化脓性汗腺炎患者的全因死亡率美国一项基于

SarahReddy,BA,AndrewStrunk,MA,andAmitGarg,MD，NewHydePark,NewYork本期负责人：郑敏浙江大医院审校：李光医院翻译：医院全文背景：化脓性汗腺炎（Hidradenitissuppurativa,HS）患者的死亡风险很大程度上未知。目的：比较美国有和没有HS个体的死亡风险。方法：通过电子健康记录数据查询年1月1日至年12月31日之间就诊的患者信息，然后对人群样本进行回顾性队列研究。主要结果为5年全因死亡率。结果：HS患者的5年粗死亡率为2.4％（/），而对照组为2.7％（/）。在完全校正模型中，HS死亡风险增加了14％（比值比Oddsratio[OR]为1.14；95％置信区间Confidenceinterval[CI]为1.01-1.28）。总体而言，研究期间归因于HS的额外死亡风险为每名患者中3.1例死亡（95％CI，0.2-6.0）。与HS患者死亡率相关的特征因素包括年龄（OR，1.05；95％CI，1.04-1.06）、男性（OR，1.40；95％CI，1.09-1.79）、持续吸烟状态（OR，1.48；95％CI，1.16-1.92）和查尔森合并症指数评分（OR，1.25；95％CI，1.21-1.29）。局限性：随访期可能还不够长，不足以评估疾病严重程度或病程对死亡率的影响。结论：HS似乎赋予全因死亡率的独立风险。这个风险也受吸烟和合并症的影响，而这种影响是可以改变的。（JAmAcadDermatol;81：-42.）关键词：系列合并症；合并症；化脓性汗腺炎；死亡率。化脓性汗腺炎（Hidradenitissuppurativa,HS）是一种可累及腋窝、腹股沟、会阴和乳房下区域毛囊皮脂腺单位的慢性炎症性皮肤疾病。其特征是有疼痛性结节、脓肿、窦道及瘢痕形成和外形毁损[1,2]。除了其局部破坏性病程外，HS还因其与各种合并症包括糖尿病[3]、阻塞性睡眠呼吸暂停[4]、克罗恩病[5]和药物滥用所致疾病[6]等相关联而得到越来越多的认识。HS还具有比银屑病更大的总体合并症负担，并且与死亡率有关[7]。HS患者的炎症标志物循环水平升高[8-12]，这可能使他们易患长期后遗症，包括动脉粥样硬化和后期死亡[13-15]。尽管已经对患有其他慢性炎症性皮肤疾病的患者进行了死亡率评估[16,17]，但有关HS患者死亡率的信息却很少。这项研究的目的是比较有和没有HS的患者之间以及基于人群样本中的全因死亡率，识别可能处于较高风险中的亚组，并确定哪些临床特征是患者死亡率与HS最相关的因素。内容提要●化脓性汗腺炎患者的死亡风险很大程度上未知。●化脓性汗腺炎使全因死亡率的风险独立增加。通过及早发现和管理合并症可以减轻风险。方法患者人群这是一项回顾性队列分析，使用了WatsonHealth的IBM（Armonk,NY）开发的多健康系统数据分析和研究平台（Explorys）[18]。通过使用单一的统一医学语言系统（USNationalLibraryofMedicine,Bethesda,MD）本体论来匹配电子病历、实验室、医务管理系统和索赔系统中的临床信息，为每一位患者创建纵向记录。根据常见的受控词汇表和分类系统，包括国际疾病分类（InternationalClassificationofDiseases,ICD）、医学术语的系统命名法（SystemizedNomenclatureofMedicine-ClinicalTerms,SNOMED-CT）、逻辑观察标识符名称和代码（LogicalObservationIdentifiersNamesandCodes,LOINC）以及RxNorm对数据进行标准化和整理[19-23]。目前，该数据库包括27个参与的综合卫生保健组织。在美国所有4个人口普查地区中，有超过万的独特个体，约占总人口的17％。包含了拥有所有保险类型的患者和自费患者。统计分析研究对象限于年龄在18至90岁的患者，这些患者在年1月1日至年12月31日期间处于疾病活动状态，并且至少在索引日期之前一年数据库中可查询。我们排除了年龄、性别或种族数据缺失或缺少初次暴露、结局或协变量日期信息的患者。通过使用至少1个ICD-9（.83）或ICD-10（L73.2）诊断代码来识别HS患者。在一项验证研究中，我们观察到使用此方法诊断HS的阳性预测值为79.3％，准确性为90％[24]。有关死亡率的信息是从卫生系统生命状况社会安全死亡索引中获得的。此外，我们排除了在记录死亡年份后数据库中具有临床意义活动证据的患者。截至索引日期，计算查尔森合并症指数（CharlsonComorbidityIndex,CCI）评分。病程的计算是从首次HS诊断到年1月1日之间的时间长度。通过使用均值、标准差、频率和百分比来汇总基线协变量。我们计算了年1月1日至年12月31日期间HS人群和对照组及患者亚组的5年粗死亡率。通过来自2个多变量逻辑回归模型中校正比值比（Oddsratios,ORs），比较了HS患者和非HS人群的死亡风险。在第一个模型中，年龄、性别和种族作为协变量。在第二个完全校正模型中，将体重指数（Bodymassindex,BMI）、吸烟状况（持续，从不）和CCI评分添加为变量。我们通过在单独的协变量校正逻辑回归模型中包括HS状态与目标亚组变量之间的相互作用项，评估了各患者亚组HS与死亡率之间的关联是否不同。我们还在HS队列中进行了独立的多变量逻辑回归分析，以识别与该组死亡率相关的因素。当评估α水平为0.05时具有统计学意义。所有分析都是使用3.3.1版R（RFoundationforStatisticalComputing,Vienna,Austria）进行。这项研究得到了NorthwellHealth的Feinstein医学研究所人类受试者委员会的批准。结果我们确定了符合研究标准的例HS患者和例对照组个体。人口统计学特征见表I。HS患者的平均年龄为42.6岁，主要为女性（77％）和白人（56.5％）。非裔美国人占HS队列的36.9％。HS患者的平均BMI和平均CCI评分均高于对照组。与对照组相比，HS患者中吸烟人群更常见。表I.有与无HS患者的人口统计学和临床特征HS，化脓性汗腺炎；N/A，不适用；SD，标准差。

