王一葦，倪寅，紀超凡，李艷*

(1.皖南醫(yī)學院中西醫(yī)結合研究中心，安徽 蕪湖 241002；2.蕪湖市中醫(yī)醫(yī)院，安徽 蕪湖 241002；3.皖南醫(yī)學院弋磯山醫(yī)院國醫(yī)大師李濟仁工作室，安徽 蕪湖 241000)

臨床預測模型是以臨床疾病的數(shù)據(jù)集為基礎，用于預測具有某些特征的人群在未來發(fā)生某種特點預設的結局事件的概率[1]。在關節(jié)病的治療與回顧性分析中，臨床預測模型常常被應用于療效的影響因素分析[2]。

類風濕關節(jié)炎(Rheumatoid Arthritis，RA)是以對稱性多關節(jié)的慢性炎癥為主要臨床表現(xiàn)自身免疫性疾病。若不接受及時治療，可導致不可逆的骨關節(jié)的侵襲和破壞，最后出現(xiàn)關節(jié)的強直、畸形、功能喪失等不同程度的殘疾[3]。目前的研究表明，類風濕性關節(jié)炎的發(fā)病原因有多種可能的因素[4]，但在其治療中的有效因素或危險因素仍未明確[5]。

因此，本研究在加味清絡飲治療活動期類風濕性關節(jié)炎取得一定療效的前提下[6]，以療效為預設結局，通過Logistics回歸分析建立模型，對療效結局的影響因素進行探索，并通過列線圖將評分系統(tǒng)可視化，為該中藥治療類風濕性關節(jié)炎的療效影響因素進行初步探索。

1 研究資料

1.1 一般資料

2018年1月—2019年9月間，參與“加味清絡飲治療活動期類風濕性關節(jié)炎”臨床試驗[6]，完成試驗方案的有效病例，共41例。

1.2 診斷標準

本研究同時選擇中醫(yī)、西醫(yī)診斷與評價標準。中醫(yī)診斷標準以《中醫(yī)病證診斷療效標準》痹病章節(jié)[7]、2002年衛(wèi)生部《中藥新藥治療臨床研究指導原則(試行)》[8]為準。西醫(yī)診斷標準參照2010年美國風濕病學會與歐洲抗風濕病聯(lián)盟(American College of Rheumatology/The European League Against Rheumatism,ACR/EULAR)制定的分類標準[9]。

1.3 納入標準

1)符合DAS28-ESR/CRP關節(jié)炎活動期分類標準[10]；2)年齡在18～75歲；3)近3個月內未使用針對RA病情的藥物(如非甾體抗炎藥、糖皮質激素類藥、改善病情抗風濕藥、生物制劑等)；4)近3個月內未進行過中藥內服或針灸外治等中醫(yī)療法；5)自愿簽署知情同意書。

1.4 排除標準

1)RA晚期患者，關節(jié)嚴重畸形型，放射學病情分級標準在Ⅳ級者；2)痛風性關節(jié)炎、骨關節(jié)炎、銀屑病關節(jié)炎、反應性關節(jié)炎和其他結締組織疾病所致的關節(jié)炎患者；3)有嚴重關節(jié)外癥狀如指趾壞疽、心包炎、胸膜炎、肺間質病變、慢性腎炎、周圍神經(jīng)病變、淋巴結腫大及血管炎、淀粉樣變的患者；4)合并心、腦、肝、腎和造血系統(tǒng)等嚴重疾病者；妊娠、近期準備生育或哺乳期的患者、精神病患者；有藥物、食物過敏史者，過敏體質者；懷疑或確有酒精、藥物濫用病史者；5)已知對本藥過敏者；6)正在參加其他臨床研究的患者。

1.5 療效評價標準

參照2010年美國風濕病學會與歐洲抗風濕病聯(lián)盟(ACR/EULAR)制定的ACR50標準[9]。改善程度的計算公式為：(治療前值-治療后值)/治療前值×100%。該評價標準需要患者以下指標的改善程度>50%：1)關節(jié)疼痛計數(shù)減少程度(TJC)；2)關節(jié)腫脹計數(shù)降低程度(SJC)；3)下列任意3項：①患者對疼痛的主觀評價(VAS)；②患者對疾病活動的全面感受(VAS)；③醫(yī)生對疾病活動的總體評價(VAS)；④患者對身體功能的評價(HAQ)；⑤急性期反應物的數(shù)值(ESR或CRP)。

