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［摘要］目的采用多准则决策模型评价非索非那定治疗过敏性鼻炎的效益风险，为临床用药提供指导。方法检索Embase和Medline数据库，收集所有非索非那定治疗过敏性鼻炎相关试验的文献，从原始文献中提取效益风险指标，构建价值树，将所有指标打分、加权并转化成0～100的分值，采用多准则决策模型计算非索非那定的风险效益总值。结果检索出来的145篇文献中，12篇满足纳入标准，且12篇文献的证据等级不同。通过多准则决策模型计算出来的非索非那定的总效益值为25，总风险值为5。结论非索非那定的效益值大于风险值，可以用于治疗过敏性鼻炎。

［Abstract］Objective To valuate the benefit and risk of fexofenadine in the treatment of allergic rhinitis using multicriteria decision model，and to provide guidance for clinical medication.Methods Literature on fexofenadine in the treatment of allergic rhinitis was searched and collected from Embase and Pubmed.Benefit and risk indexes were extracted from the original literature to build the value tree.All the indexes were scored，weighed，and transformed into scores from 0 to 100.Multi-criteria decision model was applied to calculate the total benefit and risk value of fexofenadine. Results 145 articles were collected，among which 12 were included into the criteria with different evidence levels.The total benefit value of fexofenadine was 25 and the total risk value was 5 according to the calculation by multi-criteria decision model.Conclusion The benefit value of fexofenadine was higher than its risk value，thus fexofenadine is feasible in the treatment of allergic rhinitis.

过敏性鼻炎（allergic rhinitis）又称变应性鼻炎，是由免疫球蛋白（IgE）介导，通过释放组胺或其他化学活性物质诱发的鼻黏膜Ⅰ型变态反应性疾病。过敏性鼻炎包括鼻部症状和非鼻部症状，主要的鼻部症状有鼻痒、喷嚏、流鼻涕，鼻阻。抗组胺药是过敏性鼻炎的一线治疗方案，起效快，能满足患者需求。非索非那定是新型的二代抗组胺药，作为特非那定的活性代谢产物，其无法穿透血-脑脊液屏障，无临床相关的镇静作用，被广泛应用于过敏性鼻炎的治疗。非索非那定治疗过敏性鼻炎无严重不良反应发生［1］，最常见的是困倦，嗜睡等。

多准则决策模型主要用于解决复杂问题，将复杂问题分解成许多可处理碎片，然后对碎片进行分析，决断后再重组一副完整的决策分析图，其最主要的特点是可以进行多个准则的权衡［2］。目前，有关非索非那定治疗过敏性鼻炎有效性安全性评价的文章［3-4］多采用Meta分析，通过收集高质量文章进行系统评价，这种与其他药物或安慰剂做对照进行风险效益系统评价的方法无法得出药物本身的风险效益总值，且一些严重的、罕见的不良反应也不易在试验中观测到。本研究通过检索非索非那定治疗过敏性鼻炎的一些不同证据等级的文章（包括随机对照试验、开放性试验等），提取相关数据，进行多准则决策分析。

本研究在Embase和Medline数据库中进行检索，检索词为“fexofenadine”和“allergic rhinitis”，即非索非那定和过敏性鼻炎，并将这两个词作为主要主题词检索，限制条件为 “human”，年份为建库时间到2015年1月。纳入标准：非索非那定日剂量为120 mg；评价人群为患有过敏性鼻炎且年龄≥12岁者；评价疗程＜28 d。排除标准：文章中缺乏药物有效性、安全性评价的数据或文章中无法提取源数据。

根据试验中评价指标的临床相关性、试验的设计、操作的妥善性、试验人群的代表性、样本含量等将文章质量进行评价分级。采用Swing weighting主观加权法加权，在多准则决策模型中，加权是为了反映该属性的相对重要性［5］；在本研究中对文章加权，即为了反映其结果对整个风险效益评价系统的重要性，文章质量越高，其结果越可靠，对评价结果的影响也越大，所赋的权重越高。通常Swing weighting主观加权法中的标度范围为0～100，即先确定文章质量最高者，给予最高权重，并赋值100，然后其他文章都以此为准，相互比较，确定各自权重。

