Geschrieben von Ana Sandoiu am 25. Oktober 2019 – Faktencheck von Gianna D’EmilioWas ist die beste Therapie für Bluthochdruck? Obwohl die Frage einfach erscheint, ist die Antwort viel komplexer, als sie auf den ersten Blick erscheint. Forscher haben komplexe Algorithmen angewendet, um das herauszufinden, und die Ergebnisse sind überraschend.
Aktuelle Richtlinien empfehlen etwa fünf Klassen von Medikamenten, aus denen Ärzte als erste Behandlungslinie bei Bluthochdruck wählen können, aber welche Kriterien liegen dieser Auswahl zugrunde?
Eine neue Arbeit, deren Erstautor Dr. Marc A. Suchard von der Abteilung für Biostatistik an der University of California, Los Angeles, ist, zeigt einige der Fallstricke auf, die bei der Entscheidung, welches die beste Erstbehandlung für Bluthochdruck ist, auftreten.
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 stützen, um randomisierte klinische Studien mit einer unzureichenden Anzahl von Teilnehmern, von denen nur sehr wenige gerade mit der Behandlung beginnen, erklären Dr. Suchard und Kollegen.
Zweitens haben die Beobachtungsstudien, die manchmal herangezogen werden, um Wissenslücken in den Studien auszugleichen, ihre eigenen Verzerrungen und Beschränkungen der Stichproben.
Daher sind Expertenmeinungen eher die treibende Kraft hinter klinischen Empfehlungen als harte Beweise. Um dies zu korrigieren, haben Dr. Suchard und Kollegen Big Data und eine einzigartig zuverlässige Methode zur Generierung und Analyse groß angelegter Evidenz verwendet, um die Wirksamkeit von Erstlinien-Behandlungsoptionen zu bewerten.
Die Forscher haben ihre Ergebnisse in der Zeitschrift Der Lancet.
Die Unzuverlässigkeit der bestehenden Evidenz
Der Mitautor der Studie, Dr. George Hripcsak, der den Lehrstuhl für Biomedizinische Informatik an der Columbia University in New York innehat, erklärt die Motivation für die Forschung weiter.
Er sagt: „Randomisierte klinische Studien demonstrieren die Wirksamkeit und Sicherheit eines Medikaments in einer genau definierten Patientenpopulation, aber sie sind nicht gut geeignet, um Vergleiche zwischen mehreren Medikamentenklassen in einer vielfältigen Gruppe von Patienten anzustellen, die man in der realen Welt antreffen würde.“
„Unbeabsichtigt oder nicht, neigen Zeitschriften und Autoren dazu, Studien zu veröffentlichen, die aufregende Ergebnisse haben, und die Forscher wählen vielleicht sogar Analysemethoden, die am besten geeignet sind, um die Ergebnisse zu erhalten, die zu ihren Hypothesen passen“, fügt Dr. Hripcsak hinzu.
„Es läuft auf eine Rosinenpickerei hinaus, was die Ergebnisse weniger zuverlässig macht.“
Was ist LEGEND, und wie kann es helfen?
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 nennt sich Large-Scale Evidence Generation and Evaluation across a Network of Databases (LEGEND).
„LEGEND bietet einen systematischen Rahmen, mit dem reproduzierbar Evidenz generiert werden kann, indem fortschrittliche Analysen in einem Netzwerk von unterschiedlichen Datenbanken für ein breites Spektrum von Expositionen und Ergebnissen angewendet werden“, erklärt Studien-Koautor Patrick Ryan, Ph.D.
LEGEND hilft uns auch zu verstehen, inwieweit wir den Beweisen, die wir produziert haben, vertrauen können“, sagt Ryan.
Ryan ist außerordentlicher Assistenzprofessor für biomedizinische Informatik an der Columbia University und Vizepräsident für die Analyse von Gesundheitsdaten bei dem Pharmaunternehmen Janssen Research & Development.
Zusammen mit seinen Kollegen Dr. Suchard und Martijn Schuemie, Ph.D., einem weiteren Co-Autor der neuen Studie, präsentierte er die Vorteile von LEGEND im Namen des Teams, das es entwickelt hat, auf dem Symposium der Observational Health Data Science Initiative im Jahr 2018.
In der Präsentation legten sie die Grundprinzipien der neuen Methode dar und zeigten, wie sie die Vorteile groß angelegter Beobachtungsstudien nutzen und deren Ergebnisse auf Erkrankungen wie Depression und Bluthochdruck in einer realen Umgebung anwenden kann.
ACE-Hemmer 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 der Anwendung des komplexen LEGEND-Algorithmus und der Berücksichtigung von etwa 60.000 Variablen identifizierten die Forscher mehrere Fälle von Herzinfarkten, Krankenhausaufenthalten wegen Herzinsuffizienz, Schlaganfällen und einer hohen Anzahl von Nebenwirkungen der Erstlinien-Hypertonie-Medikamente.
Die Studie ergab, dass Angiotensin-Converting-Enzyme (ACE)-Hemmer, die am häufigsten verschriebenen Medikamente der ersten Wahl, mehr Nebenwirkungen hatten als Thiazid-Diuretika, eine Medikamentenklasse, die nicht so häufig verschrieben wird.
Genauer gesagt verordneten die Ärzte in dieser Analyse in 48 % der Fälle ACE-Hemmer, während sie nur 17 % der Menschen mit neu diagnostiziertem Bluthochdruck Thiazid-Diuretika als erste Behandlungslinie verschrieben.
Trotzdem waren Thiazid-Diuretika mit 15 % weniger Herzinfarkten, Krankenhausaufenthalten wegen Herzinsuffizienz und Schlaganfällen verbunden. Darüber hinaus verursachten ACE-Hemmer im Vergleich zu anderen Erstlinientherapien höhere Raten von 19 Nebenwirkungen.
Außerdem waren Kalziumkanalblocker, die keine Dihydropyridine sind, die am wenigsten wirksame Erstlinienbehandlung, die die Autoren der Studie identifizierten.
Schließlich schätzen die Autoren, dass 3.100 unerwünschte kardiovaskuläre Ereignisse hätten verhindert werden können, wenn die Ärzte Thiazid-Diuretika anstelle von ACE-Hemmern verschrieben hätten.