第 5 章 研究結果
第 3 節 研究終點—心衰竭住院事件
5.3.2 HF-SU 組與 HF-Non-SU 組進行 MI 事件的存活分析
如同MI 事件，針對 HF 事件也進行 HF-30 天模式 A (HF-30-day model)、HF-30 天模式B (HF-30-day model B)、HF-365 天模式 A (HF-365-day model A)、HF-365 天模式B (HF-365-day model B)四個迴歸模式的分析。根據 HF 事件的分析結果，
在有效分析族群36775 人中，共有 720 個發生 HF 事件的時間點，上述迴歸模式即 在這720 個時間點回溯之前 30 天或 365 天的用藥狀況進行分析，其結果詳述如下：
(一) HF-30 天模式 A (HF-30-day model A)：
HF-30 天模式 A 的分析結果如 Table 5-19 所示，在模式中若僅放入 sulfonylureas 為自變項時，對於HF 事件未達到統計顯著意義(p 值=0.383)，HR 為 0.94 (95% CI：
0.83-1.08)。當放入年齡、性別、和其他糖尿病藥物、心血管相關藥物等時間相關 變項一同校正後，sulfonylureas 雖然在初步的篩選中(p 值<0.15)有進入迴歸模式，
但p 值為 0.085，因此最後並未保留在迴歸模式中(p 值>0.05)。最後進入迴歸模式 的變項包括年齡、男性、抗血小板藥物、ACEI 或 ARB、利尿劑、β-blocker、nitrate、
digitalis、促進血液循環藥物、statin、fibrate 等心血管藥物、和 biguanide、glinide、
insulin 等糖尿病藥物。其中，只有 fibrate、statin、biguanide 三個變項回迴歸係數
最高，分別為3.88 (95% CI：3.35-4.48)和 3.50 (95% CI：2.91-4.22)，表示在 HF 事 件前一個月內，有使用利尿劑或digitalis 等強心配醣體藥物，發生 HF 事件的風險 為未使用者的3 倍以上。而這個迴歸模式的適合度檢定之 R2=0.1431，是適合度尚 可的迴歸模式。
Table 5-19 Analysis of Maximum Likelihood Estimated for sulfonylureas using HF-30-day model A in HF event estimated by fitting time dependent Cox proportional hazard regression model with stepwide variable selection method
Variable Parameter Estimate
Standard Error
Chi-Square p-value Hazard Ratio
95% CI
Univariate
sulfonylurea -0.058 0.067 0.763 0.383 0.94 0.83-1.08 Results of stepwise variable selection
Age 0.047 0.003 245.892 <0.0001 1.05 1.04-1.05
Male 0.141 0.066 4.573 0.033 1.15 1.01-1.31
Anti-platelet 0.413 0.074 31.405 <0.0001 1.51 1.31-1.75
ACEI/ARB 0.235 0.071 11.074 0.0009 1.27 1.10-1.45
Diuretic 1.354 0.074 337.280 <0.0001 3.88 3.35-4.48 Nitrate 1.101 0.082 179.094 <0.0001 3.01 2.56-3.53
Fibrate -0.541 0.181 8.929 0.003 0.58 0.41-0.83
Digitalis 1.254 0.095 173.022 <0.0001 3.50 2.91-4.22 Pro-circulative 0.380 0.092 17.243 <0.0001 1.46 1.22-1.75
Statin -0.392 0.105 14.057 0.0002 0.68 0.55-0.83
Biguanide -0.368 0.073 25.347 <0.0001 0.69 0.60-0.80
Glinide 0.362 0.130 7.753 0.005 1.44 1.11-1.85
Insulin 0.874 0.108 66.071 <0.0001 2.40 1.94-2.96
** The goodness-of-fit (GOF) measure, adjusted generalized R2=0.1431, indicated a fair fit because the value of that measure is usually low
(二) HF-30 天模式 B (HF-30-day model B)：
HF-30 天模式 A 的分析結果如 Table 5-20 所示，在模式中若僅放入 sulfonylureas 為自變項時，對於HF 事件有達到統計顯著意義(p 值=0.042)，HR 為 1.00 (95% CI：
0.99-1.00)，其回迴歸係數為負值。當放入年齡、性別、和其他糖尿病藥物、心血
管相關藥物等時間相關變項一同校正後，sulfonylureas 雖然在初步的篩選中(p 值
