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【模板】伴随用药能“增强治病主药疗效”的回顾性研究;发在18+ SCI。给出了拿来就可用的临床研究思路

【模板】伴随用药能“增强治病主药疗效”的回顾性研究;发在18+ SCI。给出了拿来就可用的临床研究思路

科学


模板专辑,每周一期; 
让科研和SCI论文成为临床工作的副产品。



前言:


医生最出彩的临床科研是“发现老药的重要新用途”,其次是“发现常用药能够显著增强治疗主药的疗效”。

尽管理论上每位医生都可以找到这样的“宝库”,但临床实践中要做到却不容易;大部分人都“视而不见”、甚至“见而不识”。

今天分享的这篇推文,一方面是传递一个重要的临床科研结果,更是为了和同仁们交流:如何识别出能“增强治病主药疗效”的常用药

这篇推文也是主题为“某疾病中D1药的使用对D2药的影响”系列的一个类型。


该论文的题目是“Use of renin angiotensin aldosterone system inhibitors in children with lupus and time to glucocorticoid discontinuation(肾素血管紧张素醛固酮系统抑制剂在儿童狼疮中的使用和糖皮质激素停药时间)”,于2022年发表在Kidney International杂志(IF 18.998)


这是首项也是目前唯一一篇类似的研究,意味着对其验证、或者在其他自身免疫学疾病中的类似研究也会备受青睐,并有助于解决临床问题。




系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus, SLE


(图源:Medical information on Google)


系统性红斑狼疮(SLE)是一种自身免疫性疾病,其发病与显著增加的肾脏和心血管疾病发病率相关。

一些研究表明肾素-血管紧张素醛固酮系统(RAAS)抑制剂对狼疮性肾炎成年患者的蛋白尿症状具有缓解作用,但缺乏在患有狼疮性肾炎的儿童中的类似研究。


今天解读的这篇文章目的在于探讨目前在SLE和狼疮性肾炎患儿中使用RAAS抑制剂的模式,并确定在接受长期糖皮质激素治疗的狼疮性肾炎患儿中早期开始使用RAAS抑制剂是否与糖皮质激素暴露的总持续时间降低有关



课题的设计和主要结果


我们通过对原文的设计和结果进行重新总结和整理,提取对临床医生有帮助的研究思路。


1,课题设计

这项研究的临床研究设计非常非常简单,如下面的流程图所示。

(临床观察设计)



在这个临床观察设计下,研究者将做了严谨的分析;总结如下:

(研究思路和报告的逻辑。作图:Hanson临床科研)


1. 归纳本研究的主要研究方法如下:

1受试者纳入标准:
入组的受试者要有严格定义的诊断指标、入组条件和排除条件,这通常是临床文章方法学部分的第一条。
特别需要说明的是,设计人体的研究,都需要有所在机构的伦理批件,并且说明受试者是否签有知情同意

这是一项回顾性队列研究,数据集提取自Truven Health MarketScan Claims and Encounter Database,研究人群为确诊SLE518岁儿童,存在≥3次与SLE诊断代码相关的诊断,每次至少相隔30天。
此外,需要>2肾脏疾病诊断代码和>2次肾脏病专家就诊。最终,1999SLE儿童中的592名符合狼疮性肾炎的标准,中位随访时间为842天。

2)检测指标及结局定义:
本研究旨在评估诊断后180天内开始使用RAAS抑制剂与糖皮质激素停药时间与肾衰竭之间的关联性。

3)统计方法及分析流程:
①多变量逻辑回归分析来测试研究人员在有或没有肾炎的亚组中使用RAAS抑制剂的比率的差异,并根据人口统计学特征、疾病持续时间、疾病严重程度指标、高血压诊断和其他抗高血压药物的使用进行调整。
②为了评估狼疮性肾炎病例中早期 RAAS 抑制剂开始使用与糖皮质激素治疗持续时间之间的关联,使用竞争风险回归(FineGray风险模型),以糖皮质激素停药为主要失败类型,将ESKD(终末期肾病)诊断作为竞争事件,并计算治疗组的累积发病率函数。
③为了解释适应症的潜在混淆,进行倾向评分调整,并使用逆概率加权法(inverse probability of treatment weighting, IPTW)来估计早期RAAS开始对糖皮质激素停药时间的平均治疗效果。使用标准化平均差和核密度图(kernel density plots)评估IPTW后协变量的平衡,随后计算了用于竞争风险回归模型的稳定IPTW,并在最终的倾向加权回归模型中调整了任何不完全平衡的协变量。
④使用Schoenfeld型残差图以图形方式评估模型假设,并使用DFBETA统计测试了有影响的观察结果。
⑤通过敏感性分析来确保结果的稳健性。
强大的医学统计处理,是高质量临床论文的关键之一。

2. 主要结果
2.1RAAS 抑制剂在儿童狼疮中的使用模式
在患有狼疮性肾炎的儿童中,67%在入组期间曾接受过RAAS抑制剂处方。总共有15%的没有肾炎的SLE受试者也服用了RAAS抑制剂,其中56%被诊断为高血压。在323RAAS抑制剂使用者中,患有狼疮性肾炎的儿童RAAS抑制剂治疗的中位持续时间为14个月,而没有肾炎的儿童则为9个月。下表1对这些患儿的特征进行了详细描述。


1. 以有无肾炎为标准对SLE患儿进行分层表征。

2.2)狼疮性肾炎患儿早期使用RAAS抑制剂
共有158例狼疮性肾炎病例符合纳入标准(图2),其中74例(47%)在诊断日期后的180天内使用了RAAS抑制剂,84例(53%)未使用。早期RAAS抑制剂治疗组和未治疗组的基线特征见表2。从结果评估期开始(诊断后 180 天)到糖皮质激素停药的中位时间在治疗组为 375 天,而未治疗组为 648 天。


