Teil Ⅰ Statine verringern das Risiko eines hepatozellulären Karzinoms bei Patienten mit chronischer Nierenerkrankung und Nierenerkrankung im Endstadium: Eine {{1}jährige Längsschnittstudie

Abstrakt

Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) ist die häufigste Krebserkrankung bei Patienten mit terminaler Niereninsuffizienz (ESRD) in Taiwan. Ob eine Statintherapie mit dem HCC-Risiko bei hyperlipidämischen Patienten mit chronischer Nierenerkrankung (CKD) und terminaler Niereninsuffizienz verbunden ist, ist unklar. Anhand bevölkerungsbezogener Versicherungsanspruchsdaten aus Taiwan identifizierten wir zwischen 1999 und 2015 hyperlipidämische Patienten, die Statine einnahmen oder nicht (677.364 gegenüber 867.707). Darunter wurden drei Paare von Statin- und Nicht-Statin-Kohorten mit übereinstimmendem Neigungsscore anhand der Nierenfunktion ermittelt: 413 Paare mit normaler Nierenfunktion (NRF), 46.851 Paare mit chronischer Nierenerkrankung und 6.372 Paare mit terminaler Niereninsuffizienz. Bis Ende 2016 wurden die HCC-Inzidenzraten zwischen Statin- und Nicht-Statin-Kohorten, zwischen Anwendern hydrophiler Statine (HS) und lipophiler Statine (LS) sowie zwischen Statin-Ezetimib-Kombinationstherapie (SECT) und Statin-Monotherapie (SM) verglichen ) Benutzer. Die HCC-Inzidenz stieg von NRF- zu CKD- und ESRD-Gruppen progressiv an und war in der Statin-Kohorte niedriger als in der Nicht-Statin-Kohorte, wobei die Unterschiede in der Inzidenz pro 10.{20}} Personenjahre von (7,77 vs. 21,4) in der NRF-Gruppe bis (15,8 vs. 37,1) in der CKD-Gruppe bis (19,1 vs. 47,8) in der ESRD-Gruppe. Die Inzidenz nahm mit zunehmendem Alter zu, die nach der Cox-Methode geschätzten Hazard Ratios zeigten jedoch eine größere Statinwirksamkeit bei älteren Patienten. Unter den Statin-Anwendern war die HCC-Inzidenz bei HS-Anwendern geringer als bei LS-Anwendern und bei SECT-Anwendern niedriger als bei SM-Anwendern, der Unterschied war jedoch nur in der NRF-Gruppe signifikant. Hyperlipidämische Patienten mit CKD und ESRD, die Statine erhalten, haben ein geringeres HCC-Risiko; Die Wirksamkeit der Behandlung ist bei HS-Anwendern besser als bei LS-Anwendern und bei SECT-Anwendern besser als bei SM-Anwendern, aber nicht signifikant.

Schlüsselwörter

chronisches Nierenversagen; hepatozelluläres Karzinom; Hydroxymethylglutaryl-CoA-Reduktase-Inhibitoren; Nierendialyse; retrospektive Kohortenstudie; Statine.

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Einführung

Das Risiko, an Krebs zu erkranken, ist bei Dialysepatienten höher als in der Allgemeinbevölkerung, mit einem Risikoüberschuss von bis zu 70 Prozent [1–3]. Bei Krebserkrankungen könnte das Risiko für ein hepatozelluläres Karzinom (HCC) in der Dialysepopulation um 20 bis 60 Prozent höher sein als in der Allgemeinbevölkerung [1–3]. HCC ist mit über 900 000 Vorfällen im Jahr 2020 eine der häufigsten Krebsarten weltweit in den letzten Jahrzehnten [4]. Taiwan hat weltweit die höchste Inzidenz und Prävalenz von terminaler Niereninsuffizienz (ESRD) [5]. In Taiwan ist HCC die am häufigsten bei Dialysepatienten diagnostizierte Krebsart [6]. Studien haben gezeigt, dass Dialysepatienten mit Hepatitis-B-Infektion, Hepatitis-C-Infektion und Leberzirrhose, nichtalkoholischer Fettlebererkrankung (NAFLD) und alkoholischer Lebererkrankung ein erhöhtes Risiko für die Entwicklung eines HCC haben [7–10]. In den letzten Jahren zeichnete sich ein sich veränderndes Szenario der HCC-Risikofaktoren ab, wobei zunehmende Anteile des HCC-Risikos mit nicht-viralen metabolischen Lebererkrankungen zusammenhängen. Eine italienische landesweite Studie berichtete kürzlich, dass das HCC-Risiko bei Patienten mit NAFLD, die ein höheres Risiko für die Einnahme von Statinen haben, um bis zu 37 Prozent erhöht sein könnte [11].

