Ann Rheum Dis. 2016 Sep;75(9):1674-9. doi: 10.1136/annrheumdis-2015-207984. Epub 2015 Nov 18.
Effect of Colchicine on risk of cardiovascular events and mortality among patients with gout: a cohort study using electoric medical records linked with medicare claims
Solomon DH, Liu CC, Kuo IH, Zak A, Kim SC.
PECO
P：痛風患者
E：Colchicine投与群
C：Colchicine非投与群（matched control）
O：CVA (MI, stroke, TIAのComposite)
背景・目的
・ 動脈硬化に対して、免疫抑制剤での二次予防の試験が行われている。
・ 通常のpopulationでのコルヒチンはCV二次予防について有効である論文があるが、痛風患者での研究は不十分である。
研究方法
デザイン：Brigham and Women’s Hospital electoric medical records にMedicare組み合わせて使用したコホート内ケースコホート
対象者： 少なくとも90日間colchicine処方がなかった方をcohortエントリー
要因の測定： colchicine投与開始
Non-colchicine群は、年齢、性別（±５歳）、登録日にて１：１マッチング
共変量：下記
アウトカム： all cv outcome (Medicareの情報から抽出)
1st outcome : MI・stroke・TIAのいずれかの発生
2nd outcome：①CABG or PCI, ② all cause mortality
統計解析
記述
分析：Log-rank検定、cox比例ハザード、
交絡： model1:年齢, 性別, 人種
model2: 年齢, 性別, 人種, 心血管既往, 糖尿病, 高血圧, スタチン薬使用,
アスピリン使用 降圧薬使用, 喫煙, BMI
model3: 年齢, 性別, 人種, 心血管既往, 糖尿病, 高血圧, スタチン薬使用,
アスピリン使用 降圧薬使用, 喫煙, BMI, NSAIDs or cox阻害剤,
経口ステロイド, アロプリノール, 慢性腎臓病か末期腎障害
感度解析：exposureの定義をかえて解析
①コルヒチンの使用者での解析 ②コルヒチンの使用日数
結果
・ 655人のコルヒチン開始痛風患者があり、うちマッチングができた501群ずつ使用
・ HT、スタチン使用、アロプリノール、NSAIDS、ステロイドがcolchicine群で高い（table１）
・ F/U期間は、colchicine群にて0.95年であり、Non colchicine群1.56年と比べ短期間
・ 1st outcomeの発生割合はcolchicine群にて低い。CABG or PCI,は類似。All cause mortalityは、colchicine群にて低い。(table２)
・ Cox比例ハザードモデルではModel１－３のいずれでもprimary outcome、2ndoutcomeのall cause mortalityはコルヒチン群で低値であった（figure１）
・ 感度解析：コルヒチン処方期間でのprimary outcome→90日以内の群にて最も予防効果があった（figure３）
・ 感度解析：コルヒチンありなしでのprimary outcome→コルヒチン投与群にてリスク軽減。しかし、尿酸値をモデルに加えると有意差なし（appendix）
Discussuion
・ 今回の結果は、痛風でのコルヒチンにてCVリスク軽減、全死亡が低下する結果であった
・ Limitationとして、①除去できない交絡因子、②感度解析として、時間依存関係がなかった、③誤分類の可能性、④痛風発作や痛風期間が不明
・ 強み：頑強なデータセットの使用、コルヒチン新規導入者のみのデザイン、痛風の定義、secondary outcomeでの全死亡での結果が優位
・ コルヒチンは長期に内服しないものであるが、長期に発作を繰り返す方はいる。先行研究にて、CVDの既往が不明の痛風患者にてCVリスクは軽減される可能性があるとの報告あり。
・ 尿酸値を低下することが、CVリスク低減をすることがある。
この論文での不明点/弱点/疑問点（当科での議論）
・ 処方日数が１日でも暴露群に入ってしまう。
・ 処方日数が長いと効果が薄れていくのは、因果関係が説明しずらい
・ Median follow upが1.31年と1.56年と短期である
・ Outcome発生数が28にも関わらず、model２および３での交絡数が多いためモデルが不安定になる可能性あり
・ 考えうるconfounder
➢ DM, HT, BMI, smoke,
➢ 上記の程度
➢ ACSやstrokeの既往
➢ ACSのFMH
担当：矢嶋宣幸
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