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在医疗干预研究中，罕见事件数据难以解释与预测，如大疱性类天疱疮（BP）的静脉注射免疫球蛋白（IVIg）治疗。研究人员利用美国国防部数据开展回顾性研究，发现接受 IVIg 治疗的 BP 患者更年轻、女性居多。标准回归模型会低估事件概率，该研究对评估罕见病负担及治疗定价意义重大。
在医疗领域，罕见病就像隐藏在暗处的 “神秘杀手”，时刻威胁着人们的健康。目前，全球已确认约 7000 种罕见病，约 3 亿人深受其害 。可大多数罕见病都面临着治疗手段匮乏、治疗费用高昂的困境，95% 的罕见病甚至都没有获批的治疗方案。大疱性类天疱疮（BP）就是这样一种罕见的皮肤疾病，主要侵袭老年人。常规治疗药物泼尼松虽能缓解症状，但长期使用会带来诸多副作用，如骨质疏松、糖尿病、高血压等。静脉注射免疫球蛋白（IVIg）作为一种替代疗法，虽有疗效，但其使用概率难以准确预估，而且治疗费用高昂，单次输注就高达 5000 - 10000 美元，还不一定能获得医保报销。同时，在研究罕见事件数据时，传统的标准统计方法就像 “失灵的指南针”，常常会大幅低估罕见事件发生的概率，导致研究结果出现偏差。正因如此，准确估计罕见事件发生的概率，就成了评估罕见病负担和确定治疗方案定价的关键 “钥匙”。
为了攻克这些难题，来自美国约翰?丁格尔退伍军人事务医疗中心（John D. Dingell VA Center）、纽约城市大学公共卫生研究生院（Graduate School of Public Health, City University of New York）等机构的研究人员，踏上了探索之旅。他们开展了一项回顾性横断面研究，旨在找出大疱性类天疱疮患者接受静脉注射免疫球蛋白治疗的相关因素，并解决罕见事件研究中的偏差问题。最终，研究成果发表在《BMC Medical Research Methodology》杂志上，为该领域的研究带来了新的曙光。
在这场研究之旅中，研究人员运用了多种关键技术方法。他们从美国国防部的 TRICARE 数据库中，精心提取了 2019 至 2022 财年的去标识化患者数据。这些数据就像一座宝藏，涵盖了 960 万受益人的医疗信息，包括现役军人、退休人员及其家属，为研究提供了丰富的素材。在确定研究对象时，他们依据国际疾病分类第十版临床修订本（ICD - 10 - CM）诊断代码，精准筛选出患有大疱性类天疱疮的患者，并通过特定的 J 代码识别接受 IVIg 治疗的患者。此外，为了校正 logit 回归中的罕见事件偏差，他们采用了先验校正法和加权校正法这两种关键手段。
研究结果令人眼前一亮。在 2720 名被诊断为大疱性类天疱疮的患者中，仅有 14 人接受了 IVIg 治疗。深入分析发现，接受 IVIg 治疗的患者年龄显著更小（65.07 岁对比 75.85 岁，P=0.0016），而且女性患者居多（13 人对比 1 人，P=0.0036）。同时，这些患者的合并症也明显更多，食管炎反流、皮炎、尿路感染和皮疹等疾病的发生率更高。
进一步对比不同回归模型发现，标准逻辑回归就像一个 “不靠谱的预报员”，会严重低估事件概率。先验校正法下，低估幅度在 11% - 102% 之间；加权校正法下，低估幅度为 15% - 107%。例如，标准逻辑回归预测 18 - 64 岁、合并症较少的男性患者接受 IVIg 治疗的概率仅为 0.1%，但经过先验校正和加权校正后，实际概率是预测值的两倍多。而随机选取非事件样本的方法更是 “雪上加霜”，得出的概率比校正后的概率大 10 倍，比标准逻辑回归计算出的概率大 20 倍，这充分说明了数据收集方式对研究结果的影响巨大。
在研究结论和讨论部分，此次研究意义非凡。一方面，它再次强调了罕见事件研究的重要性。罕见事件虽发生频率低，但一旦发生，后果严重。准确估计其概率，对于评估罕见病的疾病负担、合理制定治疗方案定价至关重要，就像为罕见病治疗打开了一扇科学决策的大门。另一方面，研究还指出了传统统计方法在处理罕见事件数据时的局限性，为后续研究指明了方向。虽然该研究存在一定局限性，如数据来自特定的 TRICARE 系统，可能无法完全代表美国全体人群，而且存在回顾性研究和使用行政数据集的固有缺陷，但它仍然为改进罕见事件的统计分析方法提供了宝贵的经验和思路。未来，研究人员可以在此基础上，探索更多有效的分析方法，不断完善对罕见事件的研究，为罕见病患者带来更多的希望和福祉。
