FODEPOC 研究：Copd 中的无脂肪质量指数 (FODEPOC)

背景和基本原理 慢性阻塞性肺疾病 (COPD) 是一种以慢性气流受限为特征的呼吸系统疾病，具有显着的全身效应，通常与一种或多种合并症相关，例如营养不良，对疾病的发展产生负面影响并增加死亡风险. 为了确定 COPD 的预后严重程度，Celli 等人。 2004 年提出了 BODE 指数，这是一个多维量表，综合了体重指数 (BMI)、第一秒用力呼气容积 (FEV1)、呼吸困难和运动能力等信息，通过 6 分钟步行测试 (6MWT) 进行评估。 除了 BMI 最高分 1 分，其余项目分 0 到 3 分，最高分 10 分。 BODE 反映了疾病的进展性改变，可用于预测 COPD 患者的住院和死亡风险，一个点的增加与 34% 的所有死亡原因和 62% 的呼吸系统死亡原因增加有关原因。

BODE 指数使用 BMI 作为 COPD 受试者营养状况的变量，然而，在没有临床显着体重减轻的情况下，身体成分可能会发生变化。 在 COPD 患者中，较低的无脂质量指数 (FFMI) 会导致肺功能、生活质量和运动能力恶化，并对病情恶化和生存产生负面影响，这表明 FFMI 可能比 BMI 更准确这些患者死亡率的预后因素。 Luo Y 等最近进行的一项研究评估了稳定期 COPD 患者的营养状况，显示 48.5% 的患者 FFMI 较低（女性≤15 kg/m2，男性≤16 kg/m2），那些患有更晚期疾病的人明显减少。 FFMI (Fat free mass index) 可以通过生物电阻抗分析 (BIA)、双能 X 射线吸收测定法、计算机断层扫描、超声检查或磁共振成像来客观测量。 BIA 是基于人体的电特性、不同组织的身体成分和体内总水含量之间的关系。 它是一种简单、便宜、易于执行且非侵入性的方法，基于电流通过身体隔室的阻力，对于进行身体成分分析非常有用。

另一方面，6MWT 是 COPD 患者死亡率的预测因子。 虽然它是一种广泛使用的测试，给人留下深刻印象，但它的预测可靠性取决于严格的可重复性条件和合格的人力资源，这对有行走障碍的人和老年人提出了明显的困难。 为了促进对这种疾病的多维方法，已经开发了其他更简单、经过充分验证和接受的临床工具来估计症状的严重程度及其对生活质量的影响。 COPD 评估测试（CAT）是临床实践指南中使用最广泛的问卷，由 1 到 5 分的 8 个领域组成，以得分越高的方式衡量 COPD 患者的健康状况，患者的病情越差。 根据最新的 GOLD 指南，以 10 分中的分界点对疾病的严重程度进行分类是必不可少的变量。 它的预后价值已得到广泛证实，最近的一项研究表明，患有严重 COPD 且 CAT ≥ 15 的患者急性加重的风险明显更高。 文献中提出的另一个多维量表是 BODEx，考虑到 6MWT 的技术和管理困难，它还解决了简化要执行的测试的需要，Soler-Cataluña 等人于 2009 年提出，他们发现无需执行 6MWT 的预后死亡率值与 BODE 相似，因为它将被前一年严重恶化（需要住院治疗）的次数所取代。 尽管BODE指数在临床实践中应用广泛，但相信其性能还有待提高。 例如，关于其作为肺移植指征的应用，除了 BODE ≥ 7 的患者亚组外，先前的 BODE 并未证明整体移植后结果的预后价值。因此，假设是能够实施量表以外的其他项目，在营养状况方面更具代表性（FFMI 而不是 BMI）且更简单（CAT 而不是 6MWT），主要目的是比较多维 FODE 量表（F无脂肪质量指数），与 BODE 量表相比，它用 FFMI 代替了 BMI。 作为分析 6MWT 被 CAT 问卷取代的变体的次要目标。

研究假设

• 概念假设 在多维 BODE 量表上，与身体质量指数相比，无脂肪质量指数是 COPD 患者恶化和死亡率的更好的预后因素。
• 操作假设 与身体质量指数相比，无脂肪质量指数能更好地预测 COPD 患者的恶化和死亡率，在多维 BODE 量表的 ROC 曲线下方增加了 10% 的面积。

