有哪些模型可用于预测多发性硬化症患者未来的疾病预后?

为什么研究多发性硬化症很重要?

多发性硬化症(multiple sclerosisMS)是一种影响大脑、脊髓和神经的慢性疾病。全世界有数百万人患有这种疾病,但这种疾病及其进展情况因人而异。虽然多发性硬化症无法根治,但有不同的治疗方法可以帮助减轻症状并减缓疾病的恶化。这些治疗方法的运作各不相同,一些疗法较其他疗法而言会导致更严重的不良反应。了解个体多发性硬化症的严重程度对患者和医疗专业人员都很重要。

为什么预后模型在多发性硬化症中如此重要?

预后模型帮助患者和医疗专业人员了解个人目前的病情和未来病情的进展。这种了解能够帮助患者在生活和治疗中作出选择。预后模型还可以帮助医疗专业人员决定如何最佳地治疗个体,更好地了解疾病,或开发治疗方法。多发性硬化症的预后模型可能涉及结合一系列的个体的不同信息来预测他们所患的多发性硬化症将如何继续发展。预后模型中纳入的重要信息可能包括个人特征信息(如年龄、性别、体重指数)、行为信息(如是否吸烟)和多发性硬化症信息(如患病时间)。其他临床特征或测量值可能也很重要。

我们想研究什么?

我们希望检索并找到所有的结合多种信息的预后模型,以预测成人多发性硬化症将如何继续进展和恶化。

我们做了什么?

我们使用不同的技术来检索所有描述预后模型的研究,研究结合了多种信息,并在多发性硬化症背景下进行开发。我们关注对展示如何开发预后模型的研究,也对关注评价它们在实践中实际效果的研究。一旦我们找到了所有的相关研究,我们就会对它们进行总结,并评价它们所报告结果的效果和执行情况。

我们发现了什么?

我们发现57项研究描述了结合多种信息的预后模型,以预测成人多发性硬化症将如何继续进展和恶化。这些研究描述了75种不同预后模型的发展。有15个案例对特定预后模型的实施情况进行了评价。

我们发现预后模型关注不同的结局:41%观察疾病进展,8%观察复发,18%观察从首次发作到明确多发性硬化的变化过程,28%观察从早期多发性硬化到进展性多发性硬化的变化过程。我们所发现的预后模型彼此间在很多方面都非常不同。例如,就治疗方面而言,他们用来开发模型的患者非常不同。此外,他们用来预测多发性硬化症病程的信息也各不相同。我们发现,关于多发性硬化症的诊断,预后模型随时间推移而变化;预后模型的使用也在治疗、新技术观察到的新信息或新模型方法中增加了。我们还发现,使用这些预后模型需要个人有关信息,这需要医疗专家和专业设备,而这两者在许多诊所和医院可能无法获得。

证据的局限性是什么?

我们发现大多数研究都存在问题,这意味着我们可能无法相信他们的结果。常见的问题涉及跨研究使用的数据和统计方法。此外,如果将预后模型应用于新的一群多发性硬化症患者,许多研究报告的结果可能会非常不同。我们还发现,这些研究在描述研究方法和报告结果方面做得差。

这意味着什么?

我们发现的研究表明,预测成人多发性硬化症如何继续进展和恶化的预后模型的证据尚未得到很好的发展。需要进行新的研究,这些研究关注如何使用在指南中推荐的方法来开发预后模型并评价它们的实施效果。这项研究还应该关注如何较好地描述研究方法和结果,以便其他研究人员和医疗专业人员可以在研究和临床实践中使用它们。

作者结论: 

由于缺乏独立的外部验证,目前的证据还不足以推荐在如今的临床常规中使用任何已发表的多发性硬化症患者预后预测模型。多发性硬化症预后研究界应坚持当前的报告和方法指南,并对现有或新开发的模型进行更多最先进的外部验证研究。

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研究背景: 

多发性硬化症(multiple sclerosis, MS)是一种中枢神经系统的慢性炎症性疾病,影响着全世界数百万人。这一疾病的病程个体差异很大,近期开发了许多具有不同安全性和有效性的改善疾病的治疗方法。在不同情况下评价并证明有效的预后模型有可能在治疗疾病或生活管理决策过程中为多发性硬化症患者及医生提供支持,促使对介入性试验进行分层和更精确的解释,并提供对疾病机制的见解。许多研究人员已经开始使用预后模型来帮助预测MS患者的临床结局;然而,据我们所知,尚未有被广泛接受的MS预后模型用于临床实践。

