慢性肾功能不全队列（CRIC）研究中药物类别与动态血压谱的关系

《Journal of Human Hypertension》：Relationship between medication class and ambulatory blood pressure profile in the chronic renal insufficiency cohort (CRIC) study

　　

慢性肾脏病（CKD）患者发生隐匿性高血压和夜间高血压的风险增加，这些状况最好通过动态血压监测（ABPM）识别，并与不良心血管结局相关。研究人员通过对慢性肾功能不全队列（CRIC）中具有ABPM数据的参与者进行横断面分析，评估了抗高血压药物类别与ABPM谱之间的关联。抗高血压药物被分为肾素-血管紧张素系统抑制剂（RASis）、β-受体阻滞剂、钙通道阻滞剂（CCBs）以及噻嗪类/袢利尿剂。研究人员使用多项逻辑回归评估每种药物类别（考虑同时使用多种类别）与ABPM表型（控制性高血压、白大衣效应、持续性高血压和隐匿性未控制高血压（MUCH））的独立关联。次要结局包括夜间高血压、夜间非杓型状态和血压变异性。分析采用Bonferroni校正以控制多重比较。在1499名符合条件的参与者中，66%使用RASis，52%使用β-受体阻滞剂，43%使用CCBs，50%使用噻嗪类/袢利尿剂。RASi使用与较低持续性高血压风险相关（比值比[OR] 0.60，95%置信区间[CI] 0.42至0.84），而β-受体阻滞剂使用与MUCH正相关（OR 1.48，95% CI: 1.12至1.96）。对于次要结局，RASi使用与较低夜间高血压风险相关（OR 0.71，95% CI: 0.55至0.91），而β-受体阻滞剂和CCB使用均与夜间高血压相关（β-受体阻滞剂的OR为1.33，95% CI 1.04至1.70；CCBs的OR为1.36，95% CI 1.07至1.73）。总体而言，研究人员确定了特定抗高血压类别与异常ABPM谱之间的若干关联。需要纵向研究来评估这些发现的重复性和潜在机制。

**论文解读：慢性肾功能不全队列（CRIC）研究中药物类别与动态血压谱的关联分析**

**研究背景与问题**
高血压是导致心脏病、卒中和心血管死亡的首要原因，占全球五分之一死亡，并是慢性肾脏病（CKD）进展的第二大因素。动态血压监测（ABPM）是识别诊室与诊室外血压不一致最准确的方法，尤其有助于诊断隐匿性未控制高血压（MUCH）和白大衣效应，这些在仅依靠诊室血压测量时可能被遗漏（分别影响20%和30%的成人）。ABPM也是诊断夜间高血压、夜间非杓型状态和短期血压变异性的唯一手段。CKD患者具有较高的MUCH、夜间高血压和非杓型状态患病率，这些ABPM谱与心血管事件和CKD进展风险增加密切相关。大多数CKD患者接受抗高血压药物治疗，不同药物类别因作用机制和持续时间各异，可能对ABPM表型和夜间杓型状态产生不同影响。然而，关于ABPM谱与不同抗高血压药物类别之间关联的数据尚缺乏。因此，研究人员利用慢性肾功能不全队列（CRIC）研究的横断面数据，评估个体抗高血压药物类别是否与CKD患者的特定ABPM谱独立相关，旨在为这些关系的纵向评估是否值得深入检验提出假设。该研究发表于《Journal of Human Hypertension》。

**主要关键技术方法**
- 研究设计：横断面分析，数据来自CRIC研究第二阶段（2008–2012年）进行ABPM的1499名CKD参与者。
- 暴露因素：抗高血压药物类别，分为四种非互斥类别：肾素-血管紧张素系统抑制剂（RASis）、β-受体阻滞剂、钙通道阻滞剂（CCBs）、噻嗪类/袢利尿剂。
- 主要结局：ABPM表型，根据诊室血压和24小时平均动态血压分为四类：控制性高血压、白大衣效应、持续性高血压和MUCH。次要结局包括夜间高血压、夜间非杓型状态和24小时血压变异性。
- 统计方法：采用多项逻辑回归评估每种药物类别与ABPM表型的独立关联，并校正协变量（基线估算肾小球滤过率[eGFR]、尿蛋白肌酐比、社会人口学数据、合并症、体重指数），使用Bonferroni校正alpha=0.0125控制多重比较。

