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抗抑郁药对并发抑郁症和肠易激综合征患者抑郁缓解效果的多角度电子健康记录分析

期刊:CureusDOI:10.7759/cureus.64968

本研究由Ashley Deng(德雷塞尔大学医学院精神病学系)和Eduardo D. Espiridion(雷丁医院Tower Health精神病学系)共同完成,于2024年7月20日发表在开放获取期刊《Cureus》上(DOI: 10.7759/cureus.64968),题为《Multipronged Electronic Health Record Analysis of Antidepressant Effectiveness on Depression Remission in Patients with Concurrent Depression and Irritable Bowel Syndrome》。

学术背景

该研究聚焦于精神病学与胃肠病学的交叉领域,探究肠易激综合征(Irrritable Bowel Syndrome, IBS)共病抑郁症患者的抗抑郁药疗效。IBS是一种全球患病率达11%的慢性胃肠功能障碍疾病,其患者患焦虑(39.1%)和抑郁(28.8%)的风险是健康人群的3倍。既往研究多关注抗抑郁药对IBS胃肠道症状的改善,而对其精神症状缓解的研究较少。基于肠-脑轴(Gut-Brain Axis)理论——肠道菌群通过神经递质(如5-羟色胺、GABA)和炎症因子(如IL-6、TNF-α)影响中枢神经系统,本研究旨在通过电子健康记录(Electronic Health Record, EHR)大数据分析,比较不同抗抑郁药对IBS患者抑郁缓解的疗效差异。

研究流程与方法

研究采用TriNetX平台提供的美国61家医疗机构、78,673例IBS共病抑郁症患者的EHR数据,设计了三项回顾性队列分析:

  1. 抗抑郁药整体疗效分析

    • 队列设计:实验组(IBS+抑郁症+抗抑郁药,n=78,673)与对照组(IBS+抑郁症未用药,n=78,673),通过倾向评分匹配平衡年龄、性别、种族等变量。
    • 评估指标:抑郁缓解定义为ICD-10编码中的”完全缓解”(F32.5)或”部分缓解”(F32.4/F33.4),采用风险差(Risk Difference, RD)、风险比(Risk Ratio, RR)和Cox风险比(Hazard Ratio, HR)分析疗效差异。
  2. 药物亚型比较

    • 药物筛选:根据缓解患者中的处方频率,选定安非他酮(Bupropion,氨基酮类)、曲唑酮(Trazodone,5-HT拮抗再摄取抑制剂/SARI)与SSRIs(舍曲林/艾司西酞普兰)进行两两比较。
    • 时序控制:确保抗抑郁药首次处方时间晚于IBS和抑郁症确诊时间,排除既往用药患者。
  3. 统计方法

    • 使用Kaplan-Meier生存分析比较缓解时间差异,Log-rank检验评估显著性(p<0.05),Cox比例风险模型计算HR。

主要结果

  1. 抗抑郁药整体效果

    • 用药组抑郁缓解率显著高于未用药组(RD=-0.056,RR=0.380,HR=0.413),生存概率分析显示用药组缓解率更高(76.40% vs 89.01%)。
  2. 药物亚型差异

    • 安非他酮 vs SSRIs:安非他酮组缓解率更高(RD=-0.041,RR=0.664,HR=0.655),生存概率分别为71.59% vs 75.70%。
    • 曲唑酮 vs SSRIs:曲唑酮组缓解优势更显著(RD=-0.018,RR=0.822,HR=0.806),生存概率为64.96% vs 74.17%。
    • 安非他酮 vs 曲唑酮:结果矛盾——风险比支持安非他酮(RR=1.215,HR=1.206),但生存概率显示曲唑酮组缓解率更高(64.34% vs 71.03%)。

结论与意义

本研究首次通过大规模EHR数据证实:
1. 临床价值:抗抑郁药可显著改善IBS患者的抑郁症状,其中安非他酮和曲唑酮可能优于SSRIs,为个体化用药提供依据。
2. 机制假说:安非他酮的多巴胺/去甲肾上腺素调节作用可能改善IBS相关的炎症状态(如降低TNF-α);曲唑酮的镇静特性或通过改善睡眠质量促进缓解。
3. 学科交叉意义:深化了肠-脑轴理论在精神-胃肠共病中的应用,提示需关注抗抑郁药的胃肠道副作用对疗效的影响。

研究亮点

  1. 方法创新:利用TriNetX多中心EHR数据,克服传统临床试验样本量限制。
  2. 发现新颖性:首次揭示安非他酮和曲唑酮在IBS共病抑郁中的潜在优势。
  3. 临床转化性:为SSRIs疗效不佳的IBS患者提供替代方案选择。

局限性与展望

研究未纳入剂量、用药依从性及焦虑缓解数据(因缺乏ICD-10编码),未来需结合自然语言处理(NLP)技术挖掘文本记录中的症状细节,并扩大抗抑郁药比较范围。

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