血小板2.0次;50例无效组病人共输注血小板86次,人均1.5次;输注有效组病人输注次数高于无效组病人(Z=-4.64,P < 0.01)。
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对病人输注血小板疗效的临床特征进行单因素分析显示,有效组和无效组年龄、性别、原发疾病差异方面差异均无统计学意义(P>0.05),血型、脾脏状况、输注前血小板计数值、输注次数在2组间差异均有统计学意义(P < 0.05~P < 0.01)(见表 1)。
分组 n 年龄/岁 男 女 血型 原发疾病 脾脏状况 输注前血小板计数(×109/L) 血小板输注次数 A AB B O 血液疾病 实体肿瘤 正常 肿大 ≤3 >3 有效组 298 59.2±11.8 167 131 101 21 74 102 196 102 287 11 15.0±4.3 192 36 无效组 86 59.0±15.2 48 38 17 3 37 29 52 34 58 28 12.3±4.4 102 53 χ2 — 0.06* 0.01 11.27 0.43 59.93 5.23* 17.10 P — >0.05 >0.05 < 0.05 >0.05 < 0.01 < 0.01 < 0.01 *示t值 表 1 血小板输注疗效的单因素分析
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对单因素分析有统计学意义的潜在影响因素进行多因素logistics回归分析,因变量输注疗效设置为有效=1,无效=2,自变量依次为血型(A型为指示变量)、脾脏状况(脾大=1,正常=2)、输注前血小板计数值(实际值)、输注次数(≤3=1,>3=2)。结果显示,非免疫性因素血型、脾脏大、输注前低血小板计数值、输注次数>3次是输注无效的独立影响因素(P < 0.05~P < 0.01)(见表 2)。
影响因素 B Waldχ2 P OR(95%CI) 血型 A — 10.08 < 0.05 — AB 0.155 0.04 >0.05 1.167(0.276~4.931) B 1.088 9.02 < 0.01 2.968(1.459~6.037) O 0.378 1.03 >0.05 1.459(0.703~3.025) 脾脏情况 -2.910 44.50 < 0.01 0.054(0.023~0.128) 输注前血小板计数 -0.119 13.32 < 0.01 0.888(0.833~0.947) 输注次数 1.257 17.68 < 0.01 3.516(1.957~6.319) 常数项 3.453 11.91 < 0.01 — 表 2 血小板输注疗效的logistics回归分析
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在logistics回归分析界面,将血型(A型为指示变量)、脾脏情况(脾大=1,正常=2)、输注前血小板计数、输注次数代入covariates中,疗效(有效=1,无效=2)代入Dependent中,运行程序后得完成预测模型的建立,模型为Logit(P)=3.453+1.088(B)-2.910×脾脏情况-0.119×输注前血小板计数+1.257×输注次数,并生成该模型下的预测值PRE_1, 将预测值PRE_1和疗效2组变量绘制ROC曲线,结果显示AUC=0.828,>0.75,95%CI:0.781~0.875(见图 1), Hosmer-Lemeshow拟合优度好(χ2=9.83,P>0.05)。把2021年9-12月收集的28例病例运用于新建立的预测模型验证(n=28),绘制ROC曲线,结果显示AUC=0.782,>0.75,95%CI:0.616~0.948(见图 2),显示模型预测值与实际值AUC面积接近。
单采血小板输注疗效影响因素分析及预测模型构建
Analysis of the influencing factors of apheresis platelet transfusion efficacy and construction of prediction model
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摘要:
目的探讨临床进行单采血小板输注的效果及其影响因素,构建血小板输注疗效预测模型。 方法回顾性调查分析2016年1月至2021年8月输注血小板的病人治疗效果情况,根据输注是否有效进行分组,对血型、原发疾病、血小板输注次数、血小板计数及脾肿大情况等进行单因素分析,对血小板输注效果的独立影响因素采用logistic回归分析,对拟合疗效预测模型运用ROC进行评估。 结果200例病人共输注单采血小板次数为384例次,总输注有效率为77.80%。血小板输注疗效与病人的年龄、性别、原发疾病方面无相关性(P>0.05),logistics回归分析显示造成血小板输注无效的非免疫性危险因素有血型B(参照A型)、脾肿大、输注前血小板计数低、输注次数>3次(P < 0.05~P < 0.01);拟合的疗效预测模型AUC为0.828,95%CI:0.781~0.875;采用外部数据对新建立模型进行验证,AUC=0.782,95%CI:0.616~0.948。 结论临床上引起血小板输注无效的非免疫性危险因素较多;拟合的疗效预测模型具有较好的预测能力和效能,可指导临床科学合理使用血小板,提高血小板输注有效率及临床疗效。 Abstract:ObjectiveTo investigate the effects of apheresis platelet transfusion(PLT) in clinic and its influencing factors, and construct a prediction model of platelet transfusion efficacy. MethodsThe treatment effects of platelet transfusion on patients from January 2016 to August 2021 was retrospectively investigated and analyzed.The patients were grouped according to whether the infusion was effective or not.The blood type, primary disease, platelet transfusion times, platelet count and splenomegaly were analyzed using the univariate analysis method.The logistic regression analysis was used to analyze the independent influencing factors of platelet transfusion efficacy, and the ROC was used to evaluate the fitted therapeutic effect prediction model. ResultsThe total number of apheresis platelet infusion was 384 times in 200 patients, and the total effective rate of which was 