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Author
本文作者丹尼尔·理查森（Daniel Richardson）是北卡罗来纳大学教堂山分校医学院血液学的助理教授。他的研究侧重于开发将癌症治疗决策与患者偏好紧密结合的策略，通过设计整合患者价值观的决策支持工具，如联合分析和最优/最劣选择法，以帮助急性髓性白血病（AML）患者在化疗过程中实现更具个性化的决策。
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Background
急性髓性白血病（AML）是一种血液系统恶性肿瘤，主要特征是骨髓中的异常造血细胞迅速增殖。这种疾病通常表现为急性起病，患者常出现贫血、出血倾向和感染等症状。AML在老年人群中发病率较高，治疗上通常面临复杂性，因为其治疗方案常包括化疗和干细胞移植，复发率也较高。研究表明，AML的发病机制与多种遗传和环境因素有关。由于该病的异质性，不同患者的预后和反应性差异较大，因此早期诊断和个体化治疗显得尤为重要 。
在AML的治疗中，蒽环类药物和低剂量化疗药物（HMA）各具特色。蒽环类药物作为高强度化疗，通常需要患者在医院住院4到6周。这种治疗方法有可能根治疾病，但同时也伴随着较高的住院率和副作用 。相比之下，低剂量化疗的治疗目标并非治愈，而是通过降低患者住院时间来控制疾病，从而保持患者的生活质量。HMA主要通过抑制肿瘤细胞的增殖来实现，对患者的耐受性相对较好，使其在疾病管理中发挥重要作用 。
总的来说，蒽环类药物适合寻求积极治疗效果的患者，而HMA则更注重控制病情和改善生活质量，患者的具体选择需依据其健康状况和个人偏好做出评估。
本研究的目的是比较新诊断的老年AML患者在接受HMA与蒽环类药物化疗后，居家时间的差异。
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Methods
Data Source: SEER-MEDICARE
SEER-Medicare数据库是由美国国立癌症研究所（NCI）与美国疾病控制与预防中心（CDC）共同创建的一个大型、综合性数据资源，专注于癌症患者的长期结局研究。该数据库将美国SEER（Surveillance, Epidemiology, and End Results）癌症登记数据与美国Medicare的医疗保险索赔记录相结合，涵盖1986年以来65岁及以上被诊断为癌症的Medicare受益人。SEER数据提供患者的详细人口统计、肿瘤类型、分期、治疗方式和生存信息，而Medicare数据则包含这些患者的住院、门诊治疗记录、诊断、手术及药物处方信息。
由于其独特的联合数据结构，SEER-Medicare数据库为分析癌症治疗方式、医疗资源使用、结局和医疗费用等方面提供了重要的支持，是研究癌症治疗效果、健康差异性和卫生经济学等问题的核心资源之一。
Population
患者的纳排过程如下：研究初步筛选了26300名年龄≥66岁且在2004年1月至2015年3月之间被诊断为急性髓系白血病（AML）的成年人。在这些患者中，有18354人因为各种原因被排除。
最终，7946名患者符合纳入标准，这些患者在AML诊断后生存≥1个月，注册了医疗保险计划A或B，且在12个月内未加入HMO，同时在180天内接受了化疗。（排除未连续参加医疗保险或加入健康维护组织（HMO）的患者，因为他们可能在数据集中存在数据捕获不完整的问题。年龄的限制主要是为了减少来自因残疾或透析而符合医疗保险条件的65岁以下患者的混杂影响。）根据治疗方案，患者进一步分为2824例接受蒽环类药物（Anthracycline）、2542例接受低强度化疗（HMA），以及2580例为其他未分类患者（NOS）。
Identification of Home Time
本研究的主要结局指标是居家时间。居家时间（home time）是指患者在存活期间未入住医疗机构（如医院或护理机构，包括短期和长期护理设施）的天数所占比例。具体计算方式为：存活的总天数减去在医院及护理机构中度过的天数，再将该数值除以总存活天数。我们将每个病人的每一天分为(1)在家，(2)住院，(3)在护理机构住院，(4)死亡，四种。在护理机构住院被视为住院。居家时间的计算从确诊日期开始，通常按每30天或1年为单位进行汇总分析，这一指标常用于衡量患者在非机构护理环境下度过的时间。
Statistical Analysis
在统计分析部分，研究首先通过多项logistic回归模型构建倾向评分，以评估患者在不同治疗组（包括蒽环类药物、HMA和NOS组）的治疗概率，并在此过程中控制关键混杂因素（例如年龄、种族、NCI合并症指数、性别、SEER地区和确诊年份）。为了平衡各组间的协变量分布，使用了倾向评分的稳健加权（SIPTW）以降低潜在的选择偏倚，并通过标准化均差验证各协变量在加权前后的平衡性。
