- Số liệu được xử lý bằng phương pháp thống kê y học, trên phần mềm Excel 2010 và SPSS 20.0. Các biến liên tục mô tả dưới dạng giá trị trung bình ± độ lệch chuẩn (trung bình ± SD) nếu có phân phối chuẩn, trung vị (tứ phân vị) với các biến có phân phối không chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, tỷ lệ phần trăm. Các biến phân loại được trình bày giá trị tuyệt đối và tỷ lệ phần trăm. Các biến liên tục có phân phối chuẩn được so sánh bằng kiểm định thống kê t-test cho 2 mẫu độc lập. Các biến liên tục có phân phối không chuẩn được so sánh bằng kiểm định phi tham
36
số Mann-Whitney U. Các biến định tính được so sánh tỷ lệ bằng kiểm định thống kê χ2
cho 2 mẫu độc lập.
- Phân tích tương quan 2 biến sử dụng hệ số tương quan Pearson cho biến liên tục có phân phối chuẩn, đánh giá khác biệt 2 phương pháp bằng biểu đồ Bland- Altman. Khác biệt tương đối 2 phương pháp (A và B) tính theo công thức:
Khác biệt tương đối (A,B) = (A-B)/trung bình giá trị (A,B).
- Biến thiên các thông số dược động học được đánh giá thông qua mô hình ảnh hưởng hỗn hợp phi tuyến (non-linear mixed effect model). Việc xây dựng mô hình hóa dược động học quần thể được thực hiện với sự hỗ trợ của phần mềm Monolix, 2016R1.
- Phương pháp xác định mô hình dược động học quần thể:
Bảng 2.2 Mô hình đa tầng của dữ liệu Thông số mô hình Biến dự đoán
Quần thể Vpop, CLpop
Tầng 1 Bệnh nhân ωV, ωCL tuổi, giới tính, diện tích bỏng
Tầng 2 Lần đo γV, γCL
cân nặng, chức năng thận (mức lọc cầu thận)
Tầng 3 Mẫu đo ε
Trong đó: Vpop, CLpop: Thể tích phân bố, thanh thải thuốc của quần thể; ωV, ωCL: biến thiên của V và CL ước tính giữa các cá thể (interindividual variability – IIV); γV, γCL: biến thiên V và CL ước tính trong phân tích giữa các lần đo (interoccasion variability - IOV); ε: sai số mẫu đo.
Bảng 2.3 Phương trình dược động học cơ bản Phương trình dược động học Quần thể yij= f (Vpop, CLpop, t) + εij
Bệnh nhân yij= f (Vpop, CLpop, t) + g (ωV, ωCL) εij
37
Trong đó: yij: nồng độ thuốc (bệnh nhân i, thời điểm j); f(Vpop, CLpop, t): phương trình cấu trúc của mô hình dược động học; g (γV, γCl, ωV, ωCL) + εij: biến thiên của quần thể nghiên cứu.
Bước 1: Dữ liệu ban đầu được khớp với các mô hình dược động học truyền tĩnh mạch ngắt quãng (mô hình 1 ngăn, 2 ngăn; thải trừ bậc 1, mô hình sai số số dư không đổi/sai số tỷ lệ). Sự phù hợp của mô hình được đánh giá bằng các hệ số Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), hệ số càng nhỏ tướng ứng mô hình càng phù hợp: AIC thấp hơn, BIC thấp hơn tối tiếu 2 đơn vị.
Bước 2: Đưa các biến dự đoán vào mô hình. Ảnh hưởng của các biến dự đoán ban đầu được đánh giá đơn biến (chỉ thêm 1 biến vào mô hình). Ảnh hưởng của biến dự đoán được đánh giá log-likehood rate (là chênh lệch -2 x log-likehood của 2 mô hình), mô hình phù hợp khi giá trị p<0,05 (hay -2 x log-likehood giảm tối tiểu 3,84 đơn vị).