Какая первая линия лечения гипертонии является лучшей?
Какая лучшая терапия гипертонии? Хотя вопрос может показаться простым, ответ намного сложнее, чем кажется на первый взгляд. Чтобы выяснить это, исследователи применили сложные алгоритмы, и результаты удивительны.
Текущие руководящие принципы рекомендуют пять классов препаратов, из которых врачи могут выбирать в качестве первой линии лечения гипертонии, но каковы критерии, лежащие в основе этого диапазона?
В новой статье, первым автором которой является д-р Марк А. Сушард из отдела биостатистики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, показаны некоторые подводные камни, стоящие за принятием решения о том, какой из первых способов лечения гипертонии является наилучшим.
Во-первых, существующая литература, на которой такие организации, как Американский колледж кардиологии и Американская кардиологическая ассоциация (AHA) основали свои рекомендации, представляет собой рандомизированные клинические испытания с недостаточным количеством участников, очень немногие из которых только начинают лечение, объясняет доктор Сушард и его коллеги.
Во-вторых, обсервационные исследования, которые иногда используются для восполнения пробелов в знаниях в ходе испытаний, имеют свои собственные предубеждения и ограничения выборки.
Следовательно, мнения экспертов, как правило, являются движущей силой клинических рекомендаций, а не веских доказательств. Чтобы исправить это, доктор Сушард и его коллеги использовали большие данные и уникально надежный метод для сбора и анализа крупномасштабных доказательств, чтобы оценить эффективность вариантов лечения первой линии.
Исследователи опубликовали свои выводы в журнале. Ланцет.
Недостоверность имеющихся доказательств
Соавтор исследования доктор Джордж Хрипчак, заведующий кафедрой биомедицинской информатики Колумбийского университета в Нью-Йорке, далее объясняет мотивацию исследования.
Он говорит: «Рандомизированные клинические испытания демонстрируют эффективность и безопасность лекарства на строго определенной популяции пациентов, но они не годятся для сравнения нескольких классов лекарств в разнородной группе пациентов, с которыми вы могли бы столкнуться в реальном мире».
«Неумышленно или случайно журналы и авторы, как правило, публикуют исследования, которые дают захватывающие результаты, и исследователи могут даже выбирать аналитические методы, которые лучше всего подходят для получения результатов, соответствующих их гипотезам», - добавляет д-р Хрипчак.
«Все сводится к упражнению по сбору вишен, которое делает результаты менее надежными».
Что такое ЛЕГЕНДА и чем она помогает?
Чтобы преодолеть это, д-р Сушард, д-р Хрипчак и его коллеги использовали метод, разработанный для исправления и предотвращения предвзятости наблюдательных исследований. Этот метод называется генерацией и оценкой крупномасштабных доказательств в сети баз данных (ЛЕГЕНДА).
«LEGEND обеспечивает систематическую основу, которая может воспроизводимо генерировать доказательства путем применения расширенной аналитики в сети разрозненных баз данных для широкого спектра воздействий и результатов», - объясняет соавтор исследования Патрик Райан, доктор философии.
LEGEND также «помогает нам понять, насколько мы можем доверять предоставленным нами свидетельствам», - говорит Райан.
Райан - адъюнкт-профессор биомедицинской информатики Колумбийского университета и вице-президент по анализу данных наблюдений за здоровьем в фармацевтической компании Janssen Research & Development.
Он вместе с коллегами доктором Сушардом и Мартин Шуми, доктор философии, еще один соавтор нового исследования, представил преимущества LEGEND от имени команды, создавшей его, на симпозиуме Observational Health Data Science Initiative в 2018 году.
В презентации они изложили руководящие принципы нового метода, показывая, как он может использовать преимущества крупномасштабных наблюдательных исследований и применять их результаты к таким состояниям, как депрессия и гипертония, в реальных условиях.
Ингибиторы АПФ не так эффективны, как другие препараты
В новом исследовании авторы применили LEGEND к данным 4,9 миллионов человек в четырех разных странах, которые только начали принимать лекарства от высокого кровяного давления.
После применения сложного алгоритма LEGEND и учета примерно 60 000 переменных исследователи выявили несколько случаев сердечных приступов, госпитализаций с сердечной недостаточностью, инсультов и большое количество побочных эффектов препаратов первой линии от гипертонии.
Исследование показало, что ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента (АПФ), которые являются наиболее часто назначаемыми препаратами первого ряда, имеют больше побочных эффектов, чем тиазидные диуретики, класс препаратов, которые назначают не так часто.
В частности, в этом анализе врачи прописывали ингибиторы АПФ в 48% случаев, в то время как врачи прописывали тиазидные диуретики в качестве первой линии лечения только 17% людей с впервые диагностированной гипертонией.
Несмотря на это, тиазидные диуретики были связаны с уменьшением числа сердечных приступов, госпитализаций с сердечной недостаточностью и инсультов на 15%. Кроме того, ингибиторы АПФ вызывали более 19 побочных эффектов по сравнению с другими препаратами первой линии.
Кроме того, недигидропиридиновые блокаторы кальциевых каналов были наименее эффективными препаратами первой линии, которые определили авторы исследования.
Наконец, по оценкам авторов, 3100 неблагоприятных сердечно-сосудистых событий можно было бы предотвратить, если бы врачи прописали тиазидные диуретики вместо ингибиторов АПФ.