表II列出了总体和亚组特定的粗5年死亡率和校正ORs。HS患者的总体5年粗死亡率为2.4％（/），而对照组为2.7％（/）。在校正年龄、性别和种族后，与对照组相比，HS患者的死亡风险增加了77％（OR，1.77；95％置信区间[CI]，1.62-1.93）。在还包括BMI、吸烟状况和CCI评分的完全校正模型中，HS患者与对照组相比，其增加的死亡风险减至14％（OR，1.14；95％CI，1.01-1.28）。在5年研究期间，与对照组相比，HS队列里每名患者中多3.1例死亡病例（95％CI，0.2-6.0）。

与4个患者亚组的对照组相比，HS与死亡率风险显著相关。在40至49岁的患者中，有HS的患者死亡率几率比无HS的人群高64％（OR，1.64；95％CI，1.26-2.12）。在白人参与者中，有HS的患者死亡率几率比无HS的高25％（OR，1.25；95％CI，1.07-1.46）。在肥胖患者中，有HS的患者死亡率几率比无HS的高20％（OR，1.20；95％CI，1.03-1.40）。在CCI评分至少为5的患者中，有HS的患者死亡率几率比无HS的高31％（OR，1.31；95％CI，1.08-1.59）。在协变量中，只有年龄显著改变HS和死亡风险之间的关联（交互作用P值，0.01）（表II）。

表III描述了与HS死亡率相关的人口统计学和临床特征。年龄每增加1岁，死亡率就增加5％（OR，1.05；95％CI，1.04-1.06）。男性（OR，1.40；95％CI，1.09-1.79）和持续吸烟状态（OR，1.48；95％CI，1.16-1.92）也与死亡率显著相关。HS患者中CCI评分每增加1个单位使死亡率增加25％（OR，1.25；95％CI，1.21-1.29）。但是，体重指数和病程与死亡率无关。

表II.HS患者和对照人群各亚组的死亡风险BMI，体重指数；CCI，查尔森合并症指数；CI，置信区间；HS，化脓性汗腺炎；OR，比值比。*ORs比较HS患者与对照组患者的死亡风险，并以对照组为参考。特定组的ORs会根据年龄、性别、种族、CCI、BMI和吸烟状况进行校正。?此亚组中校正ORs的95％CI的下限等于1.。

