《CNS Neuroscience & Therapeutics》：Personality Traits and Their Association With Medication Non-Adherence in Patients With Multiple Sclerosis
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背景：多发性硬化症（multiple sclerosis, MS）是一种中枢神经系统的免疫介导性疾病，通常需要终身治疗。MS的管理依赖于多方面的策略，包括疾病修正治疗（disease-modifying therapy, DMT）以及急性复发、MS相关症状和合
背景：多发性硬化症（multiple sclerosis, MS）是一种中枢神经系统的免疫介导性疾病，通常需要终身治疗。MS的管理依赖于多方面的策略，包括疾病修正治疗（disease-modifying therapy, DMT）以及急性复发、MS相关症状和合并症的治疗。药物依从性对于获得良好治疗结局至关重要，但不依从性仍然是一个普遍问题。本研究旨在探讨个体人格特质和其他因素如何导致MS患者（pwMS）的次优依从性。
方法：本研究为横断面研究，共纳入397名pwMS。研究人员通过患者问卷使用NEO五因素量表（NEO Five-Factor Inventory, NEO-FFI）和修订版气质与性格量表（Temperament and Character Inventory-Revised, TCI-R）评估人格特质。此外，研究人员对pwMS进行焦虑和抑郁症状筛查。研究人员根据患者自我报告的处方药和/或非处方药依从性将患者分为两组。比较两组在心理测量、社会人口学、临床、药物和疫苗接种相关数据方面的差异。
结果：一部分pwMS（19.9%，n=79）表示他们至少每月一次跳过或漏服药物。平均而言，这些患者显著更年轻，残疾评分和疾病严重程度低于依从性良好的pwMS。不依从患者在自我导向性和同情心方面得分显著较低，而在害羞、自我遗忘和焦虑方面得分显著较高。不依从pwMS中诊断为抑郁症的比例高于依从性pwMS（24.1% vs. 14.5%）。富马酸二甲酯和干扰素β-1b在不依从pwMS组中的处方频率是依从性组的两倍以上。
结论：本研究表明，人格特质与pwMS的药物使用相关。在探索性多变量分析中，人格特质与临床-人口学因素共同预测不依从性。因此，在识别可能在治疗依从性方面存在困难的pwMS时，应考虑个体患者特征。这将有助于针对副作用等问题进行有针对性的讨论，并提供支持以改善药物管理。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
多发性硬化症（multiple sclerosis, MS）是一种中枢神经系统的慢性免疫介导性疾病，常需终身治疗。疾病修正治疗（disease-modifying therapy, DMT）可有效降低复发率、延缓残疾进展，但药物不依从性在MS患者（pwMS）中普遍存在，影响治疗结局。既往研究提示，人格特质（如神经质、责任心）与慢性病药物依从性相关，但在MS中尚缺乏系统研究。此外，焦虑、抑郁、合并症及多重用药（polypharmacy）等因素也可能影响依从性。本研究旨在探索人格特质、心理症状及临床因素与pwMS药物不依从性的关联，为个性化护理提供依据。研究发表在《CNS Neuroscience》。
**主要技术方法**
本研究为双中心横断面研究，于2019年6月至2022年1月在德国罗斯托克大学医学中心（Rostock）和穆尔豪森市基督教海尼希医院（Mühlhausen）招募397名pwMS（≥18岁，确诊MS或临床孤立综合征[CIS]）。采用NEO五因素量表（NEO-FFI）评估五大维度（神经质、外向性、开放性、宜人性、责任心），采用修订版气质与性格量表（TCI-R）评估四种气质维度（寻求新奇、伤害回避、奖赏依赖、坚持性）和三种性格维度（自我导向性、合作性、自我超越性），并使用医院焦虑抑郁量表（HADS）筛查焦虑和抑郁症状。通过结构化访谈收集社会人口学、临床、药物及疫苗接种数据。药物依从性基于患者自我报告：至少每月漏服一次药物定义为不依从。采用单变量比较（Mann-Whitney U检验、卡方检验或Fisher精确检验）及多变量分析（XGBoost分类和LASSO惩罚回归）识别不依从的预测因素。
