《表1 卡泊芬净AUC0-24的多元线性回归模型》

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《有限采样法估算重症感染患者卡泊芬净的药-时曲线下面积》

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以单一或多个时间点卡泊芬净浓度与AUC0-24进行多元逐步回归分析，选择1～4个样本点中调整决定系数最佳的回归方程。结果见表1。可见，不同单个时间点血药浓度与AUC0-24相关性之间有较大差异，r2范围为0.190～0.942，其中C0，C0.5，C5，C9单点与AUC相关性较好，相关性最好的为C9（r2=0.942）。多元逐步回归分析结果显示，随着纳入2～4个时间点血药浓度，计算公式的计算结果与实际AUC值更接近。其中，2个时间点浓度中C9和C24预测性能最好，r2为0.962，LSS计算公式为24.323+18.263×C9+4.375×C24；其次为C0.5，C9，其r2为0.953，2个公式相比较，虽然C0.5和C9方案的PE为（0.23±6.11）%，稍低于C9和C24的（0.86±5.82）%，但其代表数据离散度的参数AE%为（4.79±3.66）%，略高于C9和C24方案的（4.14±3.50）%，且出现1例患者估算AUC的偏差大于-15%。3个时间点中，C0.5，C9，C24拟合效果最好，r2为0.977，LSS公式为7.911+2.606×C0.5+13.765×C9+4.662×C24；其次为C0.5，C5，C9方案，r2为0.955，相比前者方案拟合效果更优，且AP%小于后者，同样后者方案出现1例患者估算AUC的偏差大于-15%。4个时间点方案普遍预测能力较好，其中C0.5，C1，C9，C24，r2为0.983，LSS公式为8.354+1.949×C0.5+1.032×C1+13.504×C9+4.075×C24，PE%为（0.53±3.42）%，AE%为（2.44±1.93）%。由图2可知，2个时间点方案C9和C24，3个时间点方案C0.5，C9，C24及4个时间点方案C0.5，C1，C9，C24经回归模型计算均可很好地实现对卡泊芬净的AUC0-24值的估算。