Statine sind derzeit die am weitesten verbreitete Gruppe cholesterinsenkender Medikamente, die klinische Vorteile bei der Reduzierung kardiovaskulärer Ereignisse und der Erhöhung des Langzeitüberlebens bieten können [12]. Es wurde auch vermutet, dass Statine pleiotrope Wirkungen wie entzündungshemmende, antioxidative und antiproliferative Wirkungen haben [13–16]. Collins et al. gaben in einer umfassenden Übersicht an, dass eine Statintherapie möglicherweise keinen klinischen Nutzen für Krebspatienten bringt [17]. Neuere Untersuchungen berichteten über die krebshemmende Wirksamkeit von Statinen bei mehreren Krebsarten, darunter Eierstockkrebs, Prostatakrebs und HCC [18–20]. Systemische Übersichten und Metaanalysen berichteten außerdem, dass eine Statintherapie die HCC-Inzidenz in der Allgemeinbevölkerung um über 40 Prozent reduzieren könnte [20,21].

Es bleibt unklar, ob eine Statintherapie mit einem verringerten HCC-Risiko bei hyperlipidämischen Patienten mit chronischer Nierenerkrankung und terminaler Niereninsuffizienz verbunden ist. In dieser Studie wollten wir die Evidenzlücke schließen, indem wir eine bevölkerungsbasierte Propensity-Score-Matched-Studie durchführten und das HCC-Risiko zwischen hyperlipidämischen Patienten mit und ohne Statintherapie unter Verwendung von Versicherungsanspruchsdaten aus Taiwan verglichen. Die Statinwirksamkeit wurde für drei Gruppen von Versicherten bewertet: Personen mit normaler Nierenfunktion (NRF), chronischer Nierenerkrankung (CKD) und ESRD. Wir verglichen die Behandlungswirksamkeit zwischen Statin- und Nicht-Statin-Kohorten insgesamt, zwischen Anwendern hydrophiler Statine (HS) und lipophiler Statine (LS) sowie zwischen Anwendern einer Statin-Ezetimib-Kombinationstherapie (SECT) und Statin-Monotherapie (SM).

Cistanche-Extrakt und Cistanche-Pulver

Materialen und Methoden

1. Datenquelle

Wir verwendeten die vom taiwanesischen Ministerium für Gesundheit und Soziales erhaltene Datenbank des Health and Welfare Data Science Center für die Gesamtbevölkerung, bestehend aus der National Health Insurance Research Database (NHIRD), dem Register für katastrophale Krankheiten und dem Sterberegister. Zu den in NHIRD verfügbaren Informationen gehörten der demografische Status der versicherten Bevölkerung sowie ambulante und stationäre Ansprüche, die sich aus medizinischen Behandlungen, Medikamenten und Kosten zusammensetzten. Zum Schutz der Privatsphäre der Versicherten wurden diese Daten durch umkodierte Identifikationen verknüpft. Die Klassifizierung von Medikamenten und Krankheiten entspricht dem Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) Classification System und der International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 9th Revision (ICD-9) für Krankheiten vor 2016 und ICD-10 seit 2016 . Diese Studie wurde von der Forschungsethikkommission der China Medical University and Hospital (CRREC-107-021) und dem Ditmanson Medical Foundation Chiayi Christian Hospital (CYCH-IRB-2019063) genehmigt.