**研究结果**
**3.1 患者队列概况**
共纳入397名pwMS，其中68.8%为女性，中位年龄49岁，中位病程10年，中位扩展残疾状态量表（EDSS）评分3分，50.1%存在多重用药（至少5种药物）。78.8%接受DMT治疗。
**3.2 一般患者数据与药物依从性的关联**
19.9%（n=79）的pwMS报告至少每月漏服一次药物，为非依从组。不依从患者更年轻（中位45岁 vs. 50.5岁，p=0.013），更少居住在城市（12.7% vs. 30.2%，p=0.001），残疾评分（EDSS）和疾病严重度（全球MS严重度评分[MSSS]）更低（p<0.01），且较少接受年度流感疫苗接种（24.1% vs. 37.1%，p=0.034）。多重用药率在两组间无显著差异（51.9% vs. 49.7%）。
**3.3 依从性与非依从性MS患者的人格特质差异**
NEO-FFI维度在单变量分析中无显著差异。TCI-R中，非依从患者害羞（伤害回避子量表）得分更高（p=0.033），自我遗忘（自我超越性子量表）得分更高（p=0.035）；依从患者自我导向性整体得分更高（中位32 vs. 28，p=0.002），其子量表责任心、自我接纳和开明第二本性得分也更高（p<0.05）；同情心（合作性子量表）得分更高（p=0.046）。HADS焦虑评分在非依从组显著更高（中位8 vs. 7，p=0.040），但抑郁评分无显著差异。
**3.4 非依从性MS患者中过度代表的合并症**
非依从患者中，癫痫（5.1% vs. 0.9%）、偏头痛（11.4% vs. 2.8%）、克罗恩病（3.8% vs. 0.3%）、胃肠道不适（16.5% vs. 8.5%）、抑郁症（24.1% vs. 14.5%）、心律失常（7.6% vs. 1.3%）和过敏（8.9% vs. 2.8%）的患病率显著更高（所有p<0.05）。
**3.5 非依从性MS患者更常使用的药物化合物**
不依从患者更常使用富马酸二甲酯（10.1% vs. 4.7%）、干扰素β-1b（6.3% vs. 2.2%）、大麻二酚（15.2% vs. 8.5%）、屈大麻酚（16.5% vs. 8.5%）、左旋多巴/苄丝肼（3.8% vs. 0.6%）、帕罗西汀（2.5% vs. 0.0%）、舍曲林（3.8% vs. 0.6%）等（所有p<0.05）。
**3.6 药物不依从性的多变量模型**
XGBoost模型（80%训练集，20%测试集）在测试集上准确率为82.5%，精确率-召回率曲线下面积（AUC）为0.456。重要性前20的变量包括TCI-R自我导向性、NEO-FFI宜人性、HADS焦虑评分等。LASSO惩罚回归筛选出9个预测因子，最终逻辑回归显示：TCI-R社会接受性（C1子量表）评分高显著降低不依从风险（OR=0.792），按需用药数量多增加不依从风险（OR=1.377），高MSSS降低不依从风险（OR=0.899），年度流感疫苗接种降低不依从风险（OR=0.609），穆尔豪森中心患者不依从风险更高（OR=1.679）。
**讨论与结论**
研究发现，约80%的pwMS报告完全依从或极少漏服药物，不依从率为19.9%。人格特质，尤其是TCI-R自我导向性（高自我导向性者更依从）和害羞（高害羞者更不依从），与药物依从性显著相关。多变量分析进一步确认了这些特质的重要性。焦虑（HADS评分）和不依从性相关，而抑郁诊断（而非HADS抑郁评分）也与不依从相关。不依从患者更年轻、残疾程度更低，提示需加强对轻度残疾患者的依从性教育。多重用药与依从性无显著关联，但特定DMT（富马酸二甲酯、干扰素β-1b）在不依从组中更常见。研究结论：人格特质是pwMS药物使用的重要影响因素，结合临床-人口学因素可识别有依从困难的患者。个体化评估有助于针对性地讨论副作用等问题并提供支持，以改善药物管理。
