摘要：目的：比较2000年至2004年间初级卫生保健中服用环氧化酶-2和其他非甾体类抗炎药(NSAIDs)的患者中发生心肌梗死的相对风险；确定既往有或无冠心病的患者，以及服用或未服用阿司匹林的患者发生这种风险的程度。设计：巢式病例对照研究。地点：367家全科医疗机构，都是英国QRESEARCH数据库的信息提供单位。这些机构来自英格兰、威尔士和苏格兰的各级卫生决策部门和卫生管理部门。研究对象：包括在为期4年的研究中首次诊断为心肌梗死的9218例患者；对照86 349例，在年龄、历年、性别和职业等方面进行了匹配。测量指标：与罗非昔布、塞来昔布、萘普生、布洛芬、双氯芬酸以及其他选择性和非选择性NSAIDs有关的心肌梗死发生率(95%可信区间)的非调整后比值比和调整后比值比。比值比的调整因素包括吸烟情况、共病现象、贫困、他汀类、阿司匹林和抗抑郁药。结果：与在此前3年内未服用过罗非昔布的患者相比，当前正在服用罗非昔布的患者发生心肌梗死的风险显著增高(调整后比值比为1.32, 95%可信区间为1.09～1.61)。对于正在服用双氯芬酸(1.55, 1.39～1.72)和布洛芬(1.24, 1.11～1.39)的患者亦如此。正在服用其他选择性NSAIDs、萘普生和非选择性NSAIDs也与风险增高有关，不过差异有统计学意义的P值小于0.05，而不是小于0.01 ，趋势检验则在P<0.01时差异即有统计学意义。NSAIDs与阿司匹林或冠心病无明显交互作用。结论：这些结果表明，尽管对一些潜在的混杂因素进行了调整，目前正在服用罗非昔布、双氯芬酸和布洛芬仍然是增加心肌梗死发生风险的因素。没有证据支持正在服用萘普生可降低心肌梗死风险。由于这是一项观察性研究，可能还有一些残余混杂因素未完全排除。但是，还是应该对所有NSAIDs的心血管安全性进行重新考虑。

摘要：目的明确2000年至2004年间在初级医疗机构服用环氧化酶2(COX2)抑制剂和其他非甾体抗炎药(NSAIDs)的患者发生心肌梗死的相对危险性;了解既往有和无冠心病患者、服用和未服用阿司匹林患者发生这种危险的情况。设计重叠病例对照研究。参加单位367个向英国UKQRESEARCH数据库提交资料的初级医疗单位和英格兰、威尔士及苏格兰的所有医疗决策部门和卫生局。研究对象在研究进行的4年间首次被诊断为心肌梗死的9218人,及86349名年龄、年份、性别和就诊医疗机构配对的对照人群。结果评价计算与罗非昔布、塞来昔布、萘普生、布洛芬、双氯芬酸和其他选择性和非选择性NSAIDs相关的心肌梗死的校正和未校正几率比及95%可信区间。几率比计算时对吸烟情况、共患疾病、贫富情况和他汀类药物、阿司匹林和抗抑郁药物的使用情况做了校正。结果与在过去3年内未使用过罗非昔布的患者相比,使用罗非昔布的患者发生心肌梗死的危险性明显增加(校正几率比为1.32,95%可信区间为1.09～1.61);服用双氯芬酸(校正几率比和95%可信区间分别是1.55,1.39～1.72)和布洛芬者(校正几率比和95%可信区间分别为1.24,1.11～1.39)发生心肌梗死的危险性也明显升高。服用其他选择性NSAIDs、萘普生和非选择性NSAIDs的危险性也是增加的;服用这些药物的危险性在<0.05水平上显著增加,在<0.01水平上没有显著增加,但趋势检验时在<0.01水平上是显著增加的。任何一种NSAIDs与阿司匹林或冠心病之间都没有相互影响。结论尽管对多种可能的混杂因素进行校正,这些研究结果提示服用罗非昔布、双氯芬酸和布洛芬可以增加发生心肌梗死的危险。没有发现支持服用萘普生可以降低心肌梗死发生率的证据。这是一项观察研究,可能会受到不能完全被校正的残余混杂因素的影响,但还是存在足够的令人担心的理由,警示我们应该对所有NSAIDs的心血管安全性重新评价。

摘要：目的 开发并验证一个新的糖尿病风险模型（QDScore），用来估计10年内获得糖尿病诊断的风险，该模型的基础建立于多样化的种族和社会经济地位人群。设计 前瞻性开放性队列研究，使用的数据常规收集于355个英格兰和威尔士全科诊所，然后使用176个独立诊所的数据来验证这一评分。参与者 该推导模型共包括2540753例患者，年龄25—79岁，产生16436315患者年，其中78081例为新诊断2型糖尿病；验证队列包括1232832例患者（7643037患者年），其中37535例患者为新发2型糖尿病。结局评估指标 用Cox比例风险模型估计建立队列中风险因子的效应，并且在男性和女件中推导出一个风险公式。终模型中包括的检验预测变量有：自我报告的种族、年龄、性别、体重指数、吸烟状态、糖尿病家族史、Townsend剥夺评分、已接受治疗的高血压、心血管疾病和口前使用糖皮质激素；关注的结局评估指标是在全科诊所记录中新发生的糖尿病。校正和区分度的测定在验证队列中进行计算。结果 不同种族间2型糖尿病的风险存在4到5倍的变异。与白人参照组相比，巴基斯坦女性的调整风险比为4．07（95％可信区间3．24～5．11），巴基斯坦男性为2．54（2．20～2．93）。巴基斯坦和盂加拉困男性与印度男性相对风险比显著增高。非洲黑人男性和中国女性与对应的白人参照组相比风险增加。在验证数据中，该模型解释了51．53％的女性差异（95％可信区间50．90～52．16）和48．16％的男性差异（47．52～48．80）。风险积分显示了良好的区分能力，女性中D值达2．11（95％可信区间2．08～2．14），男性中为1．97（1．95～2．00）。模型经过很好的校正。结论 QDScore是第一个基于前瞻性队列研究并且包括了社会等级和种族来预测糖尿病10年风险的风险预测模型。该模型不需要实验室检查，并且可以应用于临床实践，另外，还可以通过一个简单的网络计算器为公众所用（***）。