2. Studienfächer

Wir haben 4.518.976 Patienten mit Hyperlipidämie (ICD-9: 272/1CD-10: E780-E785) aus 1999-2015 aus der Datenbank identifiziert. Von den 3.161.271 Patienten (-70 Prozent), die eine Statintherapie erhielten, hatten 1.101.996 Patienten das Medikament mindestens 90 Tage lang ununterbrochen eingenommen (Abbildung 1). Wir haben ältere Patienten ausgeschlossen<40 or >80 (n=103.946), Patienten mit einer Vorgeschichte von ESRD oder CKD seit weniger als 90 Tagen (n=312.201), HIV (n=609) oder Nierentransplantation( n=946). Patienten, die zu Studienbeginn verstorben sind (n=465), Patienten mit Leberkrebs in der Vorgeschichte (n=3022) und ESRD-Patienten ohne Dialyseinformationen (n=3443) wurden ebenfalls ausgeschlossen. Insgesamt wurden {{11 }} Patienten wurden basierend auf der Nierenfunktion in die drei Statin-Subkohorten stratifiziert: Patienten mit NRF, mit nicht-dialysebedingter chronischer Nierenerkrankung und mit terminaler Niereninsuffizienz. Als Indexdatum wurde der 91. Tag der Statintherapie festgelegt.

Unter Anwendung ähnlicher Ausschlusskriterien wie in der Statin-Kohorte identifizierten wir 867.707 Patienten ohne Statin-Therapie, die für die Nicht-Statin-Unterkohorten in Frage kamen. Das Indexdatum wurde jeder Person zufällig zugewiesen, wobei das Datum zwischen dem 91. Tag nach der Diagnose der Hyperlipidämie und dem Todesdatum lag. Hyperlipidämische Patienten ohne Statin-Therapie wurden ebenfalls nach Nierenfunktion in drei Untergruppen eingeteilt, wie in Abbildung 1 dargestellt. Aus jeder Untergruppe wählten wir außerdem zufällig eine Nicht-Statin-Kohorte mit einer Stichprobengröße aus, die der entsprechenden Statin-Unterkohorte ähnelte, wobei die Häufigkeit mit der Neigung übereinstimmte Punktzahl (PS). PS wurde durch multivariable logistische Regression berechnet, basierend auf dem Nierenfunktionsstatus, mit Informationen zu Alter, Geschlecht, monatlichem Einkommen, Wohngebiet, Komorbidität und dem Jahr, in dem in der NRF-Untergruppe eine Hyperlipidämie diagnostiziert wurde. In der CKD-Untergruppe haben wir zur Anpassung das Jahr der CKD-Diagnose hinzugefügt. In der ESRD-Untergruppe haben wir zur Anpassung außerdem das Jahr der ESRD-Diagnose und die Art der Dialyse hinzugefügt.

die Wirkung von Cistanche

3. Ergebnis und Komorbidität

All individuals in the study cohorts were followed from their index dates to the occurrence of HCC (ICD-9/ICD-10: 155/C22), deaths withdrawal from the insurance, or until the end of 2016. The primary outcome was the diagnosis of HCC. Age, gender, income (≤19,200, 19,201–21,900, 21,901–36,300, >Als Kovariaten wurden 36.300 NTDs), Wohnfläche (Norden, Mitte, Süden, Osten und außerhalb der Inseln), Komorbidität und Metforminkonsum berücksichtigt. Wir haben Diabetes (DM), Bluthochdruck, nichtalkoholische Fettlebererkrankung (NAFLD), alkoholbedingte Lebererkrankungen (ALD), Hepatitis-B-Virusinfektion (HBV), Hepatitis-C-Virusinfektion (HCV) und Zirrhose als mögliche Komorbiditäten berücksichtigt mit den Ergebnissen in Zusammenhang gebracht werden. Alle Komorbiditäten wurden innerhalb eines Jahres vor dem Indexdatum definiert.

