A rheumatoid arthritis korszerű, célérték vezérelt terápiás stratégiája a beteg állapotának folyamatos monitorozását igényli.
Az indikátorok között az objektív élettani mutatók mellett nagy jelentősége van a beteg által érzékelt következményeknek (Patient Reported Outcomes). A klinikai gyakorlatban a
kettőt
ötvöző kompozit indexek használatosak. Ezek jelentősen
módosíthatják
a terápiás döntésekhez használt remissziós és
aktivitási
határértékeket. A kutatás célja a jelenlegi gyakorlatban
használt indikátoroknál informatívabb modell szerkesztése.
Ilyen a betegprofil- és beteghalmaz-alkotás (profiling, clustering).
Profilalkotáshoz a szerzők által validált négy magyar
nyelvű PRO négy súlyossági fokozatba sorolt válaszait, clusteralkotáshoz
a betegségteher- és betegségérzékelés doméneket
és a CRP-szérum magas/alacsony értékét választották. A leírt
algoritmus alapján nyolc jól definiált cluster képezhető. A két
fő clusterben (a válaszolók 52 százaléka) mindhárom tényező
egybehangzó volt, a hat másik cluster az objektív és a szubjektív
doménekre adott ellentmondásos válaszokat csoportosította.
Ezeknek a betegeknek az azonosítása támpontot nyújthat a
terápiás döntésekhez.
The target driven therapeutic strategy for rheumatoid arthritis requires continuous monitoring of the patient’s condition.
Among the indicators, patient-reported outcomes are of great importance in addition to objective physiological indicators. In clinical practice, composite indices combining both are used. These can significantly modify the remission and activity cutoffs used for therapeutic decision points. The aim of this research was to construct a model that is more informative than the indicators currently used in practice. For profiling, four Hungarian PROs validated by the authors were used, classified into four severity grades, and for clustering the disease burden and disease perception domains and the high/low value of serum CRP were chosen. Based on the described algorithm, eight well-defined clusters could be formed. In the two main clusters (52% of respondents) all three factors were unambiguous, the six other clusters grouped contradictory responses to the objective and subjective domains. Identification of these patients may provide guidance for therapeutic decisions.
