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中国医生对罕见病基因检测的使用和理解:全国横断面研究


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       由于罕见病大多是遗传性的,由遗传缺陷引起,因此基因检测成为罕见病诊断和预防的重要工具。

       为了了解临床医生对罕见病基因检测的应用情况,为未来合理提供和配置罕见病医疗资源提供依据。北京协和医院院长张抒扬教授等人,在2022年6月至10月,对全国各省、市的医务人员进行了横断面电子问卷调查,重点调查了基因检测是否用于罕见病的诊断和治疗,基因检测的具体方法以及使用时遇到的问题。

 

       统计发现罕见病基因检测总使用率为76.0%,超过90%的儿科医生曾在罕见病诊疗过程中使用过基因检测,其中外科医生的基因检测使用比例最低。医生所在科室和受教育水平直接影响基因检测的应用情况。在罕见病的治疗中使用最多的是”全外显子组测序(先证者)“和“全外显子组测序(三人或三人以上家系)”。医生在基因检测应用的过程中遇到了许多问题,其中价格昂贵是医务人员主要关心的问题。

 

一、研究设计


       本研究是一项全国横断面调查。在2022年6月至10月期间,基于中国协作网的电子问卷,最终共有20,132名医生参与的问卷数据被纳入了研究分析。调查内容包括所在省份、医院、学历、职称、工龄、所在科室等。罕见病诊疗问卷主要涉及是否有过罕见病诊疗经验。罕见病的定义主要来源于《第一批罕见病目录》以及以往文献或数据库中认定的罕见病。问卷中关于基因检测的部分包括基因检测是否用于罕见病的诊断和治疗、基因检测的具体方法以及使用基因检测过程中遇到的问题。

 

二、研究结果


       ①调研人群

       在纳入研究的20132名医生中,中部地区占35.5%,东部地区占36.7%,西部地区占27.8%;受访医生中,21.9%来自儿科,16.1%来自外科,59.4%来自非手术科室,2.6%来自诊断相关科室;初级职称占14.3%,中级职称占35.5%,副高级职称占28.3%,高级职称占21.9%(图1);此外,近70%的受访者具有研究生及以上学历,超过80%的受访者工作年限超过5年。


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 图1.纳入研究的医生地区分布、科室分布及职称分布

       ②调研数据

       罕见病基因检测总使用率为76.0%(95%CI:75.4-76.6)。华东地区基因检测的使用率最高(79.2% [95% CI: 78.3-80.1])(图2)。超过90% (94.1% [95%CI: 93.4-94.8])的儿科医生使用基因检测治疗罕见病,外科医生使用基因检测的比例最低(58.3% [95%CI: 56.6-60.0])。医生文化程度越高,基因检测在罕见病治疗中的使用率越高(P<0.001),这在不同地区是一致的。

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图2.不同地区医生基因检测的使用率


       ③调研结果

       调整多种因素后,医生所在科室和受教育水平影响了基因检测的使用。与外科医生相比,儿科医生、非外科医生和诊断相关科室的医生在罕见病诊断中使用基因检测的比例更高。拥有硕士和博士学位的医生,更倾向于在罕见病诊断中使用基因检测。在使用基因检测参与罕见病管理的15,296名医生中,超过一半使用“全外显子组测序(先证者)”和“全外显子组测序(三人或三人以上家系)”。使用“染色体微阵列分析”的医生相对较少(图 3)。

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图3.不同基因检测方法对罕见病的使用率


       在基因检测方面,大多数医生选择了“太贵”(73.6%),其次是“报告太复杂,无法确认结果”(44.7%)和“市面上基因公司太多,不知道如何选择”(44.5%)。近30%的医生有“对基因检测的结果不确定”、“不了解基因检测的范围”、“不知道如何在基因方面给患者提供建议“等方面的困惑(图4)。

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图4.医生在罕见病基因检测中遇到的问题


三、讨论

       医生学历越高,基因检测在罕见病诊疗中的使用率越高,作为一项相对较新的医疗技术,基因检测对医生的受教育水平要求较高。在罕见病的诊疗中使用最多的是全外显子组测序(先证者)和全外显子组测序(三人或三人以上家系),全外显子组测序是是症状多、诊断困难和怀疑遗传因素的患者的最佳选择。与仅对先证者进行检测相比,对家庭成员进行检测可以直观地了解基因的携带情况,明确其来源是新发还是遗传自父母。

       在罕见病的诊断和治疗中,价格昂贵是医务人员主要关心的问题。鉴于基因检测在罕见病诊断和治疗中的必要性,政府可以考虑提供一定的保障政策,适当降低基因检测的成本,提高其可及性。此外,基因公司数量过多、检测流程不透明、检测报告不规范、结果难以解释等都给临床医生使用基因检测带来了挑战。建议政府应加强对基因公司的监督管理,加强质量控制,规范基因检测的报告格式,并协助解读基因组数据,以便医生做出诊治和管理决策。应对医生开展基因检测范围和解读的教育培训。

       本次数据有助于确定不同地区的资源利用模式,为未来合理提供和配置罕见病医疗资源提供依据。