77.80%.There were not correlation between platelet transfusion efficacy and patients′ age, gender and primary disease(P>0.05).The results of logistic regression analysis showed that the non-immune risk factors of platelet transfusion refractoriness included the blood group B(referring to type A), splenomegaly, low platelet count before transfusion and infusion times >3 times(P < 0.05 to P < 0.01).The AUC of the fitted efficacy prediction model was 0.828, 95%CI: 0.781-0.875.The external data were used to verify the new model, the AUC=0.782, 95%CI: 0.616-0.948. ConclusionsClinically, there are many non-immune risk factors that cause platelet transfusion refractoriness.The fitted therapeutic effect prediction model has good predictive ability and efficacy, which can guide the rational use of platelets in clinic, and improve the effective rate of platelet transfusion and clinical efficacy. -
Key words:
- platelet transfusion /
- transfusion efficacy /
- influencing factor /
- prediction model
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表 1 血小板输注疗效的单因素分析
分组 n 年龄/岁 男 女 血型 原发疾病 脾脏状况 输注前血小板计数(×109/L) 血小板输注次数 A AB B O 血液疾病 实体肿瘤 正常 肿大 ≤3 >3 有效组 298 59.2±11.8 167 131 101 21 74 102 196 102 287 11 15.0±4.3 192 36 无效组 86 59.0±15.2 48 38 17 3 37 29 52 34 58 28 12.3±4.4 102 53 χ2 — 0.06* 0.01 11.27 0.43 59.93 5.23* 17.10 P — >0.05 >0.05 < 0.05 >0.05 < 0.01 < 0.01 < 0.01 *示t值 表 2 血小板输注疗效的logistics回归分析
影响因素 B Waldχ2 P OR(95%CI) 血型 A — 10.08 < 0.05 — AB 0.155 0.04 >0.05 1.167(0.276~4.931) B 1.088 9.02 < 0.01 2.968(1.459~6.037) O 0.378 1.03 >0.05 1.459(0.703~3.025) 脾脏情况 -2.910 44.50 < 0.01 0.054(0.023~0.128) 输注前血小板计数 -0.119 13.32 < 0.01 0.888(0.833~0.947) 输注次数 1.257 17.68 < 0.01 3.516(1.957~6.319) 常数项 3.453 11.91 < 0.01 — -
[1] 龚道方, 龙海波, 刘昭国, 等. 临床276例次单采血小板输注效果及相关因素分析[J]. 临床输血与检验, 2018, 20(4): 365. doi: 10.3969/j.issn.1671-2587.2018.04.009 [2] 卢信彤. 我国血小板输注阈值研究的meta分析[J]. 临床输血与检验, 2018, 20(5): 470. doi: 10.3969/j.issn.1671-2587.2018.05.006 [3] 张敏敏, 肖翡, 李娟, 等. 血小板输注疗效影响因素探究及其与预后的关系[J]. 暨南大学学报(自然科学与医学版), 2020, 41(4): 351. [4] 温丽玲, 余卓丽, 梁惠兰, 等. 英国血小板输注应用指南主要推荐及其启示[J]. 中国输血杂志, 2018, 31(4): 440. [5] 胡婷婷, 王诗铭, 王希文, 等. 肿瘤患者输注血小板发生不良反应影响因素分析[J]. 临床输血与检验, 2021, 23(4): 464. doi: 10.3969/j.issn.1671-2587.2021.04.012 [6] 李志静. 反复输注血小板的血液病患者输血疗效的分析[J]. 中国输血杂志, 2018, 31(3): 255. [7] 韩瑜, 杨帆, 焦立新, 等. 血小板输注效果和HF0K基因关联性研究[J]. 中国输血杂志, 2019, 32(5): 13. [8] 何作萍, 罗佩芳, 斌杨. 血小板输注疗效的影响因素分析[J]. 中国临床新医学, 2020, 13(8): 805. doi: 10.3969/j.issn.1674-3806.2020.08.16 [9] 唐浩, 桂嵘. 血小板输注疗效预测模型在血液肿瘤患者临床用血管理中的应用[J]. 临床输血与检验, 2017, 19(4): 313. doi: 10.3969/j.issn.1671-2587.2017.04.001 [10] WANG Q, YANG J, STEVENS L, et al. Research progress of platelet transfusion in China[J]. Transfusion Med Rev, 2017, 31(2): 113. doi: 10.1016/j.tmrv.2016.11.005 [11] 邱晓珊, 邱小兰. 血液病患者血小板输注的临床疗效及无效输注的相关危险因素[J]. 慢性病学杂志, 2021, 22(5): 757. [12] 刘洋, 崔若帅, 马春娅, 等. 血液病患者血小板输注效果对比及无效原因分析[J]. 国际检验医学杂志, 2017, 38(13): 1836. doi: 10.3969/j.issn.1673-4130.2017.13.044 [13] 梁静, 刘雯, 叶海燕. 血小板输注无效患者血小板抗体阳性的相关因素研究[J]. 新疆医科大学学报, 2020, 43(6): 738. doi: 10.3969/j.issn.1009-5551.2020.06.012 [14] 黎敏, 姜伟, 杜慧, 等. 单采血小板输注疗效列线图预测模型的构建与评估[J]. 中国输血杂志, 2021, 34(6): 613. [15] 吴建松, 郭威, 朱海兵. 血液病患者输注单采血小板的疗效观察[J]. 国际检验医学杂志, 2013, 34(4): 490. doi: 10.3969/j.issn.1673-4130.2013.04.051