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摘要目的：<br>　　类风湿关节炎（RheumatoidArthritis，RA）是一种自身免疫性疾病，主要表现为慢性关节炎，症状主要包括关节疼痛、肿胀、变形及运动障碍等，最终导致残疾，进而极大影响患者的生活质量。RA的治疗目标是在较短时间内达到临床症状的缓解。根据患者的临床指标预测患者对治疗方案的反映，进行RA患者的个性化诊疗是目前国内外风湿免疫科医师关注的主要问题之一。因此，本研究分析阿巴西普联合甲氨蝶呤（Methotrexate,MTX）治疗RA短期疗效相关影响因素，构建短期疗效预测模型，以期RA的个体化诊疗。<br>　　方法：<br>　　回顾性收集2020年5月至2022年10月就诊于浙江省人民医院风湿科门诊及住院部的RA患者，并使用根据2010年美国风湿病学会(ACR)联合欧洲抗风湿病联盟(EULAR)公布的RA分类标准(简称2010ACR/EULAR标准)。根据纳排标准，共有120例RA患者纳入本研究。使用SPSS24.0将120名患者随机分配到建模组及验模组，建模组患者70例，验模组患者50例。所有入组患者给予阿巴西普及MTX药物治疗。在研究过程中详细询问并记录患者的一般资料：年龄、性别、病程、BMI；检验指标：初始基线和治疗1个月及3个月后的C反应蛋白（简称CRP（0）、CRP（1）和CRP（3）），初始基线和治疗1个月及3个月后的抗环瓜氨酸肽抗体（简称抗CCP抗体（0）、抗CCP抗体（1）和抗CCP抗体（3）），初始基线和治疗1个月及3个月后的类风湿因子（简称RF（0）、RF（1）、RF（3））；疗效评估指标：初始基线和治疗3个月后的28处关节疾病活动度评估，即DAS28评分（简称DAS28（0）、DAS28（3）)；合并用药情况(羟氯喹、非甾体抗炎药、艾拉莫德）；治疗结局。使用R语言，根据Logistic回归筛选变量，确定独立危险因素并建立短期临床疗效预测模型，且利用ROC曲线评估模型效能。<br>　　结果：<br>　　本研究共纳入120例患者，女性患者明显多于男性。两组患者在一般资料中，年龄存在明显统计学差异，而性别、病程、BMI无明显统计学差异；抗CCP抗体（0）、抗CCP抗体（1）、RF（0）、RF（1）、CRP（3）检验指标无明显统计学差异；合并使用艾拉莫德存在明显统计学意义，而羟氯喹、非甾体抗炎药情况无明显统计学意义；DAS28（3）临床疗效评分无明显统计学差异。使用Logistic回归算法建立预测模型的标签，不同的变量之间存在一定的相关性，降维处理并且优选出最佳预测临床疗效及预后因素。在得出的Logistic回归临床预测模型中，年龄、艾拉莫德的应用、DAS28（0）、CRP（1）、RF（3）及抗CCP抗体（3）是优选预测因子（P＜0.05）。由于预测分析治疗第3个月末的检验指标时效性较差，因此将RF（3）、抗CCP抗体（3）予以去掉。因此，最终基于独立危险因素（年龄、艾拉莫德的应用、DAS28（0）、CRP（1））生成列线图。采用Bootstrap法对列线图进行内部验证，自抽样次数1000次，结果显示，内部验证的C-index为0.837。因此，该模型用于预测模型建立后ROC曲线下面积（AUC）是0.819，基于外部验证法该模型的预测准确率为0.978，提示模型的区分度较高。模型的校准图显示通过该列线图得出的预测值与实际观测值之间具有良好的一致性。<br>　　结论：<br>　　1.年龄、艾拉莫德的应用、DAS28（0）、CRP（1）、RF（3）及抗CCP抗体（3）是阿巴西普联合甲氨蝶呤治疗RA早期临床疗效的重要影响因素；<br>　　2.本研究筛选并构建了一个基于RA患者临床指标的列线图，该预测模型可以预测RA患者经阿巴西普联合MTX治疗后的早期临床疗效，具有较好的区分度，根据该模型可以快速预测出患者达到疾病低活动度的概率。