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为探究降压治疗（AHT）依从性对高血压（HTN）患者死亡率的影响，研究发现低依从性显著增加全因和心血管死亡率。
高血压，这个看似熟悉却又暗藏危险的 “健康杀手”，正悄无声息地在全球范围内肆虐。据估算，2019 年，高血压导致超过 85 万人死亡，1456 万伤残调整生命年损失 。尽管高血压是常见慢性病，可患者对降压药的不依从情况却十分严重，近 50% 的患者在第一年就停止服用降压药。在高收入国家，不到三分之一的患者能将血压控制在理想水平，而在中低收入国家，这一比例更是低至十分之一。如此一来，心血管疾病的发病率和死亡率不断攀升，成为全球健康的重大挑战。
为了深入了解降压药依从性与高血压患者死亡率之间的关系，北京市房山区第一医院心内科的研究人员 Xuemei Peng、Lihong Wan 等人开展了一项系统评价和荟萃分析研究。该研究成果发表在《BMC Cardiovascular Disorders》上，为临床实践提供了重要参考。
研究人员在本次研究中，主要运用了以下几种关键技术方法：
- 文献检索：通过在 PubMed、Scopus 和 Web of Science 等数据库中检索与高血压、药物依从性和死亡率相关的文献，同时手动检索 Google Scholar 和纳入研究的参考文献，以获取全面的研究资料。
- 研究筛选与数据提取：由两名研究人员独立筛选文献，对符合条件的研究进行数据提取，包括作者、国家、参与者数量、男性比例、药物依从性评估工具、研究条件、随访时间和 NOS 评分等。
- 风险评估与数据分析：使用 Newcastle–Ottawa Quality Scale（NOS）评估纳入研究的偏倚风险。采用随机效应模型，以风险比（HR）和置信区间（CI）进行定量分析，同时进行亚组分析和元回归分析。
下面来看具体的研究结果：
- 研究选择：最初检索到 1999 篇文献，经过去重和筛选，最终纳入 12 项队列研究，共涉及 2198311 名高血压患者。
- 研究特征：这些研究涵盖了不同国家和地区的患者，参与者数量从加拿大的 2199 人到韩国的 160 多万人不等。男性参与者比例差异较大，评估依从性的工具也各不相同，其中比例天数覆盖法（PDC）最为常用。研究随访时间从 1 年到 10 年不等，多数研究关注新治疗的患者12。
- 偏倚风险评估：所有纳入研究的偏倚风险均较低，其中 10 项研究的 NOS 评分为 8 分，另外 2 项为 7 分。
- 结果综合分析
- 全因死亡率：对 12 项研究的荟萃分析表明，降压药依从性差与全因死亡率增加显著相关（HR：1.32 [1.14, 1.51]，p<0.001），但存在较高的异质性（I2：98.73%）。亚组分析发现，新治疗患者的风险比（HR：1.22 [1.07, 1.37]）低于长期服药患者（HR：1.75 [1.33, 2.18]） 。元回归分析显示，除了发表年份对风险比有正向影响外，其他因素如总人群、平均年龄和随访时间等均无显著影响34。
- 心血管死亡率：对 4 项研究的分析显示，低依从性与心血管死亡率升高相关（HR：1.61 [1.43, 1.78]，p<0.001），异质性为中度（I2：49.51%）。亚组分析同样发现，新治疗患者的风险比（HR：1.53 [1.49, 1.57]）低于长期治疗患者（HR：1.80 [1.57, 2.03]）56。
研究结论和讨论部分指出，该研究明确了降压治疗依从性与高血压患者死亡率之间的紧密联系。降压药依从性差会显著增加全因死亡率和心血管死亡率，这凸显了提高患者依从性的重要性。亚组分析发现长期接受降压治疗的患者死亡率风险更高，可能是由于依从性差的累积效应和并发症的加重。而发表年份对风险比的正向影响，表明随着时间推移，高血压管理的进步和对药物依从性重要性的认识提高，可能有助于改善患者预后78。
不过，该研究也存在一些局限性。数据主要来自有限的国家，可能影响研究结果的普遍性；药物依从性的定义存在差异，增加了结果比较和综合的难度；研究的观察性设计可能引入混杂因素；随访时间和方法的不同可能导致数据不一致；心血管死亡率分析纳入的研究较少，可能增加 II 型错误的风险。
总体而言，这项研究为临床医生敲响了警钟，在治疗高血压患者时，必须高度重视提高患者对降压药的依从性。未来的研究需要在更多样化的人群和环境中进行，进一步明确影响依从性的因素，并探索更有效的干预措施，以降低高血压患者的死亡率，改善全球高血压患者的健康状况。
