インクレチン系薬剤と膵臓がん

この研究の目的は、日常的な臨床診療において、スルホニル尿素の使用と比較して、インクレチンベースの薬剤の使用が膵臓がん (PC) のリスク増加と関連しているかどうかを判断することです。 調査員は、共通のプロトコル アプローチを使用して、5 つの管轄区域 (カナダのアルバータ州、マニトバ州、オンタリオ州、米国 (US) の MarketScan、および英国 (UK ) Clinical Practice Research Datalink [CPRD])。 簡単に言えば、カナダのデータベースには、医師の請求、退院の要約からの診断と手順、および処方薬の調剤に関する人口レベルのデータが含まれています。 オンタリオ州のデータは、65 歳以上の患者に限定されます。これより若い患者の処方データは入手できないためです。 CPRD は、英国の人口を代表する臨床データベースであり、英国の 680 を超える一般開業医の診療所で診察を受けた患者の記録が含まれています。これらのデータは、病院内の診断および処置データを含む病院エピソード統計 (HES) データベースにリンクされます。 US MarketScan には、米国の大規模な雇用主の健康保険プラン、政府および公的機関の対象となる個人とその扶養家族が含まれます。

調査対象母集団

各管轄区域で、研究者は、ビグアニド、スルホニル尿素、チアゾリジンジオン、DPP-4 阻害剤、GLP-1 類似体、α-グルコシダーゼ阻害剤、メグリチニド、またはこれらの薬物の組み合わせを、各サイトでデータが入手可能になった最初の日からデータが入手可能になった最後の日まで。 史上初の非インスリン抗糖尿病薬の処方日（CPRDの場合）または調剤日（他のすべてのサイトの場合）が、基本コホートのエントリー日を定義します。 この基本コホートから、各管轄区域でインクレチンベースの医薬品が市場に参入した年またはその後の任意の時点で、新しい抗糖尿病薬クラスを開始したすべての患者を含む研究コホートが作成されます。 これらの新規ユーザーは、糖尿病の新たな治療を受けた人、および以前の治療歴の一部として含まれていない新しい抗糖尿病薬クラスに切り替えるか追加する人の両方で構成されています. 研究コホートへの登録日は、新たに処方された薬物クラスの処方日によって定義されます。 研究コホートの患者は、研究コホート登録日からイベント（以下に定義）または打ち切りまでの365日まで追跡されます 死亡、データベースからの離脱、継続的な健康計画の喪失または薬物計画への登録、長期への参加- 長期療養施設、または研究期間の終了日 (2014 年 6 月 30 日またはその施設でデータが利用可能になった最終日) のいずれか早い方。

ケースコントロールの選択

上記で定義されたコホートは、ネストされたケースコントロール分析を使用して分析されます。ケースはPCの入院として定義されます。 リスクセットサンプリングを使用して、性別、年齢（±365日）、研究コホート登録日（±180日）、糖尿病治療期間（±90日）、およびフォローアップの期間 (日)。

ばく露評価

抗糖尿病薬の常用とは、基本コホート エントリーから指標日 -365 日までの抗糖尿病薬の処方と定義されます。 この 365 日間のラグ期間は、ベース コホート エントリ日からインデックス日の 1 年前の日付まで (およびそれを含む) に受け取った処方箋のみを考慮することによって、疾患の潜伏期および潜在的なプロトパシー バイアスを考慮するために適用されます。 暴露の常用は、相互に排他的な次の 3 つのカテゴリに基づいて階層的に分類されます。 2) スルホニル尿素; 3) その他の糖尿病治療薬。 スルホニル尿素は、インクレチンベースの薬物が二次治療から三次治療であり、疾患管理の同等の時点で使用されるため、主要な参照カテゴリーとして機能します。

統計分析

条件付きロジスティック回帰を使用して、PC による入院との関連のオッズ比 (OR) と対応する 95% 信頼区間 (CI) を推定し、インクレチンベースの薬物の常用とスルホニル尿素の常用を比較します。 これは一次分析と見なされます。 二次分析には、インクレチンベースの薬物の常用者をタイプ別 (すなわち、DPP-4 阻害剤 vs GLP-1 類似体)、常用の累積期間 (≤ 365 日、366-729 日、および ≥730 日) で細分類することが含まれます。日）、および常用者の治療開始からの時間。 さらに、結果の頑健性を評価するために、アプリオリに定義された 4 つの感度分析が実施されます。 最後に、すべてのサイト固有の推定値は、感度分析として実施される固定効果分析とともに、逆分散加重を伴う変量効果モデルを使用してメタ分析されます。 サイト間の異質性の量は、I 2 乗統計を使用して推定されます。