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World File Search System风湿病
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
SARS-COV-2，多肌痛风湿病和巨细胞动脉炎
第一位患者是一名71岁的男性，有1级肥胖，心房颤动，旁路手术和主动脉生物繁殖。他第一次射击十四天后，他的左肩疼痛轻微疼痛。一个月后，他获得了第二枪。疼痛是持续的，但是CRP正常。慢慢地，疼痛随着肩膀的参与而加剧，至少持续2个小时。他还患有大腿，颈部和腰痛。CRP在55 mg/l时增加。肩膀超声显示出脊髓炎和二头肌斜肌炎。腹部 - 腹膜计算机断层扫描（TAP-CT）注射没有显示任何致癌过程或大血管动脉炎。考虑到他的临床和生物学表现，患者符合PMR的Eular 2012分类标准（6分）[8]。泼尼松以15 mg/天的速度开始，在7天（占PMR-AS改善的54％）后，以20毫克/天的增加，效率良好。
在炎症性风湿病中经济高效地使用生物和靶向合成 DMARD 需要考虑的要点：综合评估的结果
摘要 目的 制定基于证据的考虑要点，以便在治疗炎性风湿病（特别是类风湿性关节炎、银屑病关节炎和中轴型脊柱关节炎）时经济有效地使用生物和靶向合成的抗风湿药物 (b/tsDMARDs)。 方法 按照 EULAR 程序，成立了一个国际工作组，由来自七个欧洲国家的 13 位风湿病学、流行病学和药理学专家组成。通过个人和小组讨论，确定了 12 种经济有效使用 b/tsDMARD 的策略。对于每种策略，都在 PubMed 和 Embase 上系统地搜索相关的英文系统评价，对于六种策略，另外还搜索随机对照试验 (RCT)。纳入了 30 项系统评价和 21 项 RCT。根据证据，工作组使用德尔菲程序制定了一套总体原则和考虑要点。确定了每个要考虑的要点的证据等级（1a–5）和等级（A–D）。以匿名方式对同意等级（LoA；0（完全不同意）至 10（完全同意）之间）进行个人投票。结果工作组就五项总体原则达成一致。对于 12 种策略中的 10 种，证据足以形成一个或多个要考虑的要点，总共达到 20 个，涉及反应预测、药物处方集使用、生物仿制药、负荷剂量、低剂量初始治疗、同时使用常规合成 DMARD、给药途径、药物依从性、疾病活动指导的剂量优化和非医疗药物转换。10 个要考虑的要点（50%）得到了 1 级或 2 级证据的支持。平均 LoA（SD）在 7.9（1.2）和 9.8（0.4）之间变化。结论 这些需要考虑的要点可用于风湿病学实践，并补充炎症性风湿病治疗指南，以纳入 b/tsDMARD 治疗的成本效益。
英国风湿病学会生物制品注册 – RA
当我们开始使用一种新药时，我们经常会问自己，这种药物是否适合我，是否会对我造成伤害或副作用。当大多数药物首次获准使用时，我们对其安全性的信息实际上非常有限。会进行动物研究来观察这一点，但这些研究有其局限性，因为人类的结果可能不同。大多数药物也会接受临床试验，评估其益处和安全性，但有时这些研究规模太小，无法发现罕见的安全问题，而且并非所有患者都可以参加。因此，即使在医生可以开出药物后，我们仍要继续监测接受该药物的患者群体，以防出现任何意外伤害，这一点很重要。BSRBR-RA 就是为此目的而专门设立的，我们现在已经跟踪了 30,000 多名接受各种生物制剂和其他药物治疗的患者。总体而言，结果非常令人放心，但随着新药的面世，我们必须继续努力
2025年的商业授权代码完全保险和某些管理服务组 *注意：“ TDI”将在会员自身免疫性风湿病的生物标志物测试
如果在临床支付和编码政策与成员有权获得承保服务的任何计划文件之间产生冲突，则计划文件将管理。如果CPCP与提供者参与和/或为合格成员和/或计划提供涵盖服务的任何提供商合同之间发生冲突，则提供者合同将管理。“计划文件”包括但不限于医疗保健福利证书，福利手册，摘要计划描述和其他承保文件。德克萨斯州的蓝色十字架和蓝盾可以使用合理的酌处权解释并将本政策应用于特定情况下提供的服务。BCBSTX在任何适用的计划文件下提供的范围内拥有全部和最终的酌处权，以解释和申请。
风湿病患者因 COVID-19 住院的相关特征：来自 COVID-19 全球风湿病联盟医生报告登记处的数据
已发表版本的引用 (APA)：Gianfrancesco, M., Hyrich, K., Al-Adely, S., Carmona, L., Danila, MI, Gossec, L., izadi, Z., Jaconsohn, L., Katz, P., Lawson-Tovey, S., Mateus, EF, Rush, S., Schmajuk, G., Simard, JF, Strangfeld, A., Trupin, L., Wysham, KD, Bhana, S., Costello, W., ... Robinson, PC (2020)。风湿病患者因 COVID-19 住院的相关特征：数据来自 COVID-19 全球风湿病联盟医生报告登记处。风湿病年鉴，79 (7), 859-866。 https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2020-217871 发表于：风湿病年鉴
