2 结果

    本研究中数据主要来自HIS数据中包括基本信息(性别、年龄、职业等)；诊断信息(入院病情、主要诊断、合并疾病等)；医嘱信息(用药剂量、用药疗程、合并用药)等五大部分，这些数据的共同特点就是都来源于回顾性病例，没有进行前瞻性的设计与随机化处理，也就是说在2组患者的信息中所涉及的近百种协变量，每个协变量都有可能会对2组患者随机分配产生一定的影响，从而使2组在基线水平上不均衡。

    因此，在比较2组BUN值异常变化率之前，需要找到影响2组均衡性的因素。利用GBM^[10]进行倾向评分估计，排除模型中大多数不相关的协变量、产生一个仅体现最重要作用的协变量序列，得到两组中各协变量对2组随机分配的相对影响程度，相对影响程度数值越大，表示该协变量作为混杂因素对分组的随机分配影响越大。对2组影响因素最大的前10种药物见表1，表明2组人群中“头孢甲肟”影响最大，其他依次是硝酸异山梨酯、枸橼酸钾、胰岛素等。

    表1列举了影响2组BUN异常变化的药物类主要混杂因素，采用倾向评分的方法对2组分配具有影响的混杂因素进行加权处理，见图1。图1直观地显示出在进行加权前，几乎所有混杂因素在2组间都存在显著性差异 ......