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500万患者数据回答降压药首选难题

来源: | 2019-10-27 12:52:52 | 人气: 次

导读:“这一研究填补了随机对照试验的空白,能够帮助医生更好进行临床决策。”治疗高血压的药物品种繁多,在目前的临床用药中,新诊断患者的起始治疗涵盖五大类药物,但关于孰优孰劣,除特

“这一研究填补了随机对照试验的空白,能够帮助医生更好进行临床决策。”

治疗高血压的药物品种繁多,在目前的临床用药中,新诊断患者的起始治疗涵盖五大类药物,但关于孰优孰劣,除特殊人群外并无明确的优先推荐。

这一临床常规做法遭到了《柳叶刀》最新发表的一项研究的挑战。来自加州大学洛杉矶分校(UCLA)、哥伦比亚大学(Columbia University)等合作团队的跨国研究,对近500万高血压患者的分析表明,实际临床上某些不常用的药物反而对于心血管事件的预防效果更好,副作用也更小。

根据研究团队介绍,研究包含了全球约10%高血压患者的数据,是目前最全面比较高血压患者不同初始治疗与心血管结局的研究。



截图来源:Lancet官网

现有证据对降压药物的选择缺乏指导

包括《中国高血压防治指南》在内的大多现行指南,建议常用的五大类降压药物均可作为初始治疗用药,包括钙通道阻滞剂(CCB,“地平”类为主)、血管紧张素转化酶抑制剂(ACEI,“普利”类)、血管紧张素受体拮抗剂(ARB,“沙坦”类)、利尿剂(“噻嗪”类为主),以及β受体阻滞剂(“洛尔”类)。

除了推荐优先使用长效药物,根据特殊人群的类型、合并症选择针对性的药物,对于大部分普通高血压患者,很少有证据帮助医生决定具体首选哪一类药物。

了解真实世界中初始治疗药物选择的影响,正是这项研究的目的所在。研究作者之一,美国哥伦比亚大学(Columbia University)George Hripcsak教授指出,“随机化的临床试验通常是在高度明确的患者人群中证明药物的有效性和安全性,但真实世界中,我们会遇到更多样化的各种患者。”



▲真实世界中的患者,比临床试验的情况更复杂(图片来源:参考资料[1])

真实世界大数据带来新洞见

为了获得可靠、有意义的结论,研究团队通过一种名为LEGEND的大数据方法来收集和分析数据。基于这种方法,不同的研究人员能够分享标准化的数据、最大程度减少偏差。

研究最终覆盖了来自美国、德国、韩国和日本4个国家共490万名患者在1996年7月至2018年3月的医疗保险和电子健康记录数据,这些患者在初诊为高血压后的起始治疗都是单一降压药。

数据显示,48%的患者第一种降压药属于ACEI类,19%的患者以CCB类降压药作为起始治疗,噻嗪类利尿剂和ARB类分别有17%和15%。



图片来源:123RF

在急性心梗、因心衰住院或因中风住院这3个主要指标,以及6个次要指标和46个安全性指标上,研究团队统计了超过2万个比较数据,虽然大多数指标上,各类药物的效果相似,但有几项显著差异引起了研究团队的注意:

与最广泛处方的一线药物ACEI相比,首选噻嗪类利尿剂的患者,心梗发作风险降低16%,因心衰或中风而住院的风险都降低了17%。

与其他一线药物相比,噻嗪类利尿剂发生低血钾和低钠血症的风险约高2-3倍。

与服用噻嗪类药物作为起始治疗的患者相比,首选ACEI的患者有19种副作用发生率更高,包括全因死亡率、心血管疾病死亡率、血管性水肿、短暂性脑缺血发作、痴呆症、肾脏疾病、血小板减少、胃肠道副作用和咳嗽等。

在CCB中,非二氢吡啶类药物(维拉帕米、地尔硫䓬)的疗效不如所有其他一线药物类别。

研究团队估计,如果在初始治疗中,首选ACEI药物的患者改用噻嗪类利尿剂,可以避免3100例主要心血管事件,相当于每1000个患者中就有1.3人可以避免心梗、或因心衰、住院而中风。



▲选择噻嗪类利尿剂组为降压起始治疗,可以减少心梗等事件的风险(图片来源:Pixabay)

填补临床试验空白

降压治疗的首选药物是什么?这个问题在临床试验中并未得到详尽的解答。比如,《中国高血压防治指南》指出,对于不同药物类别的对比,临床试验主要探讨较新的降压药如CCB、ACEI、ARB等与传统降压药如利尿剂、β受体阻滞剂。虽然就特定并发症而言仍有差别,不同联合治疗的结果也有差异,但药物之间的差别总体很小,降低血压是这些降压药物减少心脑血管并发症的最主要原因。

Hripcsak教授表示,“这一研究填补了随机对照试验的空白,能够帮助医生更好进行临床决策。”

虽然不同国家地区的临床情况可能有所差异,但这些发现对中国也不乏借鉴意义。根据中国高血压合理用药指南(第2版),就单一用药而言,多项研究显示中国患者CCB的服用率最高,超过半数,而利尿剂服用率小于10%,部分研究显示ACEI单药服用率高于利尿剂。

随刊一并发表的社论指出,虽然研究没有回顾合并用药的情况,也缺乏对部分特殊人群的分析,但这项研究尝试解决了尚无明确答案的临床问题,更为真实世界临床大数据分析带来了新的分析方法,有望澄清更多临床问题,进一步完善循证医学。


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