4. Statistische Analyse

Die Datenanalyse verglich zunächst die Basisverteilungen des demografischen Status, der Komorbiditäten und der Neigungswerte zwischen jedem Paar von Statin- und Nicht-Statin-Kohorten in den drei Nierengruppen NRF, CKD und ESRD. Wir haben die standardisierte Differenz jeder Variablen zwischen jedem Kohortenpaar berechnet. Die kumulative Inzidenz von HCC wurde für jede Kohorte mithilfe der kumulativen Inzidenzfunktion geschätzt und grafisch dargestellt, und der Gray-Test wurde verwendet, um den Unterschied zwischen den einzelnen Kohortenpaaren zu untersuchen. Die Inzidenz wurde als Anzahl der Vorfälle von HCC-Fällen dividiert durch die Summe der Follow-up-Personenjahre in jeder Kohorte berechnet. Die HCC-Inzidenzraten wurden für jede Nierengruppe nach Alter (45–54, 55–64 und 65–80 Jahre) berechnet. Die Cox-Proportional-Hazards-Regressionsanalyse wurde verwendet, um das angepasste Hazard-Verhältnis (aHR) der Statin-Kohorte zur Nicht-Statin-Kohorte und das 95-Prozent-Konfidenzintervall (CI) des HCC nach Alter mit drei Anpassungsmodellen zu schätzen: Kontrolle für ein passendes Paar in Modell 1. In Anbetracht dessen Ärzte könnten die Verschreibung von Statinen ändern oder stoppen. Wir haben die zeitabhängige Cox-Methode verwendet, um die aHR von HCC in Modell 2 abzuschätzen. Darüber hinaus haben wir die Unterverteilungs-Hazard-Ratio (SHR) von HCC bewertet, die das konkurrierende Sterberisiko im Modell berücksichtigt 3. Aufgrund der begrenzten Recheneffizienz wählen wir zufällig 1/10 gepaarte Patienten in der NRF-Untergruppe aus, um die aHRs in den Modellen 2 und 3 zu bewerten. Wir berechneten auch Benutzer hydrophiler Statine (HS) und Benutzer lipophiler Statine (LS) mit nicht- Die aHRs von Statin-Benutzern und die berechneten aHRs von SECT-Benutzern und SM-Benutzern wurden mit den aHRs von Nicht-Statin-Benutzern berechnet. Pravastatin und Rosuvastatin waren HS-Typen, und Simvastatin, Lovastatin, Fluvastatin, Atorvastatin, Cerivastatin und Pitavastatin waren LS-Typen, die den Patienten verschrieben werden konnten. Alle statistischen Tests waren zweiseitig und die statistische Signifikanz wurde als p-Wert < 0,05 definiert. Für alle Analysen wurde SAS, Version 9.4 (SAS Institute, Cary, NC, USA) verwendet.

Cistanche-Tabletten

Verweise

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Fung-Chang Sung 1,2,3, Yi-Ting Yeh 4, Chih-Hsin Muo 2,5, Chih-Cheng Hsu 1,6,7, Wen-Chen Tsai 1 und Yueh-Han Hsu 8,9,10,

1. Department of Health Services Administration, China Medical University, Taichung 404, Taiwan; fcsung@mail.cmu.edu.tw (F.-CS); cch@nhri.edu.tw (C.-CH); wtsai@mail.cmu.edu.tw (W.-CT)

2. Managementbüro für Gesundheitsdaten, China Medical University Hospital, Taichung 404, Taiwan; a17776@mail.cmuh.org.tw

3. Abteilung für Lebensmittelernährung und Gesundheitsbiotechnologie, Asia University, Taichung 413, Taiwan

4. Abteilung für Familienmedizin, Ditmanson Medical Foundation Chia-Yi Christian Hospital, Chia-Yi 600, Taiwan; 07673@cych.org.tw

5. Graduate Institute of Clinical Medical Science, College of Medicine, China Medical University, Taichung 404, Taiwan

6. Institut für Bevölkerungsgesundheitswissenschaften, National Health Research Institutes, Zhunan 350, Taiwan

7. Abteilung für Familienmedizin, Min-Sheng General Hospital, Taoyuan 330, Taiwan

8. Abteilung für medizinische Forschung, China Medical University Hospital, Taichung 404, Taiwan

9. Abteilung für Krankenpflege, Min-Hwei Junior College of Health Care Management, Tainan 736, Taiwan

10. Abteilung für Nephrologie, Abteilung für Innere Medizin, Ditmanson Medical Foundation Chia-Yi Christian Hospital, Chia-Yi 600, Taiwan