专业术语翻译的论文摘要
目的：十年来，尼达尼布（nintedanib）和吡非尼酮（pirfenidone）一直是唯一获批用于特发性肺纤维化（IPF）的治疗药物，随后尼达尼布也获批用于进展性肺纤维化（PPF）。既往研究表明抗纤维化（AF）药物的应用率较低，但不同医疗场所之间的差异以及关键临床试验（IPF：INPULSIS/ASCEND；PPF：INBUILD）后AF药物的应用情况尚不明确。本研究评估了学术中心（AC）与非学术中心（NonAC）在IPF和PPF诊断及AF药物使用方面的时间趋势。
方法：利用美国TriNetX协作网络，研究人员比较了IPF和PPF的发病率、患病率以及按中心类型划分的AF药物使用情况，采用线性回归分析覆盖试验后及FDA批准后的时间窗口（IPF：2015–2017年，2015–2024年；PPF：2020–2022年，2020–2024年）。斜率差（Δslope）计算为AC年斜率减去NonAC年斜率；因此，正值表示AC增长更快，而负值表示NonAC增长更快。
结果：在两个时间段内，IPF患病率在NonAC增长更快，而AF药物使用率在AC更高（2024年：33.5% vs 20.1%，p?
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研究背景与问题
特发性肺纤维化（Idiopathic Pulmonary Fibrosis，IPF）是最具代表性的进展性纤维化间质性肺病（Interstitial Lung Disease，ILD），其特征为成纤维细胞增殖和永久性瘢痕形成。进展性肺纤维化（Progressive Pulmonary Fibrosis，PPF）则涵盖了包括系统性自身免疫性风湿病相关ILD（SARD-ILD）、慢性过敏性肺炎等在内的异质性非IPF的ILD，其表型表现为进展性纤维化和功能下降。IPF和PPF均为无法治愈的慢性、限制生命的疾病，具有显著的死亡率。抗纤维化药物（Antifibrotics，AF）的出现标志着治疗范式的转变，成为首批能够减缓纤维化肺病肺功能下降的治疗手段。
2014年的INPULSIS和ASCEND试验分别证实了尼达尼布（nintedanib）和吡非尼酮（pirfenidone）在IPF中延缓用力肺活量（FVC）下降的作用，并随后获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准。2019年的INBUILD试验则证明了尼达尼布在PPF中的类似获益，并于2020年获FDA批准。直至2025年10月nerandomilast获批用于IPF之前，这两种药物是唯一获批的疗法。
然而，真实世界中AF药物的应用率在不同研究中差异巨大，从行政索赔数据中约25%到注册队列中约70%不等。在PPF中，尼达尼布的使用率在美国和欧洲队列中约为20%-46%。既往研究已揭示IPF治疗中存在基于年龄、营养状况、种族和性别的差异。PPF的诊断复杂，需要具备潜在的ILD且存在进展的证据，这依赖于可能更常在学术中心（Academic Centers，AC）获得的多学科ILD专业知识。此外，AF治疗成本高昂且伴有副作用，可能需要持续管理，这在缺乏专门ILD基础设施的中心可能更具挑战性。尽管存在这些因素，但不同医疗场所（AC与非学术中心NonAC）之间的差异此前未被充分研究。
研究方法
研究人员开展了一项多中心回顾性队列研究，数据来源于TriNetX美国协作网络，这是一个去标识化、符合HIPAA标准的电子健康记录（EHR）数据集，源自参与合作的美国医疗机构。所有数据查询时间为2025年4月1日至8月1日。IPF队列纳入年龄≥18岁、至少有1次ICD-10编码J84.112（2010–2024年）且无J84.170编码的成人患者。PPF队列纳入年龄≥18岁、至少有1次ICD-10编码J84.170（2018–2024年）且无J84.112编码的成人患者。趋势回归分析限定在试验后及FDA批准后的时间段（IPF：2015–2017年，2015–2024年；PPF：2020–2022年，2020–2024年）。患者根据TriNetX预先定义的护理环境分为AC、NonAC或未分类。研究人员使用线性回归模型，纳入中心类型×年份交互项，以评估关键时间段的诊断和治疗趋势。年度发病率与患病率在TriNetX平台内计算。通过倾向评分匹配的逻辑回归和Cox比例风险模型评估人口统计学因素对治疗的预测作用以及临床结局。
研究结果
IPF发病率和患病率：在2015至2024年间，所有中心的IPF发病率从每10万人年11.0例增至19.0例，患病率从每10万人34.0例增至94.0例。AC的IPF负担最初较高，但到2024年，NonAC的患病率（109.0 vs 89.0/10万，p<0.001）和发病率（21.0 vs 18.0/10万/年，p<0.001）均超过AC。发病率和患病率在NonAC的增长速度快于AC（Δ斜率分别为-0.82/10万/年，p=0.009；-4.34/10万/年，p<0.001）。
