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在最近的一篇文章中,朴槿惠et al。1描述了83例特发性非特异性间质性肺炎(NSIP)患者的临床过程和肺功能变化。公园et al。1发现81%的纤维化NSIP患者在初始治疗后肺功能改善或稳定。具体来说,作者显示,随着时间的推移,强制肺活量和肺一氧化碳弥散能力改善的患者百分比增加,以及观察到的肺功能变化的幅度增加。然而,由于缺乏所有患者的完整纵向数据,必须谨慎地解释这些结果。
数据缺失是困扰所有统计分析的一个问题,特别是那些涉及观察性研究的纵向数据。当一个变量的“缺失”取决于该变量的值时,这可能会导致系统偏差2.在Park的研究中et al。1在美国,那些肺功能较差的患者更有可能死亡,因此排除了随后对其肺功能的任何评估。这可以部分解释,随着这些病情较重的患者退出队列,观察到肺功能持续“改善”。这种效应在医学上得到了广泛的描述3.以及其他领域的研究4,有时也被称为“幸存者偏差”或“幸存者偏差”。
另一种数据分析方法是Park提出的et al。1将进行“完整病例”分析,排除那些肺功能数据不完全的患者。尽管完整的病例分析也不能避免偏见2,它可能有助于测试报告结果的稳健性。另一种方法是为那些数据缺失的患者创建一个单独的类别,然后报告在每个时间点相对于基线时的患者总数,改善、稳定、恶化和缺失的患者的百分比。这将为临床病程提供更保守的评估,并说明缺失肺功能数据可能影响结果的程度。假设死亡占肺功能缺失数据的大部分,将缺失组与肺功能恶化组简单地归类在一起也可能是合理的,从而导致肺功能改善的受试者比例要低得多。无论采用何种分析方法,尽可能充分地描述缺失的数据群体始终是有价值的,这样可以了解基线特征和生存率的差异。
我们赞扬公园et al。1用于特发性NSIP患者的临床病程特征,这是一种相对缺乏长期数据的异质性疾病。未来的前瞻性研究显然需要进一步定义这种疾病的自然史。
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