Was ist die beste erste Behandlungslinie für Bluthochdruck?

Was ist die beste Therapie gegen Bluthochdruck? Obwohl die Frage einfach zu sein scheint, ist die Antwort viel komplexer als auf den ersten Blick. Forscher haben komplexe Algorithmen angewendet, um dies herauszufinden, und die Ergebnisse sind überraschend.

Für Menschen, die gerade eine Diagnose von Bluthochdruck erhalten haben, kann es schwierig sein, zu entscheiden, welches Medikament sie einnehmen sollen.

Aktuelle Richtlinien empfehlen fünf Klassen von Arzneimitteln, aus denen Ärzte als erste Behandlungslinie für Bluthochdruck auswählen können. Welche Kriterien stützen diesen Bereich?

Ein neues Papier, dessen erster Autor Dr. Marc A. Suchard vom Institut für Biostatistik der University of California in Los Angeles ist, zeigt einige der Fallstricke auf, die hinter der Entscheidung stehen, welches die beste erste Behandlungslinie für Bluthochdruck ist.

Erstens handelt es sich bei der vorhandenen Literatur, auf die Organisationen wie das American College of Cardiology und die American Heart Association (AHA) ihre Richtlinien gestützt haben, um randomisierte klinische Studien mit einer unzureichenden Anzahl von Teilnehmern, von denen nur sehr wenige gerade mit der Behandlung beginnen, erklärt Dr. Suchard und Kollegen.

Zweitens haben die Beobachtungsstudien, die manchmal verwendet werden, um Wissenslücken in den Studien auszugleichen, ihre eigenen Vorurteile und Einschränkungen bei den Stichproben.

Daher sind Expertenmeinungen eher der Treiber für klinische Empfehlungen als harte Beweise. Um dies zu korrigieren, haben Dr. Suchard und Kollegen Big Data und eine einzigartig zuverlässige Methode verwendet, um groß angelegte Evidenz zu generieren und zu analysieren, um die Wirksamkeit von Erstbehandlungsoptionen zu bewerten.

Die Forscher haben ihre Ergebnisse in der Zeitschrift veröffentlicht Die Lanzette.

Die Unzuverlässigkeit vorhandener Beweise

Der Co-Autor der Studie, Dr. George Hripcsak, Vorsitzender der Abteilung für biomedizinische Informatik an der Columbia University in New York, erläutert die Motivation für die Forschung weiter.

Er sagt: "Randomisierte klinische Studien belegen die Wirksamkeit und Sicherheit eines Arzneimittels in einer hoch definierten Patientenpopulation, aber sie sind nicht gut darin, Vergleiche zwischen mehreren Arzneimittelklassen in einer vielfältigen Gruppe von Patienten anzustellen, denen Sie in der realen Welt begegnen würden."

"Unbeabsichtigt oder unbeabsichtigt veröffentlichen Zeitschriften und Autoren in der Regel Studien mit aufregenden Ergebnissen, und Forscher können sogar Analysemethoden auswählen, die am besten geeignet sind, um die Ergebnisse zu erhalten, die ihren Hypothesen entsprechen", fügt Dr. Hripcsak hinzu.

"Es kommt auf eine Kirschernte-Übung an, die die Ergebnisse weniger zuverlässig macht."

Was ist LEGENDE und wie hilft es?

Um dies zu überwinden, verwendeten Dr. Suchard, Dr. Hripcsak und Kollegen eine Methode, die entwickelt wurde, um die Verzerrungen von Beobachtungsstudien zu korrigieren und zu verhindern. Die Methode wird als groß angelegte Evidenzgenerierung und -auswertung in einem Netzwerk von Datenbanken (LEGENDE) bezeichnet.

„LEGENDE bietet einen systematischen Rahmen, der reproduzierbar Beweise generieren kann, indem fortschrittliche Analysen in einem Netzwerk unterschiedlicher Datenbanken für eine Vielzahl von Expositionen und Ergebnissen angewendet werden“, erklärt der Co-Autor der Studie, Patrick Ryan, Ph.D.

LEGENDE "hilft uns auch zu verstehen, wie sehr wir den von uns vorgelegten Beweisen vertrauen können", sagt Ryan.

Ryan ist außerordentlicher Assistenzprofessor für biomedizinische Informatik an der Columbia University und Vizepräsident für beobachtende Gesundheitsdatenanalyse beim Pharmaunternehmen Janssen Research & Development.

Zusammen mit den Kollegen Dr. Suchard und Martijn Schuemie, Ph.D., einem weiteren Co-Autor der neuen Studie, stellte er die Vorteile von LEGEND im Namen des Teams vor, das sie auf dem Symposium der Observational Health Data Science Initiative im Jahr 2018 erstellt hat.

In der Präsentation legten sie die Leitprinzipien der neuen Methode dar und zeigten, wie sie die Vorteile groß angelegter Beobachtungsstudien nutzen und ihre Ergebnisse auf Bedingungen wie Depressionen und Bluthochdruck in einer realen Umgebung anwenden kann.

ACE-Hemmer sind nicht so wirksam wie andere Medikamente

In der neuen Studie wendeten die Autoren LEGEND auf Daten von 4,9 Millionen Menschen in vier verschiedenen Ländern an, die gerade mit der Einnahme eines Bluthochdruckmedikaments begonnen hatten.

Nach Anwendung des komplexen LEGEND-Algorithmus und Berücksichtigung von ungefähr 60.000 Variablen identifizierten die Forscher mehrere Fälle von Herzinfarkt, Krankenhausaufenthalten mit Herzinsuffizienz, Schlaganfällen und einer hohen Anzahl von Nebenwirkungen von Medikamenten gegen Bluthochdruck der ersten Wahl.

Die Studie ergab, dass Angiotensin-Converting-Enzym (ACE) -Hemmer, die am häufigsten verschriebenen First-Line-Medikamente, mehr Nebenwirkungen hatten als Thiaziddiuretika, eine Klasse von Medikamenten, die nicht so häufig verschrieben werden.

Insbesondere verschrieben Ärzte in dieser Analyse in 48% der Fälle ACE-Hemmer, während Ärzte nur 17% der Menschen mit neu diagnostizierter Hypertonie Thiaziddiuretika als erste Behandlungslinie verschrieben.

Trotzdem waren Thiaziddiuretika mit 15% weniger Herzinfarkten, Krankenhausaufenthalten mit Herzinsuffizienz und Schlaganfällen verbunden. Darüber hinaus verursachten ACE-Hemmer im Vergleich zu anderen Erstlinientherapien höhere Raten von 19 Nebenwirkungen.

Auch Nicht-Dihydropyridin-Calciumkanalblocker waren die am wenigsten wirksame Erstbehandlung, die die Autoren der Studie identifizierten.

Schließlich schätzen die Autoren, dass 3.100 unerwünschte kardiovaskuläre Ereignisse hätten verhindert werden können, wenn die Ärzte Thiaziddiuretika anstelle von ACE-Hemmern verschrieben hätten.

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