甲襞毛细血管镜（nailfold capillaroscopy，NFC）是可以直接观察甲襞组织中毛细血管网络的非侵入性设备^[1]，目前主要用于风湿病学的临床实践与研究^[2]。近年来，随着图像拍摄硬件和测量软件的不断改进，甲襞视频毛细血管镜（nailfold videocapillaroscopy，NVC）实现了图像储存^[3]，成为了评估雷诺现象（Raynaud’s phenomenon，RP）和结缔组织病（connective tissue diseases，CTD）患者微循环病变的最常用方法，尤其适用于系统性硬化症（systemic sclerosis，SSc）患者的甲襞微循环病变评估^[4]。NVC图像的变化与疾病的活动度和严重程度密切相关，且能够预测疾病的进展，因此，对NVC图像进行充分评估有重要意义^[5]。NVC结果的判断存在一定的主观性，不同的检查者对同一检查结果可能会给出不同的诊断意见。目前，国内关于NVC结果评估的观察者间和观察者内的可靠性研究较少。本研究分析了四川省人民医院收治的302例RP患者的NVC图像评估结果，旨在探讨不同经验的观察者对NVC图像评估的一致性。

1 材料与方法 1.1 研究对象

选取2018年11月至2022年6月于四川省人民医院就诊的302例RP患者。纳入标准：（1）年龄≥18岁；（2）符合1992年LEROY和MEdSGER提出的RP分类标准^[6]。排除标准：（1）合并严重感染；（2）合并严重心肺功能衰竭；（3）合并恶性肿瘤；（4）合并严重凝血功能障碍；（5）妊娠。研究共获得3 805张NVC图像。其中，SSc 95例，获得1 385张图像；混合性结缔组织病（mixed connective tissue disease，MCTD）24例，获得217张图像；未分化结缔组织病（undifferentiated connective tissue disease，UCTD）106例，获得995张图像；皮肌炎（dermatomyositis，DM）44例，获得731张图像；原发性RP（primary RP，PRP）15例，获得137张图像；类风湿关节炎（rheumatoid arthritis，RA）7例，获得139张图像；系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus，SLE）6例，获得175张图像；干燥综合征（Sjögren’s syndrome，SS）5例，获得26张图像。本研究获得四川省人民医院科研伦理委员会批准，编号：伦审（研）2022年第239号。

1.2 方法

1.2.1 仪器设备与操作方法

受试者在检查前6 h禁止吸烟、饮酒，同时禁止饮用咖啡、浓茶。室温控制在20~25 ℃，患者于安静状态下休息10~20 min，取坐位，双手置于心脏同一水平处，于待检查甲襞皮肤处滴1~2滴香柏油。采用微循环显微检查仪（江苏同人医疗电子科技有限公司，型号TR8000D）放大200倍观察患者双手第2、3、4指的甲襞中部，每个甲襞采集至少4张连续的图像。

1.2.2 图像评估与分期标准

共5名研究者（命名为研究者A~E）参与图像评估。其中，研究者C是有5年以上NVC检查经验的风湿科主治医师，其余研究者是由研究者C统一培训的风湿科医师（参考SMITH等^[7]的培训方式培训了1 h）。本研究共采集图像3 861张，由研究者C剔除部分不清晰或不标准的图像，最终获得可评估的图像共3 805张。5名研究者根据EULAR SG MC/RD^[7]标准，分别对3 805张图像进行评估，并独立记录结果，若同一患者存在多张图像，以目前疾病进展最严重的图像为准。最终，以研究者们的评估共识作为参考标准。2个月后，从上述302例患者中随机选择60例患者，共获得380张图像，由5名研究者进行再次评估，根据EULAR SG MC/RD ^[8]标准，围绕毛细血管密度（数量）、宽度（顶径直径）、形态、微出血4个维度将NVC图像分类为正常模式、非特异性异常模式、早期硬皮病模式、活动期硬皮病模式和晚期硬皮病模式。其中，无法分期的硬皮病样模式在本研究中被归类为非特异性异常模式。正常与非特异性异常模式属于非硬皮病模式。

