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乳癌化療病人白血球生長激素處方模式和發熱性嗜中性白血球低下症的預測模型
Other Title
Prescription patterns for granulocyte colony-stimulating factors and risk models for predicting febrile neutropenia among breast cancer patients receiving chemotherapy
Type
thesis
Date Issued
2023-06-28
Author(s)
許書瑋
Advisor
戈鈺
Subjects
系所名稱：藥學系臨床藥學碩士在職專班
Description
學位別：碩士
語文別：英文
口試委員：吳宗軒 WU, CHUNG-HSUEN;郭俊男 KUO, CHUN-NAN;戈鈺 KO, YU
授權範圍：網際網路,開放日期為2023-07-13
語文別：英文
口試委員：吳宗軒 WU, CHUNG-HSUEN;郭俊男 KUO, CHUN-NAN;戈鈺 KO, YU
授權範圍：網際網路,開放日期為2023-07-13
Abstract
背景和研究目標
乳癌是台灣女性常見的惡性腫瘤。化療是治療乳癌的有效方法之一，但是存在發熱性嗜中性白血球低下症 (febrile neutropenia，FN) 的潛在風險。根據臨床實踐指引的建議，針對接受FN高風險 (>20%) 相關化療方案的病人，應使用白血球生長激素 (granulocyte colony-stimulating factors，G-CSFs) 進行初級預防。我們研究的主要目的是檢查在乳癌病人進行第一次化療的過程中，是否有被開立 G-CSF ，以及 G-CSF 的使用是用於 FN 的預防或是治療。此外，我們的目的是對於台灣接受化療的乳癌病人使用三種現有 FN 預測模型來驗證和比較。
方法
我們使用臺北醫學大學臨床研究資料庫來識別成年乳癌病人，而他們使用短效 G-CSF（filgrastim） 和長效 G-CSF（pegfilgrastim） 的情況是透過資料庫中的解剖治療化學代碼來識別。我們檢查所研究的病人在進行第一次化療方案的過程中，是否有被開立 G-CSF 使用，以及 G-CSF 是否被用於初級預防。此外，對於選定的三種 FN 預測模型，我們分別計算了其靈敏度、特異性、準確性、陽性預測值 ( positive predictive value，PPV) 和陰性預測值 ( negative predictive value，NPV)。
結果
針對 G-CSF 處方模式的部分，在確定的 2,444 名病人中，有 1,414 名在進行第一次化療方案的過程中沒有使用任何 G-CSF，而 145 名使用 G-CSF 進行初級預防。在接受高 FN 風險方案的 724 名病人中，只有 62 名 (8.6%) 使用 G-CSF 進行初級預防。在分析短效 G-CSF 的使用期間時，88% 的處方為 1 至 3 天。針對模型驗證，在確定的 1,903 名病人中，當使用 FN 的廣義和狹義定義時，分別有 70 名 （3.7%） 和 60名 （3.2%） 在第一個週期內發生FN。在使用廣義的 FN 定義時， Aagaard 的模型靈敏度最高 （90.0%），其次是 Chantharakhit 的模型 （40.0%） 和 Chen 的 （7.2%） ；在特異性方面， Chen 的模型 （93.6%） 最高。使用狹義 FN 定義時， Chantharakhit 的模型與使用廣義 FN 定義時相比，在敏感性 （53.3%） 和 PPV （3.9%） 方面有較高的改善。
結論
我們的研究結果表明，使用 G-CSFs 進行初級預防的乳癌病人 （包括那些接受高 FN 風險方案的病人） 的比例很低。而且，短效 G-CSF 的使用期間相對較短。此外， FN 預測模型的驗證結果為臨床醫生在選擇識別FN高風險病人的模型上提供了重要資訊。
乳癌是台灣女性常見的惡性腫瘤。化療是治療乳癌的有效方法之一，但是存在發熱性嗜中性白血球低下症 (febrile neutropenia，FN) 的潛在風險。根據臨床實踐指引的建議，針對接受FN高風險 (>20%) 相關化療方案的病人，應使用白血球生長激素 (granulocyte colony-stimulating factors，G-CSFs) 進行初級預防。我們研究的主要目的是檢查在乳癌病人進行第一次化療的過程中，是否有被開立 G-CSF ，以及 G-CSF 的使用是用於 FN 的預防或是治療。此外，我們的目的是對於台灣接受化療的乳癌病人使用三種現有 FN 預測模型來驗證和比較。
方法
我們使用臺北醫學大學臨床研究資料庫來識別成年乳癌病人，而他們使用短效 G-CSF（filgrastim） 和長效 G-CSF（pegfilgrastim） 的情況是透過資料庫中的解剖治療化學代碼來識別。我們檢查所研究的病人在進行第一次化療方案的過程中，是否有被開立 G-CSF 使用，以及 G-CSF 是否被用於初級預防。此外，對於選定的三種 FN 預測模型，我們分別計算了其靈敏度、特異性、準確性、陽性預測值 ( positive predictive value，PPV) 和陰性預測值 ( negative predictive value，NPV)。
結果
針對 G-CSF 處方模式的部分，在確定的 2,444 名病人中，有 1,414 名在進行第一次化療方案的過程中沒有使用任何 G-CSF，而 145 名使用 G-CSF 進行初級預防。在接受高 FN 風險方案的 724 名病人中，只有 62 名 (8.6%) 使用 G-CSF 進行初級預防。在分析短效 G-CSF 的使用期間時，88% 的處方為 1 至 3 天。針對模型驗證，在確定的 1,903 名病人中，當使用 FN 的廣義和狹義定義時，分別有 70 名 （3.7%） 和 60名 （3.2%） 在第一個週期內發生FN。在使用廣義的 FN 定義時， Aagaard 的模型靈敏度最高 （90.0%），其次是 Chantharakhit 的模型 （40.0%） 和 Chen 的 （7.2%） ；在特異性方面， Chen 的模型 （93.6%） 最高。使用狹義 FN 定義時， Chantharakhit 的模型與使用廣義 FN 定義時相比，在敏感性 （53.3%） 和 PPV （3.9%） 方面有較高的改善。
結論
我們的研究結果表明，使用 G-CSFs 進行初級預防的乳癌病人 （包括那些接受高 FN 風險方案的病人） 的比例很低。而且，短效 G-CSF 的使用期間相對較短。此外， FN 預測模型的驗證結果為臨床醫生在選擇識別FN高風險病人的模型上提供了重要資訊。