指标的评分应先确定指标的最优值和最差值，然后将不同量纲的数据进行转化，本课题采用0～100的偏好值进行线性转化，将指标最优值相对的偏好值确定为100，最差值相对的偏好值定为0［6］。所选取的指标都具有可测性，因此可以将这些可测数值输入到相应的公式中得出评分值。表1为所选取一篇文献中指标的评分及转化，其中症状改善率及有效率最小值为0，最大值为100%，其线性转化函数为y=100x，x为指标的原数值，y为转化后的评分值；总体满意度的线性转化函数为y=20x。

赋予指标权重是为了反映一个指标在整个决策树中的内在重要性，仍采用Swing weighting主观加权法进行至上而下的加权。①根据风险和效益之间的相对差异分别给予权重，在本研究所纳入的试验中，并无非索非那定相关的严重不良反应事件发生，因此一级指标风险和效益所赋予的权重相当；②对于二级指标中的效益指标（包括症状改善、疗效评价、满意度、生活质量等），症状改善是抗敏药物首先关注的疗效，因此赋予权重100；疗效评价、满意度等从侧面反映了症状改善程度，赋予权重80，生活质量赋予权重50；对于风险指标（包括各不良事件发生率、不良反应终止率等），根据相关的不良反应事件及严重程度，分别赋予不同权重。

因所纳入文章的质量不同，所以将质量相同的文章先进行合并分析，将指标所得分值及权重值输入到Hiview 3软件中，根据公式1得出等质量文章的效益风险值，再考虑将每篇文章的权重嵌入到总的风险效益值中，根据公式2计算出总效益风险值。Wj为准则j所赋予的权重，Sj为准则j转化后所得分值，S总为总风险效益值，Wi为质量为i的文章所赋权重，Si为质量为i文章所得风险效益值。

初检各数据库共获171篇，去重后余145篇，阅读文摘，对文献进行筛选分类，共筛选出61篇文献，查找全文后剩余40篇。阅读全文，筛选出含有非索非那定日剂量120 mg，既有风险指标又有效益指标的文章共12篇，其中4篇为非随机对照试验，3篇为交叉试验，5篇为随机对照试验（图2）。

根据文章研究类型及研究人群的代表性将文章分类并给予权重，所赋权重如表2。所提取的12篇文章中，前4篇为开放性试验，即非随机对照试验，所赋权重相对比较低；第5～8篇为随机交叉试验，所赋权重相对前4篇稍高；后4篇为随机对照双盲试验，所赋权重相对最高。

文章加权后主要分四个等级。权重为10的文章共3篇，即等级一；权重为30的文章共5篇，即等级二；权重为80的文章共1篇，即等级三；权重为100的文章共3篇，即等级四（最高等级）。其效益风险效益值分别为30、29、29、14（图3～图6）。由公式2计算出总的效益值为25，风险值为5，将风险设为负值，其总效益风险值为20，即效益大于风险。

药品上市后的效益风险平衡需要密切关注，近几年发现，第二代抗组胺药存在严重的不良反应，如心脏毒性。一项根据不良反应自发报告的数据分析指出，服用非镇静的抗组胺药发生心律失常的风险是其他药品的2倍［16］，因此全面评价该类药品的效益和风险具有较高的社会价值和科学价值。

该模型采用Swing weighting主观加权法进行了两次加权。①对文章质量进行加权：将证据来源进行分级，并将其赋予权重，嵌入到评价结果中，解决了由于数据质量差异导致的评价结果的不确定性，提高了所有相关信息的可利用程度和多准则决策模型整合不同来源证据的能力。②对评价指标根据其内在重要性进行加权：本研究从客观角度评价非索非那定治疗过敏性鼻炎的效益风险，所选取的数据并无严重不良反应发生，因此设定的效益和风险权重相当。

通过多准则决策模型对非索非那定进行评价，得出一个具体的风险效益数值，其效益大于风险，因此非索非那定可以用于过敏性鼻炎的治疗，这为临床用药提供了部分参考依据。

在进行非索非那定风险效益评价的过程中，由于所纳入的文献量少，导致风险数据不全面，但这并不影响该决策模型的使用。评价过程中采用的主观加权法在一定程度上会因为评价者对权重理解的差异，导致评价结果产生主观偏倚，但不会影响该系统评价方法的稳健性。

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