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使用倾向得分匹配法评估南京市耐多药结核病的影响因素

许可 丁松宁 杨晨 王荣 苗瑞芬 张大卫 张洪英 李晨

许可, 丁松宁, 杨晨, 王荣, 苗瑞芬, 张大卫, 张洪英, 李晨. 使用倾向得分匹配法评估南京市耐多药结核病的影响因素[J]. 中华疾病控制杂志, 2022, 26(3): 285-289. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.03.008
引用本文: 许可, 丁松宁, 杨晨, 王荣, 苗瑞芬, 张大卫, 张洪英, 李晨. 使用倾向得分匹配法评估南京市耐多药结核病的影响因素[J]. 中华疾病控制杂志, 2022, 26(3): 285-289. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.03.008
XU Ke, DING Song-ning, YANG Chen, WANG Rong, MIAO Rui-fen, ZHANG Da-wei, ZHANG Hong-ying, LI Chen. Evaluating the influential factors of multidrug-resistant tuberculosis using a propensity score matching method[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2022, 26(3): 285-289. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.03.008
Citation: XU Ke, DING Song-ning, YANG Chen, WANG Rong, MIAO Rui-fen, ZHANG Da-wei, ZHANG Hong-ying, LI Chen. Evaluating the influential factors of multidrug-resistant tuberculosis using a propensity score matching method[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2022, 26(3): 285-289. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.03.008

使用倾向得分匹配法评估南京市耐多药结核病的影响因素

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.03.008
基金项目: 

南京市卫健委医学重点科技发展项目 ZKX2019048

详细信息
    通讯作者:

    李晨, E-mail: 24143179@qq.com

  • 中图分类号: R52; R521

Evaluating the influential factors of multidrug-resistant tuberculosis using a propensity score matching method

Funds: 

Medical Key Science and Technology Development Project of Nanjing Municipal Health Commission ZKX2019048

More Information
  • 摘要:   目的  本研究旨在评价南京市耐多药结核病(multidrug-resistance tuberculosis, MDR-TB)的影响因素,为降低MDR-TB的发病率提供科学依据。  方法  对南京市2013年1月1日―2020年12月31日登记管理的6 649例MDR-TB可疑者进行筛查。通过中国疾病预防控制中心结核病管理系统查询患者一般信息,通过电子病历和电话调查跟踪患者治疗管理情况。描述279例MDR-TB和6 370例非MDR-TB的一般人口学特征,使用倾向得分匹配法1∶1匹配筛选出279例非MDR-TB。采用配对资料条件Logistic回归分析模型分析MDR-TB的影响因素。  结果  条件Logistic回归分析模型分析结果显示,既往二线抗结核药物使用史和抗结核药物不良反应史是MDR-TB发生的危险因素(OR=2.39, 95% CI: 1.46~3.93, P < 0.001; OR=3.90, 95% CI: 2.45~6.21, P < 0.001),初治患者、规律服药是MDR-TB发生的保护因素(OR=1.55, 95% CI: 1.02~2.34, P=0.038; OR=2.63, 95% CI: 1.69~4.07, P < 0.001)。  结论  MDR-TB对患者自身、家庭以及社会的危害极大,临床医疗机构和CDC要加强协作,提高患者的早期发现率和规范治疗管理率,从而控制MDR-TB的传播。
  • 图  1  匹配前后倾向得分直方图

    Figure  1.  Histograms of propensity scores before and after matching.

    表  1  匹配前两组患者一般人口学特征比较

    Table  1.   Comparison of general demographic characteristics between the two groups before matching

    人口学特征 耐多药[n(%)] a 非耐多药[n(%)] χ2 P
    性别 10.45 0.001
      男 222(4.7) 4 497(95.3)
      女 57(3.0) 1 873(97.0)
    年龄(岁) 25.73 < 0.001
       < 20 4(2.8) 137(97.2)
      20~ < 40 78(4.3) 1 740(95.7)
      40~ < 60 103(6.2) 1 566(93.8)
      ≥60 94(3.1) 2 927(96.9)
    户籍 3.32 0.068
      本地 187(3.9) 4 589(96.1)
      流动人口 92(4.9) 1 781(95.1)
    职业 80.39 < 0.001
      工人 136(2.8) 4 669(97.2)
      其他 143(7.8) 1 701(92.2)
      合计 279(4.2) 6 370(95.8)
    注:an表示耐多药组例数,(%)表示耐多药率。
    下载: 导出CSV

    表  2  匹配后耐多药组和非耐多药组间单因素分析

    Table  2.   Univariate analysis between the MDR group and non-MDR group after matching

    分析因素 耐多药(n=279) 非耐多药(n=279) χ2 P
      既往二线抗结核药物史 17.50 < 0.001
      一线 192 234
      一线和二线 87 45
    治疗分类
      初治患者 171 205 9.43 0.002
      复治患者 108 74
    规律服药
      是 151 217 34.76 < 0.001
      否 128 62
    药物不良反应 45.02 < 0.001
      有 145 68
      无 134 211
    下载: 导出CSV

    表  3  匹配后耐多药组和非耐多药组条件Logistic回归分析模型分析

    Table  3.   Condition Logistic regression analysis between the MDR-resistant group and non-MDR-resistant group after matching

    变量 β P OR值(95% CI)
    既往使用二线抗结核药物 0.87 < 0.001 2.39(1.46~3.93)
    初治患者 0.44 0.038 1.55(1.02~2.34)
    规律服药 0.97 < 0.001 2.63(1.69~4.07)
    抗结核药物不良反应 1.36 < 0.001 3.90(2.45~6.21)
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-03-29
  • 修回日期:  2021-06-08
  • 网络出版日期:  2022-03-17
  • 刊出日期:  2022-03-10

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