讨论

在此分析中，校正人口统计学协变量后，与对照组相比，HS患者的5年死亡风险增加了77％。归因于HS的额外风险导致5年内每名患者中增加3例死亡。HS亚组包括年龄为40至49岁、白人、肥胖且CCI评分至少为5的患者，其与对照组相比，具有较高死亡风险。HS患者中，年龄增加、男性、吸烟、CCI评分增加与死亡风险增加相关，而BMI和病程则不相关。在进一步校正吸烟、合并症负担和BMI后，增加的死亡风险也大大降低至14％。尽管HS具有独立的死亡风险，但预防、及早发现和管理这些可改变的因素可能会降低HS患者的死亡率。

迄今为止，关于HS患者死亡率的文献很少。在先前的分析中，我们观察到CCI评分至少为5的HS患者在5年研究期内的死亡率为12.6％，与该分析中相同类别HS患者的13.5％死亡率相似[7]。丹麦一项评估HS患者全因死亡率的分析表明，每0人每年中有54例死亡[15]。这意味着5年粗死亡率约为2.7％，也与本研究中观察到的死亡率相当。在校正吸烟和合并症之前，丹麦分析中的发生率比值为1.96，与我们研究中的年龄、性别和种族校正后OR相似。在他们的完全校正模型中考虑了吸烟和合并症，其死亡率的发生率比降低至1.35，与我们完全校正模型中的降低相似。尽管结果似乎相似，但是这两种分析之间存在重要区别。丹麦分析中未评估潜在的重要协变量，例如肥胖和病程。最重要的是，这两个人群的种族和族裔组成明显不同，因此其结果可能无法推广到美国，因为黑人患者受HS的影响不成比例[25]。

表III.HS患者与死亡率相关的人口统计学和临床特征CI，置信区间；HS，化脓性汗腺炎；OR，比值比。*OR与年龄增加1年、CCI增加1个单位、体重指数增加1个单位以及病程增加1年相关。

HS赋予独立死亡风险的机制尚不清楚。其他慢性炎症性疾病，包括银屑病[16]、类风湿性关节炎[17]、强直性脊柱炎[26]和牙周疾病[27]也与死亡风险增加独立相关。已经提出，通过共同的病理生理途径，慢性炎症作为疾病状态的一部分，可能会加速动脉粥样硬化并增加心血管死亡率[14]。此外，合并症，例如糖尿病、阻塞性睡眠呼吸暂停和克罗恩病，通过共同的炎症途径与疾病状态相关联，可能会进一步增加心血管疾病或其他器官相关死亡的风险。

回顾性分析具有明显的局限性，在解释结果时需要充分考虑。我们的分析受制于基于电子病历数据研究固有的局限性。由于无法获得有关死亡原因的信息，并且由于该分析是回顾性的，因此无法确定死亡原因。我们无法获取在数据库中包含的医疗系统中未寻求医疗服务的HS患者信息。因此，我们的研究对象可能是针对HS较重的患者，他们更有可能寻求就诊并诊断为HS。该分析也有可能低估了死亡率，因为疾病更严重的患者更可能接受系统治疗，这可能会改变死亡率。由于文档记录错误或误诊，这可能导致暴露、结局或协变量分类的潜在性错误。为了减轻可能的错误分类偏倚的影响，我们使用经过验证的病例定义来识别患有HS和其他合并症的患者。在电子医疗记录或理赔数据中通常无法获得在常规医疗保健过程中未收集到的潜在相关协变量数据，例如社会经济状况。我们无法评估HS中疾病严重程度对相关死亡率的影响强度。该分析的随访期可能还不足够长，不足以评估病程时间对死亡率的影响。最后，亚组结果应谨慎解释，因为这些结果通常取决于组的大小，并且它们可能代表多次测试产生的偶然发现。

尽管存在这些局限性，但这种基于人群的分析还是描述了HS患者死亡率的重要数据，在医学文献中这些数据很稀少。分析中包含的个体数量允许对罕见事件进行评估，而亚组分析则可以确定最高风险的群体。由于人口样本来自美国人口普查地区的各种医疗机构，因此本研究克服了与三级单中心或多中心调查相关的选择偏倚。考虑到HS队列的规模和人口异质性，我们认为这些结果可能可以推广到美国医疗保健人群。

总之，HS似乎赋予独立增加全因死亡率的风险。HS的死亡率也部分归因于吸烟和合并症，这些可通过预防、早期识别和管理来改变。本文报道的结果可能支持未来的研究领域，包括阐明HS患者的死亡原因，并确定旨在减少HS炎症的系统治疗是否可以降低死亡风险。参考文献略

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