《Obesities》：Patient Outcomes Under Varying Engagement Patterns on Real-World Lifestyle-Supported Pharmacological Weight-Loss Therapy
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本研究通过回顾性队列分析，评估了英国一项大型自费数字减肥服务（DWLS）结合生活方式干预与司美格鲁肽（Semaglutide）治疗的12个月减肥效果与依从性模式。结果显示，在理想依从性条件下（疗效估计），患者平均体重减轻达15.67%，92.49%的患者实现具有临床意义的减重（≥5%）。体重追踪频率和药物订单数量与减肥效果呈显著正相关，且使用Wegovy的患者比使用Ozempic的患者减重效果更优（中位数17.0% vs. 14.0%）。研究强调了在真实世界自费服务中，持续的项目参与度和药物依从性是影响长期减肥成效的关键因素。
引言
超重和肥胖已成为全球重大健康挑战，需要长期、综合的干预策略。数字减肥服务（DWLS）作为一种新兴的肥胖管理模式，通过移动应用、远程咨询和多学科团队（MDT）支持，为患者提供便捷、连续的体重管理服务。本研究聚焦于英国一项结合生活方式干预与司美格鲁肽（Semaglutide）药物治疗的自费DWLS，旨在评估其在真实世界环境下的12个月减肥效果和患者依从性模式。研究采用国际人用药品注册技术协调会（ICH）E9(R1)附录中的“估计量（Estimand）”框架，明确定义了两种疗效评估视角：疗效估计（反映理想依从性下的效果）和治疗估计（反映包括不依从和脱落在内的真实世界效果）。
材料与方法
研究采用回顾性队列设计，分析了2023年1月1日至2024年5月1日期间启动Juniper英国DWLS的7279名患者数据。疗效估计队列纳入标准包括：在12个月评估窗口（341–379天）内提交体重数据、接受8–15次司美格鲁肽订单、且累计暂停治疗时间不超过90天。主要终点为平均体重减轻百分比及达到≥5%、≥10%、≥15%减重里程碑的患者比例。次要终点包括治疗估计队列的上述指标（采用基线观测值结转法BOCF处理缺失数据）以及不良事件发生率。统计学分析主要采用非参数检验（如Mann–Whitney U、Kruskal–Wallis），并对药物品牌比较进行了倾向评分匹配（PSM）以控制混杂因素。
结果
在7279名患者中，仅1678人（23.05%）符合疗效估计标准。疗效估计队列的平均体重减轻为15.67%（±8.0），92.49%的患者减重≥5%，75.92%达到≥10%，53.69%达到≥15%。体重追踪频率与减重效果呈强正相关：追踪次数＜20次的患者中位减重11.83%，而追踪≥100次的患者中位减重达20.24%，差异显著（8.41个百分点）。药物订单数量同样与减重相关，接受12次及以上订单的患者减重效果更优（中位15.41%–16.63%）。
通过PSM调整后，Wegovy使用者（n=536）的中位减重百分比（17.0%）显著高于Ozempic使用者（n=1142，中位14.0%），且该差异在仅限于最大剂量≤1.0?mg的敏感性分析中依然存在。治疗估计队列的减重效果远低于疗效估计队列（中位5.9% vs. 15.0%），凸显了真实世界中依从性对结局的显著影响。此外，女性、年轻患者及亚洲裔患者的减重效果相对较低；而副作用报告率为75.98%，以轻度为主（86.65%）。
讨论
本研究首次在真实世界自费DWLS中系统评估了司美格鲁肽联合生活方式干预的长期效果。疗效估计队列的减重效果（15.67%）与关键临床试验（STEP 1）结果（16.9%）接近，证实了在理想依从性下该模式的高效性。然而，仅约三分之一患者坚持治疗至12个月，且治疗估计队列的减重幅度（7.88%）显著较低，提示费用、药物可及性及行为坚持度是影响自费服务长期效果的主要障碍。
Wegovy相较于Ozempic的减重优势可能与其更高的最大剂量（2.4?mg vs. 2.0?mg）或制剂特性有关，但即使在校正剂量差异后，优势仍然存在，需进一步研究其机制。体重追踪作为参与度指标与减重效果的强关联性，强调了行为干预在药物减肥中的核心作用——频繁的自我监测可能通过增强问责感和及时调整行为提升疗效。
研究的局限性包括样本以高加索裔女性为主、体重数据自报告可能存在的偏差、缺乏社会经济背景和停药原因数据等。此外，疗效估计队列可能存在选择偏倚，高依从性患者本身具有更高动机和健康素养。
结论
在自费数字减肥服务中，持续的药物依从性和行为参与度是实现显著体重减轻的关键。尽管理想依从性下患者可获得接近临床试验的减重效果（平均15.67%），但真实世界中有超过三分之二患者提前中止治疗，导致整体效果大打折扣。未来研究需关注如何通过优化服务设计（如降低费用壁垒、强化行为支持）提升患者留存率，并比较补贴与非补贴服务的差异，以推动数字减肥服务的可及性和公平性。