在新冠肺炎大流行期间管理风湿病患者：法国风湿病学会对截至 2020 年 5 月最常见的问题进行了解答
摘要：背景。风湿病学家在管理患者时必须应对 COVID-19 大流行，并且人们对使用抗炎药物和改善病情的抗风湿药物 (DMARD) 提出了许多问题。法国风湿病学会 (SFR) 选择了对风湿病学家日常实践最关键的问题，来自 SFR 和风湿病和炎症俱乐部 (CRI) 委员会的 10 名专家组成的小组根据 2020 年 5 月的现有知识提出了答复。基本程序。在前 18 个问题和陈述可用后，1400 人于 2020 年 3 月 31 日至 2020 年 4 月 12 日期间咨询了常见问题。结果，另外 16 个问题被转发给 SFR，并由委员会回答。组织了另一轮通过电子邮件和视频会议的审查，其中包括对先前陈述的更新。其中 5 个问题的科学相关性导致它们被纳入本文件。每份回复都会得到最终评估，评分范围为 0-10，0 表示完全不同意，10 表示完全同意。每个问题的投票平均值在每个回复的末尾显示为同意程度 (LoA)。本文件最后更新于 2020 年 4 月 17 日。主要发现。根据已发表的最新科学文献，在大多数情况下，开始或继续使用抗炎药物以及 DMARDs 没有禁忌症。如果出现感染（冠状病毒或其他）的迹象，应停止治疗，并在 2 周后无任何症状时（如有必要）恢复治疗。只有一些信号表明，服用免疫抑制剂量皮质类固醇治疗的人患严重 COVID-19 的风险更大。当没有合理的治疗替代方案时，允许关节内注射糖皮质激素，只要采取预防措施保护患者和医生免受病毒污染，包括向患者提供适当的信息。主要结论。目前关于在 COVID-19 大流行期间管理风湿病患者的可用数据令人放心，并支持继续或开始对这些疾病进行对症治疗以及特定治疗，即使在大流行期间，管理的主要目标仍然是适当控制。关键词：COVID-19、炎症性风湿病、治疗、卫生系统
应用精准医疗：高科技显微镜可实现定制风湿病治疗
类风湿性关节炎是最常见的炎症性关节疾病，仅奥地利就有超过 60,000 人患有该病，女性患该病的可能性是男性的三倍。尽管过去几十年来治疗方面的进步已导致开发出具有不同作用机制的多种药物，但由于缺乏帮助找到正确治疗方法的工具，许多患者仍然无法实现临床缓解，导致症状得不到充分控制。临床医生只能采用“反复试验”的治疗方法，即一种药物接一种药物地进行测试。虽然存在一些生物标志物来帮助预测治疗结果，但它们尚不适合常规临床使用或需要侵入性手术。在长期合作中，由 CeMM 和维也纳医科大学的 Giulio Superti-Furga 领导的团队首次测试了一种精准医疗方法，该方法可以为类风湿性关节炎和其他可能的自身免疫性疾病提供更有针对性和更准确的治疗方法。该研究结果发表在 EBioMedicine（DOI：10.1016/j.ebiom.2024.105522）上，代表了该领域的重大进步。细胞类型影响疾病和治疗该方法基于尖端显微镜技术，能够以完全自动化的方式生成和分析大量图像数据。它由 CeMM 以“药理学”1,2 的名义开发，能够直接测量药物对各种单个免疫细胞的影响——这项任务如果使用传统分子生物学技术以这种规模完成，将过于耗费人力。此外，它允许
风湿病的感染预防和疫苗接种
慢性炎症性风湿病 (CIR) 患者的感染风险高于健康人。使用靶向抗风湿药物 (DMARD) 治疗的 CIR 患者中，最常见的感染是病毒性和细菌性肺炎。此外，用于治疗 CIR 的药物（尤其是生物和合成靶向 DMARD）会增加感染风险，并使 CIR 患者面临机会性感染，例如结核病复发。为了限制感染风险，应根据患者的特点和合并症评估风险收益比。为了预防感染，必须进行初步的治疗前检查，特别是在开始使用传统合成 DMARD 或生物和合成靶向 DMARD 之前。治疗前评估还包括病史、实验室和放射学检查结果。医生必须确保患者的疫苗接种是最新的。应为接受常规合成 DMARD、bDMARD、tsDMARD 和/或类固醇治疗的 CIR 患者接种推荐的疫苗。患者教育也非常重要。在研讨会上，他们将学习如何在高危情况下管理药物治疗，并了解哪些症状需要停止治疗。
风湿病学研究中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 正在改变风湿病学研究，大量研究旨在改善诊断、预后和治疗预测，同时也显示出优化研究工作流程、改善药物发现和临床试验的潜在能力。机器学习是判别性 AI 的一个关键要素，它已经证明了能够通过使用多种数据类型（包括结构化数据库、图像和文本）准确分类风湿病并预测治疗结果的能力。与此同时，由大型语言模型驱动的生成性 AI 正在成为优化研究工作流程的有力工具，通过支持内容生成、文献综述自动化和临床决策支持。本综述探讨了判别性和生成性 AI 在风湿病学中的当前应用和未来潜力。它还强调了这些技术带来的挑战，例如道德问题以及严格验证和监管监督的需要。AI 在风湿病学中的整合有望带来实质性的进步，但需要采取平衡的方法来优化效益并尽量减少潜在的负面影响。