加拿大一项荟萃分析表明，与标准治疗相比，不同的降糖药或降糖策略可能会增加心力衰竭（心衰）风险，风险增加的程度与采用的具体治疗方法及潜在的体重增加相关。论文3月17日在线发表于《柳叶刀内分泌学》杂志。
该研究检索了年2月20日前收录在OvidMedline、考克兰图书馆（CochraneLibrary）以及会议摘要中的、评估降糖药物或策略心血管预后的大型随机对照试验。主要终点为心衰发生率。该项荟萃分析共纳入14项试验，平均试验周期为4.3年，纳入患者例，其中有例（4%）患者出现心衰。在这些试验中，应用降糖药物或者策略者的糖化血红蛋白（HbA1c）降低0.50%，体重增加了1.7kg。
研究结果为，与标准治疗相比，使用降糖药物或策略者心衰风险升高[风险比（RR）1.14，95%可信区间（CI）1.01~1.30，P=0.]，心衰风险升高程度因降糖方法不同有所差异。心衰风险最高的为过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）激动剂（RR1.42，95%CI1.15~1.76，6项试验），其次是二肽基肽酶4（DPP-4）抑制剂（RR1.25，95%CI1.08~1.45，2项试验），甘精胰岛素对心衰风险无影响（RR0.90，95%CI0.77~1.05，1项试验）。基于目标的强化降糖策略（RR1.00，95%CI0.88~1.13，4项试验）和强化减重（RR0.80，95%CI0.62~1.04，1项试验）与心衰发生无关。荟萃回归分析显示，与标准治疗相比，应用降糖药物或策略时体重每增加1kg，心衰风险相对增加7.1%。
那么，降糖药物或降糖策略真的会引起心衰风险增加吗？听听荷兰格罗宁根大学医学中心范德霍斯特（IwanCCvanderHorst）、科伊斯（FrederikKeus）如何说。降糖与心衰关系，误差带来的风险？
系统评价的基本核心是要评估每项证据中误差带来的风险。
首先，要评估偏倚风险，应当根据多个重要领域评估可能出现偏倚的风险，并根据偏倚风险对荟萃分析结果进行分层。在上述分析中，纳入试验的偏倚风险仍不明确，其中包含一些低偏倚风险的试验，其与高偏倚风险的试验在分析中可能产生的作用是不同的。
其次，要评估随机误差风险。由于未考虑样本量，许多荟萃分析出现随机误差的风险都很高。无论是单独的随机试验，还是荟萃分析，在得出是否有显著性差异结论时均需要考虑样本量的大小。与传统荟萃分析不同，试验序贯分析会根据需要的信息量，按照现有数据进行CI校正。并且，在此类分析中也要考虑到统计异质性。上述荟萃分析结果为：与标准治疗相比降糖治疗的心衰风险增加0.51%，严重不良心血管事件下降0.02%，有显著差异。如果采用试验序贯分析应该会得到一个更宽的95%CI，但即使是试验序贯分析，如果不考虑偏倚风险的话也会得出有偏差的估计。更理想的情况是，仅纳入偏倚风险低的试验，根据试验序贯分析校正后的可信区间得出最终结论。
最后，是要评估设计问题导致误差的风险，例如对结果的评价。在所有结果中，首先应该对全因死亡结果进行评估。在上述荟萃分析中，降糖药物和策略组的全因死亡率与标准治疗组相比没有显著差异（RR0.99，95%CI0.94~1.05）。
将上述荟萃分析结果用于单独某项干预策略是不合适的，因为荟萃分析的入选标准更宽泛。在该分析中应进一步强调效果的异质性，其关于心衰总体风险的结论仅来自关于两类药物的试验。另外，该分析中纳入患者的基线心血管风险也存在很大差异，既包括新诊断2型糖尿病患者，又包括有明显冠心病的2型糖尿病患者。
综上，考虑到误差带来的风险以及纳入试验的异质性，得出总体降糖治疗与心衰风险是否相关的结论需要慎重。
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