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Knowledgeispower.Getourfreenewsletter.知识就是力量。征战重症肌无力，提供专科医生的专业学术交流。按语
重症肌无力（MG）早期病程的可预测性一直是一个难题。
在病程早期，如果能够发现无法达到良好预后，如本研究中定义的1年时达到MSE，则可以尽早调整治疗策略和治疗方法，以期在渐进式策略中通过治疗升级或直接采用快速起效疗法，尽早达到改善达标的状态，后续继续精细调整免疫治疗，以最小的不良反应获得长期稳定的良好预后状态。预测模型是重要的途径。
本研究严格遵循预测研究的设计规范，采用Logistic回归在建模组探索与预后事件相关的独立因素后，基于对因素临床意义的理解，再次进行Logistic回归，取得相关的独立危险因素，采用列线图建立预测模型，并在验证队列中验证和在多中心合作中得到外部验证。获得的预测模型对具有重要的指导意义。将QMG总分与QMG域的得分均纳入分析是非常智慧的统计处理，充分考虑了不同肌群域受累的意义。我的课题组以前的研究中也发现即使存在内在关系的参数用于Logistic分析，一些因素也是能够获得统计学意义的，提示其为很强的关联或预测因素。在重症肌无力这样的慢性自身免疫病的预测研究中最难的是处理治疗因素的影响，尤其是真实世界研究中治疗往往是根据患者的病情改变而在随访时调整的，本研究在此方面做了大量工作，值得学习借鉴。本研究采用回顾性数据和Logistic回归，对固定时点MSE作为预后事件进行预测，建立的良好的模型。论文于年6月发表在JTranslMed（IF5.53）。也期待赵重波教授的课题组采用前瞻性数据和Cox回归建立的达到MSE和维持一定时间MSE的研究。研究意义
1.根据全身型重症肌无力（gMG）的临床基线特征建立预测模型，在初诊时预测未接受免疫抑制治疗的乙酰胆碱受体（AChR）抗体阳性gMG患者的短期临床结局。
2.未接受免疫抑制治疗的AChR抗体阳性gMG患者的短期预后与其病程、ADL-眼部评分、QMG评分、QMG运动肌评分等基线特征相关。
3.中国重症肌无力临床研究领域多中心合作的又一次尝试。
背景介绍
准确预测全身性重症肌无力（generalizedmyastheniagravis,gMG）患者的预后有助于优化治疗方案和临床试验设计。本文的目的是建立和验证一个预测列线图来评估血清抗乙酰胆碱受体（anti-acetylcholinereceptor,AChR）抗体阳性gMG患者的短期预后。本研究对来自5医院的例未接受过免疫治疗的血清抗AChR抗体阳性的gMG患者进行分析（96例用于建模，24例用于内部验证，45例用于外部验证，外医院、医院、医院医院提供）。短期临床结局为基线随访后12个月达到最小症状表现（minimalsymptomexpression,MSE）。定义为ADL为0或1分。本文利用Logistic回归分析筛选导致MSE的独立因素并构建列线图预测模型。Logistic多因素回归分析显示病程、ADL-眼部评分、QMG评分总分和QMG-运动肌评分是未接受过免疫治疗的血清抗AChR抗体阳性gMG患者能否达到MSE的独立预测因素，本研究构建的的列线图预测模型可利用患者的基线临床特征对gMG患者的短期临床结局进行较好预测。研究主要方法和人群
从年8月8日到年12月18日，医院共登记了例MG患者。本研究中符合纳入标准：1）起病症状和体征符合gMG；
2）基线时未接受免疫治疗；
3）抗AChR抗体阳性；
4）基线时MG-ADL评分1；
5）随访至少1年；
6）排除其他类似MG的疾病（包括Lambert–Eaton肌无力综合征、周围神经病变、肌病和运动神经元疾病）。