<0.15)有進入迴歸模式，但 p 值為 0.12，因此最後並未保留在迴歸模式中(p 值>0.05)。
最後進入迴歸模式的變項和HF-30 天模式 A 相同，而回迴歸係數的趨勢也是類似 的，只有fibrate、statin、biguanide 三個變項回迴歸係數為負值，不過 biguanide 的 HR (0.999)比 HF-30 天模式 A (0.69)中要來的高；至於其他變項的回迴歸係數則均 為正值，且HR 也和 HF-30 天模式相當接近。此外，仍是以利尿劑和 digitalis 的 HR 為最高，分別為 3.87(95% CI：3.35-4.47)和 3.51 (95% CI：2.91-4.23)，數值和 HF-30 天模式非常接近。
Table 5-20 Analysis of Maximum Likelihood Estimated for sulfonylureas using HF-30-day model B in HF event estimated by fitting time dependent Cox proportional hazard regression model with stepwide variable selection method
Variable Parameter Estimate
Standard Error
Chi-Square p-value Hazard Ratio
95% CI
Univariate
sulfonylurea -0.004 0.002 4.142 0.042 1.00 0.99-1.00 Results of stepwise variable selection
Age 0.047 0.003 247.914 <0.0001 1.05 1.04-1.05
Male 0.143 0.066 4.708 0.03 1.15 1.01-1.31
Anti-platelet 0.407 0.074 30.579 <0.0001 1.50 1.30-1.74
ACEI/ARB 0.228 0.071 10.455 0.001 1.26 1.09-1.44
Diuretic 1.354 0.074 337.474 <0.0001 3.87 3.35-4.47 Nitrate 1.107 0.082 181.558 <0.0001 3.03 2.58-3.56
Fibrate -0.553 0.181 9.348 0.002 0.58 0.40-0.82
Digitalis 1.255 0.095 173.155 <0.0001 3.51 2.91-4.23 Pro-circulative 0.379 0.091 17.128 <0.0001 1.46 1.22-1.75
Statin -0.406 0.105 15.093 0.0001 0.67 0.54-0.82
Biguanide -0.002 0.000 12.788 0.0003 0.999 0.998-0.999
Glinide 0.014 0.005 7.876 0.005 1.01 1.00-1.03
Insulin 0.877 0.107 66.884 <0.0001 2.40 1.95-2.96
** The goodness-of-fit (GOF) measure, adjusted generalized R2=0.1422, indicated a fair fit because the value of that measure is usually low
(三) HF-365 天模式 A (HF-365-day model A)：
HF-365 天模式 A 的分析結果如 Table 5-21 所示，若模式中僅放入 sulfonylureas 為自變項時，對於HF 事件未達到統計顯著意義(p 值=0.533)，HR 為 1.04 (95% CI：
0.91-1.19)。當放入年齡、性別、和其他糖尿病藥物、心血管相關藥物等時間相關 變項一同校正後，sulfonylureas 並未被篩選入迴歸模式中。最後進入迴歸模式的變 項包括年齡、男性、抗血小板藥物、ACEI 或 ARB、利尿劑、β-blocker、nitrate、
digitalis、促進血液循環藥物、statin 等心血管藥物、和 biguanide、glinide、insulin 等糖尿病藥物。其中，只有statin、biguanide 兩個變項回迴歸係數為負值。而在 HR 方面，和 30 天模式相似，仍是以利尿劑和 digitalis 最高，分別為 3.55 (95% CI：
3.03-4.16)和 3.35 (95% CI：2.85-3.93)。
Table 5-21 Analysis of Maximum Likelihood Estimated for sulfonylureas using HF-365-day model A in HF event estimated by fitting time dependent Cox proportional hazard regression model with stepwide variable selection method
Variable Parameter Estimate
Standard Error
Chi-Square p-value Hazard Ratio
95% CI
Univariate
