目的：关节损伤是类风湿性关节炎（RA）的一个决定性特征，可以导致患者关节功能障碍、生活质量下降和死亡。很多因素已经显示与关节损害累积有关，例如疾病活动、血清状态或治疗反应。本研究通过根据患者的Sharp-van der Heijde评分(SHS)随时间变化的曲线形状对患者进行聚类，从而识别RA的影像学损伤轨迹。开发模型根据基线特征预测RA的进展集群。

     方法：使用来自RA中肿瘤坏死因子抑制剂的五项大型随机对照试验2年期间的患者数据。SHS以尊重形状的方式进行聚类，以识别不同的放射学进展聚类。比较了基线和随着时间的推移不同进展集群中患者的特征。开发逻辑回归模型以使用基线信息预测放射学进展的轨迹。

    结果：共对1887名患者7738张X线片进行聚类分析。研究者确定了四个具有特征性放射学进展形状的不同集群：一个在整个2年期间具有稳定的SHS（C0/lowChange；86%）；一个持续进展（C1/上升；5.8%）；1个SHS 降低（C2/改善；6.9%）； SHS 的一个上升和下降 (C3/bothWays; 1.4%)。使用不同的聚类方法确认聚类的稳健性。回归模型将疾病持续时间、基线C反应蛋白 (CRP) 和SHS以及治疗状态确定为集群分配的预测因子。

     结论：研究者能够识别并部分表征RA患者随时间推移的四种不同的放射学进展集群，最显著的是一种持续进展，另一种随着时间的推移关节损伤有所改善，这表明存在不同模式的关节损伤累积RA。

 

出处：

Platzer A, Alasti F, Smolen JS, et al. Trajectory clusters of radiographic progression in patients with rheumatoid arthritis: associations with clinical variables. Annals of the Rheumatic Diseases 2022;81:175-183.

Tags： ARD：类风湿性关节炎患者影像学进展的轨迹簇：与临床变量的关联