基于Lasso-Logistic回归构建美沙酮维持治疗门诊患者继续使用毒品风险预测模型

作者：刘雪娇; 罗巍; 张波; 闻品渊; 吴尊友^*

来源：中华疾病控制杂志, 2021, 25(12): 1369-1402.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2021.12.002

• 美沙酮维持治疗
• Lasso回归
• 风险预测模型
• 列线图

目的探讨美沙酮维持治疗(methadone maintenance treatment, MMT)门诊患者入组治疗后继续使用毒品的影响因素,构建并验证继续使用毒品风险预测模型。方法以2013―2017年入组云南省MMT门诊的患者为研究对象,利用Lasso回归筛选出与患者继续使用毒品相关的变量,用于构建多因素Logistic回归分析模型;采用Bootstrap法进行模型内部验证并用列线图实现模型的可视化。结果本研究纳入的7 899名研究对象在接受治疗的6个月内,共有4 125(52.22%)人发生了继续使用毒品行为。Lasso回归筛选出9个与继续使用毒品相关的变量,分别是男性、独居、目前无工作、家庭关系一般、家庭关系较差、吸毒时长、过去1个月有注射行为、过去3个月曾被公安抓捕和过去3个月因吸毒而违法犯罪。预测模型的曲线下面积(area under curve, AUC)为0.70(95%CI:0.69～0.72)。结论本研究构建的风险预测模型具有较好的预测能力,可用于指导MMT门诊工作人员提早识别出治疗期间继续使用毒品的高风险人群。

• 单位
  云南省药物依赖防治研究所; 中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心