【摘 要】
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目的建立非小细胞肺癌（NSCLC）常用靶向药物的用量预测模型,为指导医疗机构抗肿瘤靶向药物的采购和库存管理提供数据支撑。方法参考天津市肿瘤医院2019年各月的靶向药物用量数据,以4种临床常用的NSCLC靶向药物（吉非替尼、埃克替尼、奥希替尼和克唑替尼）为例,建立多元回归模型、GM（1,1）灰色模型以及多元回归-灰色组合模型,并对3种预测模型进行评价和验证。结果多元回归模型在描述靶向药物用量的波动变
【机 构】
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天津医科大学肿瘤医院药学部国家肿瘤临床医学研究中心天津市"肿瘤防治"重点实验室天津市恶性肿瘤临床医学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（81703454）；
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目的建立非小细胞肺癌（NSCLC）常用靶向药物的用量预测模型,为指导医疗机构抗肿瘤靶向药物的采购和库存管理提供数据支撑。方法参考天津市肿瘤医院2019年各月的靶向药物用量数据,以4种临床常用的NSCLC靶向药物（吉非替尼、埃克替尼、奥希替尼和克唑替尼）为例,建立多元回归模型、GM（1,1）灰色模型以及多元回归-灰色组合模型,并对3种预测模型进行评价和验证。结果多元回归模型在描述靶向药物用量的波动变化方面具有优势,灰色模型可以更好地描述靶向药物用量的增长趋势,而组合模型兼备描述用量变化趋势和短期波动的能力。吉非替尼、埃克替尼、奥希替尼和克唑替尼4种靶向药物运用组合模型得到的的预测值与实际值误差分别为4.30%、2.87%、3.62%、4.42%。结论多元回归-灰色组合模型运行良好,与单一模型相比表现出更高的精准度,可应用于医疗机构靶向药物的用量预测,从而实现靶向药物的精准化管理。
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