“感知世界医学脉搏，助力中国临床决策。”是医脉通坚守的信念。2022年12月，医脉通风湿免疫科｢百家之“研”｣栏目全新上线。本栏目将以中国学者的研究成果为基础、诊疗观点为强化，以期展现中国学术风范，促进学术传播。

本期将介绍曾小峰教授团队于期刊Clin Exp Rheumatol.发表的最新研究。这项单中心、前瞻性队列研究分析灾难性抗磷脂综合征（CAPS）的临床特征和风险因素，尝试构建早期识别风险预测模型，经过多因素回归分析，共筛选纳入4个危险因素：高血压=1分、贫血=3分、乳酸脱氢酶升高=3分、蛋白尿=2分，累积评分5分为临界值，6-9分为高风险（风险为54.1%）。经验证，该预测模型的敏感性为0.963，特异性为0.886。

专家简介：

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曾小峰教授

国家皮肤与免疫疾病临床医学研究中心主任

北京协和医院风湿免疫科主任、博士生/博士后导师

北京协和医学院长聘教授

北京市政协委员、国务院特殊津贴获得者

亚太风湿病学会联盟（APLAR）前副主席

“十三五”国家重点研发计划项目首席科学家

“十四五”国家重点研发计划项目申报指南撰写组成员

中国医师协会常务理事及风湿免疫科医师分会会长

中华医学会风湿病学分会第九、十届主任委员

中国康复医学会常务理事及风湿免疫康复专业委员会主任委员

中国研究型医院学会理事及风湿免疫专业委员会主任委员

海峡两岸医药交流协会常务理事风湿免疫专委会名誉主任委员

英文《Rheumatology and Immunology Research》杂志主编

北京医学会常务理事

EUSTAR（EULAR Scleroderma Trials and Research，EUSTAR）中国中心负责人

中华医学科技奖评审委员会委员

第18届APLAR大会主席

第10届欧洲狼疮大会科学委员会委员

第10、11届国际自身免疫病大会顾问委员会委员

人卫版全国统编教材《内科学》副主编、研究生国家级规范教材《风湿病内科学》主编、《风湿免疫病住院医师规培教材》主编、《中华临床免疫与变态反应学杂志》副主编

《中华风湿病学杂志》副主编

《中华内科杂志》副主编

《中国实用内科杂志》副主编

“优秀好医生奖”获得者（2014年）

“全国优秀科技工作者”荣誉称号获得者（2016年）

2016年度推动行业前行的力量十大医学贡献专家称号

2017年九月人民网国之名医卓越建树奖获得者

2018年度改变实践的中国原创研究：十大原创研究领衔者称号

2019年度百科医典 “十大科普影响力专家”获得者

2019年度见证70年发展致敬医界丰碑：十大原创医学突破奖

2021年度推动行业前行的力量十大医学突出贡献专家称号

研究简介

本项基于抗磷脂综合征（APS）队列的单中心前瞻性队列研究，收集2013年5月至2021年10月入院的APS患者资料。使用2006年悉尼修订APS分类标准和2003年CAPS初步分类标准。采用二元logistic回归分析法确定CAPS的预测因素，在预测模型的开发中赋予系数B评分值，并根据模型计算的评分进行风险分层。数据分析详见原文。

➤研究结果

研究共纳入226例APS患者，其中27例CAPS（11.9%）。分析基线特征发现，相较于非CAPS组，CAPS组患者中男性（51.9%vs.32.2%，p=0.043）、继发性APS（51.9%vs.26.1%，p=0.006）、高血压（59.3%vs.18.1%，p=0.000）、高脂血症（22.2%vs.7.5%，p=0.025）和动脉血栓形成（81.5%vs.39.7%，p=0.000）更为常见。大多数实验室结果在CAPS和非CAPS患者之间具有统计学差异。这些数据提示，CAPS更可能发生在有高血压、高脂血症和动脉血栓病史的男性继发性APS患者中，同时出现血液（贫血、血小板减低、LDH升高）、肾脏（肌酐升高、尿蛋白阳性、尿潜血阳性）和免疫指标异常（低补体血症）。

APS患者CAPS的预测因素

采用单变量logistic回归分析，性别、继发性APS、高血压和高脂血症病史、动脉血栓形成、贫血、血小板减少等因素均与APS患者的CAPS显著相关。进一步用多元logistic回归分析来评估CAPS的独立预测因素，高血压史（比值比[OR]5.091，95%置信区间[CI]：1.119~23.147）、贫血（OR116.231，95%CI：10.512~1285.142）、乳酸脱氢酶（LDH）升高（OR59.743，95%CI：7.439~479.815）和蛋白尿（OR11.265，95%CI：2.118~59.930）是CAPS的独立预测因素。

CAPS预测模型及验证

预测模型包括高血压、贫血、LDH升高和蛋白尿，分别被赋予1分、3分、3分和2分，累积风险评分5分为临界值。根据风险评分进行分层，0-5分为低风险（风险为0.6%），6-9分为高风险（风险为54.1%）。该预测模型的敏感性和特异性分别为0.963和0.886，具有较好的鉴别力和校准力。

图1显示了累积风险评分以及CAPS患者和非CAPS患者的数量，从图中可以看出，随着风险评分的增加，CAPS发生率逐渐增加。

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图1 累积风险评分的CAPS和非CAPS患者数量

➤研究结论

本项队列研究建立了以高血压、贫血、LDH升高和蛋白尿为变量的CAPS预测模型，有助于识别高危CAPS患者，实现早期识别和早期治疗，改善预后。

讨论

抗磷脂综合征（APS）是一种以血栓形成和/或妊娠并发症为特征的临床综合征。APS的疾病谱包括血栓性APS、产科APS和一种严重形式的疾病灾难性APS（CAPS）。CAPS在APS中的发生率低于1.0%，但病死率高达50%~70%，因为这些患者会在短时间内出现多个器官的微血管血栓形成，影响脏器功能。

为了改善预后，应当在CAPS出现多个脏器功能损伤前就早期加以治疗。因此，识别CAPS高危患者对于实现早期识别和早期治疗具有重要意义。上述队列研究建立了以高血压、贫血、LDH升高和蛋白尿为变量的CAPS预测模型，或填补了这一空白。

此外，上述研究提示继发性APS与CAPS显著相关。队列中继发于SLE的APS在CAPS组中占40%，由于与SLE相关的CAPS更易出现严重的心脏和大脑受累，从而导致更高的死亡率，因此当aPL阳性狼疮患者有多个器官受累时，应该警惕CAPS，而不是仅考虑狼疮复发。

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