最新數據顯示，多種常用藥劑量有誤，他汀類居首位

【數百萬人開出了錯誤劑量的普通藥物】根據本周公布的最新計算，美國可能有超過1100萬人服用了一系列常用藥物的錯誤劑量。

來自加州斯坦福大學醫學院的科學家最近研究了所謂的聚合隊列方程(PCEs)的可靠性。這些數字在藥物的處方中起著關鍵作用，包括血壓藥物、他汀類藥物和阿司匹林。PCEs幫助醫生確定每個病人中風或心臟病發作的總體風險。評估心血管風險有助於醫生了解有效和安全的藥物的確切水平。這些方程可以作為在線網路工具和智能手機應用程序使用，它們甚至被嵌入到數字醫療記錄中。

近年來，一些人質疑PCEs的準確性，質疑他們所依賴的數據是否過時。如果真的存在這種情況，病人可能有危險地服用高劑量或低劑量的藥物的風險。斯坦福大學的研究人員們著手研究PCEs是否應該改進。正如他們所說的那樣，「我們發現至少有兩種主要的方法來改善2013年的方程式。」研究結果發表在本周的《內科醫學年鑒》上。

研究人員發現的第一個問題是一個已經討論了一段時間的問題:「用來推導方程的數據是否得到更新。」PCEs基於各種數據集，其中一些數據集比較舊。例如，其中一項數據包括1948年30-62歲人群的信息。然而目前，飲食、生活方式、健康風險，以及兩者之間的一切都發生了變化。這項研究的作者說，由於這些信息的年代久遠，人們的風險被估計比真實的高20%左右。依靠祖父母的數據來做出治療選擇可能不是最好的辦法。

除此之外，研究人員發現的另一個問題是數據集中缺乏非洲裔美國人，近些年來，非裔美國人的心血管風險要高得多。然而，由於數據的缺乏，他們可能在接受錯誤的治療導向。為了糾正這些缺點，研究人員增加了新的數據以提高PCEs的準確性。這些數據目前由美國國家衛生研究院(NIH)維持，他們已經批准了新的和更新的方程。解決老化數據是第一步，但還有第二個問題需要關注。研究人員表示，PCEs背後的一些統計方法也過時了，需要使用新的數據和統計方法來修正PCEs，這樣才可以提高心血管疾病風險評估的準確性。

由於PCEs指導的醫療決策涉及到一些最常用的處方葯，如阿司匹林、降壓藥和他汀類藥物，這些變化可能會拯救和延長成千上萬人的生命。（Lily 208755）

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