Công cụ dự đoán tiến triển viêm khớp vảy nến từ bệnh vảy nến, không cần các dấu ấn sinh học ưa thích

Các nhà nghiên cứu báo cáo rằng một thuật toán dự đoán nguy cơ có độ chính xác vừa phải để xác định những bệnh nhân mắc bệnh vảy nến có khả năng tiến triển thành viêm khớp vảy nến (PsA).

Dựa trên nhân khẩu học của bệnh nhân và các biểu hiện lâm sàng được đánh giá thường xuyên trong các lần khám tại phòng khám, mô hình này có hiệu quả khoảng 72% trong việc dự đoán nguy cơ tiến triển trong 1 năm và hiệu quả 75% (sử dụng dữ liệu đầu vào hơi khác nhau) đối với nguy cơ trong 5 năm, theo TS Lihi Eder của Bệnh viện Đại học Phụ nữ ở Toronto (Canada), và các đồng nghiệp.

Những phát hiện này dựa trên hiệu suất của mô hình với 635 bệnh nhân vảy nến, trong đó 51 người thực sự tiến triển tới PsA trong vòng 1 năm kể từ khi thu thập dữ liệu đầu vào; 71 người tiến triển tới PsA trong vòng 5 năm.

Đối với nguy cơ 5 năm, AUC của mô hình là 0,749 và đạt được độ chính xác này với ít thông tin đầu vào hơn: có hay không có cứng khớp buổi sáng, đau và tổn thương móng do vảy nến; điểm cho mức độ nghiêm trọng của bệnh vảy nến và mệt mỏi; và sử dụng liệu pháp quang học hoặc thuốc không sinh học toàn thân.

Eder và các đồng nghiệp đã đặt tên cho mô hình là PRESTO, cho Công cụ ước tính rủi ro viêm khớp vảy nến và đã cung cấp công khai mô hình này trên internet dưới dạng công cụ tính toán nguy cơ. Lấy một ví dụ giả định, PRESTO ước tính rằng một bệnh nhân có tiền sử bệnh vảy nến 10 năm, sử dụng corticosteroid đường uống, bị cứng khớp vào buổi sáng, đau nhẹ và mệt mỏi vừa phải, nhưng không có tổn thương móng, có nguy cơ mắc viêm khớp vảy nến trong 5 năm là 9%.

Các nghiên cứu trước đây đã phát hiện ra rằng có khoảng 30% bệnh nhân vảy nến cuối cùng phát triển thành PsA. Tuy nhiên, vẫn chưa có cách rõ ràng làm thế nào để biết bệnh nhân nào có nhiều khả năng diễn tiến đến tình trạng xấu đi này.

Tài liệu “các điểm cần xem xét” gần đây từ ủy ban của Liên minh các Hiệp hội Thấp khớp Châu Âu (EULAR) đã khuyến nghị các bác sĩ lâm sàng theo dõi các dấu hiệu nhất định, chẳng hạn như đau dai dẳng và các bất thường về hình ảnh khớp. Nhưng hội đồng EULAR đã không cố gắng định lượng nguy cơ bổ sung liên quan đến các dấu hiệu và triệu chứng như vậy.

Các nhóm khác đã cố gắng tìm các dấu ấn sinh học có thể làm nền tảng cho một công cụ dự đoán nguy cơ. Ví dụ, năm ngoái, các nhà nghiên cứu từ Đại học Rochester ở New York đã báo cáo việc phát triển một mô hình dựa trên nồng độ leukotriene B4 trong huyết thanh và glycoursodeoxycholic acid sulfate mang lại AUC ấn tượng là 0,94.

Tuy nhiên, không có thẩm định nào trong một mẫu bệnh nhân độc lập được tiến hành và nó cũng có thể nhạy cảm với các xét nghiệm khác nhau đối với các dấu ấn sinh học này.

PRESTO, mặc dù có lẽ kém chính xác hơn, nhưng có lợi thế là sử dụng dữ liệu được thu thập thường xuyên, cũng như tính hợp lý ở mức độ mà hầu hết các biến đầu vào đã được xem xét, như trong tài liệu EULAR, là các yếu tố nguy cơ cho sự tiến triển của bệnh vảy nến thành PsA.

Để phát triển mô hình, Eder và các đồng nghiệp đã kiểm tra 29 biến khác nhau theo hồi quy logistic đa biến và các công cụ thống kê khác để tìm ra biến phù hợp nhất. “Một tiên nghiệm, chúng tôi coi AUC lớn hơn 70% là chấp nhận được,” nhóm lưu ý.

Ngoài tiềm năng của PRESTO trong việc cung cấp thông tin cho việc quản lý từng bệnh nhân, các nhà nghiên cứu lập luận rằng nó cũng có thể hữu ích cho việc ghi danh bệnh nhân vào các thử nghiệm phòng ngừa PsA. Họ đã quan sát thấy rằng một nghiên cứu như vậy đang được tiến hành, và những nghiên cứu khác có khả năng xảy ra.

Các hạn chế đối với PRESTO bao gồm nhóm bệnh nhân tương đối nhỏ vốn là cơ sở của nó – điều này “ngăn cản việc đưa vào các yếu tố nguy cơ được báo cáo trước đây chỉ xuất hiện ở một số bệnh nhân nhưng có thể có quy mô ảnh hưởng mạnh”, Eder và các đồng nghiệp thừa nhận. Ngoài ra, giống như mô hình dựa trên dấu ấn sinh học huyết thanh, nó không được thẩm định trong một nhóm bệnh nhân độc lập.