レニン-アンジオテンシン-アルドステロン系遮断薬はCOVID-19の感染リスクを上げますか？その２　PMID:32356628

こちらの論文は先の論文がイタリアでの研究だったのに対して、アメリカでの研究です！！

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この作業だけをして、翻訳を載せています。

背景

ウイルスの受容体がアンジオテンシン変換酵素2（ACE2）であるため、コロナウイルス感染症2019（Covid-19）に曝露された患者において、レニン-アンジオテンシン-アルドステロン系に作用する薬剤に関連するリスクが増加する可能性が懸念されている。

方法

我々は、ACE阻害薬、アンジオテンシン受容体拮抗薬、β遮断薬、カルシウム拮抗薬、またはチアジド系利尿薬の過去の治療と、Covid-19検査で陽性または陰性の結果が出る可能性、および陽性が出た患者における重症化（集中治療、機械換気、または死亡と定義）の可能性との関係を評価した。ベイズ法を用いて、これらの薬物治療を受けていた患者と未治療の患者の転帰を、各薬物クラスのレセプトについて傾向スコアマッチングを行った後に、全体と高血圧患者で比較した。少なくとも10％ポイントの差がある場合は、実質的な差と推定された。

論文本文より、方法についての記述を抜粋

患者集団

ニューヨーク大学（NYU）ランゴーンヘルスの電子カルテに記載されているすべての患者のうち、市販の検査機関に送られた検査、当院の地元の検査機関で実施された検査、およびNYUランゴーンヘルスのプロバイダーが注文し、ニューヨーク市または州保健省で実施された検査を含め、2020年3月1日から4月15日までにCovid-19の検査結果が記録されていた患者を同定した。患者は、いずれかの検査でSARS-CoV-2 RNAが陽性の場合はCovid-19陽性、すべての検査で陰性の場合はCovid-19陰性とみなされた。

服薬・病歴評価

Covid-19検査結果を有する各同定された患者について、カルテの病歴または問題リストのセクションに入力された、または遭遇した診断に基づいて個別に文書化された診断コードに基づいてカルテから病歴を抽出し、高血圧、心不全、心筋梗塞、糖尿病、慢性腎臓病、および閉塞性肺疾患（例えば、喘息および慢性閉塞性肺疾患）の病歴を有するか否かを特徴付けた（例えば、喘息および慢性閉塞性肺疾患）。喘息および慢性閉塞性肺疾患など）の既往歴があるかどうかを、過去 18 ヶ月間に存在した書類に基づいて判断した（NEJM.org でこの論文の全文と一緒に入手可能な補足付録の表 S1）。電子カルテの病歴に基づいて各患者の薬物データを抽出し、Covid-19検査の少なくとも1ヵ月前に薬物を中止したという証拠がない場合には、降圧薬の前治療を過去18ヵ月以内の薬物使用と定義した。薬物使用の基準には、処方された薬のカルテに臨床的な文書が記載されていることが含まれていた。薬物リストと問題リストは、臨床医によって電子カルテ上で頻繁に更新され、システムから日常的にプロンプトが表示され、投薬リストと薬局の処方記録を照合したり、服薬アドヒアランスについて患者に尋ねたりしています。

ここでは、降圧薬のうち、ACE阻害薬、ARB、β遮断薬、カルシウム拮抗薬、チアジド系利尿薬について報告する。また、ACE阻害薬やARBは同じシステムに作用し、併用されることはほとんどないため、ACE阻害薬やARBとの併用治療の複合的な解析も行った。本研究では、サキュビトリル-バルサルタンをARBとみなした。

分析概要

我々は、全体および電子カルテに記載されている高血圧の既往歴のある患者の両方において、検査を受けた患者のうちコビド19陰性およびコビド19陽性の患者の割合を計算した。Covid-19検査結果以外の医療記録データがない患者は分析から除外された。Covid-19検査結果が陽性の患者のうち、重度のCovid-19を有する患者を同定した。これは集中治療室（ICU）への入院、侵襲的または非侵襲的な機械換気の使用、または死亡と定義した。我々は、2020年4月15日時点でCovid-19が陽性と判定された患者のうち、この重症度の定義を満たした患者と満たしていない患者の割合を計算した。

