アルコールと高血圧の関連

• 性別で、低レベルのアルコール摂取量でアルコールと高血圧の関係の関連性異なる
• 黒人はアジア人や白人に比べて高血圧リスクが高い
• 高血圧リスクはアルコール飲料の種類によって異なる

エタノール摂取量5.1-10g/日では有意差は無かったが、それ以外ではワイン、ビールとリキュール類では高血圧リスクが異なる


他、アジア人種にこだわれば、エタノール摂取少なくても影響が大きいようだ



Race- and sex-specific association between alcohol consumption and hypertension in 22 cohort studies: A systematic review and meta-analysis
Feiyan Liu, et al
Nutrition,Metabolism & Cardiovascular Diseases
https://www.nmcd-journal.com/article/S0939-4753(20)30100-9/fulltext
DOI: https://doi.org/10.1016/j.numecd.2020.03.018
https://www.nmcd-journal.com/article/S0939-4753(20)30100-9/fulltext




【背景と目的】アルコール依存症と高血圧の関係はよく知られているが、女性が保護効果を持つのか、それとも人種や飲用飲料の種類が影響を与えるのかは不明なままである。性と人種の影響を考慮して、総飲酒量または飲料別飲酒量と偶発的な高血圧の関係を定量化すること。

【研究方法と結果】PubMedおよびEmbaseデータベースに掲載された論文のうち、公開日に制限のないものを対象とした。プールされた相対リスク（RR）と95％信頼区間（CI）をランダム効果モデルを用いて計算した。
制限3次スプライン回帰モデル（restricted cubic spline regression model）で量反応関係モデル化
22論文(31研究)、414,477名の被験者


高血圧リスクは、エタノール摂取 5.1-1.0g/日の量で、liquor(蒸留酒)、ワイン、ビールで各々異なるリスク (P_{-across subgroups} = 0.002).

高血圧リスクは、摂取量 10g/日の量あたりで、男性 vs 女性でも異なる　(RR: 1.14, 95% CI: 1.07, 1.20 vs 0.98, 95% CI: 0.89, 1.06)

白人、黒人、アジア人種において、摂取量 10g/日の量あたりで、アルコールと高血圧の線形関連　(P_-linearity = 0.017、0.035、＜0.001)で、高血圧リスク比:RRは、アジア人種　1.06 (95% CI: 1.04, 1.08)、黒人 1.14 (95% CI: 1.01, 1.28)、白人 1.06 (95% CI: 1.01, 1.10)

【結論】
摂取量少ないレベルでは性別によりアルコールの高血圧相関性を影響を受け、女性に於けるアルコール摂取の防御的効果のエビデンスを見いだせず
黒人はアジア人種、白人より高血圧リスクを同量のエタノール摂取でも受けやすい

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アルコール群のサンプルが不足していたり、用量反応解析のデータがなかったりしたため、飲料別のアルコール摂取量と高血圧の関連をカテゴリー別に解析した（表1）。高血圧のRRは、ワインやビールの摂取量が少ないと非飲酒者に比べてわずかに低下した。1日の純エタノール摂取量が15gを超えると、ワインやビールの消費に伴う高血圧のRRは著しく増加した。しかし、酒類摂取量が少ない場合でも高血圧のRRは増加した。高血圧のRRは、エタノール消費量のカテゴリーごとに、ビールやワインよりも酒類の方が高くなっていた。これらの飲料別のRRの差は、サブグループ5.1e10g/dを除いて統計的に有意ではなかったが（P-クロスサブグループZ 0.002）、これらの結果は、少なくとも低レベルのアルコール消費量では、酒類はワインやビールよりも高血圧のリスクが高いことを示唆している。

入院死亡率推定スコア REMS

入院死亡率推定スコア　REMS
平均血圧(mm Hg)、脈拍、呼吸回数、酸素飽和度、GCS、患者年齢からのスコア化


APACHEIIなどとの比較すればよかったのに


Comparing Rapid Scoring Systems in Mortality Prediction of Critically Ill Patients With Novel Coronavirus Disease
Hai Hu ,et al.
Academic Emergency Medicine (Academic Emergency Medicine 2018年のインパクトファクター : 2.963 （2019年の最新データ）)
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/acem.13992?af=R
First published:20 April 2020 https://doi.org/10.1111/acem.13992

目的
新規コロナウイルス疾患（COVID-19）を有する重症患者に対しては，迅速かつ早期の重症度評価が重要であるように思われる．本研究では、これらの患者の入院時における迅速スコアリングシステムの性能を評価することを目的とした。

方法
本研究では、COVID-19を有する重症患者の合計138例のカルテを対象とした。修正早期警戒スコア（MEWS）および迅速救急医療スコア（REMS）の算出に使用した入院時の人口統計学的および臨床的特徴、およびアウトカム（生存または死亡）を各症例について収集し、分析のために抽出した。全症例を2つの年齢サブグループ（65歳未満と65歳以上）に分けた。全症例と両サブグループについて受信機操作特性（ROC）曲線解析を行った。

結果
生存者と非生存者のMEWSの中央値（四分位25、四分位75）は1［1、2］と2［1、3］、REMSの中央値はそれぞれ5［2、6］と7［6、10］であった。全体解析では、死亡率予測におけるREMSのROC曲線下面積は0.833（95％信頼区間[CI]=0.737～0.928）であり、MEWS（0.677、95％CI =0.541～0.813）よりも高かった。REMSの最適カットオフ（≧6）は感度89.5％，特異度69.8％，正の予測値39.5％，負の予測値96.8％であった．65歳未満のサブグループの解析では、死亡率予測におけるROC曲線下面積は0.863（95％CI = 0.743～0.941）であり、MEWS（0.603、95％CI = 0.462～0.732）よりも高かった。

結論
私たちの知る限りでは，本研究はCOVID-19を有する重症患者のための迅速なスコアリングシステムに関する最初の研究であった。REMSはCOVID-19を有する重症患者、特に65歳未満の患者に対して有効なリスク層別化ツールを救急医に提供できる可能性がある。これらの患者のスクリーニングにおけるREMSの有効性は、その陰性予測値の高さに起因する。

www.DeepL.com/Translator（無料版）で翻訳しました。

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Modified Early Warning Score (MEWS) : heart rate (beats/min), systolic blood pressure (mm Hg), respiratory rate (breaths/min), body temperature(°C),and consciousness

Rapid Emergency Medicine Score (REMS) : mean arterial pressure (mm Hg), pulse rate (beats/min), respiratory rate (breaths/min), oxygen saturation (%), GCS, and patient age (year). Case fatality

https://onlinelibrary.wiley.com/action/downloadSupplement?doi=10.1111%2Facem.13992&file=acem13992-sup-0001-DataSupplementS1.pdf

These data included all the factors needed for calculating MEWS and REMS models. Individual scores of MEWS were calculated based on heart rate (beats/min), systolic blood pressure (mm Hg), respiratory rate (breaths/min), body temperature(°C),and consciousness. Likewise, individual scores of REMS were calculated based on mean arterial pressure (mm Hg), pulse rate (beats/min), respiratory rate (breaths/min), oxygen saturation (%), GCS, and patient age (year). Case fatality was defined as death during hospitalization.