2 研究方法

2.1 變量的設置

本實驗共收集了48項臨床指標。對所有項目的數(shù)據(jù)按照資料類型分為計量資料和計數(shù)資料。屬于計數(shù)資料的項目均使用0、1、2等對分類變量值進行替換，具體項目及賦值見表1。屬于計量資料的項目包括體質量指數(shù)(BMI)、病程；中醫(yī)癥狀評分(疼痛、腫脹、壓痛、屈伸、晨僵、結節(jié)評分與總積分)；DAS28-ESR，DAS28-CRP，ACR/EULAR評分、疼痛關節(jié)計數(shù)TJC、腫脹關節(jié)計數(shù)SJC；目視疼痛評分VAS、生活質量量表HAQ；與疾病發(fā)生發(fā)展相關的化驗項目[血沉、抗環(huán)瓜氨酸肽(Anti-CCP)、C-反應蛋白、類風濕因子、抑郁評分SDS、焦慮評分SAS和睡眠質量評分PSQI]；其他生化指標(膽固醇、低密度脂蛋白、IgA、IgG、IgM、IgE和血小板)。

表1 計數(shù)資料類變量賦值一覽

2.2 多因素逐步Logistics回歸分析與臨床預測模型的建立及驗證

以是否達到ACR50療效標準為因變量(0=達到標準，1=未達到標準)，將患者分為達標組與未達標組。將48項所收集的指標作為協(xié)變量，納入多因素逐步Logistics回歸分析，對療效影響因素進行研究，并建立臨床預測模型(入選標準P<0.05，剔除標準P>0.10，建立模型方法：向前：有條件)。

對搭建完成的模型通過SPSS 19.0進行Omnibus檢驗；通過R語言3.4.0進行5折交叉驗證(5 cross-validation)。將41例臨床數(shù)據(jù)按比例均分成5份，分為訓練組和驗證后構建循環(huán)，依次使用其中的4份做訓練組，1份做驗證組，共重復5次運算。最終得出5次交叉驗證的測試集正確度，即模型預測的正確率。

2.3 列線圖的繪制

通過逐步回歸篩選出具有統(tǒng)計學意義的自變量，納入臨床預測模型的建立，并通過R語言3.4.0生成列線圖。

列線圖的使用方法如下：1)將患者的變量數(shù)值在代表相應變量的橫軸上找到對應點，從該點向上(評分標尺)作一條垂直于評分標尺的直線并與之相交；2)該直線與評分標尺的讀數(shù)，即為該變量對應的單項分數(shù)。3)將各變量在評分標尺上的讀數(shù)進行求和，得到總分。4)將總分值在總分標尺上尋找對應的點，由該點向下作一垂線，與“療效”軸相交并進行讀數(shù)。5)療效軸上得到的數(shù)值，即為加味清絡飲治療該活動期類風濕性關節(jié)炎患者12周后，該模型對病情好轉可能性進行預測的結果。

3 結果

3.1 多因素逐步Logistics回歸分析結果

通過多因素逐步Logistics回歸分析，根據(jù)變量的顯著性對其進行篩選(入選標準P<0.05，剔除標準P>0.10)。由表2與表3可知，符合條件并對療效的影響有統(tǒng)計學意義的變量共7個，分別為：粉塵接觸史、BMI、中醫(yī)評分中的關節(jié)壓痛、小關節(jié)腫脹計數(shù)、中醫(yī)體質類型、SAS焦慮評分和C-反應蛋白。其他未納入模型的變量與相應得分及顯著性結果見表2。

表2 Logistics回歸分析的變量及顯著性一覽

3.2 臨床預測模型的構建與驗證結果

通過Logistics回歸篩選得到的7項變量建立臨床預測模型(表3)。據(jù)此可以得出預測模型的公式如下：

表3 Logistics回歸方程中的變量

LogitP=36.725+(X1×9.624)+(X2×-1.625)+(X3×3.451)+(X4×-0.723)+(X5×-0.911)+(X6×-0.164)+(X7×-0.119)

SPSS軟件計算結果顯示，模型預測總體的正確預測百分比為87.8%(表4)。對模型的Omnibus檢驗顯示，模型的全局性檢驗有統(tǒng)計學意義(P<0.001)。經(jīng)過5折交叉驗證，本模型在此數(shù)據(jù)集上的預測正確率為75.6%。臨床預測模型的-2對數(shù)似然值為16.081；考克斯-斯奈爾R2值為0.576；內戈爾科R2值為0.807。Omnibus檢驗的結果顯示P<0.001，說明模型總體有意義。5折交叉驗證顯示模型的預測正確率為75.6%。

表4 Logistics回歸模型的預測正確率

3.3 預后評分系統(tǒng)的列線圖構建

根據(jù)預測模型建立療效預測列線圖見圖1。在列線圖中，“總分”標尺在“療效”軸上對應的數(shù)值，即為該模型對加味清絡飲治療該活動期類風濕性關節(jié)炎患者12周后，病情好轉50%的可能性進行預測的概率。