本研究纳入的名MG患者初诊后均接受口服强的松治疗，剂量为0.8-1mg/kg/天。此外，根据患者的病情控制情况，部分患者额外接受了包括硫唑嘌呤（n=11）、他克莫司（n=9）或酶酚酸酯（n=1）在内的免疫抑制剂治疗，其中三名患者接受了静脉注射丙种球蛋白治疗。（图1.研究的受试者招募流程）
根据初次随访时间的顺序划分，从年2月13日至年8月2日招募的96患者被纳入列线图的建模队列，从年8月2日至年3月13日招募的24名患者被纳入内部验证组。内部验证后再在中国4医院（医院、医院、医院医院）提供的45例AChR-gMG患者中对此列线图进行外部验证。研究指标
纳入患者的临床基线变量包括性别、发病年龄、是否合并自身免疫病及病程。其中，MG的发病年龄分为三个亚组，包括早发型（10-49岁）、晚发型（50-64岁）和老年型（65岁或以上）。病程被定义为从肌无力症状首发到首次来我院就诊的时间。纳入患者初诊时MG相关的临床变量包括MGFA分型、是否合并胸腺瘤、胸腺切除术病史、MG症状是否恶化、抗-AChR抗体滴度、服用吡啶斯的明剂量、MMT评分、MG-ADL评分及其亚组评分（延髓肌、呼吸肌、眼肌和四肢肌评分）、QMG评分及其亚组评分（眼外肌、延髓肌、运动肌、呼吸肌和中轴肌评分）。其中患者是否合并胸腺瘤由CT检查结果定义。MG恶化被定义为肌无力和疲劳症状的加重或药物治疗的增加。血清抗AChR抗体由ELISA法检测，阳性判定临界值为0.50nmol/L。研究结果
本研究中内部验证组和外部验证组患者的临床特征分别与建模组患者的基线特征具有可比性。随访1年后，在建模组、内部验证组和外部验证组中，70名（72.9%）、20名（83.3%）和33名（73.3%）患者达到MSE状态。对于未达到MSE的患者，建模组、内部验证组和外部验证组中患者ADL评分的中位数分别为3（3-6）、4.5（3.25-5）和2.5（2-7）分。在建模组的单因素Logistic分析中，我们发现三个与MSE显著相关的危险因素，包括病程、ADL-眼部评分和QMG-运动肌评分（p0.1）（表1）。（表1）
考虑到QMG评分（p=0.）的临床意义，我们将其与上述具有统计学意义的变量共同纳入多因素Logistic回归。如表三所示，多因素分析结果显示上述四个变量均与MSE相关。(表3.建模组的单因素和多因素分析)
随后，我们利用这四个因素来建立预测列线图，该列线图可计算出抗AChR抗体阳性的gMG患者的总分，并将其转换为1年内达到MSE的预测概率（图2）。随后，我们对该列线图进行了内部验证组和外部验证。区分度评价结果表明，该列线图在建模组、内部验证组和外部验证组中C指数分别为0.（95%CI，0.72-0.90）、0.（95%CI0.83-1.00）和0.（95%CI，0.63-0.92）（图3）。此外，Hosmer-Lemeshow检验的p值在三个队列中分别为0.98、0.99和0.61，表明该列线图的预测值和实际观察到的患者是否达到MSE的情况之间具有很好的一致性。研究结论在这项多中心研究中，我们发现病程≤12个月，ADL-眼部评分≤2分，QMG评分13分，QMG-运动肌评分≤9分是抗AChR抗体阳性的gMG患者一年内达到MSE状态的重要预测因素。局限性1.患者的治疗记录不足，但我们使用了多重插补等统计方法以最小化这些缺点。2.我们将临床记录不足等的患者排除在外，可能导致选择偏倚。3.该列线图仅研究中国的gMG患者，由于治疗方法的不同，列线图在预测其他地区gMG患者的预后方面可能具有一定的局限性。综上，本研究建立并验证了使用gMG患者的基线临床特征以预测其达到MSE的列线图，该预测模型有助于临床医生对血清抗AChR抗体阳性的gMG患者进行临床决策和预后判断。解读的文献来源：ZhaoR,WangY,HuanX,ZhongH,ZhouZ,XiJ,DaY,LeiL,ChangT,RuanZ,LuoL,LiS,YangH,LiY,LuoS,ZhaoC.Nomogramforshort-termout