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JAMA:未发现普利/沙坦类降压药增加COVID-19感染或感染后死亡风险原创2020-07-30 08:25·协和医学杂志作者:北京协和医院 张越伦2020年6月JAMA发表了一项来自丹麦的大型人群队列研究结果(DOI: 10.1001/jama.2020.11301)与不使用ACEI/ARB类药物(血管紧张素转化酶抑制剂/血管紧张素II受体拮抗剂普利/沙坦类降压药)的高血压患者相比未发现使用这些药物的患者COVID-19感染风险或感染后死亡风险升高随着对COVID-19感染机制的深入研究ACEI/ARB类药物与COVID-19感染风险之间的关系逐渐受到关注ACEI/ARB类药物可以上调细胞中的血管紧张素转化酶2(ACE2)活性而该酶在人类细胞中广泛分布且恰好是严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)感染人类细胞的重要靶点基于此机制推测ACEI/ARB类药物可能增加COVID-19感染风险并加重COVID-19患者不良预后COVID-19感染高危人群中高血压患病率较高且ACEI/ARB类药物是最常用的控制高血压的药物类别之一这些药物与COVID-19感染风险和不良预后之间的关联对于疾病控制与治疗具有重要实践意义本研究设计为回顾性队列研究在传统的回顾性队列研究基础上同时开展了一项巢式病例对照研究研究数据来自于丹麦全国范围内基本人口学情况、住院治疗情况和药物处方的管理登记数据库队列研究主要分析ACEI/ARB类药物是否会增加COVID-19患者死亡风险此部分分析纳入2020年2月22日至2020年5月4日期间诊断的COVID-19患者主要暴露因素定义为COVID-19诊断之日起至6个月前使用过ACEI/ARB类药物主要结局为全死因死亡巢式病例对照研究部分主要分析ACEI/ARB类药物是否会增加COVID-19感染风险此部分分析纳入了571名COVID-19感染的高血压患者选取年龄、性别匹配的同期高血压但未感染COVID-19的5710名患者作为对照主要结局为COVID-19感染队列研究分析结果显示尽管在未校正混杂效应的粗模型中ACEI/ARB类药物增加COVID-19患者死亡风险但校正年龄、性别和其他合并疾病等因素带来的混杂作用后上述关联无统计学意义(校正HR=0.8395%CI:0.67~1.03P=0.09)类似的巢式病例对照研究分析结果未发现ACEI/ARB类药物使用会增加COVID-19感染的风险(校正HR=1.0595% CI:0.80~1.36P=0.67)亚组分析和敏感性分析与主要分析结果一致研究结果不支持在COVID-19流行期间中断ACEI/ARB类药物的使用表1 队列研究中ACEI/ARB类药物使用与死亡风险关联分析的结果表2 巢式病例对照研究中ACEI/ARB类药物使用与COVID-19感染风险关联分析的结果研究优势:1) 既往针对ACEI/ARB类药物与COVID-19感染关联的研究多来自单中心小规模队列研究或病例系列本研究利用丹麦全国范围内的医学大数据对研究问题进行了验证增加了统计学把握度并为充分校正混杂效应提供了机会2) 研究中数据来源比较可靠暴露与结局错分的可能性较小研究数据比较完整研究设计和实施比较严谨对混杂效应的校正比较充分通过传统队列研究和巢式病例对照研究两个角度对研究问题进行探索潜在不足:1) 研究设计为观察性研究受到观察性研究的固有缺陷限制无法获得确证性的因果关系推断研究对象入组时间范围较窄可能无法反映后续疾病流行中筛检策略的变化引入选择偏倚2) 研究中对COVID-19感染状态的判断使用的是数据库中记录的ICD-10疾病编码尽管通过该编码诊断的COVID-19患者绝大多数都同时具有阳性的病毒核酸检测结果(即具有高特异度)但通过ICD-10编码判定结局可能会遗漏一部分COVID-19患者(即灵敏度相对较低)关键词:巢式病例对照研究(nested case-control study)巢式病例对照研究是在传统队列研究基础上结合了病例对照研究设计特点后形成的一种研究方法其设计的核心思路是在队列研究随访过程中收集出现了结局事件的研究对象(即病例组)每出现一例结局即寻找出现结局这个时间点上同时期内尚未出现该结局事件的研究对象形成对照(即对照组)该对照只是在该时间点(一般称为索引日期index date)时尚未出现结局因此对照组的研究对象可能在索引日期后出现结局从而变成病例组的研究对象对照组可采用匹配的方法按照一定比例选取巢式病例对照研究最大的优势是无须对队列中所有未出现结局事件的研究对象进行信息收集可大幅节省相关数据收集和检测的时间、花费和人力成本该优势在涉及生物标志物和生物标本检测的队列研究中格外突出作者介绍张越伦香港中文大学博士北京大学医学部学士、硕士北京协和医院医学科学研究中心统计生信平台专职科研人员研究方向为临床流行病学与循证医学参与大量人群和临床流行病学研究设计、实施、数据收集和统计分析工作专长于循证医学领域证据整合、评价与解读发表多篇研究论文参与撰写、翻译多部专著

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发布于:什邡市
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