圖1 ACR50 療效預測列線圖

4 討論

臨床預測模型在臨床指南的制定、高危人群的篩查依據(jù)、個體化疾病預防中得到了廣泛應用。在臨床研究中，臨床預測模型是精準醫(yī)學研究的重要工具[10-11]。由于目前類風濕性關節(jié)炎領域對于治療的有效因素或危險因素仍然是未知的[12]，因此近年來臨床預測模型越來越被重視。在中醫(yī)藥學的研究中，有學者使用Logistics回歸分析構建臨床模型[13]，但目前已有的研究對于中藥療效影響因素的關注較少。同時，已有的類風關臨床預測模型中大多以現(xiàn)代醫(yī)學的指標為基礎，大部分模型都是基于類風濕因子(RF)、抗CCP、CRP、血沉(ESR)等化驗結果，涉及的中醫(yī)信息較少。因此，本研究對建立一種能夠結合中醫(yī)臨床評價、血清學指標、影像學等影響因素的模型進行了初步的探索。

4.1 模型建立方法的選擇

一般而言，在理想情況下，建立預測模型需要數(shù)百個滿足結局事件的樣本量，而每增加一個預測因子就需要10至20個樣本才能保證模型的可信度。由于本次臨床試驗受限于時間與資金，樣本量較小，僅41例。因此在選擇統(tǒng)計方法時，筆者在統(tǒng)計學專家的建議下，結合臨床實際情況，決定不采用多元回歸分析，而是將41例患者通過ACR50療效評價標準的等級進行二分類，對滿足與不滿足該療效評價的兩組患者進行組間的比較與統(tǒng)計分析，以此來盡量減少單組中樣本量過小而引起的偏倚。并通過5折交叉驗正來對模型的預測正確率進行檢測對預測模型的可信度與正確度進行客觀評價。

4.2 臨床預測模型分析結果

從模型的準確率和正確率來看，本研究構建的模型具有良好的統(tǒng)計學效力，模型的預測準確率和5折交叉驗證正確率分別為87.8%、75.6%。

結合臨床實際分析，由模型提示的7項影響因素可知：沒有粉塵接觸史、BMI指數(shù)較低、中醫(yī)關節(jié)壓痛較強、小關節(jié)腫脹計數(shù)較少、中醫(yī)體質偏平和體質、CRP水平較低，且焦慮評分較低的患者，其通過加味清絡飲治療12周后，療效評價較治療前達到50%的可能性較高；反之，存在粉塵接觸史、BMI指數(shù)較高、中醫(yī)關節(jié)壓痛較弱、小關節(jié)腫脹計數(shù)較多、中醫(yī)體質偏陽虛體質或陰虛體質、CRP水平較高，且焦慮評分較高的患者，其治療達到50%有效程度的可能性更低。滿足ACR50的患者關節(jié)癥狀較重，且并非以小關節(jié)為主；其CRP水平相對較低；情緒相對平穩(wěn)。在未來的中藥臨床試驗前或治療前，通過這7項指標的結果，我們就可以完成對患者服藥后療效的預測。

4.3 療效影響因素分析

盡管本次研究發(fā)現(xiàn)7項療效相關因素的綜合運用可以用于中藥治療類風濕性關節(jié)炎的療效預測，但文獻研究顯示[4]，每個因素在類風關的治療或疾病發(fā)展中均存在獨立作用。各個因素都與類風濕性關節(jié)炎的發(fā)生發(fā)展密切相關。

BMI與粉塵均是類風濕性關節(jié)炎發(fā)病的重要因素之一，盡管兩者與類風濕性關節(jié)炎的具體病理機制并不明確，但是有文獻指出，礦業(yè)、建筑業(yè)、農(nóng)業(yè)及制造業(yè)中，人體接觸到的可吸入顆粒物與類風濕性關節(jié)炎及多種免疫相關疾病存在關聯(lián)[14-15]。同樣，Qin等對類風濕性關節(jié)炎患病風險與BMI的相關文獻進行META分析后認為，更高的BMI指數(shù)與類風濕性關節(jié)炎的患病風險存在正向關聯(lián)[16]。

關節(jié)癥狀是類風濕性關節(jié)炎最顯著也是患者最痛苦的癥狀。而對于28個特定關節(jié)的疼痛與腫脹情況評價，則是評價類風濕性關節(jié)炎治療效果的重要參考[10]。本研究的中醫(yī)和西醫(yī)的主觀評價中，關節(jié)壓痛的中醫(yī)評分和DAS28關節(jié)中的小關節(jié)腫脹計數(shù)對療效結局具有影響作用，說明關節(jié)癥狀和預后存在關聯(lián)。

