基于关联规则挖掘的大疱性类天疱疮诊断前高频药物组合模式及风险分析：一项英国人群病例对照研究

本研究针对老年人群中高死亡率的大疱性类天疱疮(BP)，首次采用关联规则挖掘(ARM)技术分析英国临床实践研究数据链(CPRD)中16,844例患者数据，揭示心血管药物组合(如ACEIs-他汀类、抗血小板-他汀类)与BP风险的显著关联。创新性发现药物组合风险未超过单药，为临床监测皮肤不良反应提供重要依据，发表于《British Journal of Dermatology》。

　　

大疱性类天疱疮(Bullous Pemphigoid, BP)是一种威胁老年人健康的严重自身免疫性皮肤病，其特征性表现是皮肤瘙痒和大疱形成。随着全球老龄化加剧，BP发病率呈上升趋势，且患者死亡率可达普通人群的3倍。这种疾病不仅诊断困难（平均延迟4个月），长期使用糖皮质激素治疗还会导致骨质疏松、高血糖等副作用，形成恶性循环。更令人担忧的是，尽管已有研究报道个别药物（如格列汀类、抗生素）与BP的关联，但面对老年患者普遍存在的多药联用现象，科学界对特定药物组合是否会触发BP仍知之甚少。

针对这一关键知识空白，英国诺丁汉大学医学院(University of Nottingham, UK)的研究团队开展了一项开创性研究。他们利用英国临床实践研究数据链(CPRD)1998-2021年间覆盖2200家诊所的电子医疗记录，采用病例对照设计结合关联规则挖掘(Association Rule Mining, ARM)这一数据科学方法，系统分析了16,844例BP患者与79,493名匹配对照者的用药模式。这项重要研究成果发表在皮肤病学权威期刊《British Journal of Dermatology》上。

研究团队主要运用三项关键技术：1）基于Read编码的BP病例识别算法（阳性预测值>85%）；2）关联规则挖掘中的先验算法（通过支持度、置信度和提升度量化药物组合关联强度）；3）多变量条件logistic回归（调整Charlson合并症指数和已知致BP药物等混杂因素）。数据来源为具有全国代表性的CPRD GOLD和Aurum数据库。

研究结果部分呈现了丰富发现：

"组合分析"部分显示，在相同日开具处方的药物类别组合中，钙通道阻滞剂(CCBs)-他汀类提升度比值(FC)最高达1.33，血管紧张素转换酶抑制剂(ACEIs)-他汀类为1.31，抗血小板-他汀类为1.23。30天内处方敏感性分析验证了这些组合的稳定性。

"物质层面分析"发现具体药物组合如辛伐他汀-雷米普利(FC=1.30)、阿司匹林-辛伐他汀(1.21)具有显著关联。值得注意的是，本迪氟甲噻嗪-阿司匹林这一噻嗪类利尿剂组合也进入前五(FC=1.16)。

"逻辑回归结果"揭示关键机制：虽然ACEIs-他汀类组合的调整后比值比(aOR)达1.16，抗血小板-质子泵抑制剂(PPIs)组合aOR高达1.43，但这些风险均未超过单药作用。例如ACEIs单药aOR为1.25，而他汀类为1.18。

讨论部分指出，这是首个大规模探索药物组合与BP风险的研究。尽管心血管疾病和高血压可能造成混杂（需调整），但ARM算法有效识别出高频处方模式。特别具有临床价值的是，含PPIs的组合风险较高，可能与其改变免疫微环境有关。但作者强调不应因此避免使用这些救命药物，而应加强用药后皮肤监测。

这项研究的意义在于：方法学上，证明了ARM在挖掘电子健康记录中药物模式的有效性；临床上，为老年多病共存患者的合理用药提供循证依据；机制上，提示心血管药物可能通过影响激肽系统等途径参与BP发病。未来研究可进一步探索给药顺序、剂量持续时间的影响，为个性化用药决策提供更精细化的指导。