欧洲六国育龄期女性多发性硬化症识别算法比较研究：ConcePTION项目的重要贡献

本研究针对多发性硬化症(MS)在育龄期女性中发病率上升但诊断算法存在异质性的问题，通过ConcePTION项目比较了五种MS识别算法在六种欧洲医疗数据源中的表现。研究发现MS1算法（基于单次诊断或特异性药物治疗）的患病率估计(109-359/10万)最接近文献报道，为育龄期及孕妇MS识别提供了关键方法学参考，对妊娠期MS药物安全性研究具有重要意义。

　　

多发性硬化症(MS)作为一种主要影响育龄期女性的自身免疫性疾病，其全球患病率在过去几十年持续上升，北欧国家尤为显著。然而，妊娠期MS患者常被排除在临床试验外，导致相关治疗安全数据匮乏。更棘手的是，现有医疗数据库中MS识别算法存在显著差异——美国研究显示不同算法的患病率估计相差2.4倍（87-212/10万），而意大利和法国的验证研究也报告了敏感度85%-96.8%的较大波动。这种异质性严重阻碍了跨国药物安全性研究的可比性。

法国图卢兹大学医院CERPOP研究中心的研究团队通过ConcePTION项目，创新性地比较了五种算法在六种欧洲医疗数据源中的表现。这项发表在《European Journal of Epidemiology》的研究，首次系统评估了不同医疗体系下MS识别算法对育龄期女性患病率估计的影响。

研究采用标准化分析方法，将芬兰、法国、意大利、挪威、西班牙和威尔士的医疗数据映射到统一的数据模型(CDM)。关键技术包括：1）构建包含住院/门诊诊断和疾病修饰治疗(DMT)处方的五种算法（MS1-MS5）；2）针对普通育龄女性人群采用月度平均点患病率计算法；3）对孕妇人群采用周期患病率计算法；4）通过Wilson评分法计算95%置信区间。所有分析均通过分布式网络在符合GDPR要求的安全环境中执行。

主要研究结果
MS识别算法比较
MS1算法（1次诊断或DMT处方）在2015-2019年挪威育龄女性中检出率最高（359/10万），而最严格的MS5算法（需2次诊断）在法国孕妇中仅检出21/10万。算法严格程度与数据完整性显著相关：挪威因具备完整门诊数据，各算法差异仅10.4%；而仅有住院数据的意大利，MS1与MS5检出率相差67.8%。

时间趋势分析
所有地区均显示MS患病率随时间上升，如挪威通过MS1算法检出的患病率从2008-2009年201/10万增至2015-2019年359/10万。这种增长趋势与全球MS流行病学数据一致，但早期低估可能源于回顾期不足。

年龄分布特征
育龄女性中40-49岁组患病率最高（挪威625/10万），符合MS发病年龄规律。但孕妇数据受限于样本量，芬兰35-39岁组检出率峰值（292/10万）可能反映妊娠年龄分布特征。

与文献数据的比较
MS1算法结果与地区登记研究最为接近：意大利Ferrara地区报告261/10万（2016年），与本研究中Emilia Romagna地区264/10万高度吻合；挪威国家患者登记系统（2012年）280/10万的记录与MS4算法290/10万估计值一致。

这项研究为MS流行病学研究提供了重要方法学启示：MS1算法因其平衡性成为跨国比较的首选方案，而严格算法更适合需要高特异性的临床管理研究。研究建立的标准化分析框架，特别是对孕妇特殊人群的数据处理方法，为ConcePTION项目后续开展妊娠期MS药物安全性研究奠定了坚实基础。该成果不仅填补了欧洲育龄期MS患病率数据的空白，其开发的分布式分析模式更为罕见病跨国研究提供了可复制的技术范本。