PREG-ADR：开发并验证一种用于预测住院孕妇药物不良反应的工具

《Expert Review of Clinical Pharmacology》：PREG-ADR: development and validation of a predictive tool for adverse drug reactions in hospitalized pregnant women

本研究针对住院妊娠妇女药物不良反应（ADR）风险预测工具的开发与验证，采用巢状病例对照研究设计，发现妊娠高血压综合征、药物过敏等8项独立预测因子，构建的PREG-ADR工具AUC为0.77，校准良好，为提高用药安全提供支持。

　　

摘要

背景

住院孕妇的不良反应（ADRs）仍然未被充分认识，目前也缺乏经过验证的风险预测工具。我们开发并验证了一种用于评估该人群个体ADRs风险的工具。

研究设计与方法

本研究在2021年9月至2023年7月期间，对一家巴西医院收治的高风险孕妇进行了嵌套病例对照研究。符合条件的是在住院期间接受至少一种药物治疗（住院时间超过24小时）的患者。根据Naranjo算法，将ADRs分为“可能”和“确定”两类。通过多变量逻辑回归分析确定了独立的预测因素，并通过ROC曲线下面积（AUC）评估模型的区分能力；使用Hosmer-Lemeshow检验和Brier评分对模型进行校准。

结果

在330名患者（110例病例和220例对照）中，确定了8个与ADRs相关的独立预测因素：妊娠期高血压综合征、药物过敏、活化部分凝血活酶时间（aPTT）≥27.9秒、住院时间≥7天、视力模糊、镇静状态、恶心以及多重用药（使用5种或更多药物）。最终评分（0–100分）在临界值≥34分时表现出良好的预测性能（AUC：0.77；95%置信区间：0.71–0.82），校准结果也令人满意（p = 0.528；Brier评分：0.27）。

结论

PREG-ADR模型显示出较强的预测能力，有助于识别高风险孕妇，从而提高药物治疗的安全性。