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我们今天来聊聊真实世界临床研究的文章。 国际糖尿病联盟（IDF）第 7 版糖尿病地图显示， 2015 年全球成人糖尿病患者 4.15 亿，到 2040 年预计将有 6.4 亿以上的成年人患有糖尿病[1]。有数据显示，75％的 2 型糖尿病患者死于心血管疾病，2型糖尿病患者的冠状动脉病变以细小、弥漫、钙化、多支血管病变多见[2-3]。 近年来，不少研究发现，新型降糖药钠-葡萄糖共转运蛋白 2（SGLT-2）抑制剂有明确的心血管获益。 郑州大学第一附属医院桑海强等发表的一项基于“真实世界 ”的研究进一步发现，对于合并冠心病的 2 型糖尿病患者，SGLT-2抑制剂达格列净能降低全因死亡和心血管死亡风险，但未能降低非致死性心肌梗死、脑卒中、血运重建和再入院风险。
原文可通过扫码下方二维码直接翻阅，写得挺好的。  该研究是一项历史性队列研究。 该研究回顾性分析2018 年1 月至2020 年 5 月在郑州大学第一附属医院心内科住院的冠心病患者，从中筛选出 1981 例新发或既往 2 型糖尿病患者，其中671例服用达格列净的患者纳入达格列净组，其余未服用达格列净的1 310患者纳入对照组。 该研究的暴露是达格列净，主要研究终点包括全因性死亡、心血管死亡、非致死性心肌梗死和脑卒中，次要研究终点是血运重建和再入院。 分析结果如下 分析显示，平均随访12.7个月期间，主要研究终点分析中，与对照组相比，达格列净组全因死亡发生率（2.2% vs. 6.5%；HR=0.440，95% CI：0.254~0.762，P=0.003）和心血管死亡发生率（1.9% vs. 5.8%，HR=0.427，95% CI：0.237~0.769，P=0.005）降低，但非致死性心肌梗死发生率（HR=0.786，95% CI：0.411~1.429，P=0.402）和脑卒中发生率（HR=1.093，95%CI：0.627~1.904，P=0.754）未降低。 在次要研究终点分析中，达格列净组血运重建发生率 （HR=1.029，95% CI：0.645~1.643，P=0.904）和再入院发生率（HR=1.091，95% CI：0.813~1.464，P=0.562）未降低。
多因素Cox回归分析，达格列净是全因死亡（HR=0.450，95% CI：0.258~0.785，P=0.005）和心血管死亡（HR=0.434，95% CI：0.239~0.787，P=0.006）独立影响因素。
在结论中作者指出，作为一种 SGLT-2 抑制剂，达格列净改善冠心病临床结局的机制可能涉及多个方面，包括降糖、降压、减重、抑制炎症。 
P: 研究对象1981 例新发或既往2 型糖尿病患者 I或者E: 暴露是达格列净 C：对照组是未服用达格列净 O: 包括主要指标和次要指标：主要研究终点包括全因性死亡、心血管死亡、非致死性心肌梗死和脑卒中，次要研究终点是血运重建和再入院。 统计学方法如下： 使用SPSS 22.0软件进行统计分析。 连续变量用均数±标准差（±s）表示，分类变量以率或百分比或频率表示。连续变量如果符合正态分布且等方差则用独立样本t检验，不等方差则用校正t检验；如果不符合正态分布，则用Wilcoxon秩和检验。 分类变量用χ2检验，理论频数<5，使用校正χ2检验，理论频数<1使用Fish确切概率法。 用Kaplan-Meier法绘制生存曲线评估冠心病合并2型糖尿病患者预后，通过log-rank检验和Breslow比较两组曲线之间的差异。 将单因素Cox风险比例回归分析中P<0.1和重要临床意义的指标纳入多因素Cox风险比例回归分析。以P<0.05为差异有统计学意义。 现在我从统计学角度分析该文。 这一篇来自于戏称“宇宙第一医院”的郑州大学第一附属医院的回顾性文章还是很给力的，它基于较大样本量的患者来分析，在真实的环境下开展药物达格列净对预防早死的作用，同时运用了规范的统计学分析方法。 我认为结果可信，证据产生的过程也是科学的。 不过作为分析文章的统计学老师，我还是有些小的建议。如果是这篇文章的作者看到了本分析，还请您见谅我的“指手画脚”。 （1）这篇文章在终点和次要终点分别设置，这很好。不过，主要终点多个，次要终点一个，这个不太合适。一般是主要终点1-2个，而次要终点可以更多些，而且如果主要终点有多个，可以考虑形成复合终点，或者统计分析时需要进行假阳性率的控制。 （2）作者实际上写出了研究对象的筛选过程，但论文缺少流程图有点美中不足（也可能是杂志社嫌篇幅太大砍了）。 （3）缺少缺失数据的处理机制，实际上，回顾性队列研究，协变量缺失是一个很常见的现象，一般来说，合理处理缺失数据应该是不可或缺的一部分。 （4）多因素回归是一个需要小心的地方。实际上，我们真实世界开展多因素回归，不是简单的先单后多，把单因素P值较小者纳入就完事了，要注意样本量是否足够支持开展回归分析。生存分析Cox回归一般要求阳性例数是自变量数的5-10倍以上，本例阳性例数还欠缺些。当然回顾性研究阳性为王，也说不上该文就是不对，但自变量太多，往往建模可能会失败。 真实世界研究，不推荐先单后多，毕竟这类研究往往聚焦于一个暴露因素。一般要挑选自变量纳入模型，更推荐采用效应改变法 这就是我（浙中大郑老师）的部分想法，你们哪里还可以继续完善的么？ 本观点不代表公众号的观点，只代表作者的观点。 更多信息 |
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