IPF抗纤维化药物治疗趋势：在2015至2024年间，所有中心的新增AF处方率从2.24%增至8.02%，接受AF治疗的患者比例从2.56%增至29.32%。到2024年，AC的新增AF处方率和治疗率均高于NonAC（9.3% vs 5.4%，p<0.001；33.53% vs 20.08%，p<0.001）。在整个时期内，AC的新增AF处方率增长速度更快（Δ斜率+0.263个百分点/年，p=0.002），治疗率增长速度也更快（Δ斜率+1.252个百分点/年，p<0.001）。在INPULSIS/ASCEND试验后时期（2015–2017年），新增AF处方率无显著差异，但治疗率在AC增长更快（Δ斜率+1.225个百分点/年，p=0.009）。所有时间内，AC的AF用药几率更高（OR 1.71, 95%CI 1.59–1.83），且开始治疗的时间更短（HR 1.47, 95%CI 1.41–1.54）。
PPF发病率和患病率：在2020至2024年间，所有中心的PPF发病率从0增至每10万人年4.0例，患病率从0增至每10万人9.0例。到2024年，AC的发病率高于NonAC（5.0 vs 3.0/10万/年，p<0.001），而患病率相似（均为9.0/10万，p=1.000）。发病率和患病率的增长斜率在两种中心类型间无显著差异。
PPF抗纤维化药物治疗趋势：在2020至2024年间，所有中心的新增AF处方率达到5.86%，接受AF治疗的患者比例达到15.10%。到2024年，AC的新增AF处方率和治疗率均高于NonAC（7.05% vs 3.11%，p=0.001；17.13% vs 9.77%，p<0.001）。在整个时期内，AC的新增AF处方率增长速度更快（Δ斜率+1.16个百分点/年，p<0.001），治疗率增长速度也更快（Δ斜率+1.94个百分点/年，p=0.009）。在INBUILD试验后时期（2020–2022年），新增AF处方率在AC增长更快（Δ斜率+1.420个百分点/年，p=0.002），而治疗率差异不显著。所有时间内，PPF的中心类型间用药几率和开始治疗时间相似。
患者水平治疗预测因素：在IPF中，治疗在白人患者（OR 1.60, 95%CI 1.43–1.79）、男性（OR 1.49, 95%CI 1.42–1.56）以及BMI>18.5的患者（OR 1.78, 95%CI 1.40–2.27）中更为常见。种族效应在AC最强（OR 1.78, 95%CI 1.55–2.05），但在NonAC未见此效应（OR 1.00, 95%CI 0.82–1.23）。在PPF中，未发现任何治疗预测因素达到统计学显著性。
按中心类型划分的临床结局：在IPF中，AC护理与更高的死亡风险（HR 1.21, 95%CI 1.16–1.26）和肺移植风险（HR 1.12, 95%CI 1.03–1.22）相关，但呼吸衰竭（HR 0.82, 95%CI 0.78–0.86）和氧气使用（HR 0.82, 95%CI 0.78–0.86）的风险较低。在PPF中，AC的呼吸衰竭（HR 1.87, 95%CI 1.22–2.85）和死亡风险（HR 2.76, 95%CI 1.66–4.60）更高。
讨论与结论
研究发现，AF药物在IPF和PPF中的应用率在AC更高且增长更快，导致到2024年IPF的治疗差距达13.4%，PPF达7.3%，这表明AC将证据转化为临床实践的速度更快。NonAC较低的用药率可能反映了专业知识、诊断确定性、处方流程的差异以及潜在的混杂因素。由于疾病严重程度未能被完全捕捉，观察到的治疗差异可能部分受到AC病情严重程度的混杂影响。结局数据部分支持这一担忧：AC的病死率和肺移植率更高，提示AC患者的疾病严重程度更高；然而，呼吸衰竭和氧气使用率在AC却更低，又指向相反方向。总体而言，结局指标是混合的，不足以支持或排除严重程度的混杂效应。疾病严重程度的差异可能部分解释了按中心类型划分的AF差异，但似乎不能完全解释。未测量的转诊偏倚也可能部分解释差异，即NonAC诊断的患者可能被转诊至AC进行进一步管理和治疗启动。
尽管AC的AF使用率更高，但治疗仍然不足。在合并的IPF和PPF分析中，即使在2022–2024年期间，大多数患者也没有AF处方记录（AC为60%，NonAC为73%）。患者水平的AF治疗模式与既往研究一致，在白人患者和男性中使用率更高且开始治疗更快。值得注意的是，在NonAC未观察到基于种族的差异。体重指数（BMI）≥18.5的患者接受AF治疗的几率更高，可能反映了对低体重患者启动和管理治疗时关于胃肠道副作用的担忧。
研究局限性包括：TriNetX仅捕获参与系统内的处方记录，无法捕获网络外的处方和不依从性；无法完全考虑转诊模式和跨机构共同管理；TriNetX的AC/NonAC分类是操作性的，各组内部可能存在异质性；NonAC的PPF样本量较小；对社区和私人诊所的代表性不确定；依赖ICD-10编码易受编码不足和错误分类的影响；试验后趋势分析基于仅含三个年度数据点的回归模型；有限的肺功能测试（PFT）数据限制了疾病严重程度的校正。
研究结论：研究人员识别出IPF和PPF在AF治疗方面的机构层面和患者层面差异。尽管NonAC的IPF负担更高且各中心的PPF负担相似，但AC采纳AF药物的速度更快，提示存在持续的治疗差距。虽然结局数据提示可能存在转诊和严重程度偏倚，但这些数据是混合的，不太可能完全解释中心类型间的差异。此外，鉴于NonAC样本量较小，对PPF的研究结果应谨慎解读。白人种族与AC中IPF的AF治疗相关，但在NonAC中不相关，而男性和BMI≥18.5也与治疗相关。这些发现强调了需要进一步研究以确定基于指南的ILD治疗的障碍，并进行前瞻性努力以改善公平的治疗可及性。未来需要包含更详细转诊和疾病严重程度数据的中心类型分析，以区分真正的机构差异与潜在混杂因素。