1.3 统计学分析

采用SPSS 26.0软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料以x±s表示，非正态分布者以中位数和M（P₂₅~P₇₅）表示，计数资料以率（%）表示。采用组内相关系数（intraclass correlation coefficient，ICC）作为一致性检验评价指标。ICC取值范围为0~1，< 0.5表明一致性较差，0.5~ < 0.75表明一致性中等，0.75~ < 0.9表明一致性较好，≥0.9表明一致性极好^[9]。P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 受试者一般资料

本研究共纳入302例RP患者。其中，男56例，女性246例；平均年龄（50.84±12.50）岁；病程 < 5年的患者226例，比例最高。见表 1。

2.2 NVC图像评估结果

302例患者中，正常模式47例（15.6%），非特异性异常模式132例（43.7%），早期硬皮病模式30例（9.9%），活动期硬皮病模式49例（16.2%），晚期硬皮病模式44例（14.6%）。见图 1。

2.3 一致性分析

观察者间一致性分析结果显示，在对图像的整体评估中，研究者C一致性极好（ICC值为0.930，P < 0.01），研究者A和B一致性较好（ICC值分别为0.820、0.886，P < 0.01），研究者D和E一致性中等（ICC值分别为0.744、0.724，P < 0.01）；在各期的评估中，多数达到了中等至较好的一致性（ICC值为0.512~0.877，P < 0.01），但研究者E在正常模式、非特异性异常模式、早期硬皮病模式3个类别的评估一致性差（ICC值分别为0.229、0.471、0.439，P < 0.01）。观察者内一致性结果显示，研究者A、B、C一致性极好（ICC值分别为0.939、0.907、0.938，P < 0.01）；研究者D、E一致性较好（ICC值分别为0.841、0.847，P < 0.01）。见表 2。

3 讨论

本研究结果显示，在对NVC图像进行评估时，经验丰富的研究者获得了极好的一致性，经过培训之后，无经验的研究者也能获得中等至较好的一致性。在本研究中，有经验的研究者评估的一致性高于无经验的研究者，与RODRIGUEZ-REYNA等^[10]的研究结果类似，风湿科医生的执业经验有助于提高评估的一致性。

根据EULAR SG MC/RD^[8]标准，研究者需要通过分析多个指标综合评估NVC图像，研究者对单一指标的判断差异直接影响评估的一致性。目前多个研究^{[4, 11-12]}涉及对NVC单一指标评估的一致性。GUTIERREZ等^[4]研究发现，经过反复培训的无经验者在对NVC单一指标判断的一致性不断提高的同时，分期评估的一致性也有所提高，最终达到较好的一致性。SEKIYAMA等^[12]的研究结果表明，经验丰富的研究者对NVC图像进行评估时，所有参数获得极好的一致性，但经验不足的研究者可能无法得到较高的一致性。再次证明了加强对单一指标识别的培训，是提高对图像整体评估一致性的方法之一。

SMITH等^[13]及DINSDALE等^[14]的多中心研究结果显示，在对NVC图像进行评估时，观察者内一致性均高于观察者间一致性，本研究也验证了这一研究结论。此外，不同的图像处理方法也会对评估的一致性产生影响。KARBALAIE等^[9]的研究中采用的图像增强技术提高了每张图像的质量，使更多毛细血管细节清晰可见，有效地提高了观察者间和观察者内一致性，同时也缩短了评估时间。MURRAY等^[15]的研究中采用了图像剪裁与全景图像拼接技术，发现将局部NVC图像拼接成全景图像后一致性明显提高。可见，加强图像后期处理、提高图像质量也可能成为提高评估一致性的方式。

人工进行图像评估无法避免主观倾向，而人工智能评估可以有效地消除观察者的主观性偏倚。近年来，关于NVC图像自动评估的研究^[16-17]也取得了一定的进展。GARAIMAN等^[16]利用视觉变压器协助风湿科医生对NVC图像进行判断，不仅避免了研究者的主观性，还取得了较好的一致性，同时缩短了判断时间，但是在判断的准确率上比风湿科医师略低。可见人工智能技术应用于NVC图像评估，仍然存在较多的挑战。

综上所述，NVC应用于伴有RP的结缔组织病评估中具有较好的可靠性及可重复性。在经过简单培训之后，没有经验的研究者对NVC图像的判断可获得较为理想的一致性。然而，在各分期的判断中，个别研究者一致性结果较差，后续研究中应注重一致性的提高。