고혈압에 대한 최고의 치료법은 무엇입니까?

고혈압에 가장 좋은 치료법은 무엇입니까? 질문이 간단 해 보일 수 있지만 대답은 언뜻보기보다 훨씬 더 복잡합니다. 연구원들은 복잡한 알고리즘을 적용하여 알아 냈고 그 결과는 놀랍습니다.

방금 고혈압 진단을받은 사람들에게는 복용을 시작할 약을 결정하는 것이 어려울 수 있습니다.

현재 가이드 라인은 의사가 고혈압 치료의 첫 번째 라인으로 선택할 수있는 5 가지 종류의 약물에 대해 조언하지만이 범위를 뒷받침하는 기준은 무엇입니까?

로스 앤젤레스 캘리포니아 대학 생물 통계학과의 Marc A. Suchard 박사 인 새로운 논문은 고혈압 치료의 가장 좋은 첫 번째 라인을 결정하는 데 따른 몇 가지 함정을 보여줍니다.

첫째, American College of Cardiology 및 American Heart Association (AHA)과 같은 조직이 지침을 기반으로 한 기존 문헌은 참가자 수가 충분하지 않은 무작위 임상 시험이며 그중 일부는 치료를 시작하지 않았습니다. Suchard 및 동료.

둘째, 시험에서 지식 격차를 보완하기 위해 때때로 사용되는 관찰 연구에는 표본에 대한 고유 한 편견과 한계가 있습니다.

따라서 전문가의 의견은 확실한 증거 라기보다는 임상 권장 사항의 원동력이되는 경향이 있습니다. 이를 바로 잡기 위해 Suchard 박사와 동료들은 1 차 치료 옵션의 효과를 평가하기 위해 대규모 증거를 생성하고 분석하는 데 빅 데이터와 독특하고 신뢰할 수있는 방법을 사용했습니다.

연구자들은 그들의 연구 결과를 저널에 발표했습니다. 랜싯.

기존 증거의 비 신뢰성

연구 공동 저자 인 뉴욕 컬럼비아 대학의 생물 의학 정보 학과장 인 George Hripcsak 박사는 연구의 동기를 더 자세히 설명합니다.

그는 "무작위 임상 시험은 고도로 정의 된 환자 집단에서 약물의 효과와 안전성을 입증하지만 실제 세계에서 접하게 될 다양한 환자 그룹의 여러 약물 클래스를 비교하는 데는 능숙하지 않습니다."라고 말합니다.

“의도하지 않았 든 아니든, 저널과 저자는 흥미로운 결과를내는 연구를 출판하는 경향이 있으며 연구자들은 자신의 가설에 맞는 결과를 얻는 데 가장 적합한 분석 방법을 선택할 수도 있습니다.”라고 Hripcsak 박사는 덧붙입니다.

"체리 따기 운동으로 귀결되며 결과의 신뢰성이 떨어집니다."

LEGEND는 무엇이며 어떻게 도움이됩니까?

이를 극복하기 위해 Suchard 박사, Hripcsak 박사 및 동료들은 관찰 연구의 편견을 수정하고 예방하기 위해 개발 된 방법을 사용했습니다. 이 방법은 데이터베이스 네트워크 (LEGEND)를 통한 대규모 증거 생성 및 평가라고합니다.

연구 공동 저자 인 Patrick Ryan, Ph.D는“LEGEND는 다양한 노출 및 결과에 대해 서로 다른 데이터베이스 네트워크에 고급 분석을 적용하여 증거를 재현 가능하게 생성 할 수있는 체계적인 프레임 워크를 제공합니다.

LEGEND는 또한 "우리가 생성 한 증거를 얼마나 신뢰할 수 있는지 이해하도록 도와줍니다."라고 Ryan은 말합니다.

Ryan은 Columbia University의 생물 의학 정보학 부교수이자 제약 회사 Janssen Research & Development의 관찰 건강 데이터 분석 부사장입니다.

그는 새로운 연구의 또 다른 공동 저자 인 동료 Suchard 박사 및 Martijn Schuemie 박사와 함께 2018 년 Observational Health Data Science Initiative 심포지엄에서 LEGEND를 만든 팀을 대신하여 LEGEND의 이점을 발표했습니다.

프레젠테이션에서 그들은 새로운 방법의 지침 원리를 제시하여 대규모 관찰 연구의 장점을 어떻게 활용하고 그 결과를 실제 환경에서 우울증 및 고혈압과 같은 조건에 적용 할 수 있는지 보여주었습니다.