在加权后，应用多项加权回归模型和Cox比例风险回归模型分别评估不同治疗组在确诊后一年内的“居家时间”比例及死亡风险。
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SIPTW
SIPTW（稳定逆概率加权）是一种基于倾向评分的方法，通过对治疗概率的加权来平衡研究中的协变量分布，进而减少潜在的选择偏倚。在应用SIPTW时，每个个体会根据其倾向评分进行加权，赋予低于平均治疗概率的个体更高的权重，从而提高研究中不同治疗组间协变量的平衡性。与普通的逆概率加权方法相比，SIPTW采用了稳定化权重，可以减小极端权重对模型的影响，减少估计值的方差，提高估计的稳健性。这种方法尤其适用于非随机化的观察性研究，通过在多组治疗效果比较中实现更接近随机分配的协变量分布，提高结果的可比性和有效性。
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Results
这是总生存期OS的结果。可以看出蒽环药物延长了患者的总共生存期，蒽环组的总生存期最长，有11个月。低剂量化疗组只有8个月，nos组最少，只有5个月。低剂量化疗组对比蒽环组发生死亡的风险高出 37%。
这是居家时间的结果。从左到右分别是总人群，蒽环组和低剂量化疗组。蓝色代表居家时间，可以看出低剂量化疗组的居家时间多很多。两组一对比，低剂量化疗组的总生存期虽然少了三个月但是第一年的居家时间多了33天。
影响居家时间长短的预测因子的结果钟有统计学意义的是患者的脆弱程度和输血依赖性。
对于脆弱程度最高（＞40%）的患者，在接受蒽环类药物治疗的患者中，风险比（RR）为0.72（95% CI: 0.65-0.80, P < .001），这意味着这些患者的家庭时间显著低于低剂量化疗组（RR为0.90, 95% CI: 0.86-0.96, P < .001）。脆弱性与居家时间减少之间的关系在接受蒽环组的患者中更加明显，这可能是因为这些患者的身体状况更差，无法承受较为激烈的治疗导致的更高的脆弱性。
另一个结果是输血依赖性。红细胞或血小板输血依赖性（定义为30天内接受2次或更多的输血）在治疗时与第一年居家时间的降低相关。对于接受低剂量化疗的患者，RR为0.82（95% CI: 0.80-0.85, P < .001），而接受蒽环类药物的患者为RR 0.94（95% CI: 0.90-0.99, P = .01），这表明输血依赖性的患者在家庭时间方面的表现均低于非依赖患者。
这些结果强调了患者脆弱性和输血依赖性在影响家庭时间方面的重要性，表明在制定治疗计划时应考虑这些因素，以优化患者的恢复过程和生活质量。高强度治疗（如蒽环类药物）对脆弱患者的影响更为显著，可能需要对其治疗进行更为谨慎的评估和管理。
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Conclusion
研究显示，接受蒽环类药物治疗所获得的额外生存时间可能完全被在医院中度过的时间所抵消。这强调了在评估治疗效果时，仅仅看生存时间可能不足以全面反映患者的生活质量。治疗的总体效果需要综合考虑生存时间和患者的生活质量，包括他们在医院的时间以及能否有效地回归到日常生活中。
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Strengths and Limitations
本研究的创新性体现在三方面：通过量化患者的家庭时间，突显生存时间与生活质量的关联；比较不同化疗方案的影响，为优化治疗决策提供依据；重视患者偏好，促进个性化治疗，提高患者满意度及依从性。然而，研究也存在局限性，如排除NOS组患者可能影响治疗效果评估的全面性，且缺少分子与细胞遗传学数据，限制了对治疗反应机制的深入分析。
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Inspirations
当前国内的真实世界研究（RWS）多集中于药物或治疗方案的有效性、安全性和经济学评价，满足了医药疗效和成本效益分析的需求。然而，随着医疗研究重心逐渐向以患者为中心转移，未来的RWS应更多关注患者的生活质量、姑息治疗需求和心理健康等方面。这一方向不仅能够提升研究的科学价值，还能填补国内RWS领域在患者生活质量评价中的空白，为患者提供更全面的健康管理。此外，这种研究导向也更符合高影响因子期刊的关注趋势，有望推动相关领域高水平成果的发表，为国内研究者在国际学术舞台上赢得更多认可。