2. 流程图用于说明识别患有系统性红斑狼疮或狼疮性肾炎的儿童和用于分析停用糖皮质激素的时间的狼疮性肾炎病例的队列筛选过程



2. 逆概率加权法评估前各治疗组狼疮性肾炎病例特征。

除癫痫病史和基线住院情况外,实现了协变量平衡(图3)。使用IPTW进行倾向评分调整后,早期RAAS抑制剂治疗的受试者与未治疗的受试者相比,糖皮质激素停药的瞬时风险高1.76倍。不同治疗组的糖皮质激素停药累积发生率随时间的差异如图4所示。


3. 早期RAAS抑制剂治疗组与未治疗组之间基线协变量的标准化平均差异,之前(橙色)和之后(蓝色)治疗加权的逆概率。



4. 使用或不使用早期RAAS抑制剂的儿童发生狼疮性肾炎时,糖皮质激素停药的累积发生率函数(根据完全调整的竞争风险回归模型估计)。


对协变量进行调整后的分析亦支持早期使用RAAS抑制剂促进糖皮质激素停药。



2.3)敏感性分析
最后,作者进行了敏感性分析以确保结果的稳健性。使用IPTW Cox回归模型将首次ESKD诊断作为终检事件也没有显著改变结果,最终点估计的E值为 2.38,这表明需要大量未测量的混杂因素来解释观察到的RAAS抑制剂使用与糖皮质激素停药之间的关联,而95%CI下限的E值为1.32
 

Hanson解读


之所以推荐这篇论文,是因为这篇论文与之前的推荐有同样的特点:

A, 可以其他疾病中复制(尤其是其他自身免疫性疾病的论文模板
B, 
临床医生较易完成(相较于基础研究更容易获取临床数据),但本篇对统计学专业能力要求较高。

C, 作者的选题是一个医生很熟悉的课题

D,通过精巧的课题设计和统计分析,获得创新性结果。


本研究的临床价值

  • 这项工作提供了初步证据,表明早期开始使用RAAS抑制剂治疗儿童发病的狼疮性肾炎可能与临床上显著缩短糖皮质激素使用时间有关;

  • 这将促使纵向数据收集以更好地了解这种关联,并为未来使用RAAS抑制剂的最佳时间提供指导。


主要优势:

1.这是唯一一项产生关于RAAS抑制剂在儿童狼疮性肾炎中使用结果的儿科特异性观察数据的研究。

2.该数据集涉及全国范围内符合条件的儿童,具有一定的普适性。


局限性:

1. 尽管采用几种疾病严重程度作为指标,但无法在细节上调整如蛋白尿、肾活检结果或肾小球滤过率等,可能会导致残留的适应症混杂。

2. 诊断时肾功能的显著损害可能会降低早期使用RAAS抑制剂的可能性,并倾向于使估计值偏离零值。

3. 还有其他潜在的混杂因素未纳入,例如社会经济指标,可能与药物使用和结果相关,但未测量混杂因素的关联强度需要很大才能完全解释观察到的关联,所以可能不会明显影响结果。

4. 关于估计糖皮质激素暴露,缺乏规定的剂量信息以及使用糖皮质激素处方。

5. 这项观察性研究的数据库选择是美国各地的参保儿童(公共和私人),因而可能无法推广到少数没有保险的儿童。  


    怎么能够找到一个药物的使用,

    会影响另外一个药物的作用呢?


    不外乎以下几种方法:


    1,从药理学机制看,伴随用药也对原发病起到一些作用。

    如本文作者所用的方法。这种情况在老年患者治疗中更为常见,比如同样是降高血压,有些类型药物因为其作用机制就会促进或者加重原发病。


    2,先做统计、甚至大数据分析。

    这种情况在基因组学或者其他组学研究中很常见。得了一堆数据,就开始找统计学意义的标记物;发现后再来看该标记物有没有生物学意义。

    如果都有,恭喜你,立即做验证及后续功能研究吧。


    3,通过文献找到这个关联。

    比如,如果您读到了这篇文章中RAAS抑制剂使用能够缩短儿童中糖皮质激素使用时间,那么您立即就可以动手观察自己的数据库,单独把有高血压的老年人拿出来,看看不同用药是否影响自身免疫性疾病的老年人糖皮质激素使用剂量。


    科研启发


    对于研究的缺陷:

    如果您的样本或者研究能够突破上述局限性,则就是在此基础上又一项高质量的研究。(me further课题)


    对于临床试验设计:

    如果您有随访很好的连续性数据库,对于其他疾病,也可以按照这个模板来进行随访和研究。(me better课题)


    对于中国研究:

    如果您觉得本研究只能代表欧美国家的情况,觉得有必要在中国人群中验证该结果,则可以做类似研究。(me China课题)


    对于其他疾病:

    如果您是研究其他自身免疫性疾病的临床医生科学家,想借用该研究的方法及标记物,用于您自己关注疾病的研究,则可以做出非常具有创新意义的研究。(创新性课题)


    好了,今天的分享就到这里;希望对您有所启发。也欢迎点赞转发。

    如需原文,请加科研助手并提供编号“20220910”。


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    编辑及科研助手:Dr. Henry,微信号:Healsan;作者:Dr. Qi;点评:Dr. Mark。

    课题设计和统计分析是临床科研的关键;如果您需要课题设计的大数据分析或统计分析服务,美国MedEditing可以提供帮助。与Henry联系即可。


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