标签:强直性脊柱炎; TNF抑制剂; 躯体功能;
预测因子

一项为期3年的观察研究揭示TNF抑制剂持续改善强直性脊柱炎患者躯体功能的预测因子

电邮发布日期:2016年3月28日

文献出处: van Weely SF, et al.
Arthritis Care Res (Hoboken). 2016 Feb 16. 提前在线发表.

研究背景:

躯体功能(physical
functioning)受限严重影响了强直性脊柱炎(AS)患者的生活质量并造成无法正常工作,也是治疗费用上升的预测因子。所以,改善和维持躯体功能对于AS患者的重要性与关注病情活动度一样重要。既往绝大多数的随机对照试验和观察研究重点关注的是疾病活动度的改善,而且疗程偏短(多为6个月~1年)。有必要在真实世界中开展长期观察,明确TNF抑制剂(TNFi)治疗时AS患者躯体功能改善或加重的预测因子,这将有助于更好地实现个体化治疗。

研究目的:

1.评估TNFi持续3年治疗对AS患者的躯体功能和脊柱活动性的影响。

2.探索与TNFi改善AS患者躯体功能相关的预测因子。

研究设计:

本研究是一项为期3年的前瞻性、观察性研究,
BASFI和BASMI分别用于评估患者的躯体功能和脊柱活动性。采用线性混合(效应)模型对18个预设的基线预测因子进行分析。

研究结果:

本研究共纳入257例既往未接受过TNFi治疗的AS患者,其中174例接受依那西普治疗,
83例接受阿达木单抗治疗。前2年每3个月、之后每6个月评估一次患者的躯体功能和脊柱活动性。截至本文分析时,共有112例患者完成了3年的随访。

1.
年间AS患者躯体功能和脊柱活动性的变化

TNFi治疗头6个月内,
AS患者的躯体功能得到快速、显著的改善,之后在6个月至3年之间维持稳定(图1)。基线、6个月和3年的BASFI平均值分别为5.4±2.3、3.3±2.6和3.6±2.5。而脊柱关节和髋关节的活动性在3年内维持稳定,即BASMI未见显著性变化(图1)。

图1.
各随访时间点BASFI、BASMI评分和观察病例数

2. 躯体功能和脊柱活动性的疗效预测因子

TNFi治疗3年后,年龄较轻、基线BASFI分值较低的AS患者的躯体功能改善更显著,年龄较轻、基线BASFI和基线BASMI分值较低的AS患者3年后脊柱活动性更大。

除了基线BASFI和BASMI,共患病和体育活动也是TNFi治疗6个月内AS患者躯体功能改善的重要影响因素(图2和图3)。无共患病、基线不经常进行体育活动的AS患者治疗6个月内躯体功能改善更显著。6个月之后,基线不经常体育活动与经常体育活动患者之间的BASFI差异就不显著了。

TNFi治疗6个月后至3年期间,
AS患者躯体功能维持稳定。相较于基线体质指数(BMI)分值高的患者,基线BMI分值较低的患者3年后躯体功能改善更显著。研究者认为高BMI患者的脂肪组织可能产生更多的TNF-α,建议这部分患者增加TNFi用药剂量。

2.
TNFi治疗头6个月内,
基线有共患病(n=9)以及基线无共患病(n=248)患者的BASFI变化情况(共患病包括脑血管意外、短暂性脑缺血发作、心肌梗死,
糖尿病)

3.
TNFi治疗头6个月内,
基线不经常体育活动(n=125)与经常体育活动(n=132)患者的BASFI变化

讨论:

1.
本研究显示,接受TNFi治疗后AS患者躯体功能改善程度在6个月时达到最大,之后维持长期稳定。而脊柱活动性在3年间一直保持稳定。所以,研究者建议将TNFi疗效评价时间延长到6个月。而国际脊柱关节炎专家协作组(ASAS)既往的建议是在3个月时评估TNFi疗效。

2. 本研究显示,
TNFi治疗6个月后至3年期间AS患者的躯体功能保持稳定,这表明TNFi比NSAIDs更有效。既往研究显示,
NSAIDs治疗6个月之后的长期随访中AS患者躯体功能趋于恶化。

3.
本研究首次报道了体质指数(BMI)对TNFi改善AS患者躯体功能的预测作用。

4.
在本研究的所有分析模型中,基线BASFI或基线BASMI是3年后躯体功能和脊柱活动性的主要预测因子。它们的总体特征是,基线躯体功能差或脊柱活动性差预示3年后的结局也差。这提示在脊柱关节炎的早期病程及时发现躯体功能和脊柱活动性受限的重要性。

三年观察揭示TNF抑制剂持续改善强柱患者躯体功能的预测因子的更多相关文章

  1. CRM帮助B2B企业持续改善战略决策「下篇」

    尽管数据早已深入人心,但依然有相当比率的B2B企业在管理和战略决策时依赖直觉而不是客户数据.不停变化的B2B市场表明了以客户为中心的趋向和格局,CRM客户管理系统能够协助您更好的使用客户数据并最大限度 ...

