英国痴呆患者抗精神病药物处方实践与指南依从性研究：一项基于初级医疗数据的队列分析

　　本研究针对英国痴呆患者抗精神病药物处方实践与NICE指南的依从性问题，通过分析IQVIA医疗数据库中2000-2023年9819例患者的处方模式，发现首次治疗中位持续时间达7个月（远超指南推荐的1-3个月），18.1%患者起始剂量高于最低有效剂量，且56%停药患者会重新开始治疗，揭示了现实临床实践与指南间的显著差距。

　　

随着全球老龄化进程加速，痴呆已成为重大公共卫生挑战。痴呆患者常出现行为和心理症状（BPSD），包括 agitation（激越）、aggression（攻击性）、depression（抑郁）和 psychosis（精神病性症状）。这些症状不仅加速疾病进展、增加死亡风险，还显著加重照护者负担。抗精神病药物常被用于管理这些症状，但研究表明其使用与 mortality（死亡率）、cerebrovascular events（脑血管事件）、pneumonia（肺炎）等风险增加相关。

英国国家健康与护理卓越研究院（NICE）自2006年起推荐：抗精神病药物仅适用于严重 distressing symptoms（ distressing症状）患者，且应以最低有效剂量最短时间使用（1-3个月）。尽管有明确指南，现实中的处方实践仍存在显著差距。先前研究多关注药物使用 prevalence（流行率）或风险关联，缺乏对治疗持续时间、剂量调整轨迹和停药后再治疗模式的深入分析。这促使 Holly Christina Smith 等研究者利用英国大型初级医疗数据库，开展这项旨在评估现实世界中抗精神病药物处方与指南依从性的队列研究。

研究团队从IQVIA医疗研究数据库（IMRD）中筛选出2000-2023年间60-85岁、确诊痴呆且首次接受抗精神病药物处方的患者，排除一年前有抗精神病药物使用史或缺失社会剥夺信息者，最终纳入9819名患者。研究采用 waiting time distribution method（等待时间分布法）定义治疗周期（以59天为间隔阈值），基于 Woods 剂量等效标准将每日剂量分为低剂量（如 risperidone≤2mg）和中高剂量，并通过多状态模型分析剂量转换概率。统计分析包括使用 Weibull 分布计算调整后治疗持续时间，并通过 Sankey 图可视化治疗路径。

研究结果

基线特征：纳入患者平均年龄77.1岁，女性占54.1%。最常用起始药物为 risperidone（38.6%），其次为 quetiapine（22.2%）。63.8%患者起始剂量为低剂量，但18.1%起始即为中高剂量。

治疗持续时间：首次治疗 episode（周期）中位持续时间为7个月（IQR 6.6-8.7），远超NICE推荐的1-3个月。其中，olanzapine 使用者持续时间最长（中位8.3个月），haloperidol 最短（2.3个月）。

剂量持续性：起始低剂量者中，44%在治疗第一年第四季度仍维持低剂量；起始中高剂量者中，35%持续使用中高剂量，且29.1%在整个第一年所有季度均处于中高剂量状态。

停药与再治疗：在5547名 eligible（符合条件）停药患者中，56%重新开始治疗，中位重启时间为3.1个月。第二次治疗周期持续时间较短（中位2.6个月），更接近指南推荐。

亚组分析：60-70岁患者比71-85岁患者更可能起始并持续使用中高剂量（ transition probability（转换概率）0.47 vs 0.32）。性别和社会剥夺程度未显著影响处方模式。

讨论与意义

本研究首次详细揭示了英国痴呆患者抗精神病药物处方在持续时间和剂量方面与NICE指南的显著 discordance（不一致）。现实实践中治疗持续时间中位数达7个月，远超3个月上限，且近三分之一起始中高剂量患者长期维持该剂量。超过半数停药患者会重新治疗，表明症状复发或管理挑战持续存在。

这些发现强调，仅靠发布临床指南不足以改变实践，亟需系统性干预措施。研究者建议将抗精神病药物定期审查纳入常规痴呆护理，通过初级医疗中的结构化 medication reviews（药物审查）和决策支持工具促进指南依从。同时，应优先投资于 evidence-based psychosocial interventions（循证心理社会干预）（如WHELD和NIDUS-family项目），以减少对药物治疗的依赖。

本研究局限性包括剂量分类基于等效计算而非临床个体化评估，且 ethnicity（种族）数据缺失限制了健康不平等分析。然而，其大规模真实世界数据为优化痴呆患者安全用药提供了关键证据，呼吁临床工作者、政策制定者和研究者共同推动以人为中心的痴呆护理实践。

论文发表于《The Lancet Psychiatry》，为全球痴呆管理政策制定和实践改进提供了扎实的数据基础。