尽管很好吸入性药物是慢性阻塞性肺疾病（COPD）的治疗基石，但实际应用过程中其依从性较低。2021年2月，发表在《J Manag Care Spec Pharm》的一项研究，建立了一种专门用于预测COPD患者未来对长效支气管扩张药依从性状态的药物依从性指数（DAI）模型。
 
背景：吸入性药物是COPD的治疗基石。尽管它们很重要，但对这些药物的依从性较低。依从性差与恶化率、死亡率、医疗资源使用率的增加相关，并最终增加成本。药物依从性指数（DAI）是一种预测模型工具，可鉴别出最可能改变依从性状态的患者，以便将他们作为支持计划的目标。Optum之前已经开发了用于糖尿病、高血压、高胆固醇的DAI工具。本研究中，研究者开发了COPD特异性的DAI。该DAI工具可用于更好地针对需要药物依从性支持的COPD患者，从而增加依从性。
 
目的：研发一个COPD专用的DAI并验证其效能。
 
方法/设计：这是一项回顾性观察性研究，使用的数据为美国Medicare Advantage PartD中COPD受益人的医保报销数据。在1年的基线期测量了依从性的潜在预测因素。依从性结局是在随后1年的风险期测量的。对长效支气管扩张药依从定义为覆盖天数比例（PDC）≥80％。非依从定义为PDC <80％。根据基线时的依从性状态对患者进行分层，并为每组患者分别开发了逻辑回归模型。还是用入组、医疗和药房变量（首要目的）或仅使用入组和药房变量（次要目的）建立单独的模型。
 
结果：总共61507名患者符合所有的入排标准。对于首要目的，基线时，31142名患者为依从，而30365人为非依从。最终用于预测未来非依从性的DAI模型纳入30个协变量，其中7个预测因素来自医保数据。经验证的模型c统计量为0.752。最终用于预测未来依从性的DAI模型包括29个协变量，仅有4个预测因素来自医保数据。经验证的模型c统计量为0.691。仅使用入组和药房变量时，次要目的的结果相似。
 
结论：该DAI的建立和验证是专门用于预测COPD患者未来对长效支气管扩张药依从性状态的。 DAI模型在预测非依从性方面比预测依从性更好。具有医学和药学数据的组织以及仅具有药学数据的组织，都可以利用DAI工具来针对患者进行依从性计划，因为无论是否使用医学变量，结果都是相似的。
 
 
（选题审校：王冠儒  编辑：贾朝娟）
（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）