  2. CRM帮助B2B企业持续改善战略决策「上篇」

    数据一直都是企业和客户的热点话题.客户期望得到更加个性化的感受,企业则期望使用数据来持续改善战略决策和给予更好的服务 B2B企业如何更合理地利用客户资料: 数据采集 长期以来,B2C行业的企业都是通过 ...

  3. 持续集成学习4 jenkins常见功能

    一.节点选择 1.yum安装jdk yum install -y java-1.8.0 java-1.8.0-openjdk-devel 2.节点选择有三种方式 a.通过系统自带功能限制任务只能在这个 ...

  4. 作为深度学习最强框架的TensorFlow如何进行时序预测!(转)

    作为深度学习最强框架的TensorFlow如何进行时序预测! BigQuant 2 个月前 摘要: 2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过一个小例子介绍了T ...

  5. jvm问题定位:cpu持续25%

    某次代码提交后审核,观察应用CPU占用持续25%, 感觉应该是某个线程写的有问题,  在linux服务器上查看cpu却是正常 windows平台线程查看工具: Process Explorer,    ...

  6. 利用阿里云容器服务打通TensorFlow持续训练链路

    本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案 第一篇:打造TensorFlow的实验环境 第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群 第三篇:打 ...

  7. VSALM 动手实验 - 持续集成

    Visual Studio 应用生命周期管理(VSALM - Visual Studio Application Lifecycle Managemnet)是微软基于Visual Studio产品线所 ...

  8. 译\Node.js应用的持续部署

    Node.js应用的持续部署 翻译前 翻译自:https://blog.risingstack.com/continuous-deployment-of-node-js-applications/ 正 ...

  9. 利用pyinotify监控文件内容,像tailf命令但比它更强

    Linux的tail/tailf命令使用了内核提供的inotify功能,下面的Python例子也使用inotify实现比tail/tailf更强的监控文件功能. watchfile.py #!/usr ...

  10. 使用beanstalkd实现定制化持续集成过程中pipeline

    持续集成是一种项目管理和流程模型,依赖于团队中各个角色的配合.各个角色的意识和配合不是一朝一夕能练就的,我们的工作只是提供一种方案和能力,这就是持续集成能力的服务化.而在做持续集成能力服务化的过程中, ...

随机推荐

  1. 1.1 大数据简介-hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料

    目录 1 hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料 1.1 大数据简介 1.1.1 大数据的定义 1.1.2 大数据的特点 1.1.3 大数据的应用场景 1.1.4 大数据的发展趋势及 ...

  2. .net6+wpf制作指定局域网ip无法上网的arp欺诈工具

    摘一段来自网上的arp欺诈解释:ARP欺骗(ARP spoofing),又称ARP毒化(ARP poisoning,网络上多译为ARP病毒)或ARP攻击,是针对以太网地址解析协议(ARP)的一种攻击技 ...

  3. 使用pandas处理数据和matplotlib生成可视化图表

    一.缘由 上一篇输入关键词"口红",将淘宝中的的相关商品信息全部爬取了下拉,并且以CSV的文件格式储存.我们拿到数据之后,那么就需要对数据进行处理.只是将爬取到的数据以更直观的方式 ...

  4. 三道MISC的writeup

    (1)背时 描述:腐烂了,变异了,太背时了...... 附件为一个压缩包 解题思路: 1.打开压缩包,发现有一个描述:v(51wA:I7uABi#Bx(T 2.将v(51wA:I7uABi#Bx(T进 ...

  5. vba 正则表达式用法

    Sub Regexp_test(Sht As String, str As String)On Error Resume NextDim regx As ObjectDim arr, brr, mhS ...

  6. 当 xxl-job 遇上 docker → 它晕了,但我不能乱!

    开心一刻 某次住酒店,晚上十点多叫了个外卖 过了一阵儿,外卖到了 因为酒店电梯要刷卡,所以我下楼去接 到了电梯口看到个模样不错的妹纸 我:是你么? 妹纸愣了下:嗯! 于是拉上进电梯回房间,正准备开始呢 ...

  7. MySQL转义字符+存储过程的使用

    MySQL中大于,大于等于,小于,小于等于的转义写法 一.左边就是原来的符号,右边就是在mybatis中代替的符号 二.如何通过mysql的存储过程创建虚拟表(临时表),并插入1000条数据 这些表通 ...

  8. python之实现文件的读写

    很早之前做自动化测试,并没有将测试数据与数据库关联,而是直接通过json.ymal.excel等文件管理的.那么怎么用python读写文件呢? 在操作文件前,都需要打开文件,打开文件用内置函数open ...

  9. 手把手教你玩转 Excel 数据透视表

    1.  什么是数据透视表 数据透视表是一种可以快速汇总.分析大量数据表格的交互式分析工具.使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息 ...

  10. tempdb数据文件暴增分析

    背景 某客户tempdb数据文件突然暴增,导致磁盘可用空间紧张,让我们找到暴增的原因. 现象 登录到SQL专家云,通过趋势分析进行回溯,在4月12日,tempdb数据文件在3个小时内从10GB涨到了8 ...