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特发性肺纤维化 的预后相关研究

特发性肺纤维化 的预后相关研究. 蔡妙甜 代华平 班承钧 张曙 刘艳 叶俏 首都医科大学附属北京朝阳医院 北京呼吸疾病研究所 2008-09-20. 1. 2. 3. IPF 预后差，目前除了肺移植外，无其他有效的治疗手段. 寻找合适指标用于判断最佳移植治疗时机，至关重要. 1. 研究背景及目的. IPF 患者预后评价指标需要进一步评价. Gribbin J,et al. Thorax 2006;61:980~985. Thabut G, et al. J Thorac Cardiovasc Surg 2003;126: 469~475. 本研究 的目的.

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特发性肺纤维化 的预后相关研究

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  1. 特发性肺纤维化的预后相关研究 蔡妙甜 代华平 班承钧 张曙 刘艳 叶俏 首都医科大学附属北京朝阳医院 北京呼吸疾病研究所 2008-09-20

  2. 1 2 3 IPF预后差，目前除了肺移植外，无其他有效的治疗手段 寻找合适指标用于判断最佳移植治疗时机，至关重要 1.研究背景及目的 IPF患者预后评价指标需要进一步评价 Gribbin J,et al. Thorax 2006;61:980~985. Thabut G, et al. J Thorac Cardiovasc Surg 2003;126: 469~475.

  3. 本研究 的目的 IPF患者的临床特点 IPF患者的中位生存期及1年-、2年-、5年存活率 IPF的预后评价相关指标等 1.研究背景及目的

  4. 2.1研究对象 2.5研究分组 2.研究方法 2.2随访 2.4统计学方法 2.3研究指标 2.研究方法

  5. 2.1 研究对象 入选标准* 排除标准# 研究对象 1999-01-01~2007-06-30于北京朝阳医院呼吸 内科住院/门诊确诊的IPF患者 *ATS/ERS. Am J Respir Crit Care Med,2000,161 (2 Pt 1): 646~664. *ATS/ERS. Am J Respir Crit Care Med,2002,165(2): 277~304. #①合并或随访期间诊断出结缔组织 疾病； ②诊断为IPF但缺乏相关检查依据，如没有肺功能检查等。

  6. 2.1.2排除标准 249 patients in database 39 patients excluded 210 patients met criteria 141 patients with more complete pulmonary function test data 1.Survival analysis for median survival time and 1-, 2-, 5- yr survival rates 2.Univariate and multivariate COX regression analysis for predictive indicators 3.Univariate and multivariate Logistic regression analysis for establishment of Predictive model of probability of dying (POD) in 2 years after diagnosis of IPF 1. Univariate and multivariate COX regression analysis for predictive indicators 2.Univariate and multivariate Logistic regression analysis for establishment of Predictive model of probability of dying (POD) in 2 years after diagnosis of IPF

  7. 2.2随访 随访 ①研究时间窗定为1999-01-01 ~2007-06-30； ②随访起点：研究时间窗内患者首次确诊IPF的时间； ③2007-11-01~2007-11-14期间，电话联系患者或家属，明确患者至该时间截点的生存状态并确定随访终点。

  8. 2.4 统计学方法 ① 本研究采用队列研究(cohort study)设计； ② 分析软件为SPSS15.0，以下各统计学方法除特殊说明外均指定P值<0.05有统计学意义； ③生存分析：寿命表法(Life tables)用于估计样本1年、2年、5年生存率；Kaplan-Meier法(Kaplan-Meier test)用于估计研究对象整体及不同分组条件下各组的生存期； ④ COX回归模型(Cox regression)分析：用于对每一个观测指标进行单变量分析，从中选出提示IPF患者预后的指标，并将这些指标用于之后进行的多变量COX逐步回归模型分析，用于明确对患者预后评价有指导意义的独立指标；

  9. 3.1 IPF患者的临床特点

  10. 3.2 IPF患者的生存 以发病为起点: MST:85个月 1y-, 2y-, 5y生存率分别为88%, 78%, 55%。 以确诊时间为起点： MST:36个月 1y-, 2y, 5y生存率分别为59%, 53%,36%。 以发病为起点 以确诊为起点

  11. 3.2.1 IPF患者的生存 ——性别的影响 女性 MST:39.5给个月 男性 MST:36个月 不同性别患者生存期差异不明显 (Log-rank х2=0.287,ν=1,P=0.592)。

  12. 3.2.2 IPF患者的生存 ——确诊年龄的影响

  13. 3.2.3 IPF患者的生存 ——吸烟状态的影响

  14. 3.2.4 IPF患者的生存 ——加重原因的影响

  15. 3.2.5 IPF患者的生存 ——激素治疗的影响

  16. 3.3IPF患者的预后判断指标

  17. Logit(P)=-7.342+0.284×WBC(×109/L)+2.524×COV*+1.054×Acro**+0.030×P(A-a)O2 (1) 所有患者 Logit(P)=-10.366+0.110×Borg评分+0.071×FEV1/FVC(%)-0.027×TLC(%Pre)+0.027×Hbg(g/L)+1.188×PHD*** (2) 有肺功 能者 3. 4 IPF患者2年内死亡概率预测模型 注：* COV即就诊原因(cause of visiting)，“无明显诱因”=“0”，“呼吸道感 染”=“1”，“肺栓塞”=“2”； ** Acro即杵状指趾(Acropachy)，“有”=“1”，“无”=“0”。 注：***PHD即肺心病(pneumocardial disease)为“有”=“1”，“无”=“0”。

  18. 3.4 IPF患者2年内死亡概率预测模型 模型检验：P=0.000，该模型有统计学意义。 通过模型计算的Logit(P)值越大，IPF患者2年内死亡的危险越大； ②Logit(P)取值0.435 261 2时，预测模型的灵敏度及特异性均较高(灵敏度：65.7%，特异性：93.6%)。

  19. 4. 结论 ①IPF确诊后1y-, 2y-, 5y生存率只有59%、53%、36%； ②合并肺栓塞或呼吸道感染导致病情加重是导致IPF患者死亡的独立危险因素； ③ 杵状指/趾或肺心病征象，呼吸困难评分越高、氧合指数越低或出现、FEV1/FVC(%)越高提示死亡风险大、预后差； ④ 综合多个指标建立的死亡预测模型较单一指标提升了预后评价的灵敏度和准确性。

  20. 谢谢！

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