大多数处方降压药可能不如其他药物有效

简单来说

一个新的跨国公司学习表明，高血压最受欢迎的一线治疗效果较小，并且具有比替代方案更少规定的替代方案。

包括哥伦比亚大学的George Hripcsak医学博士和Patrick Ryan博士在内的研究人员分析了近500万高血压患者的电子健康记录和声明数据。他们发现，与使用ACE抑制剂的患者相比，首次使用噻嗪类利尿剂的患者心脏病发作、中风和因心力衰竭住院的人数减少了15%。开始使用噻嗪类药物的患者也经历了更少的副作用。

研究人员估计，在首次服用ACE抑制剂的患者中，如果他们首先接受噻嗪类利尿剂治疗，大约有3100起主要心血管事件是可以避免的。

这项研究是比较高血压新治疗患者预后最全面的研究，发表于10月24日柳叶瓶。

少数证据指导药物选择

美国心脏病学会和美国心脏协会目前的指导方针建议开始使用5种不同类型的药物进行降压治疗，包括噻嗪类利尿剂、ACE抑制剂、血管紧张素II受体阻滞剂、二氢吡啶钙通道阻滞剂、和非二氢吡啶钙通道阻滞剂。

但是，几乎没有证据表明医生决定以何种药物课程开始：文献含有来自随机，受控临床试验的数据，包括只需31,000名患者 - 这些患者都没有刚刚开始抗高血压治疗。因此，大多数临床指南都是基于专家意见而不是数据。

“随机临床试验证明了药物在高度确定的患者群体中的有效性和安全性，”他说乔治Hripcsak，MD，哥伦比亚大学生物医学信息学董事，哥伦比亚大学Vagelos医师学院和外科医生以及研究的作者。“但他们并不擅长在一个在现实世界中遇到的多种患者中多种药物课程进行比较。”

观察性研究可用于检测在随机试验中可能在可能明显的效果。但许多人太小，无法得出有意义的结论或遭受其他类型的扭曲。

“无意中与否，期刊和作者倾向于发布具有令人兴奋的结果的研究，研究人员甚至可以选择最适合获得其假设的结果的分析方法，”HRIPCSAK说。“它归结为樱桃采摘运动，这使得结果不太可靠。”（阅读这篇文章了解有关观察研究中的偏见的更多信息。）

解决方案：大数据

为了解决这些局限性，研究人员分析了来自数百万病人健康记录的数据，并解释了数万个不同的变量——这对消除混杂因素至关重要。这种被称为“跨数据库网络大规模证据生成和评估”(LEGEND)的方法是由参与观察健康数据科学倡议(ohdsi.，发音为'odyssey'）网络。使用传奇，研究人员能够分享其方法，并标准化数据，最大限度地减少偏差。

“LEGEND提供了一个系统框架，可以通过应用先进的分析技术，通过不同的数据库网络，为广泛的暴露和结果，重现地生成证据，”Patrick Ryan博士说，Columbia University Vagelos College of Physicians and Surgeons生物医学信息学兼职助理教授，Janssen Research and Development观察健康数据分析副总裁。“LEGEND不仅为医疗保健行业的实际需求提供了一条规模化的道路，它还提供了补充诊断，帮助我们了解我们可以在多大程度上信任我们所提供的证据。”

目前的研究分析了四个国家490万开始使用单一药物抗高血压治疗的患者的保险索赔和电子健康记录。研究人员使用了一种复杂的算法来确定在服用任何一线抗高血压药物的患者中发生的心脏病发作、心力衰竭住院、中风和近50种药物副作用的数量。他们还采用了一些旨在最小化偏差的技术，并考虑了大约6万个不同的变量。

研究发现，48%的患者首次使用ACE抑制剂降压，而首次使用噻嗪类利尿剂的患者仅为17%。然而，与接受其他一线治疗的患者相比，首次接受噻嗪类利尿剂治疗的患者心脏病发作、因心力衰竭住院和中风的发生率减少了15%。此外，与噻嗪类药物使用者相比，首次使用ACE抑制剂治疗的患者有更高的19种副作用发生率。

该研究还发现，非二氢吡啶钙通道阻滞剂比所有其他一线药物类别更低。

“通过传说，我们已经找到了一种方法来填补随机，受控试验和帮助指导医生在临床决策中留下的空白，”Hripcsak说。