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房颤患者卒中预防:利伐沙班 vs. 阿哌沙班,作何选择?

2022-03-17作者:论坛报沐雨资讯
脑血管病非原创

作者:首都医科大学附属北京天坛医院 魏雨菲


本文由首都医科大学附属北京天坛医院在读博士研究生魏雨菲与大家分享于2021年12月21日在线发表于JAMA的“Association of Rivaroxaban vs Apixaban With Major Ischemic or Hemorrhagic Events in Patients With Atrial Fibrillation”一文。


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研究背景与目的

对于房颤患者来说应用抗凝药物预防卒中至关重要。最新指南推荐,非瓣膜性房颤患者卒中预防,应首选新型口服抗凝药(NOACs)(Ⅰ类推荐,A级证据),其中利伐沙班和阿哌沙班是最常用的两种NOACs,其安全性及有效性的比较尚不确定。因此,本研究旨在比较利伐沙班和阿哌沙班对于非瓣膜性房颤的有效性及安全性。


研究方法

采用回顾性队列研究设计,通过计算机对美国65岁以上的人群医疗保险数据进行筛选,纳入初次启动抗凝治疗(利伐沙班或阿哌沙班)的新发非瓣膜性房颤患者。药物剂量包括标准剂量(利伐沙班20 mg qd或阿哌沙班5mg bid)及低剂量(利伐沙班15 mg qd或阿哌沙班2.5 mg bid)。


研究最长随访时间为4年。主要结局为由主要缺血性或出血性事件组成的复合终点,包括缺血性卒中、系统性栓塞、脑出血、其他颅内出血、致死性颅外出血。次要结局为非致死性颅外出血和随访期间总死亡率。


研究结果

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研究最终共纳入581451例患者,其中利伐沙班组227572例,阿哌沙班组353879例。纳入人群平均年龄为77.0岁,其中50.2%为女性。


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经过倾向评分加权对数据进行处理后,两组间基线特征达到平衡(Standardized difference<0.1)(Table 1)


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随访期间,共发生6946次主要终点事件,包括3807次缺血事件(8.0/1000人年)和3139次出血事件(6.6/1000人年)。相较于阿哌沙班组,利伐沙班组的主要终点事件风险更高(利伐沙班组16.1/1000人年,阿哌沙班组13.4/1000人年;RD 2.7 [95%CI 1.9~3.5]/1000人年;HR 1.18 [95%CI 1.12~1.24])(Figure 2;Table 2)。与阿哌沙班组相较,利伐沙班组各项次要终点事件风险也更高(Table 2)。


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纳入人群中有23.1%接受了低剂量抗凝治疗,相较于接受标准剂量的患者,接受低剂量的患者年龄更大(82.8岁 vs. 75.2岁),女性比例更高(62.8% vs. 46.4%),卒中危险因素更多。对于接受低剂量治疗的患者,与阿哌沙班组相较,利伐沙班组的主要终点事件风险增加(21.0 vs. 27.4/1000人年;RD 6.4 [95%CI 4.1~8.7];HR 1.28 [95%CI 1.16~1.40])。接受低剂量利伐沙班治疗的患者发生非致死性颅外出血的风险更高,而总死亡率与阿哌沙班组相比无显著差异。


研究结论

在≥65岁医疗保险数据库的非瓣膜性房颤患者中,与阿哌沙班相较,利伐沙班与主要缺血或出血性事件的风险明显增加相关。

 

这项研究是同类型研究中,纳入人数最多、涉及范围最广的队列研究,且主要聚焦于缺血或出血性事件发生风险更高的老年人群。此外,与其他研究相较,这项队列研究纳入了接受减量NOACs的患者(占所有参与者的23%)。尽管接受标准剂量和减量利伐沙班患者的主要缺血或出血事件发生率均相对增加,但在低剂量的患者中,相对和绝对风险的增加更为显著;这一发现强调了这类患者选择合理药物剂量的重要性。



01

什么是率差(Rate difference, RD)?与其他相对指标有何区别?

临床研究中可用相对指标和绝对指标表达治疗效果的大小。相对指标包括相对危险度(risk ratio, RR),比值比(odds ratio, OR)和相对危险减少百分数(relative risk reduction, RRR)等,绝对指标包括率差(Rate difference, RD)和需治人数(number needed to treat, NNT)等。RR的临床意义是如果接受干预,试验组结局事件发生率是对照组的多少倍。而RD是个绝对指标,临床意义是如果接受干预,试验组结局事件发生率能改变百分之几。相对指标的最大优点在于不同患者群组或在不同治疗环境下更趋于一致或相同,具有病因学意义。而RD代表的是绝对获益,是NNT的倒数,其对临床制定决策更直观,具有疾病预防和公共卫生学上的意义。

02

何为倾向性评分?倾向性评分的分类是什么?

不同于临床随机对照试验,观察性研究由于存在很多混杂因素,会使组间同质性较差,而有时因为潜在的混杂因素较多,无法通过多因素模型控制不均衡因素。通过运用倾向性评分来综合所有的观察变量信息可达到均衡变量、减少偏倚的目的。倾向性评分是指在一定协变量条件下,一个观察对象接受某种暴露/处理因素的可能性,它是一个从0到1的范围内连续分布的概率值。倾向性评分分析方法主要包括倾向性评分匹配法(propensity score matching, PSM)、倾向性评分分层法、倾向性评分校正法、倾向性评分加权法(propensity score weighting)。

03

研究采用的倾向性评分加权法的原理是什么?

本研究主要应用倾向性评分加权法对208个混杂因素进行平衡。倾向性评分加权法是基于倾向性评分值为受试者赋予相对应的权重,使得组间的可测量的协变量达到同质或均衡。权重用于缩小那些被过度抽样的个体,加权的目的是消除被选择的差异。倾向性评分加权法分为逆概率处理加权法(the inverse probability of treatment weighting, IPTW)和标准化死亡比加权法(the standardized mortality ratio weighting, SMRW)。其中,IPTW是对每个观测值的概率取倒数,作为被观测值的权重,修正由缺失数据或由偏抽样带来的估计偏差。


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来源:SVN俱乐部

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