研究目的: 

确定并总结用于量化成人多发性硬化症患者临床疾病进展、恶化和活动风险的多变量预后模型及其验证研究。

检索策略: 

我们检索了1996年1月至2021年7月期间的联机医学文献分析和检索系统(Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, MEDLINE)、医学文摘资料库(Excerpta Medica Database, Embase)和Cochrane系统评价数据库(Cochrane Database of Systematic Reviews)。我们也筛选了纳入研究和相关综述的参考文献列表,以及引用纳入研究的参考文献。

纳入排除标准: 

我们纳入了所有统计学上发展的多变量预后模型,旨在预测成年多发性硬化症患者的临床疾病进展、恶化和活动,具体变现为残疾、复发、转化为明确多发性硬化症、转化为进展性多发性硬化症或这些症状的综合。我们还纳入了对这些模型的性能进行评价(即验证)的任何研究。对语言、数据源、预测时间或得出结局的时间没有限制。

资料收集与分析: 

对综述作者独立筛选标题/摘要和全文,使用基于预测建模研究系统性综述批判性评估和资料提取核对表(Checklist for Critical Appraisal and Data Extraction for Systematic Reviews of Prediction Modelling Studies, CHARMS)的试点表格提取资料,使用预测模型偏倚风险评估工具(Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis, PROBAST)评估偏倚风险,并根据个人预后或诊断的多变量预测模型透明报告(Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis, TRIPOD)中的清单项目评估报告缺陷。描述了所纳入模型的特点及其验证。我们计划对模型的鉴别和校准进行meta分析,在模型开发研究之外至少有三个外部验证,但没有模型符合这一标准。我们以叙述性的方式总结了研究间的异质性,但同样无法进行计划的meta回归。

主要结果: 

我们纳入了57项研究,从中确定了75个模型的发展,15个外部验证对应于12个(16%)模型,以及6个作者报告的验证。只有两个模型进行了多次外部验证。所有已确定的外部验证都不是由独立于开发模型的研究人员进行的。在96种模型或验证中,39例(41%)的结局与疾病进展有关,8例(8%)的结局与复发有关,17例(18%)转化为明确的多发性硬化,27例(28%)转化为进展性多发性硬化。纳入的受试者的疾病和治疗相关特征,以及考虑的预测因素和结局的定义,在研究中是高度异质的。根据发表年份,我们观察到治疗受试者的百分比增加,使用的诊断标准多样化,将生物标志物或治疗作为预测因素的考虑增加,以及随着时间的推移,机器学习方法的使用增加。

可用性和可重复性

所有确定的模型都包含至少一个预测因子,需要医学专家的技能进行测量或评估。大多数模型(44个;59%)包含需要专业设备的预测因子,这些设备可能在初级保健或标准医院环境中缺乏。超过一半(52%)的开发模型没有附带模型系数、工具或说明,这阻碍了它们的应用、独立验证或复制。仅有少数研究(分别为两项和六项)公开提供或报告了模型开发中使用的数据。

偏倚风险

除了一个模型开发或验证外,我们将所有模型开发或验证评为总体偏倚风险较高。造成这种情况的主要原因是用于开发或评价预后模型的统计方法,除了两个模型之外,我们将所有纳入的模型开发或验证评为在分析领域具有高偏倚风险。外部验证的模型开发或这些模型的外部验证都没有低偏倚风险。在超过三分之一(38%)的模型或其验证中,存在与模型对我们的研究问题的适用性相关的问题。

报告缺陷

总体而言,报告质量差,而且随着时间的推移,报告的质量没有明显的提高。在大多数纳入的模型或验证中,报告不清楚或根本没有报告的项目涉及样本量的合理性、结局评估者的施盲、完整模型的细节或如何从中获得预测、缺失数据的数量以及受试者接受的治疗。对首选模型的判别和校准性能指标的报告不够理想。

翻译笔记: 

译者:李政慷、李章华(均为北京中医药大学人文学院2020级英语中医药国际传播方向),审校:吴妺栩(北京中医药大学人文学院2020级英语医学方向)。2024年3月1日。简体中文翻译由Cochrane中国协作网成员单位,北京中医药大学循证医学中心翻译传播工作组负责,联系方式:tina000341@163.com

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