远程测量在类风湿关节炎患者新治疗启动期密集纵向数据收集中的可行性研究

本研究针对类风湿关节炎(RA)患者在新生物制剂治疗启动期的症状波动监测难题，创新性结合生态瞬时评估(EMA)和可穿戴设备(FitBit)技术，通过30天密集数据收集（前14天每日6次+后16天每日1次问卷调查），验证了该方法的可行性（招募率28.1%，完成率74.6%）。研究发现症状严重度随治疗显著降低，定性访谈显示患者接受度高，为RA精准监测提供了新范式。

　　

类风湿关节炎(RA)作为一种慢性自身免疫性疾病，患者常经历关节疼痛、晨僵和疲劳等症状的日内波动。然而传统临床评估仅捕捉就诊时的静态快照，导致症状动态变化被忽视。更棘手的是，RA患者抑郁患病率高达16.8%，是普通人群的三倍，但心理与躯体症状的复杂交互机制尚不明确。现有研究多局限于稀疏随访或单一症状监测，难以揭示多维症状的时空演变规律。

伦敦国王学院的研究团队在《Rheumatology Advances in Practice》发表创新研究，首次系统评估了生态瞬时评估(EMA)联合FitBit可穿戴设备在RA患者新生物制剂治疗启动期的应用可行性。这项为期30天的密集监测研究，通过前14天每日6次+后16天每日1次的高频问卷调查，结合持续活动追踪，成功捕捉到治疗前后症状的动态变化轨迹。

研究采用多模态技术方法：1) 基于Survey Signal平台的SMS触发式EMA问卷，评估11项症状（含疼痛、僵硬等躯体症状及正负性情绪）；2) FitBit Charge 4持续监测睡眠和活动数据；3) 采用TAF框架对15名参与者进行半结构化访谈。样本来自伦敦国王学院医院风湿科诊所，纳入31名开始新生物制剂治疗的RA患者。

【招募率】
• 初筛110人中最终31人参与（28.1%），主要流失源于联系失败(15.5%)和FitBit使用障碍(27.7%撤回)
• 基线特征显示参与者平均DAS28评分为5.2，反映中高度疾病活动性

【数据质量】
• EMA问卷总完成率达74.6%，个体差异显著（10.7%-100%）
• 可穿戴设备数据获取率更优，96.8%参与者提供有效数据，日均佩戴242分钟

【症状动态】
• 治疗启动后疼痛、疲劳、关节僵硬评分显著下降（p<0.05），而情绪指标变化不显著
• 日内症状波动模式显示晨间症状最严重，支持调整评估时间窗的建议

【用户体验】
• 定性访谈提炼三大主题：

1. 情感态度：70%参与者认可自我健康洞察的附加价值
2. 感知负担：虽认为6次/日问卷重复，但83%表示随适应度提升
3. 实际效用：多数建议增加自由文本框解释异常数据

这项研究开创性地证实了密集远程监测在RA管理中的实操可行性，其价值体现在三方面：首先，74.6%的EMA完成率虽低于慢性疼痛研究的85%基准，但考虑到6次/日的超高频率，该结果已属突破；其次，可穿戴设备96.8%的有效数据率，为客观指标采集树立新标准；最后，患者反馈指引了优化方向——如将初始密集期缩短至7天，或采用动态调节的智能触发策略。

局限性在于样本偏小(n=31)且存在技术使用偏倚（智能手机持有者优先）。未来研究可探索：1) 基于机器学习的症状波动预警模型；2) EMA数据与临床指标的纵向关联；3) 不同生物制剂类别的响应轨迹差异。这项成果为开发RA个性化远程管理平台奠定了方法学基础，推动风湿病诊疗向"数字表型"新时代迈进。