最新慢性阻塞性肺疾病年度进展.docx
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1、最新慢性阻塞性肺疾病年度进展慢性阻塞性肺疾病(简称慢阻肺)是一种常见的、可预防和治疗的慢性气道疾病,其特征是持续存在的气流受限和相应的呼吸系统症状,临床表现为慢性咳嗽、咳痰和逐渐加重的呼吸困难,具有明显的异质性。慢阻肺是全球发病、致残和致死的一个日益重要的原因,严重危害人类健康。近年来,越来越多的临床研究开始从多个维度探索慢阻肺的表型特征,新的治疗靶点、循证医学证据和观点、策略不断涌现。本文通过WebofScience.PUbMed、GOOgIeSChOlar等数据库网站检索自2022年1月1日至2023年9月30日发表的文献,对慢醉市诊治领域的重要研究进展进行年度综述,以期为读者提供新的视角
2、,辅助慢阻肺临床实践,促进更深入的科学研究。一、流行病学及危险因素慢阻肺的患病率居高不下,吸入有害气体或颗粒物是公认的危险因素,随着研究深入,人们越来越认识到在整个生命过程中增加发病风险的广泛因素。2022年,TheLancetRespiratoryMediCine发表了英国国家健康研究所的一项系统性回顾和建模研究。该研究纳入了1990年1月1日至2019年12月31日期间发表的来自65个国家260个研究地点共162篇报道慢阻肺人群研究的文章。文献报道,在全球范围内,除公认的吸烟、生物燃料暴露以及职业性粉尘或烟雾暴露以外,男性(OR值为2.1体重指数低于18.5kgV(OR值为2.2)也是慢阻
3、肺的重要风险因素。早产与33岁前的肺功能下降有关,为探索其对肺功能和慢阻肺的长期影响,澳大利亚学者使用塔斯马尼亚纵向健康研究的数据调查了早产、肺功能和5060岁时慢阻肺患病之间的关系。在对性别、年龄、成人身高、母亲出生时的年龄、年长的兄弟姐妹的数量、母亲和父亲吸烟以及早年的家庭社会经济状况进行调整后,与足月分娩相比,极早产(28周至32周)和中期早产(32周至34周)与53岁时慢阻肺患病风险增加显著相关(OR值为2.9,95%CI:1.17.7),与吸入支气管舒张剂后FEV1/FVC.FEVk一氧化碳弥散量和FEF25%75%降低显著相关。额外调整出生体重后得到非常相似的结果。极早产和中期早产
4、与FEV1/FVC比值的相关性仅在吸烟者中显著。该研究探索了早产对中年后肺功能的影响,显示极早产至中期早产与包括慢阻肺在内的阻塞性肺W能障碍有关,这种影响至少持续到60岁,并且与个人吸烟有关。因此,可通过鼓励早产儿幸存者避免吸烟来减少与早产相关的慢阻肺负担。二、筛查与诊断慢阻肺在基层医疗机构中诊断不足是全球普遍性的问题。2023年2月在TheJournaloftheAmericanMedicalAssociation发表的一项横断面研究从全美7个以基层医疗实践为基础的研究网络招募了年龄在45岁至80岁之间未确诊慢阻肺的人群,结果发现,用于识别未诊断的呼吸系统疾病及其加重风险的基层医疗慢阻肺评估
5、筛查工具(chronicobstructivepulmonarydiseaseassessmentinprimarycaretoidentifyundiagnosedrespiratorydiseaseandexacerbationrisk,CAPTURE)在检测有临床意义的慢阻肺方面表现不理想,敏感度仅为48.2%,特异度为88.6%o这提示我们仍需要进一步的研究来优化筛查工具的性能,并了解其使用是否会影响临床结局。如何有效利用医疗资源在低-中收入国家筛查慢阻肺、减轻疾病负担是更为迫切的问题,全球大部分慢阻肺的患病率和病死率都发生在这些国家。国外研究团队在3个低-中收入国家开展横断面研究,使
6、用年龄和性别分层的40岁及以上人口随机样本评估了3种慢阻肺筛查工具的鉴别准确性。研究在尼泊尔巴克塔普尔城乡结合区、秘鲁利马城区和乌干达纳卡塞克农村地区开展,筛查工具包括CAPTURE,慢阻肺在低收入和中等收入国家评估问卷(COPDinLow-andMiddle-incomeCountriesAssessmentquestionnaire,COLA-6,口肺功能问卷(lungfunctionquestionnaire,LFQ),并采用支气管舒张剂后肺功能检查作为诊断金标准。CAPTURE和COLA-6均联合呼气峰流速的测量。研究结果发现,95.3%的慢阻肺患者以前未被诊断过筛查工具的受试者工作特
7、征曲线下面积areaunderthereceiveroperatingcharacteristiccurvezAUC)从秘鲁LFQ的0.717到尼泊尔COLA-6的0.791不等。在尼泊尔COLA-6的敏感度为34.8%,CAPTURE敏感度为64.2%。这表明慢阻肺筛查工具在3个低、中收入地区是可行的。Yawn等认为在资源有限地区,较高的假阳性率可能需要耗费更多的资源,而较高的假阴性率致使错过可治愈疾病的时间段。在低、中收入国家和地区,必须重新评估慢阻肺筛查工具的阳性预测值和阴性预测值,同时在重新筛选中确定每个病例的资源使用或成本,这是未来转化研究的重要目标。各种筛查方法都需经过肺功能检查结
8、果来确定慢醉市临床诊断,而定量责任评分(quantitativeliabilityscore)可通过识别遗传信号预测慢醉市患病风险。已有研究证实基于机器学习的表型方法能有效预测慢阻肺的遗传易感性,并提供疾病风险的连续指标7,8,表征疾病异质性,但是为训练机器学习模型需要医学专家提供准确的疾病严重程度标签,昂贵且耗时。因此,研究者探索基于嘈杂的医疗记录(临床数据)训练一个深度卷积神经网络建立慢阻肺风险模型以从高维原始流量-体积肺活量图中预测是否患有慢物市;随后,将该风险模型应用于目标队列并生成基于机器学习的慢阻肺责任评分。结果表明,基于机器学习的责任评分能准确区分慢阻肺病例和对照人群,并在没有任
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