類風濕性關節(jié)炎不僅影響患者的身體狀態(tài)，對心理與情志也有巨大影響[17]。黃麗等經(jīng)對比試驗后發(fā)現(xiàn)中醫(yī)情志療法對于中老年患者類風濕性關節(jié)炎的治療和預后有較大的改善[18]。本模型也證明，SAS較低的患者療效更好。從中醫(yī)學角度看，情志與氣機密切相關。在中醫(yī)理論中，肝主木，喜調達。若肝氣不舒，則氣機郁結，郁久化火則情志煩躁易怒；郁而不達則患者郁郁寡歡。因此，若患者本身的肝氣郁結不暢，對治療與預后也存在積極意義。

在檢驗指標中，CRP是反應類風濕性關節(jié)炎患者體內炎癥反應與評價疾病活動度的指標，在類風濕性關節(jié)炎病情活動程度評估中具有重要價值[19]。本試驗的模型顯示，CRP水平較低的患者預后較好。何俊華通過148例回顧性分析認為，類風濕性關節(jié)炎的實驗室資料與中醫(yī)證型、體質在疾病的發(fā)展上存在著一定的微觀聯(lián)系[20]。本實驗也發(fā)現(xiàn)平和體質的患者預后較好，但由于總例數(shù)較少，有待進一步擴大樣本研究。

4.4 構建中藥臨床預測模型的意義

臨床預測模型有助于醫(yī)生與患者選擇更加合理的治療方案。值得注意的是，在臨床實際中存在一類治療無效患者(Non-responder)?，F(xiàn)代醫(yī)學認為，治療無效患者是指在接受了某一種藥物治療后無任何療效反應，或對某種藥物產(chǎn)生了抗藥性抗體[4]。而中醫(yī)認為，此類患者若久治無效，常常使得病情遷延而出現(xiàn)關節(jié)畸形、腫大、僵直，最終轉化成為“尪痹”等一類復雜難治型的痹病。如國醫(yī)大師李濟仁所提出，痹病發(fā)展后期常常引起四肢廢痿不用，最終導致痹痿合病，使得治療更加困難[21]。

因此，在類風濕性關節(jié)炎的診斷與治療中，如何歸納總結有效患者、無效患者等各類患者的特征，進一步提高甚至預測治療的有效性成為了一個重要的議題。本研究在前期實驗證實加味清絡飲具有較好療效的前提下[6,22-23]，通過回顧性分析，結合中醫(yī)與西醫(yī)指標，引入多因素Logistics回歸分析，探索中藥治療中對療效存在影響的因素，對臨床治療提供評價依據(jù)并做出預測。而根據(jù)預測模型繪制的列線圖，可以快速、直觀地幫助臨床醫(yī)生知悉患者服藥后達到療效標準的可能性，為加味清絡飲制定具體的臨床決策提供參考依據(jù)，或者為預測預后更差的患者提前改變治療方法或者建議參與新藥臨床試驗。

4.5 列線圖的意義

列線圖是一種新型統(tǒng)計預測模型，能夠根據(jù)患者的評分總和預測事件的發(fā)生率，是通過數(shù)據(jù)的可視化進行臨床上合理分層治療的重要依據(jù)[24-25]。通過將臨床預測模型可視化，繪制列線圖，本研究為加味清絡飲治療效預測提供了有效工具。使得圖片化的計算方式能夠更直觀地協(xié)助醫(yī)生與患者理解臨床預測模型的內容、結果和意義。

4.6 本試驗的局限性與思考

從模型本身角度看，本實驗建立模型的預測正確率與5折交叉驗證結果較好，但這僅僅意味著模型在41例數(shù)據(jù)中的預測結果。若推廣至更大范圍或臨床實際應用，仍需要更大樣本量來訓練、改良模型并進行外部驗證。此外，既往文獻提示的影響因素與本實驗的結果并不完全相同[13]。不同模型中甚至出現(xiàn)相互矛盾的影響因素OR值，說明不同藥物的干預，或者不同的療效評價標準、模型構建方法下，影響因素和模型也會產(chǎn)生差異。若使用不同模型構建方法，如嶺回歸或LASSO回歸等，是否可以得到更加優(yōu)效的模型，有待進一步探索。最后，由于本試驗的數(shù)據(jù)基礎來源于加味清絡飲的臨床試驗，這7個影響因素是否能夠對其他中藥的療效產(chǎn)生作用仍不得而知。為了能夠找到中藥治療類風濕性關節(jié)炎的最有效因素，有待于未來將不同藥物的試驗結果進行橫向比較。