sulfonylurea 0.042 0.068 0.388 0.533 1.04 0.91-1.19
Results of stepwise variable selection
Age 0.041 0.003 182.361 <0.0001 1.04 1.04-1.05
Male 0.196 0.066 8.786 0.003 1.22 1.07-1.38
Anti-platelet 0.334 0.078 18.538 <0.0001 1.40 1.20-1.63 ACEI/ARB 0.374 0.074 25.522 <0.0001 1.45 1.26-1.68 Diuretic 1.267 0.081 245.689 <0.0001 3.55 3.03-4.16 Nitrate 0.977 0.076 165.637 <0.0001 2.66 2.29-3.08 Digitalis 1.208 0.083 213.690 <0.0001 3.35 2.85-3.93 Pro-circulative 0.148 0.071 4.389 0.036 1.16 1.01-1.33
Statin -0.229 0.081 7.955 0.005 0.80 0.68-0.93
Biguanide -0.232 0.067 11.801 0.0006 0.79 0.70-0.91
Glinide 0.309 0.103 9.011 0.003 1.36 1.11-1.67
Insulin 0.689 0.078 78.977 <0.0001 1.99 1.71-2.32
** The goodness-of-fit (GOF) measure, adjusted generalized R2=0.1515, indicated a fair fit because the value of that measure is usually low
(四) HF-365 天模式 B (HF-365-day model B)：
HF-365 天模式 B 的分析結果如 Table 5-22 所示，若模式中僅放入 sulfonylureas 為自變項時，對於HF 事件未達到統計顯著意義(p 值=0.267)，HR 為 1.00 (95% CI：
0.999-1.00)。當放入年齡、性別、和其他糖尿病藥物、心血管相關藥物等時間相關 變項一同校正後，sulfonylureas 並未被篩選入迴歸模式中。最後進入迴歸模式的變 項包括年齡、男性、抗血小板藥物、ACEI 或 ARB、利尿劑、β-blocker、nitrate、
digitalis、促進血液循環藥物、statin 等心血管藥物、和 biguanide、insulin 等糖尿病 藥物，相較於HF-365 天模式 A，少了 glinide 變項。其他結果均和 HF-365 天模式 A 相似，不過可以發現以累積劑量記錄後，biguanide 變項的 HR 較 HF-365 天模式 A 中的 HR 高，在上述 30 天模式中也有相同的趨勢。
Table 5-22 Analysis of Maximum Likelihood Estimated for sulfonylureas using HF-365-day model B in HF event estimated by fitting time dependent Cox proportional hazard regression model with stepwide variable selection method
Variable Parameter Estimate
Standard Error
Chi-Square p-value Hazard Ratio
95% CI
Univariate
sulfonylurea -0.00022 0.00019 1.232 0.267 1.00 0.999-1.00 Results of stepwise variable selection
Age 0.041 0.003 185.623 <0.0001 1.04 1.04-1.05
Male 0.200 0.066 9.181 0.002 1.22 1.07-1.39
Anti-platelet 0.335 0.077 18.685 <0.0001 1.40 1.20-1.63 ACEI/ARB 0.373 0.074 25.379 <0.0001 1.45 1.26-1.68 Diuretic 1.272 0.081 247.484 <0.0001 3.57 3.04-4.18 Nitrate 0.982 0.076 167.431 <0.0001 2.67 2.30-3.10 Digitalis 1.208 0.083 213.817 <0.0001 3.35 2.85-3.93 Pro-circulative 0.148 0.071 4.368 0.037 1.16 1.01-1.33
Statin -0.219 0.081 7.264 0.007 0.80 0.69-0.94
Biguanide -0.00013 0.00005 7.272 0.007 1.00 1.00-1.00 Insulin 0.706 0.076 86.260 <0.0001 2.03 1.75-2.35
** The goodness-of-fit (GOF) measure, adjusted generalized R2=0.1508, indicated a fair fit because the