目的：先前的研究证实，较低水平的基线疾病活动能预测有利的疾病活动状态。此外，更高水平的基线疾病活动证明与更大的绝对变化相关。本研究通过变化分数、反应和状态测量实现疾病活动结果的预测因素进行综合分析。

    方法：研究者使用来自三项类风湿性关节炎(RA)试验的数据（一项用于主要分析，两项用于验证）来分析患者和疾病特征、核心集测量和综合指数对实现不同结果的影响：反应结果（达到相对反应范围患者的百分比）；状态结果（缓解或低疾病活动，LDA）和改变结果（度量尺度上的数值变化）。

    结果：研究者纳入了来自ASPIRE试验（用于分析）以及来自ATTRACT和GO-BEFORE试验（用于验证）的患者。虽然基线时较低的疾病活动成分（急性期反应物除外）与状态结果的实现相关（例如简化疾病活动指数的LDA，SDAI），但较高的基线值与变化结果（例如SDAI 绝对变化）相关。对已确定的状态结果预测因子进行多变量分析，较短的疾病持续时间、男性和较低的疾病活动综合确定了最佳预测。对于预测反应，没有发现一致的显著预测因子，除了基线C反应蛋白水平较高与更好的反应相关。

    结论：RA治疗成功的预测是有限的。特别是在早期RA中，状态目标的预测可以通过较低的疾病活动基线水平来实现。性别和疾病持续时间可能会提高状态目标的可预测性。在临床试验中，可以协调纳入的人群和结果的选择，以最大限度地提高这些研究的效率。

 

出处：

Capelusnik D, Aletaha D. Baseline predictors of different types of treatment success in rheumatoid arthritis. Annals of the Rheumatic Diseases 2022;81:153-158.

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