適応症による交絡や観察データの使用から生じるその他のバイアスに対処するために、我々は関心のある各薬物クラスの治療を受ける可能性の傾向スコアを推定し、推定された傾向スコアに従って、各薬物クラスの治療を受けた患者と、その薬物クラスの治療を受けていない患者とを1:1の比率で、置き換えなしでマッチングさせた¹⁸。マッチング前後のデータを用いて、各薬物クラスに関連して、コビド-19が陽性と判定された患者の割合と、陽性と判定された患者のうち重度のコビド-19を有する患者の割合を評価した。

統計解析

特定の薬のクラスについて、年齢、性別、人種、民族、体重指数、喫煙歴、高血圧、心筋梗塞、心不全、糖尿病、慢性腎臓病、閉塞性肺疾患（喘息や閉塞性肺疾患など）の既往歴、およびその他の薬のクラスを調整したプロペンシティ・スコア・モデルを使用しました。プロペンシティスコアマッチングは、最近傍戦略を使用して実施した。特定されていないアプローチでは満足のいくバランスが得られなかった場合は、マッチングのためのノギスを最近傍戦略で指定した。体格指数については、データが欠落している患者に対して平均値を算出した。我々の目標は、臨床的に意味のあるリスクの差を排除することであり、我々は事前に、コビド-19の陽性または陰性検査の可能性と重度のコビド-19の存在または不在の可能性の絶対的な差を少なくとも10％ポイントと定義した。我々の主要な解析は高血圧患者を対象とした。また、高血圧に関係なく、すべての患者のデータを分析した。

各投薬群のマッチングセットを作成する前後で、各投薬群で治療を受けた患者と受けなかった患者の間の転帰の尤度の差を計算し、各投薬群での転帰に条件付きの事後確率と事前分布を用いて、これらの割合の差の事後分布からサンプリングした。事前分布として、形状パラメータaとbの両方が1に等しい2項分布の共役であるBeta (a,b)分布を仮定しました。 現在利用可能なデータが非常に少ないため、これらの非情報的なパラメータは、0と1の間で一様に分布する結果の事前確率を生成します。 我々は、差を事後標本の中央値として推定し、差の95%信頼区間とともに推定しました。薬物クラスと転帰との間の関連は、95％信頼できる区間がゼロを除いた場合に存在すると考えられた。95％信頼できる区間の下限がゼロを超え、上限が10％ポイントを超えたときに、実質的な差が存在すると考えられた。感度分析は、ベイズ的アプローチではなく伝統的なフリークエント主義的アプローチを用い、また、傾向スコアのマッチングではなく調整ロジスティック回帰を用いて実施した。解析は、R統計ソフトウェアバージョン3.6.1（ライブラリMatchItとBayesianFirstAidを使用）を使用して行われた。

結果

Covid-19の検査を受けた12,594人の患者のうち、合計5,894人（46.8％）が陽性であり、そのうち1002人（17.0％）に重症の患者がいた。高血圧の既往歴のある患者は4357人（34.6％）であり、そのうち2573人（59.1％）が陽性であった；そのうち634人（24.6％）が重篤な疾患を有していた。特定の薬の種類と陽性の可能性の増加との間には関連性はなかった。検査したどの薬も、陽性反応が出た患者の重症化リスクの大幅な増加とは関連していなかった。

結論

我々は、5種類の一般的なクラスの降圧薬との関連でコビド-19の陽性反応を示した患者において、コビド-19の陽性反応の可能性や重度のコビド-19のリスクが大幅に増加することはないことを発見した。

References

感想

アメリカ人を対象にした論文。RAS系薬の服用を飲むことでCOVID-19感染しやすくなるか？をイタリア人を対象にした論文同様、調べられています。結果は同じく『No』っぽいというもの。

いくつかの地域や患者背景でRAS系薬の服用とCOVID-19感染リスクについて臨床試験がなされて、結果が出てくることでリスク関連はなさそうやなって思えてきますね。

とはいえ、断言はできないですし、まっだまだ読み続けないと何とも言えませんが…。