早期抗疟药依从性对类风湿关节炎和系统性红斑狼疮患者未来急性护理利用和费用的影响:一项基于人群的研究

Impact of Early Antimalarial Adherence on Future Acute Care Utilization and Cost Among Patients With Rheumatoid Arthritis and Systemic Lupus Erythematosus: A Population-Based Study

作者信息Md Rashedul Hoque, Diane Lacaille, J Antonio Aviña-Zubieta, Mary A De Vera, Yi Qian, Lawrence McCandless, John M Esdaile, Hui Xie
PMID41657297
发布时间2026-07
DOI10.1002/art.70071

实验完整度

研究为回顾性队列分析,使用行政数据库,包含倾向评分匹配、准泊松和线性回归、证伪检验和敏感性分析,但无前瞻性干预或机制验证。

主要模型

新发类风湿关节炎(RA)患者队列 新发系统性红斑狼疮(SLE)患者队列

重点核对

抗疟药暴露的定义:PDC ≥ 0.90为依从,PDC < 0.90为不依从 倾向评分匹配比例:1:2(依从:不依从),匹配变量包括基线混杂因素 结局测量时间:随访年后一年内的住院次数、住院天数和住院费用 主要分析模型:准泊松回归和线性回归,均使用稳健标准误

摘要

目的:评估基于人群的新发类风湿关节炎(RA)和系统性红斑狼疮(SLE)队列中,早期抗疟药依从性与未来急性护理利用和费用之间的关联。方法:使用省级行政数据库,识别加拿大不列颠哥伦比亚省1997年1月至2022年3月期间新发RA/SLE并新使用抗疟药且随访至少一年的所有患者。将每位抗疟药依从患者(药物覆盖比例[PDC] ≥ 0.90)按倾向评分(PS)匹配至最多两名抗疟药不依从患者(0 < PDC < 0.90)。在接下来的年份中评估住院次数、住院天数和住院费用等结局。使用准泊松和线性模型及稳健标准误,估计早期抗疟药依从性对这些结局的影响,并考虑潜在混杂因素。我们进行了证伪检验和敏感性分析,以检查对健康依从者效应和未测量混杂因素的稳健性。结果:我们确定了8,768名抗疟药依从和16,479名抗疟药不依从的PS匹配RA/SLE个体。抗疟药依从患者与不依从患者相比,住院次数和住院天数的调整率比分别为0.89(95%置信区间[CI] 0.84–0.94)和0.79(95% CI 0.71–0.88)。依从患者的平均住院费用较低(估计值:加元−$549.64,95% CI −$896.05至−$203.22,P < 0.01)。证伪检验和敏感性分析证实了结果的稳健性。结论:RA和SLE患者对抗疟药的依从性与不依从相比,与较低的住院风险(降低11%)和住院天数(降低21%)以及较低的住院费用(降低加元$549.64)相关。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
在患有RA和SLE的新诊断患者中,早期抗疟药依从性与未来急性护理利用和费用之间是否存在关联?
核心机制
研究未明确探讨机制,但基于抗疟药已知的治疗效果,推测依从性通过控制疾病活动减少并发症,从而降低急性护理利用。
主要证据
基于行政数据库的回顾性队列研究,包括8,768名依从和16,479名不依从的PS匹配患者,调整混杂后,依从性分别与住院次数减少11%(aRR 0.89)和住院天数减少21%(aRR 0.79)相关。
研究意义
该研究填补了抗疟药依从性与未来急性护理利用和费用关联的研究空白,强调了依从性在RA和SLE管理中的重要性。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

队列构建与数据来源

确定研究人群,包括新诊断RA/SLE患者,并收集其健康记录和药物处方数据。

使用不列颠哥伦比亚省行政数据库(包括医生就诊、住院、处方、生命统计等)识别1997年至2022年间新发RA/SLE且新使用抗疟药的患者,并确保至少一年随访。

2

暴露评估(抗疟药依从性)

评估在基线年(第一年)抗疟药使用的依从性,并定义依从与不依从组。

通过PharmaNet数据库计算抗疟药(羟氯喹或氯喹)的PDC,定义PDC≥0.90为依从,PDC<0.90为不依从。

3

倾向评分匹配

通过匹配依从与不依从患者的基线特征,减少混杂偏倚。

使用逻辑回归估计抗疟药依从的倾向评分,并按1:2比例(依从:不依从)进行贪婪匹配。匹配变量包括人口学、合并症、药物使用和医疗资源利用等。

4

结局评估

评估在随访年(第二年)的急性护理利用和费用。

在随访年,从住院数据库获取每位患者的住院次数和总住院天数,并使用CIHI的病例组合方法计算住院费用(基于RIW),并调整为2022年加元。

5

统计分析与敏感性分析

估计抗疟药依从性与结局的关联,并检验稳健性。

使用准泊松回归和线性回归模型估计调整后的率比和平均成本差异,并进行了敏感性分析(改变PDC阈值、匹配比例、仅考虑疾病发作住院)和E值分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
SAS 9.4版本SAS Institute, Inc--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
研究人群选择
RA/SLE病例定义(ICD编码组合、间隔、医生确认)、新使用抗疟药定义、年龄限制、随访时长
阅读提示:方法部分:研究设计和队列定义
暴露定义
PDC计算方法、依从性阈值(0.90)
阅读提示:方法部分:暴露评估
倾向评分匹配
匹配比例(1:2)、匹配变量列表(人口学、合并症、用药等)
阅读提示:方法部分:倾向评分匹配队列
结局定义
住院次数、住院天数、住院费用定义及计算方式
阅读提示:方法部分:结局确定
统计分析
模型选择(准泊松,线性)、调整变量、稳健标准误
阅读提示:方法部分:统计分析