• 中国精品科技期刊
  • 《中文核心期刊要目总览》收录期刊
  • RCCSE 中国核心期刊(5/114,A+)
  • Scopus收录期刊
  • 美国《化学文摘》(CA)收录期刊
  • WHO 西太平洋地区医学索引(WPRIM)收录期刊
  • 《中国科学引文数据库(CSCD)》核心库期刊 (C)
  • 中国科技核心期刊
  • 中国科技论文统计源期刊
  • 《日本科学技术振兴机构数据库(中国)》(JSTChina)收录期刊
  • 美国《乌利希期刊指南》(UIrichsweb)收录期刊
  • 中华预防医学会系列杂志优秀期刊(2019年)

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

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
  • [1] 杨海涛, 陆伟, 竺丽梅. 耐药结核病的治疗与控制[M]. 北京: 军事医学科学出版社, 2014: 6-7, 145.

    Yang HT, Lu W, Zhu LM. Treatment and control of drug-resistant tuberculosis[M]. Beijing: Military Medical Science Press, 2014: 6-7, 145.
    [2] Daley CL, Caminero JA. Management of Multidrug-Resistant Tuberculosis[J]. Semin Respir Crit Care Med, 2018, 39(3): 310-324. DOI: 10.1055/s-0038-1661383.
    [3] World Health Organization. Global tuberculosis report 2018[R]. World Health Organization, 2018.
    [4] 中国疾病预防控制中心专家组. 中国结核病预防控制工作技术规范(2020版)[M]. 北京: 人民卫生出版社, 2020: 18-19.

    Chinese Center for Disease Control and Prevention Expert Group. Technical Specifications for Tuberculosis prevention and control in China (2020 edition)[M]. Beijing: People's Medical Press, 2020: 18-19.
    [5] Zhang Y, Yew WW. Mechanisms of drug resistance in Mycobacterium tuberculosis: update 2015[J]. Int J Tuberc Lung Dis, 2015, 19(11): 1276-1289. DOI: 10.5588/ijtld.15.0389.
    [6] 王坚杰, 周美兰, 杜义祥等. 武汉市耐药/耐多药结核病影响因素分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2017, 21(2): 164-167. DOI:10.16462/j.cnki.zhjbkz.201 7.02.014.

    Wang JJ, Zhou ML, Du YX, et al. Analysis on the influential factors of drug resistance and multidrug resistant tuberculosis in Wuhan City[J]. Chin J Dis Control Prev, 2017, 21(2): 164 - 167. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.02.014.
    [7] Gaude GS, Hattiholli J, Kumar P. Risk factors and drug-resistance patterns among pulmonary tuberculosis patients in northern Karnataka region, India[J]. Niger Med J, 2014, 55(4): 327-332. DOI: 10.4103/0300-1652.137194.
    [8] Matteelli A, Centis R, D'Ambrosio L, et al. WHO strategies for the programmatic management of drug-resistant tuberculosis[J]. Expert Rev Respir Med, 2016, 10(9): 991-1002. DOI:10.1080/1747634 8.2016.1199278.
    [9] Sun G, Luo T, Yang CG, et al. Dynamic population changes in Mycobacterium tuberculosis during acquisition and fixation of drug resistance in patients[J]. J Infect Dis, 2012, 206(11): 1724-1733. DOI: 10.1093/infdis/jis601.
    [10] Misombo-Kalabela A, Nguefack-Tsague G, Kalla GC, et al. Risk factors for multidrug-resistant tuberculosis in the city of Kinshasa in the Democratic Republic of Congo[J]. Pan Afr Med J, 2016, 23: 157. DOI: 10.11604/pamj.2016.23.157.6137.
    [11] Stosic M, Vukovic D, Babic D, et al. Risk factors for multi- drug- resistant tuberculosis among tuberculosis patients in Serbia: a case-control study[J]. BMC Public Health, 2018, 18(1): 1114. DOI: 10.1186/s12889-018-6021-5.
    [12] Tupasi TE, Garfin AM, Kurbatova EV, et al. Factors associated with loss to follow- up during treatment for multidrug- resistant tuberculosis, the Philippines, 2012-2014[J]. Emerg Infect Dis, 2016, 22(3): 491-502. DOI: 10.3201/eid2203.151788.
    [13] Cox HS, Niemann S, Ismailov G, et al. Risk of acquired drug resistance during short-course directly observed treatment of tuberculosis in an area with high levels of drug resistance[J]. Clin Infect Dis, 2007, 44(11): 1421-1427. DOI: 10.1086/517536.
    [14] 杨小猛, 赵丹, 陈倩瑜, 等. 结核分枝杆菌L型感染对结核病患者耐药状况的影响[J]. 临床肺科杂志, 2015, 20(3): 426-429. DOI:10.3969 /j.issn.1009-6663.2015.03.013.

    Yang XM, Zhao D, Chen QY, et al. Effect of mycobacterium tuberculosis L form infection on drug resistant state in tuberculosis patients[J]. Clin J Pulmonary Med, 2015, 20(3): 426-429. DOI:10.3969 /j.issn.1009-6663.2015.03.013.
  • 加载中
图(1) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  410
  • HTML全文浏览量:  173
  • PDF下载量:  58
  • 被引次数: 0
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

目录

    /

    返回文章
    返回