**研究结果**

**基线特征**
研究纳入1499名参与者，中位用药数为3种（四分位距：1–4），RASis最常见（66%），其次为β-受体阻滞剂（52%）、噻嗪类/袢利尿剂（50%）和CCBs（43%）。平均年龄63.1±10.3岁，44.1%为女性。

**ABPM结局患病率**
在整个队列中，740名（49%）为控制性高血压，430名（29%）为MUCH，268名（18%）为持续性高血压，61名（4%）为白大衣效应。夜间高血压患者821名（55%），夜间非杓型状态患者823名（55%）。平均收缩压变异性（SBP variability）为10.21±2.47 mmHg，平均舒张压变异性（DBP variability）为7.38±1.72 mmHg。

**抗高血压药物类别组合患病率**
RASi单药治疗最常见（178例，12%），其次是RASi、β-受体阻滞剂和噻嗪类/袢利尿剂三联疗法（167例，11%），以及RASi、β-受体阻滞剂、CCB和噻嗪类/袢利尿剂四联疗法（154例，10%）。

**未调整的关联分析**
使用β-受体阻滞剂、CCB或噻嗪类/袢利尿剂方案的参与者诊室收缩压（SBP）较高，而使用RASi、β-受体阻滞剂和噻嗪类/袢利尿剂方案的参与者诊室舒张压（DBP）较低。ABPM的24小时平均SBP在β-受体阻滞剂、CCB和噻嗪类/袢利尿剂使用者中较高，在RASi使用者中较低。

**调整后的主要结局（ABPM表型关联）**
RASi使用与较低持续性高血压风险独立相关（比值比[OR] 0.60，95%置信区间[CI] 0.42至0.84，p=0.003）。β-受体阻滞剂使用与较高MUCH风险独立相关（OR 1.48，95% CI: 1.12至1.96，p=0.006）。未发现特定药物类别与白大衣效应或控制性高血压显著关联。在包含更多药物类别的敏感性分析中，袢利尿剂使用与较低白大衣效应风险独立相关（OR 0.48，95% CI: 0.24至0.95，p=0.035）。

**调整后的次要结局（夜间血压与血压变异性关联）**
RASi使用与较低夜间高血压风险独立相关（OR: 0.71，95% CI: 0.55至0.91，p=0.008）。β-受体阻滞剂使用和CCB使用均与较高夜间高血压风险独立相关（β-受体阻滞剂OR: 1.33，95% CI 1.04至1.70，p=0.024；CCBs OR: 1.36，95% CI 1.07至1.73，p=0.011）。β-受体阻滞剂和CCB使用也与夜间非杓型状态独立相关（β-受体阻滞剂OR: 1.29，95% CI 1.03至1.64，p=0.028；CCBs OR: 1.26，95% CI 1.01至1.59，p=0.042）。CCB使用还与较低24小时SBP变异性（β: ?0.34，CI: ?0.59至?0.10，p=0.007）和较低24小时DBP变异性（β: ?0.34，CI: ?0.51至?0.16，p<0.0001）独立相关。敏感性分析中，噻嗪类利尿剂使用与较低SBP和DBP变异性相关，α-受体阻滞剂使用与较高夜间高血压和夜间非杓型风险相关。

**讨论与结论**
本研究揭示了抗高血压药物类别与CKD患者ABPM谱之间的独立关联。RASi使用与较低持续性和夜间高血压风险相关，可能因其抑制肾素-血管紧张素系统过度激活，或反映其在轻度高血压患者中作为一线疗法的偏好。β-受体阻滞剂使用与MUCH正相关，可能因其抑制交感神经并抗焦虑，导致诊室血压降低但动态血压仍高，或存在适应症偏倚。CCB使用与夜间高血压和非杓型状态相关，可能因夜间血压主要由容量和交感神经介导，CCB的血管扩张作用在夜间效果较弱。这些发现为特定药物类别可能影响ABPM谱提供了假设基础，但需纵向研究验证其可重复性和方向性。

**研究结论**
总之，研究人员发现几种降压药物类别与异常的动态血压谱独立相关。有多种机制可解释这些关系。未来需进行纵向研究以确定这些关系的可重复性和方向性。