综述：特应性皮炎治疗偏好中的离散选择实验：一项系统评价

治疗偏好评估中离散选择实验（DCE）在特应性皮炎（AD）中的应用研究。通过系统回顾PubMed等8个数据库的13项研究，采用PREFS质量评分标准发现8项研究质量较高（4分），5项中等（3分）。数据分析显示随机参数Logit模型最常用。研究表明DCE在AD治疗偏好评估中尚处发展阶段，未来需优化受访者选择，遵循DCE设计原则，重视结果属性，以提供更高质量证据支持临床决策。

　　

以下是对该研究内容的系统解读：一、研究背景与核心问题

特应性皮炎（AD）作为全球高发的慢性炎症性皮肤病，其治疗选择受多重因素影响。现有研究显示，传统药物治疗方案在疗效、副作用、经济负担等方面存在显著差异，但患者、医疗提供者及照护者三方在治疗决策中的偏好存在信息断层。基于离散选择实验（DCE）的定量分析方法，本研究系统评估了近年来AD治疗偏好研究的方法论进展与成果差异。二、研究方法与实施流程

1. 文献检索策略

采用多数据库联合检索（PubMed、Web of Science等8个中英文数据库），设置关键词组合："Atopic Dermatitis treatment options" AND "Discrete Choice Experiment" AND "Patient Preferences"。时间限定为数据库建立至2025年10月22日，最终获取6796篇文献。2. 筛选与质量评估体系

通过双盲筛检流程，纳入13项研究（2020-2025年间发表）。采用PREFS评估框架（目的、受访者、解释、发现、意义五维度）进行质量评分，其中8项达4分（最高），5项为3分。研究样本覆盖美国、德国、英国等9个国家，涉及患者（92%）、照护者（23%）及医疗提供者（23%）三类群体。3. 数据分析方法

建立三级分析架构：基础特征层（研究区域、样本量、属性维度）、模型构建层（随机参数Logit模型为主）、结果应用层（建立三维分析模型：疗效、治疗流程、经济成本）。特别引入混合Logit模型（MXL）处理个体异质性，通过分层回归分析人口学特征与偏好参数的关联性。三、核心研究发现

1. 患者群体偏好特征

- 顶层决策要素：快速止痒（平均权重32%）、皮肤清除率（28%）、给药频率（15%）

- 疾病分期差异：中重度患者更关注疗效（41% vs 28%），轻度患者侧重副作用管理（37% vs 15%）

- 地域文化影响：欧洲患者偏好生物制剂（因疗效显著），亚洲患者更重视用药便捷性（数据来源：Boeri et al., 2022）2. 照护者群体特殊需求

- 儿童AD照护者特别关注皮肤色素变化（权重达18%）

- 对注射剂型的接受度存在代际差异（青少年组注射偏好度比儿童组高27%）

- 照护者更重视治疗方案的延续性（如每月复用次数影响决策权重）3. 医疗提供者决策模式

- 皮肤科医师优先考虑疗效指标（皮损清除率权重达34%）

- 女性医师对治疗副作用更敏感（接受风险阈值比男性低19%）

- 专科医师更关注长期安全性（如 malignancy风险权重达12%）四、方法论改进建议

1. 实验设计优化

- 建议采用平衡不完全区组设计（BIBD）降低受访者认知负荷

- 属性数量控制在5-7个（当前研究平均为6.2±1.3个）

- 水平设定遵循"4-8级"原则（现研究平均为5.8±2.1级）2. 质量控制强化

- 建立双盲校验机制（当前仅3项研究完成）

- 添加认知测试环节（应答者理解率需达85%以上）

- 实施动态样本补充策略（根据初期反馈调整问卷）3. 模型选择策略

- 基础研究推荐条件Logit模型（CLM）

- 复杂异质性场景优先混合Logit模型（MXL）

- 多群体比较建议采用广义多元Logit模型（G-MNL）五、临床实践启示

1. 治疗方案制定

- 开发分层决策支持系统（按病程阶段配置不同属性权重）

- 建立动态偏好评估模型（每季度更新参数）

- 设计偏好-疗效映射矩阵（示例见下表）治疗偏好权重分布示例

| 属性维度 | 患者权重 | 医师权重 | 照护者权重 |

|----------|----------|----------|------------|

| 疗效指标 | 45% | 60% | 38% |

| 副作用风险 | 28% | 22% | 42% |

| 经济成本 | 17% | 15% | 20% |

| 用药便捷性 | 10% | 3% | 12% |2. 医保政策制定

- 建议将快速起效药物纳入优先采购目录（患者偏好度≥40%）

- 对副作用风险敏感人群（如儿童照护者）倾斜医保支付

- 建立治疗属性成本效益分析模型（需包含：疗效持久度×单位成本/副作用发生率）3. 医患沟通优化

- 开发可视化偏好评估工具（如三维雷达图）

- 设计动态对话系统（根据治疗进程自动更新偏好参数）

- 建立治疗决策支持APP（集成实时数据更新功能）六、未来研究方向

1. 多维度研究整合

- 开发"疗效-安全-经济"三维动态评估模型

- 建立跨文化比较数据库（需覆盖50+国家样本）2. 技术创新应用

- 研发智能DCE系统（自动生成最优属性组合）

- 探索虚拟现实环境下的沉浸式选择实验

- 开发区块链存证系统确保数据可追溯性3. 质量标准升级

- 重构PREFS评估体系（增加机器学习应用维度）

- 制定DCE研究操作规范（需包含12项核心指标）

- 建立国际认证的DCE实验室（ISO标准认证）本研究为AD治疗决策提供了多视角的量化依据，但需注意：当前结果受西方主导研究群体影响较大（欧洲/北美样本占比76%），未来需加强发展中国家样本的采集。建议建立全球AD治疗偏好动态监测平台，每季度更新核心参数，实现精准医疗的持续优化。