根据历史数据预测未来数据_速递!从真实世界到未来预测,从ESC最新研究数据看SPC降压地位...
编者按
ESC 2020会议线上热火朝天的开展,期间公布了多项降压的新研究,涵盖了从真实世界的数据分析到模拟未来的长期预测结果;此外,高血压作为高危因素之一,对于降压预防心血管事件又有哪些新进展?下面就让我们一睹为快。
一、德国真实世界的START研究:SPC提高治疗持续性,并改善临床结局
目前ESC/ESH高血压指南建议,A+C或A+D为起始治疗方案,A+C+D为第二步治疗方案,并推荐使用单片复方制剂(SPC)以提高依从性。但SPC方案与相同药物自由联合(MPC)相比,在临床实践中的依从性和心血管结局方面究竟如何?德国科隆体育大学心脏病和运动医院研究所Predel HG教授报道的START研究提供了新证据[1]。
这是一项对德国医保数据的回顾性、非干预性分析,纳入2012~2017年处方了A+C、A+D或A+C+D方案(SPC或MPC)的患者,随访1年。在1:1倾向评分匹配之后,共28 999例患者纳入分析,其中缬沙坦/氨氯地平SPC组和MPC组各10 801例。
结果显示,与相应的MPC相比,无论在治疗持续性(图1)、心血管事件发生风险、死亡率(图2)还是住院率方面,SPC均更具优势。以缬沙坦/氨氯地平SPC为例,其可使治疗坚持1年的患者比例提升20%(49% vs. 69%,P<0.001),显著降低冠心病风险23%(P=0.012)、降低心衰风险32%(P=0.001)、降低卒中风险23%(P=0.005),降低全因死亡率24%(P<0.001),降低住院率22%(99.9% vs. 77.7%,P<0.001)。
图1. A+C SPC显著提高治疗持续性
图2. A+C SPC显著降低心脑血管事件及全因死亡风险
研究者认为,START研究结果强烈支持当前ESH/ESC指南推荐的降压方案,SPC较MPC不仅提升治疗依从性,还能给高血压患者带来更好的临床结局,其中A+C SPC是优选推荐方案之一。
二、5个国家,10年模拟:高血压患者应用SPC治疗的长期获益预测
高血压治疗失败的原因是什么?ESC/ESH指出,依从性差不仅是导致治疗失败的一个主要原因,还与心血管疾病风险增加相关。既往研究显示,与传统的多药联合相比,SPC使用更为简单便捷,有助于提高依从性,从而改善血压控制和临床结局。但在未来10年,SPC对不同经济发展程度国家高血压患者的长期获益如何?借助先进的微观模拟模型分析方法,我们有幸提前知道了这个答案。
意大利博洛尼亚大学Borghi C等报道的一项新研究通过建立微观模拟模型,来预测5个国家(意大利、俄罗斯、中国、韩国和墨西哥)在2020~2030年应用SPC治疗高血压对临床结局的影响[2]。除SPC外,模型还纳入了其他3种治疗方法作为对照:当前治疗实践(CTP)、单药逐渐滴定至足量后再联用其他药物(SLGS)、多药自由联合(FCC)。模型输入的数据衍生自2017年全球疾病负担数据库,并对现实中可能遇到的挑战如血压测量错误、依从性等问题进行了相关设定。
结果显示,在所有5个国家中,应用SPC均能改善高血压患者未来10年的健康结局:
在所有5个国家中,总体人群中应用SPC治疗者的收缩压达标率(<140 mm Hg)更高(图3);
图3. 应用SPC可提高收缩压达标率
与CTP相比,应用SPC可降低死亡率,减少的死亡率幅度在5个国家分别为意大利5.4%、俄罗斯4.9、中国4.5%、韩国2.3%和墨西哥3.6%。而且,与SLGS和FCC相比,SPC降低的死亡率幅度更大(图4);
图4. 应用SPC可降低死亡率
与CTP相比,应用SPC可减少伤残调整生命年(DALYs),减幅在2.2%(韩国)与5.7(意大利)之间(图5);
图5. 应用SPC可减少伤残调整生命年
与CTP相比,应用SPC可减少临床事件发生率,意大利获益幅度最大为11.5%,韩国获益最小为4.9%。
研究者得出结论,与传统的高血压治疗方式相比,在所有5个国家中应用SPC均可大大降低高血压疾病负担,预测未来10年的临床结局更好。
三、BPLTTC最新荟萃分析:降压就能获益,无论基线血压水平及是否合并CVD
英国牛津大学Kazem Rahimi教授代表降压治疗协作组(BPLTTC)公布了最新研究结果[3]。这项大规模荟萃分析纳入48项RCT研究的348 854例受试者,评估收缩压每降低5 mm Hg对心血管终点事件风险的影响。受试者先按是否合并CVD分为两组,再根据基线收缩压水平分为7个亚组(<120、120~129、130~139、140~149、150~159、160~169、≥170 mm Hg)。
结果显示,在平均4年的随访中,收缩压每降低5 mm Hg,主要心血管事件的相对风险降低约10%,卒中、缺血性心脏病、心衰和心血管死亡风险分别降低13%、7%、14%和5%(图6)。无论基线血压如何、是否合并CVD,通过药物治疗降低血压水平均可明显获益(图7)。作为降压治疗领域最具权威性的荟萃分析,BPLTTC结果充分肯定了降压可为广泛人群、甚至基线血压正常者带来获益。Kazem Rahimi教授同时指出,是否应用降压药不应仅仅基于血压水平或CVD病史,更应取决于未来CVD的风险。降压药物应被视为能降低CVD风险的有效工具。
图6. 收缩压每降低5 mm Hg,带来明显获益
图7. 降压就能获益,无论基线血压以及是否合并CVD
四、结语
从ESC 2020最新进展来看,降压获益得到了BPLTTC荟萃分析的进一步强有力支持。既然如此,剩下的问题就集中于如何优化降压手段。与传统降压方案相比,SPC优势凸显,无论真实世界数据分析还是模拟未来的预测结果,均一致支持SPC有利于提高治疗依从性,从而带来更好的临床结局。其中,A+C SPC是指南推荐的优选方案之一。既然血压反正是要降的,何不选择更好的SPC呢?
