糖尿病，使用哪些藥物治療，長期來看，對病人比較好呢？我們可以參考由台北榮總 Chi-Jung Huang PhD. 及團隊所發表的論文。他們分析了過去十幾年，關於糖尿病藥物的研究，目的是探討『使用低血糖風險的血糖藥，對於心血管預後的影響』。
研究方法
研究搜集了過去發表在 MEDLINE、Embase、Cochrane Library 的隨機對照試驗(Randomized controlled trials, RCTs)論文，統整到 January 27, 2018。
接著，進行分析(Mixed-effects meta-regression analysis)，評估『糖化血色素下降』，跟『主要不良心血管事件，心肌梗塞、中風、心血管死亡、全因死亡、心臟衰竭住院等風險』的相關性。
「低血糖風險較低」的降血糖藥物
這篇論文所搜集的指標性研究，分別包含這幾種降血糖藥物：
1.PROactive 研究： TZD (pioglitazone)
2.EXAMINE 研究：DPP-4 inhibitor (Alogliptin)
3.SAVOR- TIMI 53 研究：DPP-4 inhibitor (Saxagliptin)
4.ELIXA 研究： GLP-1 receptor agonist (Lixisenatide)
5.EMPA-REG OUTCOME 研究：SGLT2 inhibitor (Empagliflozin)
6.TECOS 研究：DPP-4 inhibitor (Sitagliptin)
7.LEADER 研究：GLP-1 receptor agonist (Liraglutide)
8.SUSTAIN 6 研究：GLP-1 receptor agonist (Semaglutide)
9.CANVAS program 研究： SGLT2 inhibitor (Canagliflozin)
10.EXSCEL 研究：GLP-1 receptor agonist (Exenatide)
可以看到這些研究，所參考的藥物，分別是 TZD、DPP-4 inhibitor、SGLT2 inhibitor、GLP-1 receptor agonist 等「低血糖風險較低」的降血糖藥物。
研究結果
分析納入了 92,400 名第 2 型糖尿病，平均追蹤了 2.6 年，蒐集到 9773 個主要不良心血管事件(MACE)。跟使用安慰劑相比，使用降血糖藥物的病人，糖化血色素 (HbA1C) 平均下降了 0.42% (range, 0.27%-0.86%)。
Meta-regression 分析指出，『糖化血色素 (HbA1C) 下降，跟主要不良心血管事件 (MACE) 風險降低，呈現顯著相關性 (β value, −0.39 to −0.55; P < 0.02)。
研究進一步校正相關因子，如：年齡、性別、基礎糖化血色素紀錄 (baseline HbA1c)、追蹤時間、收縮壓差異、體重差異、低血糖風險差異等，指出『每降低 1% 的糖化血色素，可以顯著降低 30% 的主要不良心血管事件風險 (95% confidence interval, 17%-40%)』。
此外，研究也提到，使用傳統降血糖藥物 (低血糖風險較高的藥物)，來控制血糖，『糖化血色素的改善，跟主要不良心血管事件風險，並沒有顯著差異』 (P> 0.74)。
研究結論
與安慰劑相比，使用『低血糖風險較低』的降血糖藥物，來治療病人，可以『顯著降低主要不良心血管事件風險』。
總結
藉由台北榮總發表的這篇論文，我們可以看到，平均每降低 1% 的糖化血色素，可以降低 30% (relative risk) 的主要不良心血管事件風險、降低 4.43% (absolute risk) 的主要不良心血管事件風險、降低 40% (relative risk) 的中風風險、降低 1.92% (absolute risk) 的中風風險。
整體來說，使用『低血糖風險較低』的降血糖藥物，例如：TZD、DPP-4 inhibitor、SGLT2 inhibitor、GLP-1 receptor agonist 等，對於心血管預後較佳。換句話說，使用上述這些藥物治療糖尿病，會優於使用『低血糖風險較高』的藥物，這點值得臨床醫師好好參考。
＊Chi-Jung Huang, Wei-Ting Wang, Shih-Hsien Sung, Chen-Huan Chen, Gregory Y. H. Lip, Hao-Min Cheng, Chern-En Chiang. Blood glucose reduction by diabetic drugs with minimal hypoglycaemia risk for cardiovascular outcomes- Evidence from meta-regression analysis of randomized controlled trials. Diabetes Obes Metab. 2018 Sep;20(9):2131-2139.