方法

人口和样本量。 目标人群将是 40 岁以上有烟草使用史且包装年指数大于或等于 10 的连续患者。 根据最新的流行病学研究，慢性阻塞性肺病在普通人群中的患病率约为 12%，基于该人群营养不良的患病率，以 4 至 35% 之间的无脂肪质量指数衡量，建议从在可预测的 Cox 多变量分析中计算与其他因素具有可预测相关性的生存研究样本：检测的相对风险 1.5 暴露受试者的比例 0.48 截尾观察比例 0 置信水平 0.95 统计功效 0.8 模型中包含的其他因素相关性0.28 失访百分比 0.15 最小样本量 237

研究设计：观察性、前瞻性和多中心研究，将在近期诊断为 COPD 的患者队列中确定多维量表上无脂肪体重指数 (FFMI) 营养参数的预后价值，该指数将取代身体质量指数 (BMI) 和第一秒用力呼气量 (FEV1) 参数将保持不变，呼吸困难由改良医学研究委员会 (mMRC) 量表测量，运动能力由 6MWT 测量。 与 BODE 研究 5 一样，建议对队列进行不少于两年的随访，审查周期为三到六个月。 按照 BODE 指数提出的研究方法，将根据获得的 FODE 指数的四分位数提出四组。 FFMI 的低分界点在之前的研究中使用，女性为 15 kg/m2，男性为 16 kg/m2。 另一方面，BODEx 指数将根据其创建者的建议进行计算，其中该项目的得分为 0 至 2 分，具体如下：无恶化 = 0 分；去年有 1 到 2 次严重加重 = 1 分； 3 次或更多次加重 = 2 分16。 为保证COPD严重程度的代表性，建议按照1:1:1的比例将患者分为以下三组：FEV1≥50%组，FEV1≥30组% 和小于 50%，以及 FEV1 小于 30% 的患者。

生物电阻抗分析 (BIA)。 BIA是根据人体的电特性、不同组织的身体成分和体内总水分含量之间的关系。 对于 FFMI 计算，TANITA 身体成分监测器型号® BC-545 是最近研究中使用的品牌，也是在西班牙人群中经过专门验证的模型，将用作身体成分的适当测量仪，并与其他四极 BIA 监测器充分吻合，特别是 BodyStat® 1500 模型，在其他最近的出版物中使用。 技术描述：身体成分监测秤，InnerScanSegmental，数字，TANITA Brand® BC-545，提供按身体部位划分的全身脂肪和肌肉质量百分比信息：右臂、左臂、右腿、左腿和躯干，除了告知我们基础代谢率、去脂体重、骨骼重量（PO）和内脏脂肪。 BIA 通过从秤底部向全身发送低频安全信号来测量身体成分。 该信号在肌肉组织的液体中自由循环，尽管遇到脂肪组织的阻力。 这种阻力，即生物阻抗，被准确测量，其结果根据人的性别、身高和体重进行对比，以个性化的方式计算脂肪读数和身体成分。 为了用秤进行测量，赤脚受试者将每只脚放在一个电极上，并使用可伸缩的电缆系统，该系统传输穿过身体的小电流，穿过所有身体组织，通过脂肪的速度比通过脂肪的速度慢肌肉。

统计分析和测量。 将使用 SPSS 21.0 版（SPSS Inc., Chicago, IL）进行统计分析。 定性变量将以绝对数字和百分比的形式呈现，而定量变量将视情况以平均值±标准差、范围、中位数或四分位距的形式呈现。 变量的正态分布将通过 Kolmogorov-Smirnov 检验进行评估。 二分特征之间的差异将通过 Fisher 精确校正的卡方检验进行分析，在达到正态性的情况下通过方差分析检验或在未达到常态时通过 Kruskal-Wallis 检验对定量变量进行分析。 结果变量将是死亡和恶化。 将使用 Kaplan-Meier 检验进行累积生存分析，使用对数秩检验进行比较曲线。 对于 FODE 量表的诊断验证，将使用接受者操作特征 (ROC) 曲线并将其与 BODE 曲线进行比较。 根据类似的先前研究认为相关的变量，以及先前描述的单变量分析中呈现的统计显着性，将在 Cox 比例风险模型中进行分析，以确定与所形成的四个组中的死亡率和恶化的独立关联。 最后，为了验证比例风险的假设，将进行诊断和残差分析。 作为敏感性分析，FODE 量表的预后价值将根据最新 GOLD 和 GesEPOC 指南的表型和严重程度分类进行分析。 在所有分析中，统计显着性应设置为小于 0.05 的 p 值。