参考文献:
1. Predel HG, et al. Single pill regimen improves persistence and leads lo better clinical outcome compared to identical multi pill combination. Results of START, a German claims data analysis. Presented at ESC2020.
2. Borghi C, et al. Projecting the long-term benefits of single pill combination therapy for patients with hypertension in five countries. Presented at ESC2020.
3. Rahimi K, et al. Pharmacological blood pressure-lowering for primary and secondary prevention of cardiovascular disease across different levels of blood pressure. Presented at ESC2020.
(来源:《国际循环》编辑部)
版
权
声
明
版权属《国际循环》所有。欢迎个人转发分享。其他任何媒体、网站如需转载或引用本网版权所有之内容须在醒目位置处注明“转自《国际循环》”
MCC号EX62009034有效期2021-09-01,资料过期,视同作废。
根据历史数据预测未来数据_速递!从真实世界到未来预测,从ESC最新研究数据看SPC降压地位...相关推荐
- python读取游戏数据_用Python抓取并分析了1982场英雄联盟数据,教你开局前预测游戏对局胜负!...
英雄联盟想必大多数读者不会陌生,这是一款来自拳头,由腾讯代理的大型网络游戏,现在一进网吧,你就能发现一大片玩英雄联盟的人.在2017年中国战队无缘鸟巢的世界总决赛后,一大片人选择了弃游,只是终究没躲过 ...
- (4.7-4.13)【大数据新闻速递】上海、广州、青海、贵阳大力发展大数据产业;2026年中国大数据市场规模预计达365亿美元
01[贵阳大数据交易所发布全国首个交易激励计划] 4月6日,贵阳大数据交易所发布了"交易激励计划",旨在提高数据场内交易的吸引力,解决交易入场难的问题.该计划是落实<关于构建 ...
- (4.28-5.4)【大数据新闻速递】数字中国峰会成功举办;“浙江数据知识产权登记平台”上线;贵州大数据活跃;AI教父从谷歌离职
01[2023年数字中国建设峰会数字福建分论坛成功举办] 2023年数字中国建设峰会数字福建分论坛由福建省人民政府主办,福建省数字福建建设领导小组办公室.数字中国研究院(福建)和福建省大数据集团承办. ...
- imp 只导表前10条数据_做电商设计,你必须懂的10条数据指标
数据指标是什么?--是一个切入数据的角度.有了数据指标的存在,才能知道需要采集什么数据.需要持续监测什么数据.用什么角度来和历史表现做对比. 数据指标的类型各种各样,有些指标是被广泛使用的,如 DAU ...
- python 神经网络预测未来30天数据_使用LSTM循环神经网络的时间序列预测实例:预测未来的货币汇率...
Statsbot团队发表过一篇关于使用时间序列分析来进行异常检测的文章.文章地址:https://blog.statsbot.co/time-series-anomaly-detection-algo ...
- WWW2021论文速递:细粒度城市流量预测
1.文章信息 <Fine-Grained Urban Flow Prediction>.这是新加坡国立大学和京东数科合作发表在计算机顶级会议WWW2021上的一篇文章. 2.摘要 城市流量 ...
- 大数据新闻速递(3.30-4.7)
01[银保监会:将全面开展非银机构数据治理工作] 4月3日,中国银保监会组织召开政策通气会,解读近期发布的金融资产管理公司.保险集团(控股)公司和保险资产管理公司等三个监管数据标准化规范,要求非银机构 ...
- python 高维数据_用Sci-kit learn和XGBoost进行多类分类:Brainwave数据案例研究
在机器学习中,高维数据的分类问题非常具有挑战性.有时候,非常简单的问题会因为这个"维度诅咒"问题变得非常复杂.在本文中,我们将了解不同分类器的准确性和性能是如何变化的. 理解数据 ...
- python获取交易软件数据_几行Python代码,轻松获取美股阿里巴巴的交易数据
原创: 野马 菜鸟学Python 学Python可以干很多事情,比如爬虫,数据分析,机器学习,但是有一个非常小众的分支,不仅结合了两大高薪行业,而且还薪水非常诱人,就是量化金融岗位.目前Python已 ...
最新文章
- 【Google Play】正式版上架流程 ( 创建版本 | 设置国家地区 | 发布正式版 )
- 陶哲轩实分析 定理 8.2.2 (无限和的富比尼定理) 证明
- html 批量转换excel,Excel批量转为Html,Html转换成Excel
- ZigBee与智慧家居-ZigBee方案
- C和汇编-----for循环
- ios php rsa,RSA 加密 iOS
- python time用法
- php_字符编码浅谈_积累中。。。
- iphone目录结构
- android抓socket数据包,sokit-1.3 CommMonitor 串行端口监视精灵 友善串口调试助手
- 基于微信小程序的线上点餐平台
- waiting for headers
- pinyin4j使用示例(支持多音字)
- MySQL的启动、停止、重启
- Centos7下安装配置开源存储虚拟化QuadStor(4)----Vdisk Clone
- 黑镜.潘达斯奈基 高清中字
- abupy文件结构功能
- 计算机中右移一位和除以二的区别
- 饭否2359条之微信成长记录
- 局域网协议分类(计算机网络)